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Registros recuperados : 1 | |
1. | | MATSUURA, M. I. da S. F.; SAVIOLI, J. P. das D.; PIGHINELLI, A. L. M. T.; RAMOS, N. P.; NOVAES, R. M. L.; HIRAMOTO, T. E.; FERREIRA, R. P.; ANSELMI, A. Footprint Pro Carbono: a calculadora para a pegada de carbono de commodities agrícolas. In: CARBON SCIENCE TALKS, 2023, Campinas. [Resumos...] Campinas: Agro Bayer Brasil, 2023. Artigo-17. p. 43-46. Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente. |
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Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
20/04/2011 |
Data da última atualização: |
21/07/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
NASCIMENTO, M.; SILVA, F. F. e; SAFADI, T.; NASCIMENTO, A. C. C.; FERREIRA, R. de P.; CRUZ, C. D. |
Afiliação: |
MOYSÉS NASCIMENTO, UFV; FABYANO FONSECA E SILVA, UFV; THELMA SÁFADI, UFLA; ANA CAROLINA CAMPANA NASCIMENTO, UFV; REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE; COSME DAMIÃO CRUZ, UFV. |
Título: |
Abordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa. |
Ano de publicação: |
2011 |
Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 46, n. 1, p. 26-32, jan. 2011. |
DOI: |
https://doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo. |
Palavras-Chave: |
Bayes factor; Fator de Bayes; Genotype x environment interaction; Informative prior; Interação genótipo x ambiente; MCMC; Priori informativa. |
Thesagro: |
Medicago Sativa. |
Categoria do assunto: |
-- F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/47233/1/PROCI2011.00164.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/168642/1/Abordagem-bayesiana-para-avaliacao.pdf
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Marc: |
LEADER 02020naa a2200289 a 4500 001 1906555 005 2022-07-21 008 2011 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1590/S0100-204X2011000100004$2DOI 100 1 $aNASCIMENTO, M. 245 $aAbordagem bayesiana para avaliação da adaptabilidade e estabilidade de genótipos de alfafa. 260 $c2011 520 $aO objetivo deste trabalho foi propor uma abordagem bayesiana do método de Eberhart & Russell para avaliar a adaptabilidade e da estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa (Medicago sativa), bem como avaliar a eficiência da utilização de distribuições a priori informativas e pouco informativas. Foram utilizados dados de um experimento em blocos ao acaso, no qual se avaliou a produção de massa de matéria seca de 92 genótipos. A metodologia bayesiana proposta foi implementada no programa livre R por meio da função MCMCregress do pacote MCMCpack. Para representar as distribuições a priori pouco informativas, utilizaram-se distribuições de probabilidade com grande variância; e, para representar distribuições a priori informativas, adotou-se o conceito de meta-análise, que se caracteriza pela utilização de informações provenientes de trabalhos anteriores. A comparação entre as distribuições a priori foi realizada por meio do fator de Bayes, com a função BayesFactor do pacote MCMCpack, que indicou a priori informativa como a mais adequada nas condições deste estudo. 650 $aMedicago Sativa 653 $aBayes factor 653 $aFator de Bayes 653 $aGenotype x environment interaction 653 $aInformative prior 653 $aInteração genótipo x ambiente 653 $aMCMC 653 $aPriori informativa 700 1 $aSILVA, F. F. e 700 1 $aSAFADI, T. 700 1 $aNASCIMENTO, A. C. C. 700 1 $aFERREIRA, R. de P. 700 1 $aCRUZ, C. D. 773 $tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília$gv. 46, n. 1, p. 26-32, jan. 2011.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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