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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados; Embrapa Hortaliças; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
29/05/1992 |
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Data da última atualização: |
08/06/1998 |
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Autoria: |
LIMA, J. de A.; LOPES, J. F.; CASTOR, O. S.; HORINO, Y.; SOUZA, A. F. |
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Afiliação: |
CNPH. |
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Título: |
Avaliacao agroeconomica do uso de materia organica na producao comercial de pepino. |
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Ano de publicação: |
1984 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasilia, v.19, n.4, p. 407-410, abr. 1984. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Foram comparadas diferentes fontes de materia organica na producao comercial do pepino (Cucumis sativus) cv. Aodai Nazare em Latossolo Vermelho-Escuro (LE), sob vegetacao de cerrado. Utilizou-se o delineamento experimental em blocos casualizados, com quatro repeticoes e sete tratamentos: esterco de galinha (10 t/ha), esterco de curral (20 t/ha), lixo industrializado (30 t/ha) enriquecido com 0;5,4; 10,8 e 16,2 kg de N/t de lixo e testemunha. A materia organica foi eficiente na producao comercial de pepino, aumentando a produtividade; o lixo industrializado teve eficiencia compativel com a apresentada pelas fontes tradicionais de materia organica. Entre estas fontes, o esterco de galinha superou significativamente a producao do esterco de curral. Em geral, nao ha vantagem quanto ao volume fisico de producao no enriquecimento de lixo industrializado com N. Os tratamentos foram analisados sob um processo de decisao que considerou tanto a rentabilidade como os riscos. Os melhores tratamentos sob este aspecto foram esterco de galinha (10 t/ha) e lixo industrializado tratado com 10,8 kg N/t lixo. |
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Palavras-Chave: |
Aodai Nazare; Brasil; Brasilia; Cucumber; Cultivar; Cultivar Aodai Nazare; Distrito Federal; Dominancia estocastica; Latossolo Vermelho-escuro; Production; Rentability; Risks; Stochastic dominance. |
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Thesagro: |
Análise Econômica; Animal; Cerrado; Cucumis Sativus; Esterco; Matéria Orgânica; Nitrogênio; Pepino; Produção; Rentabilidade; Risco. |
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Thesaurus Nal: |
Brazil; nitrogen; organic matter; profitability. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
LEADER 02413naa a2200505 a 4500
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
31/05/2011 |
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Data da última atualização: |
09/12/2014 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CATEN, A. Ten; DALMOLIN, R. S. D.; PEDRON, F. A.; MENDONÇA-SANTOS, M. de L. |
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Afiliação: |
Alexandre ten Caten, Instituto Federal Farroupilha Campus Júlio de Castilhos; Universidade Federal de Santa Maria; UFSM; MARIA DE LOURDES M SANTOS BREFIN, CNPS. |
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Título: |
Multiple logistic regressions: controlling factors in applications to soil class prediction. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Ciência do Solo, v. 35, n. 1, p. 53-62, jan. 2011. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Métodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos. |
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Palavras-Chave: |
Digital soil mapping; Generalized linear models; Pedometry. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/36649/1/a05v35n1.pdf
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Marc: |
LEADER 01873naa a2200193 a 4500
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520 $aMétodos mais eficazes para determinação do padrão de distribuição de classes de solo na paisagem precisam ser avaliados visando suprir a demanda por mapas de solo em escalas regional e global. Neste estudo, Regressões Logísticas Múltiplas foram utilizadas como modelos preditores em uma aplicação de Mapeamento Digital de Solos. Os modelos foram gerados utilizando um mapa de solos existente como variável dependente e atributos de terreno como variáveis independentes, o que possibilitou determinar a probabilidade de encontrar classes de solo na paisagem no primeiro e no segundo nível categórico do SiBCS. A qualidade dos mapas preditos foi verificada por meio da matriz de contingência. A classe dos Argissolos foi predita corretamente, em relação ao mapa original, em aproximadamente 85 %. As classes de solos hidromórficos (Planossolos e Gleissolos) foram preditas corretamente em 75 %. Houve confundimento dos modelos para as classes que ocupam posições muito semelhantes na paisagem. Foi verificado também que classes de solo pouco representativas na paisagem não são adequadamente espacializadas em razão da sensibilidade dos modelos logísticos à proporção relativa das amostras usadas para treinar os modelos.
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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