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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
08/09/2015 |
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Data da última atualização: |
12/02/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RAMALHO, B.; DIECKOW, J.; BARTH, G.; PAULETTI, V.; ZANATTA, J. A. |
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Afiliação: |
Pós-graduando da UFPR; UFPR; Fundação ABC; UFPR; JOSILEIA ACORDI ZANATTA, CNPF. |
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Título: |
Carbono em Latossolo Bruno sob integração lavoura-pecuária e sistemas de preparo. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO PARANAENSE DE CIÊNCIA DO SOLO, 4., 2015, Cascavel. Desafios da ciência do solo no contexto das diferentes agriculturas do Paraná: resumos. Curitiba: Sociedade Paranaense de Ciência do Solo, 2015. |
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Páginas: |
p. 420. |
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Descrição Física: |
Disponível na internet. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
ILP; Latossolo Bruno; Sistema de integração lavoura-pecuária. |
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Thesagro: |
Carbono. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/129314/1/2015-Josileia-RPCS-CarbonoLatossolo.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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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 Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
16/12/2008 |
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Data da última atualização: |
11/04/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Nacional - A |
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Autoria: |
MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A.; MORAES, S. A. de. |
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Afiliação: |
CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, UNICAMP; SÉRGIO ALMEIDA DE MORAES, IAC. |
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Título: |
Análise da epidemia da ferrugem do cafeeiro com árvore de decisão. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Tropical Plant Pathology, Brasília, DF, v. 33, n. 2, p. 2-13, Mar./Apr. 2008. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/S1982-56762008000200005 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Uma árvore de decisão foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar na compreensão de manifestações epidêmicas da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: redução ou estagnação - TX1; crescimento moderado (até 5p.p.) - TX2; e crescimento acelerado (acima de 5p.p.)- TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi treinada com 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Ela classificou corretamente 78% do conjunto de treinamento e a sua acurácia foi estimada em 73% para a classificação de novos exemplos. O acerto do modelo foi de 88%, 57% e 79% dos exemplos, respectivamente, para as classes de taxa de infecção TX1, TX2 e TX3. As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de molhamento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de incubação e a umidade relativa do ar. A árvore de decisão demonstrou seu potencial como modelo de representação simbólica e interpretável, permitindo a identificação das fronteiras de decisão existentes nos dados e da lógica contida neles, auxiliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas variáveis conduziram as epidemias da ferrugem do cafeeiro no campo. MenosUma árvore de decisão foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar na compreensão de manifestações epidêmicas da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: redução ou estagnação - TX1; crescimento moderado (até 5p.p.) - TX2; e crescimento acelerado (acima de 5p.p.)- TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi treinada com 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Ela classificou corretamente 78% do conjunto de treinamento e a sua acurácia foi estimada em 73% para a classificação de novos exemplos. O acerto do modelo foi de 88%, 57% e 79% dos exemplos, respectivamente, para as classes de taxa de infecção TX1, TX2 e TX3. As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de molhamento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de incubação e a umidade relativa do ar. A árvore de decisão demonstrou seu potencial como modelo de representação simbólica e interpretável, permitindo a identificação das fronteiras de decisão existentes nos dados e da lógica contida neles, auxiliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Bases de dados; Data mining; Decision tree; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados. |
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Thesagro: |
Café; Coffea Arábica; Hemileia Vastatrix. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/110154/1/ANALISEa05v33n2.pdf
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Marc: |
LEADER 02446naa a2200265 a 4500
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520 $aUma árvore de decisão foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar na compreensão de manifestações epidêmicas da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: redução ou estagnação - TX1; crescimento moderado (até 5p.p.) - TX2; e crescimento acelerado (acima de 5p.p.)- TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi treinada com 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Ela classificou corretamente 78% do conjunto de treinamento e a sua acurácia foi estimada em 73% para a classificação de novos exemplos. O acerto do modelo foi de 88%, 57% e 79% dos exemplos, respectivamente, para as classes de taxa de infecção TX1, TX2 e TX3. As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de molhamento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de incubação e a umidade relativa do ar. A árvore de decisão demonstrou seu potencial como modelo de representação simbólica e interpretável, permitindo a identificação das fronteiras de decisão existentes nos dados e da lógica contida neles, auxiliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas variáveis conduziram as epidemias da ferrugem do cafeeiro no campo.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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