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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
21/03/2022 |
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Data da última atualização: |
21/03/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ARAUJO, W. A. de; MELLO, R. N. de; CHIARAMONTE, J. B.; SIQUEIRA, M. M. de B.; MADARI, B. E.; CARVALHO, M. T. de M. |
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Afiliação: |
WILKER ALVES DE ARAUJO, bolsista CNPAF; RAQUEL NEVES DE MELLO, CNPAF; JOSIANE BARROS CHIARAMONTE; MATHEUS MENTONE DE BRITTO SIQUEIRA; BEATA EMOKE MADARI, CNPAF; MARCIA THAIS DE MELO CARVALHO, CNPAF. |
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Título: |
Coinoculação afeta emissão de GEE e população microbiana em rizosfera de feijoeiro comum (Phaseolus vulgaris L.) cultivado em sistema ILP. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 13., 2021, Goiânia. Conectividade tecnológica, intensificação sustentável: resumos. Brasília, DF: Embrapa; Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2021. |
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Páginas: |
p. 216. |
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ISBN: |
978-65-87380-80-3 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Evento online. |
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Conteúdo: |
O objetivo do estudo foi avaliar o efeito da coinoculação sobre a emissão de gases de efeito estufa (GEE) e a estrutura da população microbiana da rizosfera de feijoeiro. |
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Palavras-Chave: |
Biodiversidade do solo; Integração lavoura-pecuária; Óxido nitroso. |
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Thesagro: |
Cerrado; Efeito Estufa; Feijão; Gás; Phaseolus Vulgaris. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/232727/1/Conafe-2021-p216.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
02/12/2022 |
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Data da última atualização: |
02/12/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, G. da S. e; GOMES, E. G. |
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Afiliação: |
GERALDO DA SILVA E SOUZA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA; ELIANE GONCALVES GOMES, SUEST. |
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Título: |
Modelling conditional measures of efficiency to assess the influence of covariates on agricultural production in Brazil. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 54., 2022, Juiz de Fora, MG. Anais eletrônicos...Campinas: Galoá, 2022. |
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Páginas: |
12 p. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
ABSTRACT: Brazilian agriculture is productive, efficient, and profitable for a few farmers. However, due to the restricted access to technology, the major part of the rural producers are marginalized and outside of the mainstream of production. In this paper we assess the significance of external factors critical for productive insertion and poverty reduction in the countryside, by means of a two-stage DEA approach. The covariates considered are credit for production and exports, technical assistance, infrastructure, participation in cooperatives, education, and use of environmental friendly practices. We investigated the statistical significance of these contextual variables in production performance by means of two-stage regressions using maximum likelihood via a regional heteroskedastic beta-inflated model, which shows a superior performance over fractional regression models. The response variable is the ratio of conditional to unconditional DEA measures of efficiency, computed for each Brazilian county. RESUMO: A agricultura brasileira é produtiva, eficiente e lucrativa para um conjunto pequeno de agricultores. No entanto, devido ao acesso restrito a tecnologias, grande parte dos produtores rurais é marginalizada e está fora do fluxo principal da produção. Neste artigo é avaliada a importância de fatores externos para a inserção produtiva e a redução da pobreza no campo, por meio de modelagem DEA em dois estágios. As covariáveis consideradas são crédito para produção e exportação, assistência técnica, infraestrutura, participação em cooperativas, educação e uso de práticas ecologicamente corretas. A significância estatística dessas variáveis na eficiência é investigada por abordagem em dois estágios usando máxima verossimilhança e um modelo beta-inflado heterocedástico regional, que apresenta desempenho superior em relação aos modelos de regressão fracionária. A variável resposta é a razão de medidas de eficiência DEA condicionais e não condicionais, calculadas para cada município brasileiro. MenosABSTRACT: Brazilian agriculture is productive, efficient, and profitable for a few farmers. However, due to the restricted access to technology, the major part of the rural producers are marginalized and outside of the mainstream of production. In this paper we assess the significance of external factors critical for productive insertion and poverty reduction in the countryside, by means of a two-stage DEA approach. The covariates considered are credit for production and exports, technical assistance, infrastructure, participation in cooperatives, education, and use of environmental friendly practices. We investigated the statistical significance of these contextual variables in production performance by means of two-stage regressions using maximum likelihood via a regional heteroskedastic beta-inflated model, which shows a superior performance over fractional regression models. The response variable is the ratio of conditional to unconditional DEA measures of efficiency, computed for each Brazilian county. RESUMO: A agricultura brasileira é produtiva, eficiente e lucrativa para um conjunto pequeno de agricultores. No entanto, devido ao acesso restrito a tecnologias, grande parte dos produtores rurais é marginalizada e está fora do fluxo principal da produção. Neste artigo é avaliada a importância de fatores externos para a inserção produtiva e a redução da pobreza no campo, por meio de modelagem DEA em dois estágios. As covariáveis consideradas são crédito para produção e e... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Análise Estatística; Pobreza Rural; Produção Agrícola. |
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Thesaurus NAL: |
Agricultural products; Probability analysis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1149176/1/galoa-proceedings-sbpo-2022-146933.pdf
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Marc: |
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260 $aIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 54., 2022, Juiz de Fora, MG. Anais eletrônicos...Campinas: Galoá$c2022
300 $a12 p.
520 $aABSTRACT: Brazilian agriculture is productive, efficient, and profitable for a few farmers. However, due to the restricted access to technology, the major part of the rural producers are marginalized and outside of the mainstream of production. In this paper we assess the significance of external factors critical for productive insertion and poverty reduction in the countryside, by means of a two-stage DEA approach. The covariates considered are credit for production and exports, technical assistance, infrastructure, participation in cooperatives, education, and use of environmental friendly practices. We investigated the statistical significance of these contextual variables in production performance by means of two-stage regressions using maximum likelihood via a regional heteroskedastic beta-inflated model, which shows a superior performance over fractional regression models. The response variable is the ratio of conditional to unconditional DEA measures of efficiency, computed for each Brazilian county. RESUMO: A agricultura brasileira é produtiva, eficiente e lucrativa para um conjunto pequeno de agricultores. No entanto, devido ao acesso restrito a tecnologias, grande parte dos produtores rurais é marginalizada e está fora do fluxo principal da produção. Neste artigo é avaliada a importância de fatores externos para a inserção produtiva e a redução da pobreza no campo, por meio de modelagem DEA em dois estágios. As covariáveis consideradas são crédito para produção e exportação, assistência técnica, infraestrutura, participação em cooperativas, educação e uso de práticas ecologicamente corretas. A significância estatística dessas variáveis na eficiência é investigada por abordagem em dois estágios usando máxima verossimilhança e um modelo beta-inflado heterocedástico regional, que apresenta desempenho superior em relação aos modelos de regressão fracionária. A variável resposta é a razão de medidas de eficiência DEA condicionais e não condicionais, calculadas para cada município brasileiro.
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650 $aProdução Agrícola
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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