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| Registros recuperados : 80 | |
| 4. |  | LOPES, C. F.; GARAGORRY, F. C.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E. Avaliação do ciclo produtivo e produtividade de cultivares de azevém consorciadas com mistura de leguminosas hibernais na região dos campos de altitude. In: SIMPÓSIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PECUÁRIA SUL, 12., 2022, Bagé, RS. Resumos... Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2022. p. 7. Ana Cristina Mazzocato, editora técnica. ODS.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 5. | | GARAGORRY, F. C.; PINTO, C. E.; COSTA JÚNIOR, N. B.; BALDISSERA, T. C. Growth rates of natural grassland, improved natural grassland and cultivated pasture in six locations in highland of Santa Catarina State. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 52., 2015, Belo Horizonte. Zootecnia: otimizando recursos e potencialidades: anais. Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2015. 1 CD-ROM.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 6. | | ARAÚJO, C. E. S. de; BALDISSERA, T. C.; TRABAQUINI, K.; GARAGORRY, F. C.; PINTO, C. E. Mapeamento da aptidão climática para a semeadura de Urochloa brizantha cv. MG5 em Santa Catarina. In: WORKSHOP DE CIÊNCIA E INOVAÇÃO EM PECUÁRIA, 2., 2022, Lages. Construindo a pecuária sustentável em Santa Catarina: anais.... Florianópolis: Epagri, 2022. p. 46-49. (Epagri. Documentos, 355).| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 9. | | LOPES, C. F.; GARAGORRY, F. C.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; WERNER, S. S. Densidade de semeadura de azevém (Lolium multiflorum) no controle de capim-annoni (Eragrostis plana Ness). In: SIMPÓSIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PECUÁRIA SUL, 11., 2021, Bagé, RS. Resumos... Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2021. p. 25. (Embrapa Pecuária Sul. Eventos técnicos & científicos, 4). Ana Cristina Mazzocato, editora técnica.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 10. | | LOPES, C. F.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; ZANELLA, P. G.; GARAGORRY, F. C. Caracterização da qualidade de sementes de espécies hibernais comercializadas em Santa Catarina. In: SIMPÓSIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PECUÁRIA SUL, 9., 2019, Bagé. Resumos... Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2019. p. 11. (Embrapa Pecuária Sul. Eventos técnicos & científicos, 2). Fernando Flores Cardoso, editor técnico.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 15. | | BALDISSERA, T. C.; MARÍN, A.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C.; BARBOSA, A. M.; CARVALHO, P. C. F. Altura adequada de pastejo maximiza ingestão de forragem e nutrientes. In: WORKSHOP DE CIÊNCIA E INOVAÇÃO EM PECUÁRIA, 1., 2020, Lages. Resumos... Florianópolis: Epagri, 2020. p. 84. (Epagri. Documentos, 322).| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 16. | | PASSOS, J. F. M. dos; DALLA COSTA, M.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C.; WERNER, S. S.; BALDISSERA, T. C. Bioprospecção de bactérias promotoras de crescimento vegetal em missioneira-gigante. In: SIMPÓSIO DE INTEGRAÇÃO DA PÓS-GRADUAÇÃO, CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO, 1., 2018, Lages. Anais eletrônicos... Lages: UESC, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 17. | | BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C.; DALLA COSTA, M.; PASSOS, J. F. M. dos; LOPES, C. F. Diluição de nitrogênio em azevém-anual em condições de sombreamento e pleno sol. In: WORKSHOP DE CIÊNCIA E INOVAÇÃO EM PECUÁRIA, 2., 2022, Lages. Construindo a pecuária sustentável em Santa Catarina: anais.... Florianópolis: Epagri, 2022. p. 87. (Epagri. Documentos, 355).| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 18. | | KRAHL, G.; BALDISSERA, T. C.; RIBEIRO FILHO, H. M. N.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C.; LOPES, C. F. Impacto do manejo e luminosidade na produção de massa aérea e raízes em missioneira-gigante. In: SIMPÓSIO DE INTEGRAÇÃO DA PÓS-GRADUAÇÃO, CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO, 1., 2018, Lages. Anais eletrônicos... Lages: UESC, 2018.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 19. | | ZANELLA, P. G.; SBRISSIA, A. F.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C.; BALDISSERA, T. C.; NORONHA, L. K. G. Métodos indiretos para estimativa da massa de forragem em pastagem natural. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 4., 2017, Lages. Alimentos seguros, nutritivos e suficientes: anais. Lages: Uniplac, 2017.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| 20. | | LOPES, C. F.; CAMACHO, P. A. G.; COSTA, M. M.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C. Densidade de semeadura de sorgo forrageiro (Shorgum bicolor) para controle de capim-annoni (Eragrostis plana Nees). In: SIMPÓSIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PECUÁRIA SUL, 10., 2020, Bagé. Resumos... Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2020. p. 8. (Embrapa Pecuária Sul. Eventos técnicos & científicos, 3). Fernando Flores Cardoso, editor técnico.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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| Registros recuperados : 80 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
04/11/2021 |
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Data da última atualização: |
04/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RICCE, W. da S.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C. |
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Afiliação: |
WILIAN DA SILVA RICCE, EPAGRI; TIAGO CELSO BALDISSERA, EPAGRI; CASSIANO EDUARDO PINTO, EPAGRI; FABIO CERVO GARAGORRY, CPPSUL. |
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Título: |
Suporte a decisão de manejo de pastagens: aprendizado de máquina para predição da disponibilidade de forragem. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages. Saúde única: desafios e perspectivas: anais. Lages: Uniplac: Epagri, 2021. |
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Páginas: |
p. 835-841. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Algoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp. híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. Algoritmos de predição, Produção de matéria seca, Sistemas Integrados de Produção Agropecuária. |
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Palavras-Chave: |
Predição. |
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Thesagro: |
Manejo; Pastagem. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227400/1/Anais-artigo-2.pdf
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Marc: |
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520 $aAlgoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp. híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. Algoritmos de predição, Produção de matéria seca, Sistemas Integrados de Produção Agropecuária.
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650 $aPastagem
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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