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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amapá. |
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Data corrente: |
09/12/2015 |
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Data da última atualização: |
14/03/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
DIAS, J. do S. A.; YOKOMIZO, G. K.- I.; SILVA, S. de O. e. |
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Afiliação: |
JUREMA DO SOCORRO AZEVEDO DIAS, CPAF-AP; GILBERTO KEN-ITI YOKOMIZO, CPAF-AP; SEBASTIÃO DE OLIVEIRA E SILVA, UFRB, Cruz das Almas, BA. |
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Título: |
Características produtivas de cultivares de bananeira resistentes à Sigatoka-negra nas condições edafoclimáticas do Estado do Amapá. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
Biota Amazônia, Macapá, v. 5, n. 1, p. 16-21, 2015. |
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ISSN: |
ISSN 2179-5746 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A Sigatoka-negra causada por Mycosphaerella fijiensis(Morelet), é uma das doenças mais destrutivas da bananeira (Musa sp.), causando epidemias e elevadas perdas em todos os países onde está presente. No Amapá as variedades comerciais (listar) são todas suscetíveis, havendo assim a necessidade de substituí-las por outras, mais produtivas e resistentes. Objetivou-se neste trabalho avaliar o desempenho produtivo de quatro cultivares de bananeira resistentes à Sigatoka-negra nas condições edafoclimáticas de Porto Grande-AP . O experimento foi instalado em condições de campo, em área de produção, naturalmente infestada pela doença. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com quatro tratamentos e quatro repetições, com nove plantas por parcela, utilizando-se como área útil as três plantas centrais, espaçadas de 3,0 m x 3,0 m. Foram avaliados parâmetros de crescimento e produção, em três ciclos da cultura. Estimou-se altura e circunferência do pseudocaule; peso do cacho, peso de penca, número de frutos/penca e número de frutos/cacho. As principais conclusões foram que os valores dos parâmetros obtidos demonstraram possibilidade de seleção de materiais genéticos superiores, contudo este processo é dificultado, pois alguns caracteres relacionados a produção possuem efeitos significativos de interação G x E (PCA, PPE, NPE e FPE) e também maior contribuição ambiental em relação a genética (NFV , NPE e FCA); houve desempenhos diferenciados entre os materiais genéticos, destacando-se os genótipos Fhia 01 e Thap Maeo; as variáveis ambientais existentes durante as avaliações restringiram o desenvolvimento vegetativo das plantas, mas não os de produção. MenosA Sigatoka-negra causada por Mycosphaerella fijiensis(Morelet), é uma das doenças mais destrutivas da bananeira (Musa sp.), causando epidemias e elevadas perdas em todos os países onde está presente. No Amapá as variedades comerciais (listar) são todas suscetíveis, havendo assim a necessidade de substituí-las por outras, mais produtivas e resistentes. Objetivou-se neste trabalho avaliar o desempenho produtivo de quatro cultivares de bananeira resistentes à Sigatoka-negra nas condições edafoclimáticas de Porto Grande-AP . O experimento foi instalado em condições de campo, em área de produção, naturalmente infestada pela doença. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com quatro tratamentos e quatro repetições, com nove plantas por parcela, utilizando-se como área útil as três plantas centrais, espaçadas de 3,0 m x 3,0 m. Foram avaliados parâmetros de crescimento e produção, em três ciclos da cultura. Estimou-se altura e circunferência do pseudocaule; peso do cacho, peso de penca, número de frutos/penca e número de frutos/cacho. As principais conclusões foram que os valores dos parâmetros obtidos demonstraram possibilidade de seleção de materiais genéticos superiores, contudo este processo é dificultado, pois alguns caracteres relacionados a produção possuem efeitos significativos de interação G x E (PCA, PPE, NPE e FPE) e também maior contribuição ambiental em relação a genética (NFV , NPE e FCA); houve desempenhos diferenciados entre os materiais genéticos, de... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Doença de planta; Produção vegetal; Variedade. |
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Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/135281/1/CPAF-AP-2015-Caracteristicas-produtivas-de-cultivares.pdf
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Marc: |
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650 $aDoença de planta
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700 1 $aSILVA, S. de O. e
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Registro original: |
Embrapa Amapá (CPAF-AP) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Semiárido. Para informações adicionais entre em contato com cpatsa.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite; Embrapa Semiárido. |
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Data corrente: |
06/02/2014 |
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Data da última atualização: |
05/02/2024 |
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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: |
VIEIRA, P. A. S.; PEREIRA, L. G. R.; AZEVÊDO, J. A. G.; NEVES, A. L. A.; CHIZZOTTI, M. L.; SANTOS, R. D. dos; ARAUJO, G. G. L. de; MISTURA, C.; CHAVES, A. V. |
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Afiliação: |
PABLO ALMEIDA SAMPAIO VIEIRA, Universidade Federal do Vale do São Francisco; LUIZ GUSTAVO RIBEIRO PEREIRA, CNPGL; JOSÉ AUGUSTO GOMES AZEVÊDO, UESC; ANDRE LUIS ALVES NEVES, CNPGL; MÁRIO LUIZ CHIZZOTTI, UFLA; RAFAEL DANTAS DOS SANTOS, CPATSA; GHERMAN GARCIA LEAL DE ARAUJO, CPATSA; CLAUDIO MISTURA, Universidade do Estado da Bahia; ALEXANDRE VIEIRA CHAVES, University of Sydney, Australia. |
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Título: |
Development of mathematical models to predict dry matter intake in feedlot Santa Ines rams. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Small Ruminant Research, v. 112, n. 1/3, p. 78-84, 2013. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2012.10.007 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Mathematical models to predict the dry matter intake (DMI) of feedlot Santa Ines rams were developed and evaluated in this study. The available database had 100 experimental units from 13 studies. Study effect was integrated and random effects of their interactions as components of a hybrid model. The independent variables were initially adjusted to a model which included fixed effects for y-intercept and slope and random effects in y-intercept and slope study, using unstructured covariance model (e.g.: UN-unstructured). Study effect on database was verified, and then a meta-analysis procedure to develop DMI prediction equations was performed. For validation and comparisons between existing prediction equations in the national and international literature, independent data from one survey with 21 animals were used. Validation methods of the observed and predicted DMI were based on linear regression model adjustment of the observed values over predicted values. The following variables: average live weight (ALW), metabolic live weight (MLW0.75), average daily gain (ADG) and average daily gain2 (ADGsq) presented positive correlation with DMI. In contrast diet concentrate level showed a negative correlation. Among eight models examined, the following resulting equation [DMI (g/day) = 238.74 ± 114.56 (0.0398) + 31.3574 ± 4.2737 (<0.0001) × MLW + 1.2623 ±0.2128 (<0.0001) × ADG − 5.1837 ± 0.7448 (<0.0001) × CON] has been found as the best fit model to predict DMI in feedlot Santa Ines ram MenosMathematical models to predict the dry matter intake (DMI) of feedlot Santa Ines rams were developed and evaluated in this study. The available database had 100 experimental units from 13 studies. Study effect was integrated and random effects of their interactions as components of a hybrid model. The independent variables were initially adjusted to a model which included fixed effects for y-intercept and slope and random effects in y-intercept and slope study, using unstructured covariance model (e.g.: UN-unstructured). Study effect on database was verified, and then a meta-analysis procedure to develop DMI prediction equations was performed. For validation and comparisons between existing prediction equations in the national and international literature, independent data from one survey with 21 animals were used. Validation methods of the observed and predicted DMI were based on linear regression model adjustment of the observed values over predicted values. The following variables: average live weight (ALW), metabolic live weight (MLW0.75), average daily gain (ADG) and average daily gain2 (ADGsq) presented positive correlation with DMI. In contrast diet concentrate level showed a negative correlation. Among eight models examined, the following resulting equation [DMI (g/day) = 238.74 ± 114.56 (0.0398) + 31.3574 ± 4.2737 (<0.0001) × MLW + 1.2623 ±0.2128 (<0.0001) × ADG − 5.1837 ± 0.7448 (<0.0001) × CON] has been found as the best fit model to predict DMI in feedlot S... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Modelling; Nutritional requirements; Raça Santa Ines; Santa Ines. |
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Thesagro: |
Carneiro; Matéria Seca. |
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Thesaurus NAL: |
Dry matter intake; Meta-analysis; Ruminants. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
LEADER 02527naa a2200337 a 4500
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005 2024-02-05
008 2013 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2012.10.007$2DOI
100 1 $aVIEIRA, P. A. S.
245 $aDevelopment of mathematical models to predict dry matter intake in feedlot Santa Ines rams.$h[electronic resource]
260 $c2013
520 $aMathematical models to predict the dry matter intake (DMI) of feedlot Santa Ines rams were developed and evaluated in this study. The available database had 100 experimental units from 13 studies. Study effect was integrated and random effects of their interactions as components of a hybrid model. The independent variables were initially adjusted to a model which included fixed effects for y-intercept and slope and random effects in y-intercept and slope study, using unstructured covariance model (e.g.: UN-unstructured). Study effect on database was verified, and then a meta-analysis procedure to develop DMI prediction equations was performed. For validation and comparisons between existing prediction equations in the national and international literature, independent data from one survey with 21 animals were used. Validation methods of the observed and predicted DMI were based on linear regression model adjustment of the observed values over predicted values. The following variables: average live weight (ALW), metabolic live weight (MLW0.75), average daily gain (ADG) and average daily gain2 (ADGsq) presented positive correlation with DMI. In contrast diet concentrate level showed a negative correlation. Among eight models examined, the following resulting equation [DMI (g/day) = 238.74 ± 114.56 (0.0398) + 31.3574 ± 4.2737 (<0.0001) × MLW + 1.2623 ±0.2128 (<0.0001) × ADG − 5.1837 ± 0.7448 (<0.0001) × CON] has been found as the best fit model to predict DMI in feedlot Santa Ines ram
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653 $aSanta Ines
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700 1 $aNEVES, A. L. A.
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700 1 $aARAUJO, G. G. L. de
700 1 $aMISTURA, C.
700 1 $aCHAVES, A. V.
773 $tSmall Ruminant Research$gv. 112, n. 1/3, p. 78-84, 2013.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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