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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
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Data corrente: |
13/10/1998 |
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Data da última atualização: |
13/10/1998 |
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Autoria: |
MENDONCA, M. M. de; BARATA, M. C.; ROMBERT, P. C.; MARTINS, A. M. F. |
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Título: |
As primeiras serologias positivas da fasciolose humana em S.Miguel (Acores). |
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Ano de publicação: |
1996 |
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Fonte/Imprenta: |
Garcia de Orta, v. 21, n. 1, p. 161-164, 1996. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Atraves de um inquerito epidemiologico preliminar, levado a efeito entre 1990 e 1991 em S.Miguel, relativamente a deteccao de fasciolose humana, resultaram 14 serologias positivas distribuidas pelos concelhos de Vila Franca do Campo (II), do Nordeste (2) e de Ponta Delgada (1). Os 1140 soros analisados provieram de uma amostragem obtida de entre os utentes de alguns Centros de Saude de S.Miguel, principalmente dos que se situam na regiao oriental da ilha onde a fasciolose animal ja tinha sido assinalada. Advoga-se a necessidade de complementar esta referencia com outros tipos de exames clinicos para se poder concretizar a existencia de casos humanos desta helmintose em S.Miguel. Tecem-se algumas consideracoes acerca das condicoes ambientais que se observam na ilha de S.Miguel e que podem ser favoraveis a transmissao da fasciolose ao homem. |
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Palavras-Chave: |
Acores; Diagnostico serologico; Fasciolose humana; Helmintos; Human fasciolosis; Ilha de S; Miguel; Miguel island; S; Serologia; Serologies; Tremaatodeos. |
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Thesaurus Nal: |
Azores. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
Classificação |
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: |
28/10/2014 |
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Data da última atualização: |
08/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SPERANZA, E. A.; CIFERRI, R. R.; GREGO, C. R.; VICENTE, L. E. |
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Afiliação: |
EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; RICARDO RODRIGUES CIFERRI, UFSCar; CÉLIA REGINA GREGO, CNPM; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPM. |
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Título: |
A cluster-based approach to support the delineation of management zones in precision agriculture. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON E-SCIENCE, 10., 2014, Guarujá, SP. Conference proceedings. [S.l.]: Conferente Publishing Services, 2014. |
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Páginas: |
p. 119-126. |
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DOI: |
DOI 10.1109/eScience.2014.42 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract-In this paper we propose a cluster-based approach for the delineation of management zones in precision agriculture. The proposed approach was built following the steps of data mining for the clustering task, resulting in a computer application that generates maps of management zones and yield areas, allowing to compare them using known statistical indexes. The basis for this implementation was a model previously published in the literature that uses only historical productivity, soil electrical conductivity and relief data to generate the maps. The main difference of our work with respect to the previous model is the clustering algorithms used in the step of extracting patterns. While the original model uses only the fuzzy c-means algorithm, the model developed in this study uses the GKCluster extension to this algorithm, able to detect clusters with different geometrical shapes. From the tests performed with the new proposed model, we achieved about 76% of correlation between maps of yield and management zones from kappa index, and about 85% of correlation from overall accuracy. The original model reached, according to the authors, a maximum correlation of 49% from kappa index, and 70% from overall accuracy. |
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Palavras-Chave: |
Clusterização; Management zones; Mineração de dados espaciais; Spatial data mining. |
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Thesagro: |
Agricultura de precisão. |
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Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Precision agriculture. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 02132nam a2200253 a 4500
001 1998706
005 2020-01-08
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520 $aAbstract-In this paper we propose a cluster-based approach for the delineation of management zones in precision agriculture. The proposed approach was built following the steps of data mining for the clustering task, resulting in a computer application that generates maps of management zones and yield areas, allowing to compare them using known statistical indexes. The basis for this implementation was a model previously published in the literature that uses only historical productivity, soil electrical conductivity and relief data to generate the maps. The main difference of our work with respect to the previous model is the clustering algorithms used in the step of extracting patterns. While the original model uses only the fuzzy c-means algorithm, the model developed in this study uses the GKCluster extension to this algorithm, able to detect clusters with different geometrical shapes. From the tests performed with the new proposed model, we achieved about 76% of correlation between maps of yield and management zones from kappa index, and about 85% of correlation from overall accuracy. The original model reached, according to the authors, a maximum correlation of 49% from kappa index, and 70% from overall accuracy.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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