| |
|
|
|
Registro Completo |
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Caprinos e Ovinos. |
|
Data corrente: |
28/10/2021 |
|
Data da última atualização: |
05/10/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo de Divulgação na Mídia |
|
Autoria: |
MAGALHAES, K. A.; HOLANDA FILHO, Z. F.; MARTINS, E. C. |
|
Afiliação: |
KLINGER ARAGAO MAGALHAES, CNPC; ZENILDO FERREIRA HOLANDA FILHO, CNPC; ESPEDITO CEZARIO MARTINS, CNPC. |
|
Título: |
Pesquisa Pecuária Municipal 2020: rebanhos de caprinos e ovinos. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
Boletim do Centro de Inteligência e Mercado de Caprinos e Ovinos, n. 16, p. 1-11, out. 2021. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
São analisados os dados apresentados pela PPM para o ano de 2020, com foco nos rebanhos caprino e ovino, levando em consideração possíveis efeitos da pandemia que já possam ser percebidos. Conforme comentado, as variações sobre os fatores de produção a partir de um fato que emerge rapidamente tendem a ser mais lentas ou não são percebidas em função da impossibilidade de se ajustar a uma situação que tende a se reverter em um período curto. Ou seja, havendo uma mudança brusca, os meios de produção não conseguem se ajustar com a mesma velocidade e se essa mudança for revertida em curto espaço de tempo, um ou dois anos, é possível que esses ajustes nos fatores de produção não tenham tempo de ocorrer e pouco se alterem, como é o caso dos rebanhos. |
|
Thesagro: |
Caprino; Ovino; Rebanho. |
|
Categoria do assunto: |
E Economia e Indústria Agrícola |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227322/1/CNPC-2021-Art-boletimCIM-16.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 01312nam a2200169 a 4500
001 2135667
005 2022-10-05
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aMAGALHAES, K. A.
245 $aPesquisa Pecuária Municipal 2020$brebanhos de caprinos e ovinos.$h[electronic resource]
260 $aBoletim do Centro de Inteligência e Mercado de Caprinos e Ovinos, n. 16, p. 1-11, out. 2021.$c2021
520 $aSão analisados os dados apresentados pela PPM para o ano de 2020, com foco nos rebanhos caprino e ovino, levando em consideração possíveis efeitos da pandemia que já possam ser percebidos. Conforme comentado, as variações sobre os fatores de produção a partir de um fato que emerge rapidamente tendem a ser mais lentas ou não são percebidas em função da impossibilidade de se ajustar a uma situação que tende a se reverter em um período curto. Ou seja, havendo uma mudança brusca, os meios de produção não conseguem se ajustar com a mesma velocidade e se essa mudança for revertida em curto espaço de tempo, um ou dois anos, é possível que esses ajustes nos fatores de produção não tenham tempo de ocorrer e pouco se alterem, como é o caso dos rebanhos.
650 $aCaprino
650 $aOvino
650 $aRebanho
700 1 $aHOLANDA FILHO, Z. F.
700 1 $aMARTINS, E. C.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Caprinos e Ovinos (CNPC) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
|
 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Pecuária Sul. Para informações adicionais entre em contato com cppsul.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
|
Data corrente: |
03/02/2021 |
|
Data da última atualização: |
03/02/2021 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Autoria: |
FERREIRA, J. S. de A.; FERREIRA, A. P. L.; PEREZ, N. B. |
|
Afiliação: |
Jean Samarone de Almeida Ferreira, UNIPAMPA; Ana Paula Lüdtke Ferreira, UNIPAMPA; NAYLOR BASTIANI PEREZ, CPPSUL. |
|
Título: |
A hidden Markov chain approach to crop yield forecasting. |
|
Ano de publicação: |
2020 |
|
Fonte/Imprenta: |
International Journal on Computer Science and Information Systems, v. 15, n. 2, p. 148-160, 2020. |
|
ISSN: |
1646-3692 |
|
Idioma: |
Inglês |
|
Conteúdo: |
Prediction of harvest yield is an important and challenging problem. Attempts to solve this problem rely usually rely on regression techniques highly dependent on local factors. This paper presents a hidden Markov model approach for forecasting weight production. The model can deal with any culture or provided data. Results show that the model can capture both spatial and temporal harvest variability. Model analysis can help determine causes of variability, differently from regression or more straightforward Markov chain approaches. The resulting structure can benefit from statistical techniques for model tuning and model fitting. |
|
Palavras-Chave: |
Cadeia de Markov. |
|
Thesagro: |
Agricultura de Precisão; Colheita. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
Marc: |
LEADER 01236naa a2200193 a 4500
001 2129773
005 2021-02-03
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a1646-3692
100 1 $aFERREIRA, J. S. de A.
245 $aA hidden Markov chain approach to crop yield forecasting.$h[electronic resource]
260 $c2020
520 $aPrediction of harvest yield is an important and challenging problem. Attempts to solve this problem rely usually rely on regression techniques highly dependent on local factors. This paper presents a hidden Markov model approach for forecasting weight production. The model can deal with any culture or provided data. Results show that the model can capture both spatial and temporal harvest variability. Model analysis can help determine causes of variability, differently from regression or more straightforward Markov chain approaches. The resulting structure can benefit from statistical techniques for model tuning and model fitting.
650 $aAgricultura de Precisão
650 $aColheita
653 $aCadeia de Markov
700 1 $aFERREIRA, A. P. L.
700 1 $aPEREZ, N. B.
773 $tInternational Journal on Computer Science and Information Systems$gv. 15, n. 2, p. 148-160, 2020.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|
