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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Semiárido.
Data corrente:  25/10/2005
Data da última atualização:  08/06/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  NOGUEIRA, D. M.; HOLANDA JUNIOR, E. V.; BARROS, R. A. P. de; PEIXOTO, R. de M.; CAMPOS, P. R. M.
Afiliação:  DANIEL MAIA NOGUEIRA, CPATSA; EVANDRO VASCONCELOS HOLANDA JUNIOR, CPATSA.
Título:  Avaliação da eficácia do óleo de nim ("Azadirachta indica") no controle de endoparasitoses gastrintestinais de caprinos criados em sistema de produção orgânica.
Ano de publicação:  2005
Fonte/Imprenta:  In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROECOLOGIA, 3.; SEMINÁRIO ESTADUAL DE AGROECOLOGIA, 3., 2005, Florianópolis. Anais... Florianópolis: ABA, 2005.
Descrição Física:  1 CD-ROM.
Idioma:  Português
Conteúdo:  O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia do óleo de Nim (A. indica A. Juss) para o controle das verminoses gastrintestinais de caprinos criados em sistema que tem como base os princípios e técnicas produção orgânica. O trabalho foi realizado durante duas épocas: Experimento I (agosto a setembro de 2004) e ExperimentoII (fevereiro a março de 2005). Foram utilizados caprinos sem padrão racial definido (SRD), divididos em três grupos de oito animais. No Experimento I, os grupos receberam as seguintes dosagens: Grupo controle (1,0 ml/kg água), Grupo 2 (0,25 ml/kg), Grupo 3 (0, 50 ml/kg). Quinze dias após, foi realizada uma segunda aplicação contendo as mesmas dosagens em cada grupo. Os resultados mostraram-se contraditórios, ora reduzindo ora não tendo influência sobre o número de ovos por grama de fezes (OPG). Nas condições desse trabalho, foi observado que uma única aplicação oral de 1,5 ml/kg de peso vivo em caprino do óleo de nim (1.500 mg/ml) pode reduzir o OPG. Dosagens superiores ocasionaram intoxicações nos animais.
Palavras-Chave:  Avaliação; Controle; Óleo de nim; Verminose gastrintestinal.
Thesagro:  Caprino.
Thesaurus Nal:  Goats.
Categoria do assunto:  L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CPATSA/32289/1/OPB103.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Semiárido (CPATSA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPATSA32289 - 1UPCAA - CD389
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  20/03/2023
Data da última atualização:  21/03/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  A - 1
Autoria:  TORO, A. P. S. G. D. D.; BUENO, I. T.; WERNER, J. P. S.; ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; COUTINHO, A. C.; ESQUERDO, J. C. D. M.; MAGALHÃES, P. S. G.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.
Afiliação:  ANA P. S. G. D. D. TORO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; INACIO T. BUENO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOÃO PAULO SAMPAIO WERNER, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; RUBENS AUGUSTO DE CAMARGO LAMPARELLI, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; ALEXANDRE CAMARGO COUTINHO, CNPTIA; JULIO CESAR DALLA MORA ESQUERDO, CNPTIA; PAULO S. G. MAGALHÃES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; GLEYCE KELLY DANTAS ARAÚJO FIGUEIREDO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS.
Título:  SAR and optical data applied to early-season mapping of integrated crop-livestock systems using deep and machine learning algorithms.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  Remote Sensing, v. 15, n. 4, 1130, Feb. 2023.
DOI:  https://doi.org/10.3390/rs15041130
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  In this work, we explored the potential of three machine and deep learning algorithms (random forest, long short-term memory, and transformer) to perform early-season (with three-time windows) mapping of ICLS fields. To explore the scalability of the proposed methods, we tested them in two regions with different latitudes, cloud cover rates, field sizes, landscapes, and crop types. Finally, the potential of SAR (Sentinel-1) and optical (Sentinel-2) data was tested.
Palavras-Chave:  Agricultura regenerativa; Aprendizado de máquina; Aprendizado profundo; Floresta aleatória; ICLS; Integrated Crop-livestock systems; Long short-term memory; LSTM; Multisource; Random forest; Regenerative agriculture; Sistemas integrados lavoura-pecuária; Transformer.
Thesagro:  Agricultura.
Thesaurus NAL:  Agriculture.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1152495/1/AP-SAR-optical-data-2023.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA21629 - 1UPCAP - DD
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