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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
23/10/2023 |
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Data da última atualização: |
23/10/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
OSAKU, D.; SANTOS, P. M.; SANTOS, B. N.; REZENDE, S. O. |
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Afiliação: |
DANIEL OSAKU, Universidade de São Paulo; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE; BRUCCE N. SANTOS, Universidade de São Paulo; SOLANGE O. REZENDE, Universidade de São Paulo. |
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Título: |
Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 20., Belo Horizonte. Belo Horizonte: UFMG, 2023. |
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Páginas: |
15 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A recuperação de pastagens degradadas tem sido tema importante no que diz respeito a segurança alimentar. Apesar do grande volume de artigos científicos sobre 'pastagens degradadas', há um grande desafio em termos de recuperação desses documentos para extração de conhecimento. Neste artigo foram exploradas duas abordagens de classificação, uma supervisionada e outra transdutiva, visando melhorar a qualidade das buscas e reduzir o esforço de anotação manual. Os resultados mostraram que é possível separar os artigos de interesse com certo nível de precisão, com destaque para o método supervisionado SVM, que apresentou o melhor desempenho. Por outro lado, o algoritmo transdutivo GNetMine, que apresentou desempenho semelhante aos modelos supervisionados utilizando apenas um quarto dos dados rotulados. Uma vez que a anotação manual de dados para treinamento dos métodos supervisionados é trabalhosa e depende da colaboração de especialista, sendo fundamental o desenvolvimento de métodos de classificação que demandem menor número de dados rotulados. A partir da seleção de artigos de interesse, futuramente outras técnicas de Mineração de Textos poder ̃ ao ser aplicadas para facilitar a extração de conhecimento e a determinação de recomendações para a recuperação de pastagens no campo, contribuindo para o aumento da produção de alimentos de forma sustentável. |
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Palavras-Chave: |
Abordagem supervisionada; Abordagem transdutiva; Abordagens de classificação; Algoritmo transdutivo GNetMine; Método supervisionado SVM; Mineração de textos; Pastagens degradadas. |
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Thesagro: |
Produção de Alimentos. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1157427/1/PastureDegradationPapers.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
01/10/2015 |
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Data da última atualização: |
29/01/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
LOURENÇON, T. V.; HANSEL, F. A.; SILVA, T. A. da; RAMOS, L. P.; BOLZON DE MUNIZ, G. I.; MAGALHAES, W. L. E. |
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Afiliação: |
TAINISE V. LOURENÇON, Doutoranda UFPR; FABRICIO AUGUSTO HANSEL, CNPF; THIAGO A. DA SILVA, UFPR; LUIZ P. RAMOS, UFPR; GRACIELA I. BOLZON DE MUNIZ, UFPR; WASHINGTON LUIZ ESTEVES MAGALHAES, CNPF. |
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Título: |
Hardwood and softwood kraft lignins fractionation by simple sequential acid precipitation. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Separation and Purification Technology, v. 154, p. 82-88, Nov. 2015. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1016/j.seppur.2015.09.015 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This study aimed at the fractionation of lignin by a simple acid precipitation from hardwood and softwood Kraft black liquors to propose new value-added applications. The precipitation was made sequentially by acidification at five different pHs (9, 7, 5, 3 and 1). The different lignin fractions were analyzed in terms of yield, ash content, elemental analysis, thermal analysis, FTIR, 1H NMR and GPC. Hardwood lignins showed distinct relative molecular mass distributions, while softwood lignins showed similar relative molecular mass distributions in the three fractions obtained at higher pHs (pH 9, 7 and 5). This simple acid precipitation was shown to be an effective method to obtain relatively high yields of lignin. Molecular characterization by FTIR (carbonyl band) indicated that hardwood lignin was most oxidized mainly in the low pH fractions (5, 3 and 1), while the softwood lignin only presented discrete oxidized products in the lowest pHs (3 and 1). Interestingly, precipitation at pH 3 produced ash-free hardwood and softwood lignin fractions, which is a valuable product for the development of better end uses. |
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Thesagro: |
Eucalipto; Lignina; Madeira. |
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Thesaurus NAL: |
Pinus. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aThis study aimed at the fractionation of lignin by a simple acid precipitation from hardwood and softwood Kraft black liquors to propose new value-added applications. The precipitation was made sequentially by acidification at five different pHs (9, 7, 5, 3 and 1). The different lignin fractions were analyzed in terms of yield, ash content, elemental analysis, thermal analysis, FTIR, 1H NMR and GPC. Hardwood lignins showed distinct relative molecular mass distributions, while softwood lignins showed similar relative molecular mass distributions in the three fractions obtained at higher pHs (pH 9, 7 and 5). This simple acid precipitation was shown to be an effective method to obtain relatively high yields of lignin. Molecular characterization by FTIR (carbonyl band) indicated that hardwood lignin was most oxidized mainly in the low pH fractions (5, 3 and 1), while the softwood lignin only presented discrete oxidized products in the lowest pHs (3 and 1). Interestingly, precipitation at pH 3 produced ash-free hardwood and softwood lignin fractions, which is a valuable product for the development of better end uses.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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