BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
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1.Imagem marcado/desmarcadoLUZ, A. L. G.; FERNANDES, A. M. da R.; COELHO, F. V.; OLIVEIRA, M. F. de; ALVARENGA, R. C. Machine learning algorithms to predict the crops most susceptible to weed occurrence in integrated crop-livestock systems. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 61, e03833, 2026.

Biblioteca(s): Embrapa Milho e Sorgo.

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1.Imagem marcado/desmarcadoBARRETO, D. L. C.; CARVALHO, C. R. de; RIBEIRO, V. P.; SOUZA, L. M. D. de; TEIXEIRA, E. A. A.; BORGES, H. O. C.; QUEIROZ, S. C. do N. de; MEEPAGALA, K. M.; DUKE, S. O.; CANTRELL, C. L.; ROSA, L. H. Evaluating the efficacy of endophytic fungal compounds as biopesticides in agriculture. In: ABB-ELSALAM, K. A.; HASHEM, A. H. (ed.). Fungal Endophytes Volume II: applications in agroecosystems and plant protection. Singapore: Springer, 2025. part II. cap. 8. p. 225-253.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Meio Ambiente.
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