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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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Data corrente: |
28/04/2022 |
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Data da última atualização: |
07/10/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BIZZO, H. R.; REZENDE, C. M. |
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Afiliação: |
HUMBERTO RIBEIRO BIZZO, CTAA; CLAUDIA M. REZENDE, UFRJ. |
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Título: |
O mercado de óleos essenciais no Brasil e no mundo na última década. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Química Nova, v. 45, n. 8, p. 949-958, Abr. 2022. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.21577/0100-4042.20170889 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Artigo de revisão. |
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Conteúdo: |
The international trade of essential oils accounted for more than US$ 10 billion in 2021, with a growing tendence. USA, China, India, France and Brazil are the main global players. Reliable and comprehensive market data, however, is hard to obtain. Apart from a few government databases dealing with import/export values, information regarding local (national/internal) production and consumption as well as market trends, when available, are for sale, and expensive. Data from the global and Brazilian markets in the last decade were gathered and discussed in this review, with highlights on the balance of trade and the main oils produced in Brazil. As a megadiverse country, opportunities for new essential oils from Brazil do exist, but several obstacles must be overcome, such as legislation compliance,quality, supply and safety assurance, so that the market can be conquered. |
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Palavras-Chave: |
Commercial balance; ISO; Market; Omércio internacional; Saldo comercial. |
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Thesagro: |
Mercado; Óleo Essencial. |
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Thesaurus Nal: |
Essential oils; International trade. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/241277/1/v45n8a08.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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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
04/11/2021 |
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Data da última atualização: |
04/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RICCE, W. da S.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C. |
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Afiliação: |
WILIAN DA SILVA RICCE, EPAGRI; TIAGO CELSO BALDISSERA, EPAGRI; CASSIANO EDUARDO PINTO, EPAGRI; FABIO CERVO GARAGORRY, CPPSUL. |
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Título: |
Suporte a decisão de manejo de pastagens: aprendizado de máquina para predição da disponibilidade de forragem. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages. Saúde única: desafios e perspectivas: anais. Lages: Uniplac: Epagri, 2021. |
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Páginas: |
p. 835-841. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Algoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp. híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. Algoritmos de predição, Produção de matéria seca, Sistemas Integrados de Produção Agropecuária. |
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Palavras-Chave: |
Predição. |
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Thesagro: |
Manejo; Pastagem. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227400/1/Anais-artigo-2.pdf
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Marc: |
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300 $ap. 835-841.
520 $aAlgoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp. híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. Algoritmos de predição, Produção de matéria seca, Sistemas Integrados de Produção Agropecuária.
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650 $aPastagem
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700 1 $aPINTO, C. E.
700 1 $aGARAGORRY, F. C.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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