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| Registros recuperados : 14 | |
| 3. |  | SILVA, V. F. da; OLIVEIRA, S. T. L. de; DAMASCENO, T. E. F.; FRANCO, I.; SOUZA, N. J. D. de; COSTA, M. M. da. Susceptibilidade aos antimicrobianos de Staphylococcus spp. isolados da mucosa cérvico-vaginal de ovelhas criadas em Petrolina-PE. In: CONGRESSO NORDESTINO DE PRODUÇÃO ANIMAL, 6.; SIMPÓSIO NORDESTINO DE ALIMENTAÇÃO DE RUMINANTES, 7.; FÓRUM DE COORDENADORES DE PÓS GRADUAÇÃO EM PRODUÇÃO ANIMAL DO NORDESTE, 1.; FÓRUM DE AGROECOLOGIA RO RIO GRANDE DO NORTE, 1., 2010, Mossoró. Anais... Mossoró: Sociedade Nordestina de Producao Animal; UFERSA, 2010. 3 f. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 4. | | ARAGÃO, V. V. M.; MENESES, C. J. do N.; SOUSA, K. R. de; OLIVEIRA, S. T. de; SALLES, H. O.; ANDRADE, L. B. da S. Ação nematicida de proteínas ligantes à quitina das frações albumínica e globulínica de sementes de Crotalaria spectabilis, Roth. (Leguminosae: Papilonoidea). In: CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 61., 2010, Manaus. Diversidade vegetal brasileira: conhecimento, conservação e uso. Manaus: SBB, 2010. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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| 5. | | CARVALHO, M. P. de; SILVA, E. H. da; OLIVEIRA, S. T. de; LINS, L. C. P.; ALMEIDA, G. Q. de; HIROSE, E. Efeito da desfolha nos estádios vegetativo e reprodutivo da soja no Estado de Goiás. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 24., 2012, Curitiba. SEB-40 anos de avanços da Ciência Entomológica Brasileira: anais. [Curitiba]: SEB, 2012. Disponível em: .| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 6. | | SILVA, E. H. da; CARVALHO, M. P. de; OLIVEIRA, S. T. de; LINS, L. C. P.; ALMEIDA, G. Q. de; HIROSE, E. Avaliação do dano causado pelo percevejo marrom Euschistus heros (Heteroptera: Pentatomidae) em soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 24., 2012, Curitiba. SEB-40 anos de avanços da Ciência Entomológica Brasileira: anais. [Curitiba]: SEB, 2012. Disponível em: .| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 7. | | SILVA, E. H. da; CARVALHO, M. P. de; OLIVEIRA, S. T. de; LINS, L. C. P.; ALMEIDA, G. Q. de; HIROSE, E. Avaliação da desfolha no inicio do desenvolvimento da soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENTOMOLOGIA, 24., 2012, Curitiba. SEB-40 anos de avanços da Ciência Entomológica Brasileira: anais. [Curitiba]: SEB, 2012. Disponível em: .| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 8. | | CAMPECHE, D. F. B.; MORAES, S. A. de; LIMA, V. T.; SOUSA, S. M. de N.; OLIVEIRA, S. T. L. de; SOUZA, M. G. de; PAULINO, R. V. Composição bromatológica e digestibilidade aparente de alimentos encontrados na região Semiárida brasileira para arraçoamento de tilapia rosa em cultivos. Ciência Rural, v. 41, n. 2, p. 343-348, fev. 2011.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 9. | | ALVES FILHO, F. M.; MEURER, F.; SANTOS, L. D. dos; MORAES, S. A. de; OLIVEIRA, S. T. L. de; SOUSA, S. M. de N. Digestibilidade aparente do Ascophyllum nodosum para a tilápia do Nilo. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 47., 2010, Salvador. Empreendedorismo e progresso científico na zootecnia brasileira: anais. Salvador: SBZ, 2010. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Semiárido. |
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| 10. | | CARDOSO, F. C. de; ESTEVES, V. S.; OLIVEIRA, S. T. de; LASTA, C. S.; VALLE, S. F.; CAMPOS, R.; DIAZ GONZÁLEZ, F. H. Hematological, biochemical and ruminant parameters for diagnosis of left displacement of the abomasum in dairy cows from Southern Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 1, p. 141-147, jan. 2008 Título em português: Indicadores hematológicos, bioquímicos e ruminais no diagnóstico do deslocamento de abomaso à esquerda em vacas leiteiras do Sul do Brasil.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 11. | | ROCHA-SILVA, M.; SILVA, R. S.; AZEVEDO, D. M. M. R.; SILVA, D. L. S.; OLIVEIRA, S. T. L. de; SILVA, C. I. G. R.; SILVA, M. R. da; LIRA, M. do L. da C. Efeito do ambiente seco e chuvoso sobre a etologia de vacas leiteiras. Nativa, Sinop, v. 11, n. 4, p. 577-581, 2023.| Biblioteca(s): Embrapa Meio-Norte. |
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| 12. | | AZEVEDO, M. I. G.; OLIVEIRA, S. T.; SILVA, C. F. B.; CARNEIRO, R. F.; NAGANO, C. S.; GADELHA, A. C. S.; TORRES, D. C.; GIRÃO; MUNIZ, C. R.; FREITAS, C. D. T.; GRANGEIRO, T. B. Secretory production in Escherichia coli of a GH46 chitosanase from Chromobacterium violaceum, suitable to generate antifungal chitooligosaccharides. International Journal of Biological Macromolecules, v. 165, Part A, 15 December, p. 1482-1495, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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| 13. | | OLIVEIRA, S. T.; AZEVEDO, M. I. G.; CUNHA, R. M. S.; SILVA, C. de F. B. da; MUNIZ, C. R.; MONTEIRO JÚNIOR, J. E.; CARNEIRO, R. F.; NAGANO, C. S.; GIRÃO, M. S.; FREITAS, C. D. T.; GRANGEIRO, T. B. Structural and functional features of a class VI chitinase from cashew (Anacardium occidentale L.) with antifungalproperties. Phytochemistry, v. 180, 112527, dezembro, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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| 14. | | AZEVEDO, M. L. G.; OLIVEIRA, S. T.; SILVA, C. de F. B. da; CARNEIRO, R. F.; NAGANO, C. S.; GADELHA, A. C. S.; TORRES, D. C.; MONTEIRO JUNIOR, J. E.; GIRAO, M. S.; MUNIZ, C. R.; FREITAS, C. D. T.; GRANGEIRO, T. B. Secretory production in Escherichia coli of a GH46 chitosanase from Chromobacterium violaceum, suitable to generate antifungal chitooligosaccharides. lntemational Journal of Biological Macromolecules, v. 165, p. 1482-1495, 2020.| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical. |
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| Registros recuperados : 14 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
08/08/2023 |
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Data da última atualização: |
08/08/2023 |
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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: |
PALMA, G. R.; GODOY, W. A. C.; ENGEL, E.; LAU, D.; GALVAN, E.; MASON, O.; MARKHAM, C.; MORAL, R. A. |
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Afiliação: |
GABRIEL R. PALMA, Maynooth University; WESLEY A. C. GODOY, Universidade de São Paulo; EDUARDO ENGEL, Universidade de São Paulo; DOUGLAS LAU, CNPT; EDGAR GALVAN, Maynooth University; OLIVER MASON, Maynooth University; CHARLES MARKHAM, Maynooth University; RAFAEL A. MORAL, Maynooth University. |
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Título: |
Pattern-based prediction of population outbreaks. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Ecological Informatics, v. 77, 102220, nov. 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102220 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Resumo: A complexidade e a importância prática dos surtos de insetos tornaram o problema de prever surtos um foco de pesquisa recente. Propomos o método de Previsão Baseada em Padrões (PBP) para prever surtos populacionais. Este método usa informações sobre valores de séries temporais anteriores que precedem um evento de surto como preditores de surtos futuros, o que pode ser útil ao monitorar espécies de pragas. Nós ilustramos o método usando conjuntos de dados simulados e uma série temporal de pulgões obtida em lavouras de trigo no sul do Brasil. Abstract: The complexity and practical importance of insect outbreaks have made the problem of predicting outbreaks a focus of recent research. We propose the Pattern-Based Prediction (PBP) method for predicting population outbreaks. It uses information on previous time series values that precede an outbreak event as predictors of future outbreaks, which can be helpful when monitoring pest species. We illustrate the methodology using simulated datasets and an aphid time series obtained in wheat crops in Southern Brazil. We obtained an average test accuracy of 84.6% in the simulation studies implemented with stochastic models and 95.0% for predicting outbreaks using a time series of aphids in wheat crops in Southern Brazil. Our results show the PBP method's feasibility in predicting population outbreaks. We benchmarked our results against established state-of-the-art machine learning methods: Support Vector Machines, Deep Neural Networks, Long Short Term Memory and Random Forests. The PBP method yielded a competitive performance associated with higher true-positive rates in most comparisons while providing interpretability rather than being a black-box method. It is an improvement over current state-of-the-art machine learning tools, especially by non-specialists, such as ecologists aiming to use a quantitative approach for pest monitoring. We provide the implemented PBP method in Python through the pypbp package. MenosResumo: A complexidade e a importância prática dos surtos de insetos tornaram o problema de prever surtos um foco de pesquisa recente. Propomos o método de Previsão Baseada em Padrões (PBP) para prever surtos populacionais. Este método usa informações sobre valores de séries temporais anteriores que precedem um evento de surto como preditores de surtos futuros, o que pode ser útil ao monitorar espécies de pragas. Nós ilustramos o método usando conjuntos de dados simulados e uma série temporal de pulgões obtida em lavouras de trigo no sul do Brasil. Abstract: The complexity and practical importance of insect outbreaks have made the problem of predicting outbreaks a focus of recent research. We propose the Pattern-Based Prediction (PBP) method for predicting population outbreaks. It uses information on previous time series values that precede an outbreak event as predictors of future outbreaks, which can be helpful when monitoring pest species. We illustrate the methodology using simulated datasets and an aphid time series obtained in wheat crops in Southern Brazil. We obtained an average test accuracy of 84.6% in the simulation studies implemented with stochastic models and 95.0% for predicting outbreaks using a time series of aphids in wheat crops in Southern Brazil. Our results show the PBP method's feasibility in predicting population outbreaks. We benchmarked our results against established state-of-the-art machine learning methods: Support Vector Machines, Deep Neural Ne... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Alert zone procedure; Aprendizado de máquina; Deep learning; Machine learning; Monitoramento de pragas; Séries Temporais; Sistemas alerta; Sistemas de Suporte à Tomada de Decisão; Time series. |
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Thesagro: |
Afídeo; Dinâmica Populacional; Epidemiologia; Lavoura; Praga de Planta; Trigo. |
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Thesaurus NAL: |
Population dynamics; Time series analysis; Wheat. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1155768/1/Pattern-based-prediction-of-population-outbreaks.pdf
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Marc: |
LEADER 03206naa a2200433 a 4500
001 2155768
005 2023-08-08
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102220$2DOI
100 1 $aPALMA, G. R.
245 $aPattern-based prediction of population outbreaks.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aResumo: A complexidade e a importância prática dos surtos de insetos tornaram o problema de prever surtos um foco de pesquisa recente. Propomos o método de Previsão Baseada em Padrões (PBP) para prever surtos populacionais. Este método usa informações sobre valores de séries temporais anteriores que precedem um evento de surto como preditores de surtos futuros, o que pode ser útil ao monitorar espécies de pragas. Nós ilustramos o método usando conjuntos de dados simulados e uma série temporal de pulgões obtida em lavouras de trigo no sul do Brasil. Abstract: The complexity and practical importance of insect outbreaks have made the problem of predicting outbreaks a focus of recent research. We propose the Pattern-Based Prediction (PBP) method for predicting population outbreaks. It uses information on previous time series values that precede an outbreak event as predictors of future outbreaks, which can be helpful when monitoring pest species. We illustrate the methodology using simulated datasets and an aphid time series obtained in wheat crops in Southern Brazil. We obtained an average test accuracy of 84.6% in the simulation studies implemented with stochastic models and 95.0% for predicting outbreaks using a time series of aphids in wheat crops in Southern Brazil. Our results show the PBP method's feasibility in predicting population outbreaks. We benchmarked our results against established state-of-the-art machine learning methods: Support Vector Machines, Deep Neural Networks, Long Short Term Memory and Random Forests. The PBP method yielded a competitive performance associated with higher true-positive rates in most comparisons while providing interpretability rather than being a black-box method. It is an improvement over current state-of-the-art machine learning tools, especially by non-specialists, such as ecologists aiming to use a quantitative approach for pest monitoring. We provide the implemented PBP method in Python through the pypbp package.
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Registro original: |
Embrapa Trigo (CNPT) |
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