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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
28/02/2019 |
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Data da última atualização: |
28/02/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MIRA, P. M.; IUNES, C. S.; RAMOS FILHO, L. O.; NEVES, M. C.; QUEIROGA, J. L. de. |
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Afiliação: |
PAMELLA MATTAR MIRA, UFSCar; CAMILA SILVA IUNES, UFSCar; LUIZ OCTAVIO RAMOS FILHO, CNPMA; MARCOS CORREA NEVES, CNPMA; JOEL LEANDRO DE QUEIROGA, CNPMA. |
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Título: |
Consumo responsável e economia solidária como estratégia de comercialização para agricultura familiar. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Cadernos de Agroecologia, v. 13, n. 2, dez. 2018. Edição dos Anais do 3º Seminário de Agroecologia da América do Sul; 5º Seminário Estadual de Educação do Campo; 7º Seminário de Agroecologia de Mato Grosso do Sul; 6º Encontro de Produtores Agroecológicos de Mato Grosso do Sul; 3º Seminário de Sistemas Agroflorestais em Bases Agroecológicas de Mato Grosso do Sul. Agroecol 2018. |
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Páginas: |
10 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: Este trabalho apresenta uma breve revisão bibliográfica, com o objetivo de exemplificar experiências alternativas de comercialização de produtos agroecológicos no âmbito da economia solidária e consumo responsável, voltadas à agricultura familiar. A partir de levantamento amostral na literatura, foram selecionados trabalhos relativos a experiências no Estado de São Paulo, visando uma caracterização dessas experiências e assim identificar os aspectos positivos e principais desafios intrínsecos a essas modalidades de comercialização. Foram encontradas iniciativas positivas descritas na literatura, que comprovam a participação da agricultura familiar conjuntamente a consumidores conscientes para construção de um novo modelo econômico onde haja a discussão dos processos de produção, logística e segurança alimentar. Apesar dos desafios relacionados à organização autogestionada ou centralizada, as iniciativas têm participação relevante na comercialização. Em que pese os desafios envolvidos, as experiências concretas de comercialização baseadas na economia solidária mostram evidências de serem mais vantajosas tanto para os agricultores e consumidores envolvidos, quanto para o meio ambiente e seus processos. Abstract: Abstract: This work presents a brief bibliographical review, with the objective of exemplifying alternative experiences of commercialization of agroecological products in the ambit of solidary economy and responsible consumption, focused on family agriculture. From a sample survey in the literature, we selected works related to experiences in the State of São Paulo, aiming a characterization of these experiences and thus identify the positive aspects and main challenges intrinsic to these marketing modalities. Positive initiatives have been found in the literature, which demonstrate the participation of family farmers in a conscious effort to build a new economic model in which production, logistics and food security processes are discussed. Despite the challenges related to self-managed or centralized organization, the initiatives have a relevant participation in the commercialization. Regardless of the challenges involved, concrete marketing experiences based on the solidarity economy show evidence of being more advantageous to both farmers and consumers involved, as well as to the environment and its processes. MenosResumo: Este trabalho apresenta uma breve revisão bibliográfica, com o objetivo de exemplificar experiências alternativas de comercialização de produtos agroecológicos no âmbito da economia solidária e consumo responsável, voltadas à agricultura familiar. A partir de levantamento amostral na literatura, foram selecionados trabalhos relativos a experiências no Estado de São Paulo, visando uma caracterização dessas experiências e assim identificar os aspectos positivos e principais desafios intrínsecos a essas modalidades de comercialização. Foram encontradas iniciativas positivas descritas na literatura, que comprovam a participação da agricultura familiar conjuntamente a consumidores conscientes para construção de um novo modelo econômico onde haja a discussão dos processos de produção, logística e segurança alimentar. Apesar dos desafios relacionados à organização autogestionada ou centralizada, as iniciativas têm participação relevante na comercialização. Em que pese os desafios envolvidos, as experiências concretas de comercialização baseadas na economia solidária mostram evidências de serem mais vantajosas tanto para os agricultores e consumidores envolvidos, quanto para o meio ambiente e seus processos. Abstract: Abstract: This work presents a brief bibliographical review, with the objective of exemplifying alternative experiences of commercialization of agroecological products in the ambit of solidary economy and responsible consumption, focused on family agriculture. ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agroecologia; Circuitos curtos de comercialização; Comunidades rurais; Consumo consciente. |
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Thesagro: |
Agricultura familiar; Agricultura orgânica; Comercialização. |
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Thesaurus Nal: |
Agroecology; Commercialization; Organic production. |
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Categoria do assunto: |
B Sociologia Rural |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/193583/1/2018AA56.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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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 Instrumentação. Para informações adicionais entre em contato com cnpdia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
16/11/2021 |
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Data da última atualização: |
09/06/2022 |
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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: |
FURUYA, D. E. G.; MA, L.; PINHEIRO, M. M. F.; GOMES, F. D. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; RODRIGUES, D. de C.; BLASSIOLI- MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; BORGES, M.; ALAUMANN, R. A.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; LI, J.; JORGE, L. A. de C. |
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Afiliação: |
MARIA CAROLINA BLASSIOLI MORAES, Cenargen; MIGUEL BORGES, Cenargen; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA. |
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Título: |
Prediction of insect-herbivory-damage and insect-type attack in maize plants using hyperspectral data. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 105, 102608, 2021. |
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Páginas: |
1 - 10 |
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ISSN: |
0303-2434 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102608 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Accurately detecting the insect damage caused in plants might reduce losses in crop yields. Hyperspectral data is a well-accepted data source to attend this issue. However, due to their high dimensional, both robust and intelligent methods are required to extract information from these datasets. Therefore, we explore the processing of hyperspectral data with artificial intelligence methods joined with clustering techniques to detect insect herbivory damage in maize plants. We measured the leaf spectral response from three different groups of maize plants: control (undamaged plants); damaged by Spodoptera frugiperda herbivory, and damaged by Dichelops meiacanthus. Data were collected with a FieldSpec 3.0 Spectroradiometer from 350 to 2500 nm for eight consecutive days. We adjusted eight machine learning methods. We also determined the most contributive wavelengths to differentiate undamaged from damaged plants by insect herbivore attack using clustering strategy. For that, we applied the clusterization method based on a self-organizing map (SOM). The Random Forest (RF) model is the overall best learner, and up to the 5th day of analysis represents the most adequate day to segregate maize undamaged from damaged maize. RF was able to separate the three groups of treatments with an F1-measure of up to 96.7% (Recall of 96.7% and Precision of 96.7%). Additionally, we found out that the most representative spectral regions are located in the near-infrared range. Our approach consists of an original contribution to early differentiate the undamaged plant from the damaged one due to insect-attack, highlighting the most contributive wavelengths to map this occurrence. MenosAccurately detecting the insect damage caused in plants might reduce losses in crop yields. Hyperspectral data is a well-accepted data source to attend this issue. However, due to their high dimensional, both robust and intelligent methods are required to extract information from these datasets. Therefore, we explore the processing of hyperspectral data with artificial intelligence methods joined with clustering techniques to detect insect herbivory damage in maize plants. We measured the leaf spectral response from three different groups of maize plants: control (undamaged plants); damaged by Spodoptera frugiperda herbivory, and damaged by Dichelops meiacanthus. Data were collected with a FieldSpec 3.0 Spectroradiometer from 350 to 2500 nm for eight consecutive days. We adjusted eight machine learning methods. We also determined the most contributive wavelengths to differentiate undamaged from damaged plants by insect herbivore attack using clustering strategy. For that, we applied the clusterization method based on a self-organizing map (SOM). The Random Forest (RF) model is the overall best learner, and up to the 5th day of analysis represents the most adequate day to segregate maize undamaged from damaged maize. RF was able to separate the three groups of treatments with an F1-measure of up to 96.7% (Recall of 96.7% and Precision of 96.7%). Additionally, we found out that the most representative spectral regions are located in the near-infrared range. Our approach consis... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Proximal hyperspectral sensing; Random forest. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aAccurately detecting the insect damage caused in plants might reduce losses in crop yields. Hyperspectral data is a well-accepted data source to attend this issue. However, due to their high dimensional, both robust and intelligent methods are required to extract information from these datasets. Therefore, we explore the processing of hyperspectral data with artificial intelligence methods joined with clustering techniques to detect insect herbivory damage in maize plants. We measured the leaf spectral response from three different groups of maize plants: control (undamaged plants); damaged by Spodoptera frugiperda herbivory, and damaged by Dichelops meiacanthus. Data were collected with a FieldSpec 3.0 Spectroradiometer from 350 to 2500 nm for eight consecutive days. We adjusted eight machine learning methods. We also determined the most contributive wavelengths to differentiate undamaged from damaged plants by insect herbivore attack using clustering strategy. For that, we applied the clusterization method based on a self-organizing map (SOM). The Random Forest (RF) model is the overall best learner, and up to the 5th day of analysis represents the most adequate day to segregate maize undamaged from damaged maize. RF was able to separate the three groups of treatments with an F1-measure of up to 96.7% (Recall of 96.7% and Precision of 96.7%). Additionally, we found out that the most representative spectral regions are located in the near-infrared range. Our approach consists of an original contribution to early differentiate the undamaged plant from the damaged one due to insect-attack, highlighting the most contributive wavelengths to map this occurrence.
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773 $tInternational Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation$gv. 105, 102608, 2021.
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