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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
30/07/2008 |
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Data da última atualização: |
04/04/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
AGUILAR, M. R.; SANTOS, S. A.; AVELLAR, A. L. F. de; JULIANO, R. S.; PIOVEZAN, U.; EGITO, A. A. do; ABREU, U. G. P. de. |
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Afiliação: |
MARIA ROSA AGUILAR, UFMS; SANDRA APARECIDA SANTOS, CPAP; ANDRÉ LUIS FREITAS DE AVELLAR, CNPq; RAQUEL SOARES JULIANO, CPAP; UBIRATAN PIOVEZAN, CPAP; ANDREA ALVES DO EGITO, CENARGEN; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP. |
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Título: |
Determinação do pico da lactemia de cavalos pantaneiros após exercício de alta intensidade no Pantanal. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 45., 2008, Lavras. Anais...Lavras: SBZ, 2008. |
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Páginas: |
3 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Este trabalho teve como objetivo avaliar o pico da lactatemia de cavalos Pantaneiros. Para tanto, foi realizada uma prova com cinco animais, submetidos a exercício de alta intensidade em condições de alta temperatura no Pantanal, e colhidas amostras para dosagem de lactato durante o período de recuperação após o esforço físico. Os resultados encontrados sugerem a interferência de fatores como condicionamento físico e idade no tempo de exportação do lactato da musculatura para a corrente sanguínea. A determinação do pico do lactato sanguíneo após exercícios de máximo esforço pode ser uma importante ferramenta nos programas de seleção e melhoramento de cavalos Pantaneiros, baseados em critérios funcionais, assim como nos programas de treinamento e adestramento da raça. |
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Palavras-Chave: |
Endurance proof; Exercise phisiolology; Fisiologia do exercício; lactate; Llactato; Prova de resistência. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105417/1/56411.pdf
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Marc: |
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300 $a3 p.
520 $aEste trabalho teve como objetivo avaliar o pico da lactatemia de cavalos Pantaneiros. Para tanto, foi realizada uma prova com cinco animais, submetidos a exercício de alta intensidade em condições de alta temperatura no Pantanal, e colhidas amostras para dosagem de lactato durante o período de recuperação após o esforço físico. Os resultados encontrados sugerem a interferência de fatores como condicionamento físico e idade no tempo de exportação do lactato da musculatura para a corrente sanguínea. A determinação do pico do lactato sanguíneo após exercícios de máximo esforço pode ser uma importante ferramenta nos programas de seleção e melhoramento de cavalos Pantaneiros, baseados em critérios funcionais, assim como nos programas de treinamento e adestramento da raça.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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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 Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
05/09/2018 |
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Data da última atualização: |
05/09/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
REIS, P. C. M. dos R.; SOUZA, A. L. de; REIS, L. P.; CARVALHO, A. M. M. L.; FREITAS, L. J. M. de; RÊGO, L. J. S.; LEITE, H. G. |
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Afiliação: |
Pamella Carolline Marques dos Reis Reis, UFV; Agostinho Lopes de Souza, UFV; Leonardo Pequeno Reis, Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá; Ana Márcia Macedo Ladeira Carvalho, UFV; LUCAS JOSE MAZZEI DE FREITAS, CPATU; Lyvia Julienne Sousa Rêgo, UFV; Helio Garcia Leite, UFV. |
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Título: |
Artificial neural networks to estimate the physical-mechanical properties of amazon second cutting cycle wood. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Maderas. Ciencia y tecnología, v. 20, n. 3, p. 343-352, 2018. |
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DOI: |
10.4067/S0718-221X2018005003501 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Timber from the second cutting cycle may make up the majority of future crop volumetric. However, there are few studies of the physical and mechanical properties of this timber, which are important to support the consolidation of new species. This study aimed to use Artificial Neural Networks to estimate the physical and mechanical properties of wood from the Amazon, based on basic density. The properties were: shrinkage (tangential, radial and volumetric), static bending, parallel and perpendicular to the fiber compression, parallel and transverse to the fibers, Janka hardness, traction, splitting and shear. The estimate followed the tendency of the data observed for the tangential, radial and volumetric shrinkage. The network estimated the mechanical properties with significant accuracy. Distribution of errors, static bending, parallel compression and perpendicular to the fiber compression also showed significant accuracy. Artificial Neural Networks can be used to estimate the physical and mechanical properties of wood from Amazon species. |
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Palavras-Chave: |
Inteligência artificial; Modelagem. |
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Thesagro: |
Madeira; Tecnologia. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/182447/1/0718-221X-maderas-03501.pdf
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Marc: |
LEADER 01851naa a2200253 a 4500
001 2095097
005 2018-09-05
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520 $aTimber from the second cutting cycle may make up the majority of future crop volumetric. However, there are few studies of the physical and mechanical properties of this timber, which are important to support the consolidation of new species. This study aimed to use Artificial Neural Networks to estimate the physical and mechanical properties of wood from the Amazon, based on basic density. The properties were: shrinkage (tangential, radial and volumetric), static bending, parallel and perpendicular to the fiber compression, parallel and transverse to the fibers, Janka hardness, traction, splitting and shear. The estimate followed the tendency of the data observed for the tangential, radial and volumetric shrinkage. The network estimated the mechanical properties with significant accuracy. Distribution of errors, static bending, parallel compression and perpendicular to the fiber compression also showed significant accuracy. Artificial Neural Networks can be used to estimate the physical and mechanical properties of wood from Amazon species.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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