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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
20/11/2015 |
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Data da última atualização: |
29/05/2017 |
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Autoria: |
RIBEIRO, F. G.; JORGE, A. M.; FRANCISCO, C. de L.; CASTILHOS, A. M. de; PARIZ, C. M.; SILVA, M. B. da. |
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Afiliação: |
FÁBIO GARCIA RIBEIRO, UNESP; ANDRÉ MENDES JORGE, UNESP; CAROLINE DE LIMA FRANCISCO, UNESP; ANDRÉ MICHEL DE CASTILHOS, UNESP; CRISTIANO MAGALHÃES PARIZ, UNESP; SILVA, M. B. da., UNESP. |
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Título: |
Simbióticos e monensina sódica no desempenho e na qualidade da carne de novilhas mestiças Angus confinadas. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 10, p. 958-966, out. 2015. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Synbiotics and sodic monensin on performance and meat quality of Angus crossbred heifers on feedlot. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da inclusão de simbióticos e de monensina sódica em dietas sobre o desempenho, as características de carcaça e a qualidade da carne de novilhas mestiças Angus em confinamento. Utilizou-se um delineamento inteiramente casualizado, com 64 animais distribuídos em quatro tratamentos: controle, dieta sem suplementação; dieta suplementada com simbióticos; dieta com monensina sódica; e dieta com simbióticos e monensina sódica. A dieta com monensina sódica e a dieta com simbióticos e monensina sódica proporcionaram maior ganho de peso médio diário e ganho de peso vivo total, além de melhorar a eficiência alimentar e biológica dos animais em comparação ao controle. A dieta de simbióticos, a de monensina e a de simbióticos com monensina sódica ocasionaram a redução da ingestão de matéria seca, elevaram o peso do filé da costela e os teores de lipídeos totais na carne. A dieta com simbióticos proporcionou a redução da força de cisalhamento da carne em relação ao controle. A inclusão de simbióticos, com ou sem monensina sódica, na dieta de novilhas mestiças Angus confinadas, beneficia o desempenho animal e algumas características físico-químicas da carne. |
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Palavras-Chave: |
Composição química da carne; Eficiência alimentar; Força de cisalhamento; Ganho de peso vivo. |
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Thesagro: |
Gado de corte. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/133591/1/Simbioticos-e-monensina.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Meio Ambiente. Para informações adicionais entre em contato com cnpma.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
15/10/2020 |
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Data da última atualização: |
25/08/2021 |
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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: |
PADILHA, M. C. de C.; VICENTE, L. E.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; VICENTE, A. K.; URBINA SALAZAR, D. F.; GUIMARÃES, C. C. B. |
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Afiliação: |
MANUELA CORRÊA DE CASTRO PADILHA, ESALQ-USP; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA; JOSÉ ALEXANDRE MELO DEMATTÊ, ESALQ-USP; DANIEL GOMES DOS SANTOS W LOEBMANN, CNPMA; ANDREA KOGA VICENTE; DIEGO FERNANDO URBINA SALAZAR, ESALQ-USP; CLÉCIA CRISTINA BARBOSA GUIMARÃES, ESALQ-USP. |
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Título: |
Using Landsat and soil clay content to map soil organic carbon of oxisols and Ultisols near São Paulo, Brazil. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Geoderma Regional, v. 21, e00253, 2020. |
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ISSN: |
2352-0094 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2020.e00253 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract: Quantification of soil organic carbon (SOC) is a low-cost and necessary practice to meet increasing agricultural demands. Studies show that remote sensing (RS) is important for SOC prediction and its use has become crucial in agricultural management. In this study, a Multiple Linear Regression (MLR) model was constructed to predict SOC in a site in Piracicaba, São Paulo, Brazil. As predictor variables, we used the optical-satellite data of OLI/Landsat-8 sensor (bands 5 and 7, specifically), clay concentration, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). We collected 218 samples at the sampling points in the field to quantify clay and SOC in the laboratory as a calibration procedure. An Exposed Soil Mask (ESM) was created using the method GEOS3 technology, which showed pixels with greater variability of bare soil. The pixels were evaluated with their respective surface reflectance values obtained by the satellite sensor and their respective NDVI index values. We evaluated the model predictive performance based on the adjusted coefficient of determination (R2), the Root Mean-Squared Error (RMSE), and the Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in data validation. The MLR model presented R2 values 0.79 and 0.81 for calibration and validation, respectively. We obtained important RMSE and RPIQ values, 0.14 and 2.32, respectively. The high RPIQ indicated significative sampling distribution around the trendline. After construction, the model was applied to the C spatial distribution using the predictive variables as layers, predominant concentrations of 0.65 to 0.79 g. Kg-1 in 51 (23.4%) soil samples. The analysis presented here offer possibilities for SOC prediction using Geographic Information Systems (GIS) tools. MenosAbstract: Quantification of soil organic carbon (SOC) is a low-cost and necessary practice to meet increasing agricultural demands. Studies show that remote sensing (RS) is important for SOC prediction and its use has become crucial in agricultural management. In this study, a Multiple Linear Regression (MLR) model was constructed to predict SOC in a site in Piracicaba, São Paulo, Brazil. As predictor variables, we used the optical-satellite data of OLI/Landsat-8 sensor (bands 5 and 7, specifically), clay concentration, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). We collected 218 samples at the sampling points in the field to quantify clay and SOC in the laboratory as a calibration procedure. An Exposed Soil Mask (ESM) was created using the method GEOS3 technology, which showed pixels with greater variability of bare soil. The pixels were evaluated with their respective surface reflectance values obtained by the satellite sensor and their respective NDVI index values. We evaluated the model predictive performance based on the adjusted coefficient of determination (R2), the Root Mean-Squared Error (RMSE), and the Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in data validation. The MLR model presented R2 values 0.79 and 0.81 for calibration and validation, respectively. We obtained important RMSE and RPIQ values, 0.14 and 2.32, respectively. The high RPIQ indicated significative sampling distribution around the trendline. After construction, the model... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Digital soil mapping; Multiple linear regression. |
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Thesagro: |
Argissolos; Carbono; Latossolo; Oxisol; Satélite; Sensoriamento Remoto. |
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Thesaurus NAL: |
Landsat; Oxisols; Soil organic carbon; Soil properties. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
LEADER 02849naa a2200361 a 4500
001 2125532
005 2021-08-25
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a2352-0094
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245 $aUsing Landsat and soil clay content to map soil organic carbon of oxisols and Ultisols near São Paulo, Brazil.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aAbstract: Quantification of soil organic carbon (SOC) is a low-cost and necessary practice to meet increasing agricultural demands. Studies show that remote sensing (RS) is important for SOC prediction and its use has become crucial in agricultural management. In this study, a Multiple Linear Regression (MLR) model was constructed to predict SOC in a site in Piracicaba, São Paulo, Brazil. As predictor variables, we used the optical-satellite data of OLI/Landsat-8 sensor (bands 5 and 7, specifically), clay concentration, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). We collected 218 samples at the sampling points in the field to quantify clay and SOC in the laboratory as a calibration procedure. An Exposed Soil Mask (ESM) was created using the method GEOS3 technology, which showed pixels with greater variability of bare soil. The pixels were evaluated with their respective surface reflectance values obtained by the satellite sensor and their respective NDVI index values. We evaluated the model predictive performance based on the adjusted coefficient of determination (R2), the Root Mean-Squared Error (RMSE), and the Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in data validation. The MLR model presented R2 values 0.79 and 0.81 for calibration and validation, respectively. We obtained important RMSE and RPIQ values, 0.14 and 2.32, respectively. The high RPIQ indicated significative sampling distribution around the trendline. After construction, the model was applied to the C spatial distribution using the predictive variables as layers, predominant concentrations of 0.65 to 0.79 g. Kg-1 in 51 (23.4%) soil samples. The analysis presented here offer possibilities for SOC prediction using Geographic Information Systems (GIS) tools.
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