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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amapá; Embrapa Cerrados. |
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Data corrente: |
03/07/1992 |
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Data da última atualização: |
04/11/1999 |
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Autoria: |
GUIMARAES, P. T. G. |
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Título: |
Respostas do cafeeiro (Coffea arabica L. cv. Catuai) a adubacao mineral e organica em solos de baixa fertilidade do sul de Minas Gerais. |
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Ano de publicação: |
1986 |
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Fonte/Imprenta: |
Porto Alegre: UFRG, 1986. |
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Páginas: |
140p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Tese Doutorado. |
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Conteúdo: |
A baixa produtividade brasileira, dentre varias causas, deve-se a falta de uma adubacao adequada. Aliado a este fato sabe-se que nos ultimos anos os novos plantios de cafeeiros em Minas Gerais principalmente, tem sido feitos em solos de baixa fertilidade natural. Este trabalho teve como objetivo conhecer: a) as curvas de respostas do cafeeiro submetido a adubacao NPK em solos de baixa fertilidade; b) os efeitos da materia organica como fonte e melhorando o suprimento de nutrientes para o cafeeiro; c) niveis adequados e ajuste nas adubacoes para os anos de alta e baixa producao e, d) relacoes entre teores dos nutrientes no solo e as producoes, estabelecendo niveis criticos e classes de fertilidade do solo. Os ensaios foram instalados em quatro solos onde se planta o cafeeiro no Sul de Minas Gerais, um Latossolo Vermelho Escuro (LE) em Machado de Alfenas, um Latossolo Vermelho Escuro Humico (LEH) em Alfenas, todos sob vegetacao de cerrado e um Latossolo Roxo Distrofico (LRD) sob vegetacao de floresta tropical superenifolia transicional para cerrado em S.S. do Paraiso. O delineamento experimental foi um fatorial 3x3x3 com parcelas subdivididas onde combinou-se doses de N, P e K na presenca e ausencia de materia organica, como esterco de galinha... |
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Palavras-Chave: |
Adubação NPK; Brasil; Coffee; Cultivar Catuai; Fertilidad do solo; Minas Gerais. |
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Thesagro: |
Adubação; Café; Cerrado; Coffea Arábica; Fertilidade do Solo; Fertilizante; Fósforo; Matéria Orgânica; Nitrogênio; Npk; Potássio; Variedade. |
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Thesaurus Nal: |
Brazil; nitrogen; NPK fertilizers; organic matter; phosphorus; potassium; soil fertility; varieties. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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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 Gado de Leite; Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
06/02/2014 |
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Data da última atualização: |
05/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
VIEIRA, P. A. S.; PEREIRA, L. G. R.; AZEVÊDO, J. A. G.; NEVES, A. L. A.; CHIZZOTTI, M. L.; SANTOS, R. D. dos; ARAUJO, G. G. L. de; MISTURA, C.; CHAVES, A. V. |
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Afiliação: |
PABLO ALMEIDA SAMPAIO VIEIRA, Universidade Federal do Vale do São Francisco; LUIZ GUSTAVO RIBEIRO PEREIRA, CNPGL; JOSÉ AUGUSTO GOMES AZEVÊDO, UESC; ANDRE LUIS ALVES NEVES, CNPGL; MÁRIO LUIZ CHIZZOTTI, UFLA; RAFAEL DANTAS DOS SANTOS, CPATSA; GHERMAN GARCIA LEAL DE ARAUJO, CPATSA; CLAUDIO MISTURA, Universidade do Estado da Bahia; ALEXANDRE VIEIRA CHAVES, University of Sydney, Australia. |
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Título: |
Development of mathematical models to predict dry matter intake in feedlot Santa Ines rams. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Small Ruminant Research, v. 112, n. 1/3, p. 78-84, 2013. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2012.10.007 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Mathematical models to predict the dry matter intake (DMI) of feedlot Santa Ines rams were developed and evaluated in this study. The available database had 100 experimental units from 13 studies. Study effect was integrated and random effects of their interactions as components of a hybrid model. The independent variables were initially adjusted to a model which included fixed effects for y-intercept and slope and random effects in y-intercept and slope study, using unstructured covariance model (e.g.: UN-unstructured). Study effect on database was verified, and then a meta-analysis procedure to develop DMI prediction equations was performed. For validation and comparisons between existing prediction equations in the national and international literature, independent data from one survey with 21 animals were used. Validation methods of the observed and predicted DMI were based on linear regression model adjustment of the observed values over predicted values. The following variables: average live weight (ALW), metabolic live weight (MLW0.75), average daily gain (ADG) and average daily gain2 (ADGsq) presented positive correlation with DMI. In contrast diet concentrate level showed a negative correlation. Among eight models examined, the following resulting equation [DMI (g/day) = 238.74 ± 114.56 (0.0398) + 31.3574 ± 4.2737 (<0.0001) × MLW + 1.2623 ±0.2128 (<0.0001) × ADG − 5.1837 ± 0.7448 (<0.0001) × CON] has been found as the best fit model to predict DMI in feedlot Santa Ines ram MenosMathematical models to predict the dry matter intake (DMI) of feedlot Santa Ines rams were developed and evaluated in this study. The available database had 100 experimental units from 13 studies. Study effect was integrated and random effects of their interactions as components of a hybrid model. The independent variables were initially adjusted to a model which included fixed effects for y-intercept and slope and random effects in y-intercept and slope study, using unstructured covariance model (e.g.: UN-unstructured). Study effect on database was verified, and then a meta-analysis procedure to develop DMI prediction equations was performed. For validation and comparisons between existing prediction equations in the national and international literature, independent data from one survey with 21 animals were used. Validation methods of the observed and predicted DMI were based on linear regression model adjustment of the observed values over predicted values. The following variables: average live weight (ALW), metabolic live weight (MLW0.75), average daily gain (ADG) and average daily gain2 (ADGsq) presented positive correlation with DMI. In contrast diet concentrate level showed a negative correlation. Among eight models examined, the following resulting equation [DMI (g/day) = 238.74 ± 114.56 (0.0398) + 31.3574 ± 4.2737 (<0.0001) × MLW + 1.2623 ±0.2128 (<0.0001) × ADG − 5.1837 ± 0.7448 (<0.0001) × CON] has been found as the best fit model to predict DMI in feedlot S... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Modelling; Nutritional requirements; Raça Santa Ines; Santa Ines. |
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Thesagro: |
Carneiro; Matéria Seca. |
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Thesaurus NAL: |
Dry matter intake; Meta-analysis; Ruminants. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 02527naa a2200337 a 4500
001 1979019
005 2024-02-05
008 2013 bl uuuu u00u1 u #d
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245 $aDevelopment of mathematical models to predict dry matter intake in feedlot Santa Ines rams.$h[electronic resource]
260 $c2013
520 $aMathematical models to predict the dry matter intake (DMI) of feedlot Santa Ines rams were developed and evaluated in this study. The available database had 100 experimental units from 13 studies. Study effect was integrated and random effects of their interactions as components of a hybrid model. The independent variables were initially adjusted to a model which included fixed effects for y-intercept and slope and random effects in y-intercept and slope study, using unstructured covariance model (e.g.: UN-unstructured). Study effect on database was verified, and then a meta-analysis procedure to develop DMI prediction equations was performed. For validation and comparisons between existing prediction equations in the national and international literature, independent data from one survey with 21 animals were used. Validation methods of the observed and predicted DMI were based on linear regression model adjustment of the observed values over predicted values. The following variables: average live weight (ALW), metabolic live weight (MLW0.75), average daily gain (ADG) and average daily gain2 (ADGsq) presented positive correlation with DMI. In contrast diet concentrate level showed a negative correlation. Among eight models examined, the following resulting equation [DMI (g/day) = 238.74 ± 114.56 (0.0398) + 31.3574 ± 4.2737 (<0.0001) × MLW + 1.2623 ±0.2128 (<0.0001) × ADG − 5.1837 ± 0.7448 (<0.0001) × CON] has been found as the best fit model to predict DMI in feedlot Santa Ines ram
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773 $tSmall Ruminant Research$gv. 112, n. 1/3, p. 78-84, 2013.
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Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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