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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
23/10/2023 |
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Data da última atualização: |
23/10/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
OSAKU, D.; SANTOS, P. M.; SANTOS, B. N.; REZENDE, S. O. |
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Afiliação: |
DANIEL OSAKU, Universidade de São Paulo; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE; BRUCCE N. SANTOS, Universidade de São Paulo; SOLANGE O. REZENDE, Universidade de São Paulo. |
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Título: |
Pasture degradation papers search: how can supervised and transdutive methods help on the process of classification? |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 20., Belo Horizonte. Belo Horizonte: UFMG, 2023. |
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Páginas: |
15 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A recuperação de pastagens degradadas tem sido tema importante no que diz respeito a segurança alimentar. Apesar do grande volume de artigos científicos sobre 'pastagens degradadas', há um grande desafio em termos de recuperação desses documentos para extração de conhecimento. Neste artigo foram exploradas duas abordagens de classificação, uma supervisionada e outra transdutiva, visando melhorar a qualidade das buscas e reduzir o esforço de anotação manual. Os resultados mostraram que é possível separar os artigos de interesse com certo nível de precisão, com destaque para o método supervisionado SVM, que apresentou o melhor desempenho. Por outro lado, o algoritmo transdutivo GNetMine, que apresentou desempenho semelhante aos modelos supervisionados utilizando apenas um quarto dos dados rotulados. Uma vez que a anotação manual de dados para treinamento dos métodos supervisionados é trabalhosa e depende da colaboração de especialista, sendo fundamental o desenvolvimento de métodos de classificação que demandem menor número de dados rotulados. A partir da seleção de artigos de interesse, futuramente outras técnicas de Mineração de Textos poder ̃ ao ser aplicadas para facilitar a extração de conhecimento e a determinação de recomendações para a recuperação de pastagens no campo, contribuindo para o aumento da produção de alimentos de forma sustentável. |
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Palavras-Chave: |
Abordagem supervisionada; Abordagem transdutiva; Abordagens de classificação; Algoritmo transdutivo GNetMine; Método supervisionado SVM; Mineração de textos; Pastagens degradadas. |
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Thesagro: |
Produção de Alimentos. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1157427/1/PastureDegradationPapers.pdf
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Marc: |
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520 $aA recuperação de pastagens degradadas tem sido tema importante no que diz respeito a segurança alimentar. Apesar do grande volume de artigos científicos sobre 'pastagens degradadas', há um grande desafio em termos de recuperação desses documentos para extração de conhecimento. Neste artigo foram exploradas duas abordagens de classificação, uma supervisionada e outra transdutiva, visando melhorar a qualidade das buscas e reduzir o esforço de anotação manual. Os resultados mostraram que é possível separar os artigos de interesse com certo nível de precisão, com destaque para o método supervisionado SVM, que apresentou o melhor desempenho. Por outro lado, o algoritmo transdutivo GNetMine, que apresentou desempenho semelhante aos modelos supervisionados utilizando apenas um quarto dos dados rotulados. Uma vez que a anotação manual de dados para treinamento dos métodos supervisionados é trabalhosa e depende da colaboração de especialista, sendo fundamental o desenvolvimento de métodos de classificação que demandem menor número de dados rotulados. A partir da seleção de artigos de interesse, futuramente outras técnicas de Mineração de Textos poder ̃ ao ser aplicadas para facilitar a extração de conhecimento e a determinação de recomendações para a recuperação de pastagens no campo, contribuindo para o aumento da produção de alimentos de forma sustentável.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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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 Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
03/10/2016 |
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Data da última atualização: |
13/02/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
COSTA, A. F.; TEODORO, P. E.; BHERING, L. L.; LEAL, N. R.; TARDIN, F. D.; DAHER, R. F. |
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Afiliação: |
Instituto Capixaba de Pesquisa; Universidade Federal de Viçosa; Universidade Federal de Viçosa; Universidade Estadual do Norte Fluminense “Darcy Ribeiro”; FLAVIO DESSAUNE TARDIN, CNPMS; Universidade Estadual do Norte Fluminense “Darcy Ribeiro”. |
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Título: |
Biplot analysis of strawberry genotypes recommended for the State of Espírito Santo. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Genetics and Molecular Research, Ribeirão Preto, v. 15, n. 3, p. 1-9, 2016. |
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DOI: |
10.4238/gmr.15038919 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Most strawberry genotypes grown commercially in Brazil originate from breeding programs in the United States, and are therefore not adapted to the various soil and climatic conditions found in Brazil. Thus, quantifying the magnitude of genotype x environment (GE) interactions serves as a primary means for increasing average Brazilian strawberry yields, and helps provide specific recommendations for farmers on which genotypes meet high yield and phenotypic stability thresholds. The aim of this study was to use AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) and GGE biplot (genotype main effects + genotype x environment interaction) analyses to identify high-yield, stable strawberry genotypes grown at three locations in Espírito Santo for two agricultural years. We evaluated seven strawberry genotypes (Dover, Camino Real, Ventana, Camarosa, Seascape, Diamante, and Aromas) at three locations (Domingos Martins, Iúna, and Muniz Freire) in agricultural years 2006 and 2007, totaling six study environments. Joint analysis of variance was calculated using yield data (t/ha), and AMMI and GGE biplot analysis was conducted following the detection of a significant genotypes x agricultural years x locations (G x A x L) interaction. During the two agricultural years, evaluated locations were allocated to different regions on biplot graphics using both methods, indicating distinctions among them. Based on the results obtained from the two methods used in this study to investigate the G x A x L interaction, we recommend growing the Camarosa genotype for production at the three locations assessed due to the high frequency of favorable alleles, which were expressed in all localities evaluated regardless of the agricultural year. MenosMost strawberry genotypes grown commercially in Brazil originate from breeding programs in the United States, and are therefore not adapted to the various soil and climatic conditions found in Brazil. Thus, quantifying the magnitude of genotype x environment (GE) interactions serves as a primary means for increasing average Brazilian strawberry yields, and helps provide specific recommendations for farmers on which genotypes meet high yield and phenotypic stability thresholds. The aim of this study was to use AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) and GGE biplot (genotype main effects + genotype x environment interaction) analyses to identify high-yield, stable strawberry genotypes grown at three locations in Espírito Santo for two agricultural years. We evaluated seven strawberry genotypes (Dover, Camino Real, Ventana, Camarosa, Seascape, Diamante, and Aromas) at three locations (Domingos Martins, Iúna, and Muniz Freire) in agricultural years 2006 and 2007, totaling six study environments. Joint analysis of variance was calculated using yield data (t/ha), and AMMI and GGE biplot analysis was conducted following the detection of a significant genotypes x agricultural years x locations (G x A x L) interaction. During the two agricultural years, evaluated locations were allocated to different regions on biplot graphics using both methods, indicating distinctions among them. Based on the results obtained from the two methods used in this study to investigat... Mostrar Tudo |
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Thesagro: |
Genótipo; Morango. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/148295/1/Biploid-analysis.pdf
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Marc: |
LEADER 02401naa a2200217 a 4500
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260 $c2016
520 $aMost strawberry genotypes grown commercially in Brazil originate from breeding programs in the United States, and are therefore not adapted to the various soil and climatic conditions found in Brazil. Thus, quantifying the magnitude of genotype x environment (GE) interactions serves as a primary means for increasing average Brazilian strawberry yields, and helps provide specific recommendations for farmers on which genotypes meet high yield and phenotypic stability thresholds. The aim of this study was to use AMMI (additive main effects and multiplicative interaction) and GGE biplot (genotype main effects + genotype x environment interaction) analyses to identify high-yield, stable strawberry genotypes grown at three locations in Espírito Santo for two agricultural years. We evaluated seven strawberry genotypes (Dover, Camino Real, Ventana, Camarosa, Seascape, Diamante, and Aromas) at three locations (Domingos Martins, Iúna, and Muniz Freire) in agricultural years 2006 and 2007, totaling six study environments. Joint analysis of variance was calculated using yield data (t/ha), and AMMI and GGE biplot analysis was conducted following the detection of a significant genotypes x agricultural years x locations (G x A x L) interaction. During the two agricultural years, evaluated locations were allocated to different regions on biplot graphics using both methods, indicating distinctions among them. Based on the results obtained from the two methods used in this study to investigate the G x A x L interaction, we recommend growing the Camarosa genotype for production at the three locations assessed due to the high frequency of favorable alleles, which were expressed in all localities evaluated regardless of the agricultural year.
650 $aGenótipo
650 $aMorango
700 1 $aTEODORO, P. E.
700 1 $aBHERING, L. L.
700 1 $aLEAL, N. R.
700 1 $aTARDIN, F. D.
700 1 $aDAHER, R. F.
773 $tGenetics and Molecular Research, Ribeirão Preto$gv. 15, n. 3, p. 1-9, 2016.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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