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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
30/12/2009 |
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Data da última atualização: |
26/04/2010 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
FIAES, G.; CARDOSO, R. L.; VIANA, E. de S. |
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Afiliação: |
Gleize Fiaes, UFRB; Ricardo Luis Cardoso, UFRB; Eliseth de Souza Viana, CNPMF. |
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Título: |
Aceitação sensorial de compota de umbu-cajá. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA TROPICAL, 3., 2009, Cruz das Almas. Anais... Cruz das Almas: Embrapa Mandioca e Fruticultura Tropical, 2009. 1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A umbu-cajazeira é uma espécie nativa típica da região semi-árida, explorada economicamente com base em seus frutos, que normalmente são consumidos in natura. Os frutos desta espécie ainda não foram devidamente caracterizados, particularmente no que se refere ao seu potencial para industrialização. Objetivou-se com este estudo adequar a tecnologia convencional de processamento de compota para quatro acessos de umbu-cajá, avaliando-se a aceitação sensorial. No processamento da compota, elaborou-se produto com teores de sólidos solúveis totais de 25°Brix. Os julgadores avaliaram de forma similar as quatro variedades estudadas com relação a aparência, cor, sabor e textura. Os frutos da umbu-cajazeira mostraram-se promissores para a elaboração de compotas, visto que as médias obtidas para todos os atributos avaliados foram
superiores a 4,9, o que demonstra que a maioria dos consumidores gostaram do
produto. |
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Palavras-Chave: |
Spondias sp; Tecnologia de alimentos; Umbu-caja. |
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Thesagro: |
Genótipo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 01562naa a2200193 a 4500
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005 2010-04-26
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100 1 $aFIAES, G.
245 $aAceitação sensorial de compota de umbu-cajá.
260 $c2009
520 $aA umbu-cajazeira é uma espécie nativa típica da região semi-árida, explorada economicamente com base em seus frutos, que normalmente são consumidos in natura. Os frutos desta espécie ainda não foram devidamente caracterizados, particularmente no que se refere ao seu potencial para industrialização. Objetivou-se com este estudo adequar a tecnologia convencional de processamento de compota para quatro acessos de umbu-cajá, avaliando-se a aceitação sensorial. No processamento da compota, elaborou-se produto com teores de sólidos solúveis totais de 25°Brix. Os julgadores avaliaram de forma similar as quatro variedades estudadas com relação a aparência, cor, sabor e textura. Os frutos da umbu-cajazeira mostraram-se promissores para a elaboração de compotas, visto que as médias obtidas para todos os atributos avaliados foram superiores a 4,9, o que demonstra que a maioria dos consumidores gostaram do produto.
650 $aGenótipo
653 $aSpondias sp
653 $aTecnologia de alimentos
653 $aUmbu-caja
700 1 $aCARDOSO, R. L.
700 1 $aVIANA, E. de S.
773 $tIn: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA MANDIOCA E FRUTICULTURA TROPICAL, 3., 2009, Cruz das Almas. Anais... Cruz das Almas: Embrapa Mandioca e Fruticultura Tropical, 2009. 1 CD-ROM.
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
16/08/2017 |
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Data da última atualização: |
07/01/2020 |
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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: |
DRURY, B.; VALVERDE-REBAZA, J.; MOURA, M. F.; LOPES, A. de A. |
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Afiliação: |
BRETT DRURY, ICMC/USP; JORGE VALVERDE-REBAZA, ICMC/USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; ALNEU DE ANDRADE LOPES, ICMC/USP. |
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Título: |
A survey of the applications of Bayesian networks in agriculture. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 65, p. 29-42, Oct. 2017. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.07.003 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The application of machine learning to agriculture is currently experiencing a "surge of interest" from the academic community as well as practitioners from industry. This increased attention has produced a number of differing approaches that use varying machine learning frameworks. It is arguable that Bayesian Networks are particularly suited to agricultural research due to their ability to reason with incomplete information and incorporate new information. Bayesian Networks are currently underrepresented in the machine learning applied to agriculture research literature, and to date there are no survey papers that currently centralize the state of the art. The aim of this paper is rectify the lack of a survey paper in this area by providing a self-contained resource that will: centralize the current state of the art, document the historical progression of Bayesian Networks in agriculture and indicate possible future lines of research as well as providing an introduction to Bayesian Networks for researchers who are new to the area. |
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Palavras-Chave: |
Bayesian inference; Bayesian networks; Computational agriculture; Machine learning. |
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Thesagro: |
Agricultura. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture; Bayesian theory. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 01833naa a2200253 a 4500
001 2074055
005 2020-01-07
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.07.003$2DOI
100 1 $aDRURY, B.
245 $aA survey of the applications of Bayesian networks in agriculture.$h[electronic resource]
260 $c2017
520 $aThe application of machine learning to agriculture is currently experiencing a "surge of interest" from the academic community as well as practitioners from industry. This increased attention has produced a number of differing approaches that use varying machine learning frameworks. It is arguable that Bayesian Networks are particularly suited to agricultural research due to their ability to reason with incomplete information and incorporate new information. Bayesian Networks are currently underrepresented in the machine learning applied to agriculture research literature, and to date there are no survey papers that currently centralize the state of the art. The aim of this paper is rectify the lack of a survey paper in this area by providing a self-contained resource that will: centralize the current state of the art, document the historical progression of Bayesian Networks in agriculture and indicate possible future lines of research as well as providing an introduction to Bayesian Networks for researchers who are new to the area.
650 $aAgriculture
650 $aBayesian theory
650 $aAgricultura
653 $aBayesian inference
653 $aBayesian networks
653 $aComputational agriculture
653 $aMachine learning
700 1 $aVALVERDE-REBAZA, J.
700 1 $aMOURA, M. F.
700 1 $aLOPES, A. de A.
773 $tEngineering Applications of Artificial Intelligence$gv. 65, p. 29-42, Oct. 2017.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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