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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
21/06/2010 |
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Data da última atualização: |
23/03/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
COSTA, J. R. P. F. da. |
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Afiliação: |
JULIO ROBERTO PINTO F DA COSTA, CNPS. |
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Título: |
A relevância da pesquisa de impactos sociais. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2005. |
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Páginas: |
15 p. |
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Série: |
(Embrapa Solos. Documentos, 77). |
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ISSN: |
1517-2627 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A relevância dos impactos sociais para a pesquisa mostra-se fundamental para seu correto gerenciamento, e para a melhor definição de metas dos projetos. Como não se pode gerenciar algo que não se pode mensurar, a avaliação de impactos sociais cumpre um papel básico para que as atividades de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PD&I) da Embrapa atinjam resultados que justifiquem plenamente o investimento de recursos públicos. |
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Thesagro: |
Impacto Social; Instituição de Pesquisa; Planejamento de Pesquisa. |
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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/CNPS-2010/14911/1/doc77-2005-impactosocial.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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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 Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
06/05/2021 |
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Data da última atualização: |
06/05/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
FONTOURA, D. de C. N. da; CAMARGO, S. da S.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; CARVALHO, H. G. de; CARDOSO, F. F. |
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Afiliação: |
D. DE CARVALHO NEVES DA FONTOURA, UNIPAMPA; S. DA SILVA CAMARGO, UNIPAMPA; ROBERTO AUGUSTO DE A TORRES JUNIOR, CNPGC; HENRY GOMES DE CARVALHO, CPPSUL; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL. |
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Título: |
Optimizing mate selection: a genetic algorithm approach. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ICAR CONFERENCE, 43., 2019, Prague. Proceedings... Rome: ICAR, 2019. |
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Páginas: |
p. 54-62. |
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Série: |
(ICAR. Technical series n. 24) |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Editors: J. Kucera, P. Bucek, D. Lipovsky, X. Bourrigan and M. Burke. |
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Conteúdo: |
Background: Genetic Improvement Programs (GIP) aim to enhance productionefficiency of beef cattle. The main way to guide this enhancement is by choosing thebest mates among sires and cows, in order to maximize the offspring GeneticQualification Index (QGI), which is measured by an index defined by the GIP andcomputed for each animal of the herd. This paper describes a genetic algorithm, whichcan recommend an optimal set of matings among sires and cows, in order to maximizethe QGI of the herd. Breeders can define constraints regarding level of problems,which must be avoided, and they also can alter the traits relative importance consideredin QGI, according their particular interests. This algorithm was applied to a herd of aBrazilian breeder, which participates of a GIP, and it found optimal matings in order toincrease QGI value. We have simulated different scenarios considering variations onfitness functions, which combine QGI and level of problems, in order to find the optimalmatings. Proposed approach was successfully used to recommend optimal matingdecisions by Brazilian Hereford and Braford cattle breeders Association leading to animprovement of offspring QGI.Keywords: Genetic Improvement, Beef Cattle, Artificial Intelligence, EvolutionaryComputing. |
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Thesagro: |
Acasalamento Controlado; Análise; Bovino; Gado de Corte; Performance. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/223096/1/Fontoura-et-al.pdf
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Marc: |
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520 $aBackground: Genetic Improvement Programs (GIP) aim to enhance productionefficiency of beef cattle. The main way to guide this enhancement is by choosing thebest mates among sires and cows, in order to maximize the offspring GeneticQualification Index (QGI), which is measured by an index defined by the GIP andcomputed for each animal of the herd. This paper describes a genetic algorithm, whichcan recommend an optimal set of matings among sires and cows, in order to maximizethe QGI of the herd. Breeders can define constraints regarding level of problems,which must be avoided, and they also can alter the traits relative importance consideredin QGI, according their particular interests. This algorithm was applied to a herd of aBrazilian breeder, which participates of a GIP, and it found optimal matings in order toincrease QGI value. We have simulated different scenarios considering variations onfitness functions, which combine QGI and level of problems, in order to find the optimalmatings. Proposed approach was successfully used to recommend optimal matingdecisions by Brazilian Hereford and Braford cattle breeders Association leading to animprovement of offspring QGI.Keywords: Genetic Improvement, Beef Cattle, Artificial Intelligence, EvolutionaryComputing.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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