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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
14/06/2023 |
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Data da última atualização: |
22/08/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GOMES, J.; ESTEVES, I.; GRACIANO NETO, V. V.; DAVID, J. M. N.; BRAGA, R.; ARBEX, W. A.; KASSAB, M.; OLIVEIRA, R. F. de. |
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Afiliação: |
JONAS GOMES, Universidade Federal de Juiz de Fora; IZAQUE ESTEVES, Universidade Federal de Juiz de Fora; VALDEMAR VICENTE GRACIANO NETO, Universidade Federal de Goiás; JOSÉ MARIA N. DAVID, Universidade Federal de Juiz de Fora; REGINA BRAGA, Universidade Federal de Juiz de Fora; WAGNER ANTONIO ARBEX, CNPGL; MOHAMAD KASSAB, Penn State University; ROBERTO FELÍCIO DE OLIVEIRA, Universidade Estadual de Goiás. |
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Título: |
A scientific software ecosystem architecture for the livestock domain. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Information and Software Technology, v. 160, 107240, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.infsof.2023.107240 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Context: In the livestock domain, technologies are developed to sustainably raise animal production. However, the domain is critical, since animals are very sensitive to variables such as temperature and humidity, which can cause diseases and consequent production losses and discomfort. Livestock production systems then demand monitoring, reasoning, and acting on the environment so that the levels of those variables are preserved in pre-established intervals and undesired conditions are predicted, avoided, and mitigated with automated actions. Objective: The main contribution of this article is presenting E-SECO, a software ecosystem platform, and its evolution that encapsulates a new self-adaptive component to tackle animal production decisions, named e-Livestock architecture. Method: Two case studies were conducted involving a real system derived from the E-SECO platform encompassing a Compost Barn production system, i.e., the environment and surrounding technology where bovine milk production takes place. Results: Results showed the effectiveness of E-SECO to (i) abstract disruptive technologies based on the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence and accommodate them in a single architecture for that specific domain, (ii) support reuse and derivation of a self-adaptive architecture to support engineering a complex system for a livestock sub-domain (milk production), and (iii) support empirical studies in a real smart farm towards a future transfer of technology to industry. Conclusion: The results showed that the E-SECO platform, which encompasses e-livestock architecture, can support monitoring, reasoning, prediction, and automated actions in a milk production/Compost Barn environment. MenosContext: In the livestock domain, technologies are developed to sustainably raise animal production. However, the domain is critical, since animals are very sensitive to variables such as temperature and humidity, which can cause diseases and consequent production losses and discomfort. Livestock production systems then demand monitoring, reasoning, and acting on the environment so that the levels of those variables are preserved in pre-established intervals and undesired conditions are predicted, avoided, and mitigated with automated actions. Objective: The main contribution of this article is presenting E-SECO, a software ecosystem platform, and its evolution that encapsulates a new self-adaptive component to tackle animal production decisions, named e-Livestock architecture. Method: Two case studies were conducted involving a real system derived from the E-SECO platform encompassing a Compost Barn production system, i.e., the environment and surrounding technology where bovine milk production takes place. Results: Results showed the effectiveness of E-SECO to (i) abstract disruptive technologies based on the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence and accommodate them in a single architecture for that specific domain, (ii) support reuse and derivation of a self-adaptive architecture to support engineering a complex system for a livestock sub-domain (milk production), and (iii) support empirical studies in a real smart farm towards a future transfer of technol... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Compost barn; Dados de sensores; Self-adaptive systems; Sensors data; Software. |
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Thesagro: |
Compostagem; Gado Leiteiro; Pecuária. |
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Thesaurus Nal: |
Computer software; Dairy cattle; Livestock. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 02711naa a2200349 a 4500
001 2154433
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520 $aContext: In the livestock domain, technologies are developed to sustainably raise animal production. However, the domain is critical, since animals are very sensitive to variables such as temperature and humidity, which can cause diseases and consequent production losses and discomfort. Livestock production systems then demand monitoring, reasoning, and acting on the environment so that the levels of those variables are preserved in pre-established intervals and undesired conditions are predicted, avoided, and mitigated with automated actions. Objective: The main contribution of this article is presenting E-SECO, a software ecosystem platform, and its evolution that encapsulates a new self-adaptive component to tackle animal production decisions, named e-Livestock architecture. Method: Two case studies were conducted involving a real system derived from the E-SECO platform encompassing a Compost Barn production system, i.e., the environment and surrounding technology where bovine milk production takes place. Results: Results showed the effectiveness of E-SECO to (i) abstract disruptive technologies based on the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence and accommodate them in a single architecture for that specific domain, (ii) support reuse and derivation of a self-adaptive architecture to support engineering a complex system for a livestock sub-domain (milk production), and (iii) support empirical studies in a real smart farm towards a future transfer of technology to industry. Conclusion: The results showed that the E-SECO platform, which encompasses e-livestock architecture, can support monitoring, reasoning, prediction, and automated actions in a milk production/Compost Barn environment.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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| Registros recuperados : 17 | |
| 2. |  | SOARES, N. D.; CAMPOS, E.; NOGUEIRA, T.; SIQUEIRA, K. B.; DAVID, J. M. N.; BRAGA, R. Quais os tipos de queijos mais comentados no Twitter. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA GADO DE LEITE, 25., 2021, Juiz de Fora. Anais... Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2021. (Embrapa Gado de Leite. Documentos, 261).| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 4. | | MAGALDI, H.; BRAGA, R.; ARBEX, W. A.; CAMPOS, M. M.; BORGES, C. C. H.; DAVID, J. M. N.; CAMPOS, F. Uso de ontologias e técnicas de visualização no apoio às pesquisas em eficiência alimentar de gado de leite. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. p. 625-637.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 6. | | LINHARES, H. M.; BRAGA, R.; ARBEX, W. A.; CAMPOS, M. M.; CAMPOS, F.; DAVID, J. M. N.; STROELE, V. FeedEfficiencyService: an architecture for thecomparison of data from multiple studies related todairy cattle feed efficiency indices. Information Processing in Agriculture, v. 9, n. 3, p. 378-396, 2022.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: B - 4 |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 7. | | AMBRÓSIO, L.; LINHARES, H.; DAVID, J. M. N.; BRAGA, R.; ARBEX, W.; CAMPOS, M. M.; CAPILLA, R. Enhancing the reuse of scientific experiments for agricultural software ecosystems. Journal of Grid Computing, v. 19, n. 4, 44, 2021.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 8. | | MAGALDI, H.; BRAGA, R.; ARBEX, W. A.; CAMPOS, M. M.; BORGES, C. C. H.; DAVID, J. M. N.; CAMPOS, F.; STROELE, V. Análise de Eficiência Alimentar de Gado Leiteiro a partir da Integração de Bases Heterogêneas e Ontologias. In: BRAZILIAN E-SCIENCE WORKSHOP, 38., 2018, Natal-RN. Anais... [S.l.]: Sociedade Brasileira de Computação, 2018.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 9. | | GOMES, J.; ESTEVES, I.; GRACIANO NETO, V. V.; DAVID, J. M. N.; BRAGA, R.; ARBEX, W. A.; KASSAB, M.; OLIVEIRA, R. F. de. A scientific software ecosystem architecture for the livestock domain. Information and Software Technology, v. 160, 107240, 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
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| 10. | | GOMES, J. S.; DAVID, J. M. N.; BRAGA, R.; ARBEX, W. A.; BARBOSA, B.; GOMES, W. L.; FONSECA, L. M. G. Sistemas de suporte à decisão nas fazendas inteligentes: um mapeamento sistemático. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 13., 2021, Bagé. Anais. Bagé: Universidade Federal do Pampa, 2021. p. 301-310.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| 11. | | SILVA, G. C. e; ALVES, R. das D.; LANA, M. S.; SIQUEIRA, K. B.; DAVID, J. M. N.; VILLELA, R. M. M. B. Nutri’n Price: uma plataforma de seleção de alimentos mais nutritivos e acessíveis economicamente. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA GADO DE LEITE, 28., 2023, Juiz de Fora. Anais... Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2024. p. 52-55. (Embrapa Gado de Leite. Eventos Técnicos & Científicos, 1). Pibic/Fapemig.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 12. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; CAMPOS, E. W. A. M.; SOARES, N. D.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C. Análise exploratória da imagem dos lácteos em tempos de coronavírus. In: SIQUEIRA, K. B. (ed.). Na era do consumidor: uma visão do mercado lácteo brasileiro. Juiz de Fora: Ed. do Autor, 2021. p. 195-202.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 13. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; SOARES, N. D.; CAMPOS, E. W. A. M.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C. O impacto da pandemia no consumo de lácteos no Brasil: uma abordagem das redes sociais. In: SIQUEIRA, K. B. (ed.). Na era do consumidor: uma visão do mercado lácteo brasileiro. Juiz de Fora: Ed. do Autor, 2021. p. 209-213.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Leite. |
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| 14. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; CAMPOS, E. W. A. M.; SOARES, N. D.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C. O que mudou no consumo de lácteos com a pandemia? Uma visão das redes sociais. In: SIQUEIRA, K. B. (ed.). Na era do consumidor: uma visão do mercado lácteo brasileiro. Juiz de Fora: Ed. do Autor, 2021. p. 203-208.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
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| 16. | | SIQUEIRA, K. B.; NOGUEIRA, T. S.; SOARES, N. D.; CAMPOS, E. W.; MORAES, E. A. P.; VILLELA, R. M. M. B.; DAVID, J. M. N.; GOLIATT, P. V. Z. C.; DINIZ, F. H.; PIRES, M. de F. A.; VICENTINI, N. M. Pandemia, leite, queijo e tweets. In: ANUÁRIO Leite 2021. Juiz de Fora: Texto Comunicação Corporativa, 2021. p. 94-95.| Tipo: Artigo de Divulgação na Mídia |
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