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| Registros recuperados : 58 | |
| 21. |  | SOUSA, J. M. de; FREITAS, L. J. M. de; RUSCHEL, A. R.; SOARES, M. H. M.; FERREIRA, F. N.; LIMA, P. P. Dinâmica da biomassa aérea de florestas primárias degradadas no Sudeste paraense. In: SEMINÁRIO ANUAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFRA, 13., 2015, Belém, PA. Anais. Belém, PA: Universidade Federal Rural da Amazônia, 2015.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 22. | | AVILA, A. L. de; RUSCHEL, A. R.; SILVA, J. N. M.; FREITAS, L. J. M. de; CARVALHO, J. O. P. de; BAUHUS, J. Disturbance intensity determines recovery of multiple functions after a first logging cycle in the Brazilian Amazon. Pesquisa Florestal Brasileira, v. 39, e201902043, p. 153, 2019. Special issue. Abstracts of the XXV IUFRO World Congress, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 23. | | CARNEIRO, F. da S.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; PINHEIRO, K. A. O.; D'ARACE, L. M. B.; MAESTRI, M. P. Resiliência do volume de madeira de espécies comerciais em diferentes áreas experimentais na Amazônia Oriental. Revista Ibero Americana de Ciências Ambientais, v. 10, n. 6, p. 15-31, 2019.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 24. | | FEITOSA, T. R.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; SOARES, M. H. M.; MUÑOZ, S. H.; GUEDES, M. C. Crescimento de uma floresta antropizada por exploração madeireira em Dom Eliseu, estado do Pará. In: REUNIÃO ANUAL DA SBPC, 65., 2013, Recife. Ciência para o novo Brasil: anais. Recife: SBPC, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Amapá. |
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| 25. | | FEITOSA, T. R.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; SOARES, M. H. M.; MUÑOZ, S. H.; GUEDES, M. C. Crescimento de uma floresta antropizada por exploração madeireira em Dom Eliseu, estado do Pará. In: REUNIÃO ANUAL DA SBPC, 65., 2013, Recife. Ciência para o novo Brasil: anais. Recife: SBPC, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 27. | | REIS, L. P.; SOUZA, A. L. de; REIS, P. C. M. dos R.; FREITAS, L. J. M. de; BINOTI, D. H. B.; LEITE, H. G. Prognose da distribuição diamétrica na Amazônia utilizando redes neurais artificiais e autômatos celulares. Floresta, Curitiba, v. 48, n. 1, p. 93-102, jan./mar. 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 28. | | NASCIMENTO, R. G. M.; VANCLAY, J. K.; FIGUEIREDO FILHO, A.; MACHADO, S. do A.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de. Forest Growth simulator for Jari Tropical Rainforest, Brazil. In: CONFERÊNCIA IUFRO 2023 AMÉRICA LATINA, 2023, Curitiba. Anais... Colombo: Embrapa Florestas, 2023. p. 116. (Embrapa Florestas. Eventos técnicos & científicos, 2).| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Florestas. |
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| 29. | | BRICEÑO CASTILLO, G. V.; FREITAS, L. J. M. de; CORDEIRO, V. A.; ORELLANA, J. B. P.; REATEGUI-BETANCOURT, J. L.; NAGY, L.; MATRICARDI, E. A. T. Assessment of selective logging impacts using UAV, Landsat, and Sentinel data in the Brazilian Amazon rainforest. Journal of Applied Remote Sensing, v. 16, n. 1, 014526, Mar. 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 30. | | FREITAS, L. J. M. de; LOPES, J. do C. A.; BANDÃO, A.; FERREIRA, J. E. R.; STUCCHI, G. B.; SCHWARTZ, G.; KANASHIRO, M.; SILVA, A. R. Silvicultura em clareiras: estratégia de conservação in situ de Euxylophora paraensis (pau-amarelo) no Nordeste Paraense. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2019. 21 p. (Embrapa Amazônia Oriental. Documentos, 447).| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 32. | | NASCIMENTO, R. G. M.; VANCLAY, J. K.; FIGUEIREDO FILHO, A.; MACHADO, S. do A.; RUSCHEL, A. R.; HIRAMATSU, N. A.; FREITAS, L. J. M. de. The tree height estimated by non-power models on volumetric models provides reliable predictions of wood volume: The Amazon species height modelling issue. Trees, Forests and People, v. 2, Article 100028, Dec. 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 33. | | OLIVEIRA, E. K. B. de; REZENDE, A. V.; FREITAS, L. J. M. de; MURTA JÚNIOR, L. S.; CASTRO, R. V. O.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; BARROS, Q. S. Competition indices after reduced impact logging in the Brazilian Amazon. Journal of Environmental Management, v. 281, 111898, Mar. 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 34. | | CASTRO, T. da C.; CARVALHO, J. O. P. de; SCHWARTZ, G.; SILVA, J. N. M.; RUSCHEL, A. R.; FREITAS, L. J. M. de; GOMES, J. M.; PINTO, R. de S. The continuous timber production over cutting cycles in the Brazilian Amazon depends on volumes of species not harvested in previous cuts. Forest Ecology and Management, v. 490, 119124, 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 35. | | SIST, P.; FREITAS, L. J. M. de; PIPONIOT, C.; HÉRAULT, B.; DERROIRE, G.; HONORIO, E.; KANASHIRO, M.; OLIVEIRA, M. V. N. d'; PEÑA-CLAROS, M.; RODNEY, K.; WORTEL, V.; SHENKIN, A. The main challenges of sustainable forest management in the Amazon: why sustainable forest management in the Amazon should be reinforced? Pesquisa Florestal Brasileira, v. 39, e201902043, p. 153-154, 2019. Special issue. Abstracts of the XXV IUFRO World Congress.| Biblioteca(s): Embrapa Acre; Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 36. | | 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. Artificial neural networks to estimate the physical-mechanical properties of amazon second cutting cycle wood. Maderas. Ciencia y tecnología, v. 20, n. 3, p. 343-352, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 37. | | RÊGO, L. J. S.; MARZANO, F. L. da C.; REIS, L. P.; FREITAS, L. J. M. de; REIS, P. C. M. dos R.; SILVA, M. L. da; SOUZA, A. P. de. Avaliação biomecânica das atividades de corte de madeira semimecanizado na Amazônia. Revista Espacios, v. 38, n. 19, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 38. | | PIKETTY, M.-G.; PIRAUX, M.; BLANC, L.; LAURENT, F.; CILDELLA, N.; FERREIRA, J. N.; COUDEL, E.; FREITAS, L. J. M. de; RESQUE, G. L.; LE PAGE, C.; NAUDIN, K.; CARVALHO, S.; GOMES, M. R. de O.; POCCARD-CHAPUIS, R. Municípios verdes: passer du zéro-déforestation à la gestion durable des ressources naturelles en Amazonie brésilienne. In: CARON, P.; VALETTE, E.; WASSENAAR, T.; COPPENS d'EECKENBRUGGE, G.; PAPAZIAN, V. (Ed.). Des territoires vivants pour transformer le monde. Versailles: Quae, 2017. p. 54-58.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 39. | | RUSCHEL, A. R.; SILVA, U. S. da C.; FERREIRA, F. N.; MELO, L. de O.; SILVA, J. N. M.; CARVALHO, J. O. P. de; SOARES, M. H. M.; PEREIRA, J. F.; FREITAS, L. J. M. de; KANASHIRO, M. Monitoramento florestal na Amazônia Oriental: histórico e importância da ferramenta para estudo da dinâmica florestal. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2022. 40 p. (Embrapa Amazônia Oriental. Documentos, 470). ODS-15.| Biblioteca(s): Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Oriental. |
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| 40. | | BOURGOIN, C.; BETBEDER, J.; LE ROUX, R.; GOND, V.; OSZWALD, J.; ARVOR, D.; BAUDRY, J.; BOUSSARD, H.; LE CLECH, S.; FREITAS, L. J. M. de; DESSARD, H.; LÄDERACH, P.; REYMONDIN, L.; BLANC, L. Looking beyond forest cover: an analysis of landscape-scale predictors of forest degradation in the Brazilian Amazon. Environmental Research Letters, v. 16, n. 11, 114045, Nov. 2021.| Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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| Registros recuperados : 58 | |
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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: |
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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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