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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia; Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
13/11/2023 |
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Data da última atualização: |
04/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
FIDALGO, E. C. C.; PEDREIRA, B. da C. C. G.; MONTEIRO, J. M. G.; CAPECHE, C. L.; ASSIS, R. L. de; TURETTA, A. P. D.; MACHADO, C. R. de L. |
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Afiliação: |
ELAINE CRISTINA CARDOSO FIDALGO, CNPS; BERNADETE DA CONCEICAO C G PEDREIRA, CNPS; JOYCE MARIA GUIMARAES MONTEIRO, CNPS; CLAUDIO LUCAS CAPECHE, CNPS; RENATO LINHARES DE ASSIS, CNPAB; ANA PAULA DIAS TURETTA, CNPS; CLAUDIA REGINA DE LAIA MACHADO, CNPS. |
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Título: |
O papel da agricultura urbana como promotora da resiliência socioeconômica e ambiental das cidades: destaque ao município de Nova Friburgo, RJ. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2023. |
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Páginas: |
27 p. |
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Descrição Física: |
PDF. |
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Série: |
(Embrapa Solos. Documentos, 239). |
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ISSN: |
1517-2627 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A Agricultura Urbana e Periurbana (AUP) é reconhecida por trazer diversos benefícios para as cidades, como lazer e bem-estar, alimentação e melhoria ambiental. Considerando a importância dessa atividade, as temáticas referentes aos benefícios da agricultura urbana e periurbana e a agricultura urbana como solução baseada na natureza para mitigar os efeitos das mudanças climáticas foram objetos de um estudo que utilizou como referência dados levantados sobre a cidade serrana fluminense de Nova Friburgo, no âmbito do projeto Cidades Sustentáveis (CNPq/Embrapa Solos). Os resultados desse estudo são apresentados no presente documento que em síntese, retrata o papel da agricultura urbana como promotora da resiliência socioeconômica e ambiental das cidades em geral, destacando os seguintes aspectos: o conceito e as características da AUP, os seus potenciais benefícios, considerando a segurança alimentar e nutricional, a possibilidade de gerar circuitos curtos de comercialização, geração de renda para as famílias envolvidas, as contribuições dessa atividade à educação, saúde, cultura e bem-estar da sociedade e ao ambiente, além de tratar também de aspectos legais e administrativos - políticas públicas e gestão para a AUP. Por fim, apresenta alguns aspectos que merecem ser considerados para a sua implantação e expansão. De forma mais específica, apresenta ainda algumas iniciativas observadas em Nova Friburgo que têm potencial para alavancar a AUP local. |
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Palavras-Chave: |
Agricultura Periurbana; Agricultura Urbana. |
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Thesagro: |
Agricultura. |
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Thesaurus Nal: |
Agriculture; Urban agriculture. |
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Categoria do assunto: |
E Economia e Indústria Agrícola |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158240/1/CNPS-DOC-239-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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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 Florestas; Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
26/07/2019 |
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Data da última atualização: |
30/10/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
LIMA, L. P.; AZEVEDO, C. F.; RESENDE, M. D. V. de; SILVA, F. F. e; VIANA, J. M. S.; OLIVEIRA, E. J. de. |
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Afiliação: |
Leísa Pires Lima, UFV; Camila Ferreira Azevedo, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; Fabyano Fonseca e Silva, UFC; José Marcelo Soriano Viana, UFV; EDER JORGE DE OLIVEIRA, CNPMF. |
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Título: |
Triple categorical regression for genomic selection: application to cassava breeding. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Agricola, v. 76, n. 5, p. 368-375, Sept./Oct. 2019. |
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DOI: |
10.1590/1678-992X-2017-0369 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Genome-wide selection (GWS) is currently a technique of great importance in plant breeding, since it improves efficiency of genetic evaluations by increasing genetic gains. The process is based on genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained through phenotypic and dense marker genomic information. In this context, GEBVs of N individuals are calculated through appropriate models, which estimate the effect of each marker on phenotypes, allowing the early identification of genetically superior individuals. However, GWS leads to statistical challenges, due to high dimensionality and multicollinearity problems. These challenges require the use of statistical methods to approach the regularization of the estimation process. Therefore, we aimed to propose a method denominated as triple categorical regression (TCR) and compare it with the genomic best linear unbiased predictor (G-BLUP) and Bayesian least absolute shrinkage and selection operator (BLASSO) methods that have been widely applied to GWS. The methods were evaluated in simulated populations considering four different scenarios. Additionally, a modification of the G-BLUP method was proposed based on the TCR-estimated (TCR/G-BLUP) results. All methods were applied to real data of cassava (Manihot esculenta) with to increase efficiency of a current breeding program. The methods were compared through independent validation and efficiency measures, such as prediction accuracy, bias, and recovered genomic heritability. The TCR method was suitable to estimate variance components and heritability, and the TCR/G-BLUP method provided efficient GEBV predictions. Thus, the proposed methods provide new insights for GWS. MenosGenome-wide selection (GWS) is currently a technique of great importance in plant breeding, since it improves efficiency of genetic evaluations by increasing genetic gains. The process is based on genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained through phenotypic and dense marker genomic information. In this context, GEBVs of N individuals are calculated through appropriate models, which estimate the effect of each marker on phenotypes, allowing the early identification of genetically superior individuals. However, GWS leads to statistical challenges, due to high dimensionality and multicollinearity problems. These challenges require the use of statistical methods to approach the regularization of the estimation process. Therefore, we aimed to propose a method denominated as triple categorical regression (TCR) and compare it with the genomic best linear unbiased predictor (G-BLUP) and Bayesian least absolute shrinkage and selection operator (BLASSO) methods that have been widely applied to GWS. The methods were evaluated in simulated populations considering four different scenarios. Additionally, a modification of the G-BLUP method was proposed based on the TCR-estimated (TCR/G-BLUP) results. All methods were applied to real data of cassava (Manihot esculenta) with to increase efficiency of a current breeding program. The methods were compared through independent validation and efficiency measures, such as prediction accuracy, bias, and recovered genomic heritability. The... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
BLASSO; G-BLUP; Genética quantitativa; Genomic heritability; Genomic prediction; Herdabilidade genômica; Molecular markers; Predição genômica; Quantitative genetics theory; Ridge. |
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Thesagro: |
Marcador Molecular. |
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Thesaurus NAL: |
Prediction. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/199876/1/2019-M.Deon-SA-Triple.pdf
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Marc: |
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520 $aGenome-wide selection (GWS) is currently a technique of great importance in plant breeding, since it improves efficiency of genetic evaluations by increasing genetic gains. The process is based on genomic estimated breeding values (GEBVs) obtained through phenotypic and dense marker genomic information. In this context, GEBVs of N individuals are calculated through appropriate models, which estimate the effect of each marker on phenotypes, allowing the early identification of genetically superior individuals. However, GWS leads to statistical challenges, due to high dimensionality and multicollinearity problems. These challenges require the use of statistical methods to approach the regularization of the estimation process. Therefore, we aimed to propose a method denominated as triple categorical regression (TCR) and compare it with the genomic best linear unbiased predictor (G-BLUP) and Bayesian least absolute shrinkage and selection operator (BLASSO) methods that have been widely applied to GWS. The methods were evaluated in simulated populations considering four different scenarios. Additionally, a modification of the G-BLUP method was proposed based on the TCR-estimated (TCR/G-BLUP) results. All methods were applied to real data of cassava (Manihot esculenta) with to increase efficiency of a current breeding program. The methods were compared through independent validation and efficiency measures, such as prediction accuracy, bias, and recovered genomic heritability. The TCR method was suitable to estimate variance components and heritability, and the TCR/G-BLUP method provided efficient GEBV predictions. Thus, the proposed methods provide new insights for GWS.
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653 $aGenomic prediction
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Embrapa Florestas (CNPF) |
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