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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroenergia; Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Cerrados; Embrapa Florestas; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Hortaliças; Embrapa Rondônia; Embrapa Roraima; Embrapa Suínos e Aves; Embrapa Unidades Centrais; Embrapa Uva e Vinho. MenosEmbrapa Agroenergia; Embrapa Agroindústria de Alimentos; Embrapa Agroindústria Tropical; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Cerrados; Embrapa Florestas; Embrapa Gado de Corte; Embrapa Hortaliças... Mostrar Todas |
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Data corrente: |
04/01/2010 |
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Data da última atualização: |
28/10/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
ENCARNAÇÃO, R. de O.; COHEN, K. de O.; TOMÉ JÚNIOR, J. B.; PENHA, E. das M.; MAURO, R. de A.; ANGELIS, S. de; SIMEONE, M. L.; AMARAL, J. A. B. do. |
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Afiliação: |
RICARDO DE OLIVEIRA ENCARNACAO, DRM; KELLY DE OLIVEIRA COHEN, CENARGEN; JUAREZ BARBOSA TOME JUNIOR, DPD; EDMAR DAS MERCES PENHA, CTAA; RODINEY DE ARRUDA MAURO, CNPGC; SANDRA DE ANGELIS, CPAF-AC; MARIA LUCIA SIMEONE; JOSE AMERICO BORDINI DO AMARAL, CNPAT. |
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Título: |
Estratégia corporativa para eliminação do passivo de resíduos químicos, biológicos e materiais contaminados das Unidades Descentralizadas da Embrapa. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
Rio de Janeiro: Embrapa Agroindústria de Alimentos, 2009. |
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Páginas: |
22 p. |
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Série: |
(Embrapa Agroindústria de Alimentos. Documentos, 98). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Um levantamento realizado em 2005 sobre as atividades dos laboratórios de pesquisa e desenvolvimento e dos campos experimentais da Embrapa mostrou que os mesmos geram, rotineiramente, uma grande quantidade de resíduos que, muitas vezes, não são gerenciados de acordo com as boas práticas e que, em função das suas características, podem produzir efeitos deletérios agudos e crônicos ao meio ambiente. Diante desse cenário, a Embrapa iniciou a implantação institucional de uma cultura voltada para a melhoria da qualidade de vida e da conservação ambiental. Por meio deste trabalho, foi possível estabelecer uma estratégia para remoção e correta disposição final de toneladas de produtos químicos e de materiais contaminados de forma corporativa, considerando os aspectos logísticos, técnicos e econômicos. Como resultado, foi eliminado o passivo ambiental de diversas unidades da Embrapa e foi iniciado um árduo trabalho da equipe gestora do projeto, e de seus colaboradores na Embrapa, para a implantação de práticas de gerenciamento de resíduos de laboratórios e de campos experimentais, de forma a evitar que novos passivos venham a ser constituídos. É o que vem relatado no presente documento. |
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Palavras-Chave: |
Eliminação; Eliminação de resíduos; Embrapa; Gestão ambiental; Resíduo biológico; Resíduo de material contaminado. |
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Thesagro: |
Biologia; Contaminacao; Eliminação de Resíduo; Gestão; Meio Ambiente; Resíduo; Resíduo Quimico. |
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Categoria do assunto: |
--
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/91533/1/2009-DOC-0098.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agrobiologia. Para informações adicionais entre em contato com cnpab.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia. |
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Data corrente: |
30/05/2019 |
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Data da última atualização: |
19/11/2019 |
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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: |
CRUZ, S. M. S. da; NASCIMENTO, J. A. P. do. |
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Afiliação: |
Sérgio Manuel Serra da Cruz; JOSE ANTONIO PIRES DO NASCIMENTO, CNPAB. |
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Título: |
Towards integration of data-driven agronomic experiments with data provenance. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Computers and Electronics in Agriculture, v. 161, p. 14-28, 2019. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.044 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
With improvements in computing and communications, the amount of scientific data in agriculture has been exploding. Thus, researchers must rely on computational simulations to model the data-driven in silico agronomic experiments, the in silico experiments are those that are completely executed by using computer models. Reproducibility, transparency, independent verification are major features of Science. However, even agricultural research of exemplary quality may have irreproducible empirical findings because of random or systematic error. Funding agencies, researchers, and reviewers are demanding improved processes and the use of open data to increase reproducibility of those experiments. Currently, there are no scientific criteria to evaluate the integration of data-driven agronomic experiments with data provenance. We propose RFlow, a framework that aid researchers to manage, share, and enact the scientific in silico experiments of research projects that use reusable R scripts. The framework uses open data standards and transparently captures provenance of the agronomic experiments. RFlow is non-intrusive, can be connected to workflow systems and does not require researchers to change their working way. Our computational experiments show that the framework can collect provenance metadata and enrich a scientific project. This study shows how RFlow can serve as the primary integration platform for statistical systems, like R, with implications for other data and compute-intensive agronomic projects. As a proof of concept, we show the concrete effectiveness and expressive power of the RFlow which was evaluated through a set of data-driven agronomic in silico experiments and provenance SQL queries that exemplifies what kind of information was gathered. MenosWith improvements in computing and communications, the amount of scientific data in agriculture has been exploding. Thus, researchers must rely on computational simulations to model the data-driven in silico agronomic experiments, the in silico experiments are those that are completely executed by using computer models. Reproducibility, transparency, independent verification are major features of Science. However, even agricultural research of exemplary quality may have irreproducible empirical findings because of random or systematic error. Funding agencies, researchers, and reviewers are demanding improved processes and the use of open data to increase reproducibility of those experiments. Currently, there are no scientific criteria to evaluate the integration of data-driven agronomic experiments with data provenance. We propose RFlow, a framework that aid researchers to manage, share, and enact the scientific in silico experiments of research projects that use reusable R scripts. The framework uses open data standards and transparently captures provenance of the agronomic experiments. RFlow is non-intrusive, can be connected to workflow systems and does not require researchers to change their working way. Our computational experiments show that the framework can collect provenance metadata and enrich a scientific project. This study shows how RFlow can serve as the primary integration platform for statistical systems, like R, with implications for other data and compute-i... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Reproducible research; Scientific workflows. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture; Data analysis; Provenance. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 02443naa a2200205 a 4500
001 2109458
005 2019-11-19
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024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.044$2DOI
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520 $aWith improvements in computing and communications, the amount of scientific data in agriculture has been exploding. Thus, researchers must rely on computational simulations to model the data-driven in silico agronomic experiments, the in silico experiments are those that are completely executed by using computer models. Reproducibility, transparency, independent verification are major features of Science. However, even agricultural research of exemplary quality may have irreproducible empirical findings because of random or systematic error. Funding agencies, researchers, and reviewers are demanding improved processes and the use of open data to increase reproducibility of those experiments. Currently, there are no scientific criteria to evaluate the integration of data-driven agronomic experiments with data provenance. We propose RFlow, a framework that aid researchers to manage, share, and enact the scientific in silico experiments of research projects that use reusable R scripts. The framework uses open data standards and transparently captures provenance of the agronomic experiments. RFlow is non-intrusive, can be connected to workflow systems and does not require researchers to change their working way. Our computational experiments show that the framework can collect provenance metadata and enrich a scientific project. This study shows how RFlow can serve as the primary integration platform for statistical systems, like R, with implications for other data and compute-intensive agronomic projects. As a proof of concept, we show the concrete effectiveness and expressive power of the RFlow which was evaluated through a set of data-driven agronomic in silico experiments and provenance SQL queries that exemplifies what kind of information was gathered.
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653 $aReproducible research
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700 1 $aNASCIMENTO, J. A. P. do
773 $tComputers and Electronics in Agriculture$gv. 161, p. 14-28, 2019.
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Embrapa Agrobiologia (CNPAB) |
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