Data/hora: 22/06/2024 08:31:06

Biblioteca(s): | Embrapa Meio-Norte.
Data corrente: | 27/11/2023
Data da última atualização: | 27/11/2023
Autoria: | OLIVEIRA, T. R. A. de; CARVALHO, H. W. L. de; NASCIMENTO, M.; SUELA, M. M.; CARDOSO, M. J.; OLIVEIRA, G. H. F.
Afiliação: | TÂMARA REBECCA ALBUQUERQUE DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO NORTE FLUMINENSE DARCY RIBEIRO; HELIO WILSON LEMOS DE CARVALHO, CPATC; MOYSES NASCIMENTO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MATHEUS MASSARIOL SUELA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA; MILTON JOSE CARDOSO, CPAMN; GUSTAVO HUGO FERREIRA OLIVEIRA UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE.
Título: | Bayesian segmented regression model to evaluate the adaptability and stability of maize in Northeastern Brazil.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 23, n. 3, e44692334, 2023.
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | Although maize is one of the main crops in the Northeast region, yield is still considered low when compared to other regions. One of the main solutions to increasing yield is the selection of cultivars adapted to the conditions of the Northeast region. Thus, the present study aims to use the Bayesian segmented regression model to evaluate the adaptability and stability of maize.
Palavras-Chave: | Fator de Bayes; Interação genótipo x ambiente.
Thesagro: | Zea Mays.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158738/1/BayesianSegmentedRegressionModelEvaluateAdaptabilityStabilityMaizeCBAB2023.pdf
Registro original: | Embrapa Meio-Norte (CPAMN)
Exemplares: | CPAMN - (34089-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS