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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados; Embrapa Roraima. |
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Data corrente: |
08/04/2021 |
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Data da última atualização: |
22/04/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SILVA, R. S. da; FIDELIS, E. G.; AMARO, G. C.; RAMOS, R. S.; SANTANA JUNIOR, P. A.; PICANÇO, M. C. |
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Afiliação: |
ELISANGELA GOMES FIDELIS, CPAC; GEORGE CORREA AMARO, CPAF-RR. |
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Título: |
Climate-based seasonal dynamics of the invasive red palm mite Raoiella indica. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Pest Management Science, v. 76, n. 11, 2020. |
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Páginas: |
p. 3849-3856 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
BACKGROUND: Raoiella indica Hirst (Acari: Tenuipalpidae) is the most critical coconut and banana pest recently introduced in Brazil. Once the mite pests are introduced, it is essential to understand their dynamics in important crops under open-field climatic conditions to implement strategies for their management and determine the periods when species populations may increase in the field. Modelling tools have been used to determine the potential distribution of species and implications for the management of invasive species. Thus, our aim in this study was to determine the seasonal variation in R. indica and the influence of the monthly climate using CLIMEX modelling. We adjusted the CLIMEX model for R. indica based on distribution data, additional biological characteristics, and fluctuations in the R. indica population in a commercial coconut plantation. RESULTS: The model for the current climate shows a good match between the ecoclimatic index and the global distribution of R. indica. The model results demonstrate that most states of Brazil and several regions worldwide include areas with highly suitable climatic conditions for R. indica. We observed variations in the density of R. indica in commercial coconut crops, with the highest incidence occurring during the first months of the year. CONCLUSION: Our results showed different alterations in seasonal suitability for R. indica that may provide information for the implementation of methods for time management, such as strategies for sampling and control during periods with a high degree of suitability for R. indica. MenosBACKGROUND: Raoiella indica Hirst (Acari: Tenuipalpidae) is the most critical coconut and banana pest recently introduced in Brazil. Once the mite pests are introduced, it is essential to understand their dynamics in important crops under open-field climatic conditions to implement strategies for their management and determine the periods when species populations may increase in the field. Modelling tools have been used to determine the potential distribution of species and implications for the management of invasive species. Thus, our aim in this study was to determine the seasonal variation in R. indica and the influence of the monthly climate using CLIMEX modelling. We adjusted the CLIMEX model for R. indica based on distribution data, additional biological characteristics, and fluctuations in the R. indica population in a commercial coconut plantation. RESULTS: The model for the current climate shows a good match between the ecoclimatic index and the global distribution of R. indica. The model results demonstrate that most states of Brazil and several regions worldwide include areas with highly suitable climatic conditions for R. indica. We observed variations in the density of R. indica in commercial coconut crops, with the highest incidence occurring during the first months of the year. CONCLUSION: Our results showed different alterations in seasonal suitability for R. indica that may provide information for the implementation of methods for time management, such as st... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Especie invasora. |
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Thesagro: |
Ácaro; Banana; Coco. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02255naa a2200241 a 4500
001 2131134
005 2021-04-22
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aSILVA, R. S. da
245 $aClimate-based seasonal dynamics of the invasive red palm mite Raoiella indica.$h[electronic resource]
260 $c2020
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520 $aBACKGROUND: Raoiella indica Hirst (Acari: Tenuipalpidae) is the most critical coconut and banana pest recently introduced in Brazil. Once the mite pests are introduced, it is essential to understand their dynamics in important crops under open-field climatic conditions to implement strategies for their management and determine the periods when species populations may increase in the field. Modelling tools have been used to determine the potential distribution of species and implications for the management of invasive species. Thus, our aim in this study was to determine the seasonal variation in R. indica and the influence of the monthly climate using CLIMEX modelling. We adjusted the CLIMEX model for R. indica based on distribution data, additional biological characteristics, and fluctuations in the R. indica population in a commercial coconut plantation. RESULTS: The model for the current climate shows a good match between the ecoclimatic index and the global distribution of R. indica. The model results demonstrate that most states of Brazil and several regions worldwide include areas with highly suitable climatic conditions for R. indica. We observed variations in the density of R. indica in commercial coconut crops, with the highest incidence occurring during the first months of the year. CONCLUSION: Our results showed different alterations in seasonal suitability for R. indica that may provide information for the implementation of methods for time management, such as strategies for sampling and control during periods with a high degree of suitability for R. indica.
650 $aÁcaro
650 $aBanana
650 $aCoco
653 $aEspecie invasora
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700 1 $aAMARO, G. C.
700 1 $aRAMOS, R. S.
700 1 $aSANTANA JUNIOR, P. A.
700 1 $aPICANÇO, M. C.
773 $tPest Management Science$gv. 76, n. 11, 2020.
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Registro original: |
Embrapa Cerrados (CPAC) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
12/12/2011 |
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Data da última atualização: |
22/12/2011 |
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Autoria: |
DANTAS, J. D.; NICHELE, L. A.; BERGAMO, S. C. |
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Afiliação: |
JAIRO DOLVIM DANTAS, CNPF; LETICIA ANDREIA NICHELE, CNPF; SOLANGE CRISTINA BERGAMO, CNPF. |
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Título: |
Modelo de automação do processo de compra para laboratórios. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
In: EVENTO DE INICIATIVAS E MELHORIAS DAS ATIVIDADES DE APOIO TÉCNICO E ADMINISTRATIVO DA EMBRAPA FLORESTAS, 6., 2011, Colombo. Anais. Colombo: Embrapa Florestas, 2011. |
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Série: |
(Embrapa Florestas. Documentos, 226). |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Resumo. |
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Conteúdo: |
Os laboratórios desempenham um papel de extrema relevância nos centros de pesquisa, com toda a gama de serviços que prestam ao processo de PD&I. Entretanto, a qualidade desses serviços depende, em grande parte, da aquisição de reagentes e materiais utilizados nos experimentos e nas análises laboratoriais. Especificações incompletas e consolidação manual de informações contribuem para a morosidade do processo de compra. Para minimizar esse problema, construiu-se um modelo experimental embasado no aplicativo Excel, que padroniza e automatiza as etapas desse processo. A estruturação do modelo foi feita da seguinte forma: i) planilha, por solicitante, com especificação completa de reagentes e materiais para laboratórios (baseada em histórico de compras), com campos para seleção dos itens desejados e inserção de quantitativos por projeto; ii) planilha de controle orçamentário com indicação de valores financeiros solicitados por projeto, campos para inserção de valores disponíveis no Sistema de Acompanhamento Orçamentário (SAO) e saldo por projeto; iii) planilha de consolidação automática das demandas, com identificação dos demandantes e projetos correlacionados; iv) planilha para coleta de preço, separada por lote; v) planilha de acompanhamento do pedido, com indicação do número de propostas recebidas dos fornecedores; vi) planilha com as especificações que serão usadas no Edital de compra. A simulação do modelo com um número pequeno de variáveis de entrada (materiais, solicitantes, etc.) mostrou que ele automatiza uma série de cálculos, classifica e disponibiliza as informações do pedido de compra numa formatação que facilita a coleta de preço e as especificações dos itens no Edital de licitação, acelerando a realização de compras destinadas aos laboratórios. A próxima etapa compreenderá os testes de validação desse modelo numa situação real de compra para laboratórios. MenosOs laboratórios desempenham um papel de extrema relevância nos centros de pesquisa, com toda a gama de serviços que prestam ao processo de PD&I. Entretanto, a qualidade desses serviços depende, em grande parte, da aquisição de reagentes e materiais utilizados nos experimentos e nas análises laboratoriais. Especificações incompletas e consolidação manual de informações contribuem para a morosidade do processo de compra. Para minimizar esse problema, construiu-se um modelo experimental embasado no aplicativo Excel, que padroniza e automatiza as etapas desse processo. A estruturação do modelo foi feita da seguinte forma: i) planilha, por solicitante, com especificação completa de reagentes e materiais para laboratórios (baseada em histórico de compras), com campos para seleção dos itens desejados e inserção de quantitativos por projeto; ii) planilha de controle orçamentário com indicação de valores financeiros solicitados por projeto, campos para inserção de valores disponíveis no Sistema de Acompanhamento Orçamentário (SAO) e saldo por projeto; iii) planilha de consolidação automática das demandas, com identificação dos demandantes e projetos correlacionados; iv) planilha para coleta de preço, separada por lote; v) planilha de acompanhamento do pedido, com indicação do número de propostas recebidas dos fornecedores; vi) planilha com as especificações que serão usadas no Edital de compra. A simulação do modelo com um número pequeno de variáveis de entrada (materiais, solicitant... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Controle; Otimização; Pedido de compra. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/50895/1/201-Modelo-de-automacao-Jairo.pdf
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Marc: |
LEADER 02673naa a2200205 a 4500
001 1909347
005 2011-12-22
008 2011 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aDANTAS, J. D.
245 $aModelo de automação do processo de compra para laboratórios.$h[electronic resource]
260 $c2011
490 $a(Embrapa Florestas. Documentos, 226).
500 $aResumo.
520 $aOs laboratórios desempenham um papel de extrema relevância nos centros de pesquisa, com toda a gama de serviços que prestam ao processo de PD&I. Entretanto, a qualidade desses serviços depende, em grande parte, da aquisição de reagentes e materiais utilizados nos experimentos e nas análises laboratoriais. Especificações incompletas e consolidação manual de informações contribuem para a morosidade do processo de compra. Para minimizar esse problema, construiu-se um modelo experimental embasado no aplicativo Excel, que padroniza e automatiza as etapas desse processo. A estruturação do modelo foi feita da seguinte forma: i) planilha, por solicitante, com especificação completa de reagentes e materiais para laboratórios (baseada em histórico de compras), com campos para seleção dos itens desejados e inserção de quantitativos por projeto; ii) planilha de controle orçamentário com indicação de valores financeiros solicitados por projeto, campos para inserção de valores disponíveis no Sistema de Acompanhamento Orçamentário (SAO) e saldo por projeto; iii) planilha de consolidação automática das demandas, com identificação dos demandantes e projetos correlacionados; iv) planilha para coleta de preço, separada por lote; v) planilha de acompanhamento do pedido, com indicação do número de propostas recebidas dos fornecedores; vi) planilha com as especificações que serão usadas no Edital de compra. A simulação do modelo com um número pequeno de variáveis de entrada (materiais, solicitantes, etc.) mostrou que ele automatiza uma série de cálculos, classifica e disponibiliza as informações do pedido de compra numa formatação que facilita a coleta de preço e as especificações dos itens no Edital de licitação, acelerando a realização de compras destinadas aos laboratórios. A próxima etapa compreenderá os testes de validação desse modelo numa situação real de compra para laboratórios.
653 $aControle
653 $aOtimização
653 $aPedido de compra
700 1 $aNICHELE, L. A.
700 1 $aBERGAMO, S. C.
773 $tIn: EVENTO DE INICIATIVAS E MELHORIAS DAS ATIVIDADES DE APOIO TÉCNICO E ADMINISTRATIVO DA EMBRAPA FLORESTAS, 6., 2011, Colombo. Anais. Colombo: Embrapa Florestas, 2011.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Registro |
Volume |
Status |
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Registro completo
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Biblioteca(s): |
Catálogo Coletivo de Periódicos Embrapa; Embrapa Algodão; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cerrados; Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Pantanal; Embrapa Rondônia; Embrapa Semiárido; Embrapa Soja; Embrapa Trigo; Embrapa Uva e Vinho. MenosCatálogo Coletivo de Periódicos Embrapa; Embrapa Algodão; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cerrados; Embrapa Mandioca e Fruticultura; Embrapa Meio-Norte; Embrapa Pantanal; Embrapa Rondônia... Mostrar Todas |
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Identificador: |
2826 |
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Data corrente: |
09/05/2002 |
|
Data da última atualização: |
09/05/2002 |
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Código do título: |
0900592 |
|
ISSN: |
0100-6967 |
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Código CCN: |
027582-4 |
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Título e Subtítulo: |
DIVULGACAO AGRONOMICA |
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Entidade: |
Shell Quimica S.A. |
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Local de publicação: |
Sao Paulo-SP |
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Periodicidade: |
irregular |
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Inicio de publicação: |
1959 |
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Coleções da unidade: |
Embrapa Algodão
1961/79 (3,5-9,11,13,14-19,21-46)
Classificação: 632.05
Embrapa Amapá
1966 (22); 1969 (27); 1972 (32); 1973 (33); 1975 (36); 1976 (39-41); 1978 (43-44); 1979 (46)
Embrapa Amazônia Oriental
1959 (1); 1960 (2); 1961 (3-4); 1962 (5-8); 1963 (10); 1964 (11-13); 1965 (14-17); 1966 (18-22); 1967 (23); 1968 (24-26); 1969 (27); 1970 (28-29); 1971 (30-31); 1972 (32); 1973 (33); 1974 (34-35); 1975 (36-37); 1976 (38-41); 1977 (42); 1978 (43-44); 1979 (45-46); 1980 (47)
Classificação: 632.05D518
Embrapa Arroz e Feijão
1960 (1); 1962 (6); 1963 (10); 1964 (12-13,15); 1965 (16-17); 1966 (19,22); 1967 (23); 1968 (24-26); 1969 (27); 1970 (28-29); 1971 (30-31); 1972 (32); 1973 (33); 1974 (34-35); 1975 (36-37); 1976 (38-40); 1977 (42); 1978 (43-44); 1979 (45)
Embrapa Cerrados
1959-60 (1-2); 1961 (4); 1962 (6); 1964 (11); 1965; 1966 (18-22); 1968 (24,26); 1969 (27); 1970-80 (28-47)
Classificação: 632.05
Embrapa Mandioca e Fruticultura
1960(1-2); 1961(3-4); 1962(5-8); 1963(9-10); 1964(11-13); 1965(14-17); 1966(18-22); 1967(23); 1968(24-26); 1969(27); 1970(28-29); 1971(30-31); 1972(32); 1973(33); 1974(34-35); 1975(36-37); 1976(38-41); 1977(42); 1978(43-44); 1979(45-46); 1980(47);
Embrapa Meio-Norte
1961 (4); 1964 (12); 1965 (14-17); 1966 (18-21); 1967 (23); 1968/78 (25-44); 1979 (45)
Classificação: 632.05
Embrapa Pantanal
1971-80 (30,33,38-40,42-47)
Classificação: 23A
Embrapa Rondônia
1967 (23); 1969-71 (27-30); 1973-74 33-35; 1976 (39); 1978 (43-44); 1979-80 (45-47);
Classificação: 632.05
Embrapa Semiárido
1960 (2); 1961 (1,3); 1962 (7-8); 1965 (14-16); 1966 (20); 1967 (23); 1968 (24-26); 1969 (27); 1970 (28-29); 1971 (30-31); 1972 (32); 1973 (33); 1974 (34-35); 1975 (36-37); 1976 (39-41); 1978 (43-44); 1979 (45-46); 1980 (47);
Embrapa Soja
1965 (17); 1966(20); 1970 (28-29); 1971 (30); 1972 (32); 1973 (33); 1974 (34-35); 1975 (36-37); 1976 (38-41); 1977 (42); 1978(43-44); 1979 (46); 1980 (47)
Classificação: 632.05
Embrapa Trigo
1960/80 (1-2) 1960; (3-4) 1961; (5-8) 1962; (9-10) 1963; (11-13) 1964; (15-16) 1965; (18-22) 1966; (23) 1967; (24-26) 1968; (27) 1969; (28-29) 1970; (30-31) 1971; (32) 1972; (33) 1973; (34-35) 1974; (36-37) 1975; (38-41) 1976; (42) 1977; (43-44) 1978; (45-46) 1979; (47) 1980.
Classificação: 632.05
Embrapa Uva e Vinho
1961 (1); 1962 (8); 1963 (10); 1964 (11-13); 1965 (14-17); 1966 (18-22); 1967 (23); 1968 (24-26); 1969 (27); 1970 (28-29); 1971 (30-31); 1972 (32); 1973 (33); 1974 (34); 1975 (35-37); 1976 (38-41); 1977 (42); 1978 (44); 1979 (45-46); 1980 (47)
Classificação: 632.05 |
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