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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Caprinos e Ovinos. |
Data corrente: |
27/03/2002 |
Data da última atualização: |
12/02/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
SILVA, V. M. da; ARAUJO FILHO, J. A. de; REGO, M. C. do; FERNANDES, A. de P. M. |
Afiliação: |
JOÃO AMBRÓSIO DE ARAÚJO FILHO, CNPC; CNPC. |
Título: |
Desempenho de bovinos e da pastagem em diferentes níveis de manipulação da Caatinga. |
Ano de publicação: |
2001 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Pernambucana, v. 12, n. especial, p. 99-107, 2000-2001. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Este trabalho objetiva avaliar a introdução de capim buffel, em níveis crescentes na caatinga, em termos de desempenho animal e da pastagem. |
Palavras-Chave: |
Brazilian Northeast; Buffelgrass reseeding; Manipulação; Ressemeadura. |
Thesagro: |
Bovino; Caatinga; Capim buffel; Cenchrus ciliaris; Pastagem; Performance; Produção de Carne. |
Thesaurus Nal: |
Brazil; Cattle; Meat production; Pastures. |
Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/83300/1/API-Desempenho-de-bovinos.pdf
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Marc: |
LEADER 01079naa a2200337 a 4500 001 1515198 005 2020-02-12 008 2001 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSILVA, V. M. da 245 $aDesempenho de bovinos e da pastagem em diferentes níveis de manipulação da Caatinga. 260 $c2001 520 $aEste trabalho objetiva avaliar a introdução de capim buffel, em níveis crescentes na caatinga, em termos de desempenho animal e da pastagem. 650 $aBrazil 650 $aCattle 650 $aMeat production 650 $aPastures 650 $aBovino 650 $aCaatinga 650 $aCapim buffel 650 $aCenchrus ciliaris 650 $aPastagem 650 $aPerformance 650 $aProdução de Carne 653 $aBrazilian Northeast 653 $aBuffelgrass reseeding 653 $aManipulação 653 $aRessemeadura 700 1 $aARAUJO FILHO, J. A. de 700 1 $aREGO, M. C. do 700 1 $aFERNANDES, A. de P. M. 773 $tPesquisa Agropecuária Pernambucana$gv. 12, n. especial, p. 99-107, 2000-2001.
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Registro original: |
Embrapa Caprinos e Ovinos (CNPC) |
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Biblioteca |
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Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
06/04/2022 |
Data da última atualização: |
06/04/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
LIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTANARI, R.; FARHATE, C. V. V. |
Afiliação: |
ELIZEU DE S. LIMA, FEAGRI/UNICAMP; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, FEAGRI/UNICAMP; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; RAFAEL MONTANARI, UNESP; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, FCAV/UNESP. |
Título: |
Random forest model to predict the height of Eucalyptus. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Engenharia Agrícola, v. 42, e20210153, 2022. |
DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42nepe20210153/2022 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
Special issue: artificial intelligence. |
Conteúdo: |
Eucalyptus (Eucalyptus urograndis) production has significantly advanced over the past few years in Brazil, especially with regard to acreage and productivity. Machine learning has made significant advances in most varied fields of agrarian sciences. In this context, this study aimed to use physicochemical variables of the soil as well as climatic and dendrometric variables of eucalyptus to predict its height using the random forest algorithm. The study was conducted in the municipality of Três Lagoas, in Mato Grosso do Sul, Brazil. |
Palavras-Chave: |
Alumínio permutável; Aprendizado de máquina; Conteúdo de fósforo no solo; Crescimento de eucalipto; Eucalyptus urograndis; Floresta aleatória; Machine learning; Mistura de solos; Physicochemical variables of soil; Soil moisture; Soil phosphorus content; Variáveis físico-químicas do solo. |
Thesaurus NAL: |
Eucalyptus; Exchangeable aluminum. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1141899/1/AP-Random-forest-model-2022.pdf
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Marc: |
LEADER 01709naa a2200361 a 4500 001 2141899 005 2022-04-06 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttp://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42nepe20210153/2022$2DOI 100 1 $aLIMA, E. de S. 245 $aRandom forest model to predict the height of Eucalyptus.$h[electronic resource] 260 $c2022 500 $aSpecial issue: artificial intelligence. 520 $aEucalyptus (Eucalyptus urograndis) production has significantly advanced over the past few years in Brazil, especially with regard to acreage and productivity. Machine learning has made significant advances in most varied fields of agrarian sciences. In this context, this study aimed to use physicochemical variables of the soil as well as climatic and dendrometric variables of eucalyptus to predict its height using the random forest algorithm. The study was conducted in the municipality of Três Lagoas, in Mato Grosso do Sul, Brazil. 650 $aEucalyptus 650 $aExchangeable aluminum 653 $aAlumínio permutável 653 $aAprendizado de máquina 653 $aConteúdo de fósforo no solo 653 $aCrescimento de eucalipto 653 $aEucalyptus urograndis 653 $aFloresta aleatória 653 $aMachine learning 653 $aMistura de solos 653 $aPhysicochemical variables of soil 653 $aSoil moisture 653 $aSoil phosphorus content 653 $aVariáveis físico-químicas do solo 700 1 $aSOUZA, Z. M. de 700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M. 700 1 $aMONTANARI, R. 700 1 $aFARHATE, C. V. V. 773 $tEngenharia Agrícola$gv. 42, e20210153, 2022.
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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