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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Norte / UEP-Parnaíba; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
20/03/2009 |
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Data da última atualização: |
05/04/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
LOPES, M. T. do R.; BARBOSA, A. de L.; VIEIRA NETO, J. M.; PEREIRA, F. de M.; CAMARGO, R. C. R. de; RIBEIRO, V. Q.; ROCHA, R. S. |
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Afiliação: |
Maria Teresa do Rêgo Lopes, Embrapa Meio-Norte; Alessandra de Lima Barbosa, Universidade Luterana do Brasil; José Maria Vieira Neto, UFPI; Fábia de Mello Pereira, Embrapa Meio-Norte; Ricardo Costa Rodrigues de Camargo, Embrapa Meio-Norte; Valdenir Queiroz Ribeiro, Embrapa Meio-Norte; Renato Santos Rocha, UFPI. |
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Título: |
Avaliação de espécies arbóreas para o sombreamento de apiários. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Teresina: Embrapa Meio-Norte, 2008. |
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Páginas: |
26 p. |
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Série: |
(Embrapa Meio-Norte. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 81). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Este trabalho objetivou avaliar a qualidade da sombra de espécies arbóreas a fim de identificar espécies que possam fornecer sombreamento adequado durante todo o ano para a instalação de apiários. O estudo foi conduzido em áreas experimentais da Embrapa Meio-Norte, em Castelo do Piauí e Teresina, PI. Em Teresina, foram avaliadas as espécies vegetais cajueiro (Annacardium occidentale), paudóleo (Copaifera langsdorfii), violeta (Dalbergia sp.), mirindiba (Lafoensia glyptocarpa), jatobá (Hymenaea stilocarpa) e faveira (Parkia platycephala) em Castelo do Piauí, as espécies cajueiro, chapada (Terminalia sp.), mocó (Luetzelburgia auriculata), mofumbo (Combretum leprosum), quebra-faca (Croton mucronifolius) e violeta. Registraram-se os seguintes dados sob a copa: temperatura e umidade relativa do ar, com o auxílio de termoigrômetro portátil digital, e luminosidade, por meio de luxímetro. Para a comparação das médias, empregou-se o teste de Scott-Knott a 5% de probabilidade. Em Teresina, as árvores de cajueiro se destacam por apresentar baixos índices de luminosidade, índices relativamente mais baixos de temperatura e mais altos de umidade sob sua copa, principalmente no período de estiagem. Em Castelo do Piauí, com exceção do cajueiro, todas as espécies avaliadas sofrem grande perda de folha no período de estiagem. O cajueiro, apesar de apresentar sombreamento adequado nesse período, não proporciona o benefício higrotérmico verificado em Teresina. O cajueiro é considerado uma espécie adequada para o sombreamento de apiários, mas em locais com extensas áreas de vegetação seca o plantio também deve ser realizado no entorno do apiário para propiciar a manutenção de uma microclima favorável às colônias. As espécies violeta, mofumbo, chapada e mocó não são adequadas ao sombreamento de apiários, pois sofrem excessiva queda das folhas durante o períodod de estiagem. MenosEste trabalho objetivou avaliar a qualidade da sombra de espécies arbóreas a fim de identificar espécies que possam fornecer sombreamento adequado durante todo o ano para a instalação de apiários. O estudo foi conduzido em áreas experimentais da Embrapa Meio-Norte, em Castelo do Piauí e Teresina, PI. Em Teresina, foram avaliadas as espécies vegetais cajueiro (Annacardium occidentale), paudóleo (Copaifera langsdorfii), violeta (Dalbergia sp.), mirindiba (Lafoensia glyptocarpa), jatobá (Hymenaea stilocarpa) e faveira (Parkia platycephala) em Castelo do Piauí, as espécies cajueiro, chapada (Terminalia sp.), mocó (Luetzelburgia auriculata), mofumbo (Combretum leprosum), quebra-faca (Croton mucronifolius) e violeta. Registraram-se os seguintes dados sob a copa: temperatura e umidade relativa do ar, com o auxílio de termoigrômetro portátil digital, e luminosidade, por meio de luxímetro. Para a comparação das médias, empregou-se o teste de Scott-Knott a 5% de probabilidade. Em Teresina, as árvores de cajueiro se destacam por apresentar baixos índices de luminosidade, índices relativamente mais baixos de temperatura e mais altos de umidade sob sua copa, principalmente no período de estiagem. Em Castelo do Piauí, com exceção do cajueiro, todas as espécies avaliadas sofrem grande perda de folha no período de estiagem. O cajueiro, apesar de apresentar sombreamento adequado nesse período, não proporciona o benefício higrotérmico verificado em Teresina. O cajueiro é considerado uma espéc... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Qualidade de sombra; Sombra natural; Sombreamento natural. |
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Thesagro: |
Apiário; Colméia. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/80676/1/boletim-81.PDF
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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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 Semiárido. Para informações adicionais entre em contato com cpatsa.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
08/06/2020 |
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Data da última atualização: |
08/06/2020 |
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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: |
MOGOLLÓN, R.; CONTRERAS, C.; SILVA NETA, M. L. da; MARQUES, E. J. N.; ZOFFOLI, J. P.; FREITAS, S. T. de. |
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Afiliação: |
René Mogollón; Carolina Contreras; Magnólia Lourenço da Silva Neta; Emanuel José Nascimento Marques; Juan Pablo Zoffoli; SERGIO TONETTO DE FREITAS, CPATSA. |
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Título: |
Non-destructive prediction and detection of internal physiological disorders in 'Keitt' mango using a hand-held Vis-NIR spectrometer. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Postharvest Biology and Technology, v. 167, sept. 2020. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2020.111251 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Article 111251. |
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Conteúdo: |
Mango (Mangifera indica L.) is a major tropical fruit that can develop internal physiological disorders at late ripening stages. These include jelly seed characterized by a transparent and jelly tissue around the seed that eventually becomes a brown ring enclosing the seed, and black flesh characterized by a diffuse brown discoloration that covers the seed. Both disorders can result in high postharvest losses due to the fact that little information is available about mechanisms involved and efficient control approaches. The objective of this study was to establish the feasibility of using a visible and near-infrared (Vis-NIR) portable spectrometer for predicting at harvest and detecting mangoes with internal disorders, such as jelly seed and black flesh after storage. A total of 141 'Keitt' mangoes from two commercial harvests were measured spectrally between 400–1100 nm on two opposite cheeks, at harvest and after 30 d at 12 °C. Spectra data and the incidence of jelly seed and black flesh after storage were used to develop classification models using logistic, linear discriminative analyses (LDA), supporting vector machine, functional data and random forest modeling approaches. The results show that wavelengths between 550 and 650 nm can be used to predict at harvest and detect after storage, fruit with internal physiological disorders, such as jelly seed and black flesh. However, it was not possible to differentiate internal disorders from each other. The spectral data show that healthy fruit have higher reflectance intensity than jelly seed and black flesh ones, both at harvest and after storage. The best classification models were obtained with Logistic and LDA model development approaches. In the validation process for internal disorder prediction at harvest, the Logistic model showed accuracy of 65 %, sensitivity of 78 % and specificity of 49 %, whereas the LDA model showed accuracy of 63 %, sensitivity of 76 % and specificity of 46 %. In the validation process for detecting internal disorders after storage, the Logistic model showed accuracy of 71 %, sensitivity of 75 % and specificity of 67 %, whereas the LDA model showed accuracy of 76 %, sensitivity of 78 % and specificity of 73 %. In conclusion, Vis-NIR technology associated with Logistic and LDA modeling approaches can be used to predict at harvest and detect after storage the incidence of jelly seed and black flesh in mangoes. MenosMango (Mangifera indica L.) is a major tropical fruit that can develop internal physiological disorders at late ripening stages. These include jelly seed characterized by a transparent and jelly tissue around the seed that eventually becomes a brown ring enclosing the seed, and black flesh characterized by a diffuse brown discoloration that covers the seed. Both disorders can result in high postharvest losses due to the fact that little information is available about mechanisms involved and efficient control approaches. The objective of this study was to establish the feasibility of using a visible and near-infrared (Vis-NIR) portable spectrometer for predicting at harvest and detecting mangoes with internal disorders, such as jelly seed and black flesh after storage. A total of 141 'Keitt' mangoes from two commercial harvests were measured spectrally between 400–1100 nm on two opposite cheeks, at harvest and after 30 d at 12 °C. Spectra data and the incidence of jelly seed and black flesh after storage were used to develop classification models using logistic, linear discriminative analyses (LDA), supporting vector machine, functional data and random forest modeling approaches. The results show that wavelengths between 550 and 650 nm can be used to predict at harvest and detect after storage, fruit with internal physiological disorders, such as jelly seed and black flesh. However, it was not possible to differentiate internal disorders from each other. The spectral data sho... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Carne preta; Espectrômetro portátil; Espectroscopia no infravermelho próximo; Modelos de classificação; Semente de geléia. |
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Thesagro: |
Fisiologia Vegetal; Fruticultura; Geléia; Manga; Mangifera Indica; Pós-Colheita. |
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Thesaurus NAL: |
Mangoes. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
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005 2020-06-08
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520 $aMango (Mangifera indica L.) is a major tropical fruit that can develop internal physiological disorders at late ripening stages. These include jelly seed characterized by a transparent and jelly tissue around the seed that eventually becomes a brown ring enclosing the seed, and black flesh characterized by a diffuse brown discoloration that covers the seed. Both disorders can result in high postharvest losses due to the fact that little information is available about mechanisms involved and efficient control approaches. The objective of this study was to establish the feasibility of using a visible and near-infrared (Vis-NIR) portable spectrometer for predicting at harvest and detecting mangoes with internal disorders, such as jelly seed and black flesh after storage. A total of 141 'Keitt' mangoes from two commercial harvests were measured spectrally between 400–1100 nm on two opposite cheeks, at harvest and after 30 d at 12 °C. Spectra data and the incidence of jelly seed and black flesh after storage were used to develop classification models using logistic, linear discriminative analyses (LDA), supporting vector machine, functional data and random forest modeling approaches. The results show that wavelengths between 550 and 650 nm can be used to predict at harvest and detect after storage, fruit with internal physiological disorders, such as jelly seed and black flesh. However, it was not possible to differentiate internal disorders from each other. The spectral data show that healthy fruit have higher reflectance intensity than jelly seed and black flesh ones, both at harvest and after storage. The best classification models were obtained with Logistic and LDA model development approaches. In the validation process for internal disorder prediction at harvest, the Logistic model showed accuracy of 65 %, sensitivity of 78 % and specificity of 49 %, whereas the LDA model showed accuracy of 63 %, sensitivity of 76 % and specificity of 46 %. In the validation process for detecting internal disorders after storage, the Logistic model showed accuracy of 71 %, sensitivity of 75 % and specificity of 67 %, whereas the LDA model showed accuracy of 76 %, sensitivity of 78 % and specificity of 73 %. In conclusion, Vis-NIR technology associated with Logistic and LDA modeling approaches can be used to predict at harvest and detect after storage the incidence of jelly seed and black flesh in mangoes.
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653 $aSemente de geléia
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700 1 $aSILVA NETA, M. L. da
700 1 $aMARQUES, E. J. N.
700 1 $aZOFFOLI, J. P.
700 1 $aFREITAS, S. T. de
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Esconder MarcMostrar Marc Completo |
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Registro original: |
Embrapa Semiárido (CPATSA) |
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