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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
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Data corrente: |
17/10/2016 |
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Data da última atualização: |
22/02/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ABREU, U. G. P. de; REZENDE, I. F.; DITTMAR, E. |
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Afiliação: |
URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; IZABELA F. REZENDE, Associação Brasileira de Produtores Orgânicos (ABPO); EDER DITTMAR, Associação Brasileira de Produtores Orgânicos (ABPO). |
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Título: |
Carne Sustentável do Pantanal. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AGROPECUÁRIA SUSTENTÁVEL., 8.; INTERNATIONAL CONFERENCE ON SUSTAINABLE AGRICULTURE, 5. Sinop. Ciência, tecnologia e inovação para o desenvolvimento sustentável das novas fronteiras agrícolas: anais. [Sinop: SIMBRAS]. |
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Páginas: |
p. 148-151. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SIMBRAS. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste artigo foi avaliar o crescimento da produção de carne sustentável do Pantanal, e a difusão da tecnologia entre os produtores da região. Os dados de abate foram analisados como a taxa composta anual de crescimento (CAGR), que estima a taxa de crescimento médio durante determinado período de tempo. Dados do número de animais abatidos, da quantidade total de carne produzida (kg), ,do número de produtores e do número de abates, tiveram crescimento expressivo de 219,62%, 210,54%, 115,44% e 137,31% , respectivamente. O peso médio da carcaça apresentou valor negativo de -0,59% refletindo o direcionamento de padronizar carcaças de animais mais jovens, com melhor cobertura de gordura. |
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Palavras-Chave: |
Pecuária sustentável. |
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Thesagro: |
Cadeia produtiva; Pecuária; Produção animal. |
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Thesaurus Nal: |
Beef cattle; Livestock. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
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520 $aO objetivo deste artigo foi avaliar o crescimento da produção de carne sustentável do Pantanal, e a difusão da tecnologia entre os produtores da região. Os dados de abate foram analisados como a taxa composta anual de crescimento (CAGR), que estima a taxa de crescimento médio durante determinado período de tempo. Dados do número de animais abatidos, da quantidade total de carne produzida (kg), ,do número de produtores e do número de abates, tiveram crescimento expressivo de 219,62%, 210,54%, 115,44% e 137,31% , respectivamente. O peso médio da carcaça apresentou valor negativo de -0,59% refletindo o direcionamento de padronizar carcaças de animais mais jovens, com melhor cobertura de gordura.
650 $aBeef cattle
650 $aLivestock
650 $aCadeia produtiva
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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Biblioteca |
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Origem |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
30/10/2003 |
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Data da última atualização: |
17/01/2020 |
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Autoria: |
OLIVEIRA, S. R. de M.; ZAÏANE, O. R. |
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Afiliação: |
STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; OSMAR R. ZAIANE, University of Alberta. |
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Título: |
Foundations for an acess control model for privacy preservation in multi-relational association rule mining. |
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Ano de publicação: |
2002 |
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Fonte/Imprenta: |
In: IEEE ICDM WORKSHOP ON PRIVACY, SECURITY AND DATA MINING, 2002, Maebashi, Japan. Proceedings... Australia: Australian Computer Society, 2002. p.19-54 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Na publicação: Stanley R. M.Oliveira. PSDM 2002. |
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Conteúdo: |
Recent data mining algorithms have been designed for application domains that involve several types of objects stored in multiple relations in relational databases. This fact has motivated the increasing number of successful applications of relational data mining over recent years. On the other hand, such applications have introduced a new threat to privacy and information security since from non-sensitive data one is able to infer sensitive information, including personal information, facts or even patterns that are not supposed to be disclosed. The existing access control models adopted to successfully manage the access of information in complex systems present some limitations in the context of data mining tasks. The main reason is that such models were designed to protect the access to explicit data (e.g. tables, attributes, views, etc), whereas data mining tasks deal with the discovery of implicit data (e.g. patterns). In this paper, we take a first step toward an access control model for ensuring privacy in relational data mining, notably in multi-relational association rules (MRAR). In this model, users associated with dfferent mining access levels, even using the same algorithm, are allowed to mine different sets of association rules. We provide the groundwork to build our access control model over existing technologies and discuss some directions for future work. |
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Palavras-Chave: |
Access control; Controle de acesso; Data mining; Mineração de dados; Mining access control; Privacidade; Privacy preserving data mining; Segurança. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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245 $aFoundations for an acess control model for privacy preservation in multi-relational association rule mining.$h[electronic resource]
260 $aIn: IEEE ICDM WORKSHOP ON PRIVACY, SECURITY AND DATA MINING, 2002, Maebashi, Japan. Proceedings... Australia: Australian Computer Society, 2002. p.19-54$c2002
500 $aNa publicação: Stanley R. M.Oliveira. PSDM 2002.
520 $aRecent data mining algorithms have been designed for application domains that involve several types of objects stored in multiple relations in relational databases. This fact has motivated the increasing number of successful applications of relational data mining over recent years. On the other hand, such applications have introduced a new threat to privacy and information security since from non-sensitive data one is able to infer sensitive information, including personal information, facts or even patterns that are not supposed to be disclosed. The existing access control models adopted to successfully manage the access of information in complex systems present some limitations in the context of data mining tasks. The main reason is that such models were designed to protect the access to explicit data (e.g. tables, attributes, views, etc), whereas data mining tasks deal with the discovery of implicit data (e.g. patterns). In this paper, we take a first step toward an access control model for ensuring privacy in relational data mining, notably in multi-relational association rules (MRAR). In this model, users associated with dfferent mining access levels, even using the same algorithm, are allowed to mine different sets of association rules. We provide the groundwork to build our access control model over existing technologies and discuss some directions for future work.
653 $aAccess control
653 $aControle de acesso
653 $aData mining
653 $aMineração de dados
653 $aMining access control
653 $aPrivacidade
653 $aPrivacy preserving data mining
653 $aSegurança
700 1 $aZAÏANE, O. R.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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