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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia. |
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Data corrente: |
30/04/2008 |
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Data da última atualização: |
30/04/2008 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PARENTE, A. F.; BALDANI, J. I.; PEREIRA, I. S.; TIBÚRCIO, V. H. da S.; BÁO, S. N.; DE SOUZA, M. T. |
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Afiliação: |
Ana Flávia Parente, UnB; José Ivo Baldani, Embrapa Agrobiologia; Ildinete Silva Pereira, UnB; Victor Hugo da Silva Tibúrcio, UnB; Sônia Nair Báo, UnB; Marlene T. De Souza, Unb. |
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Título: |
GFP expression in wild-type B. thuringiensis strain active to Lepidoptera. |
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Ano de publicação: |
2007 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MEETING OF THE SOCIETY FOR INVERTEBRATE PATHOLOGY, 40th., INTERNATIONAL FORUM ON ENTOMOPATHOGENIC NEMATODES AND SYMBIOTIC BACTERIA, 1st., 2007, Quebec City. Anais... Quebec: Society for Invertebrate Pathology, 2007. |
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Páginas: |
p. 59. |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Parceria: UnB. |
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Palavras-Chave: |
B; Cana-de-açúcar; thuringiensis. |
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Thesagro: |
Microrganismo. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agrobiologia (CNPAB) |
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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 Cerrados. |
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Data corrente: |
26/05/2022 |
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Data da última atualização: |
26/05/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 1 |
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Autoria: |
LUSTOSA JUNIOR, I. M.; CASTRO, R. V. O.; GASPAR, R. de O.; ARAÚJO, J. B. C. N.; AQUINO, F. de G.; RODRIGUES, M. I.; COSTA, L. S. da; MURTA JÚNIOR, L. S.; AMARAL, G. C. |
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Afiliação: |
ILVAN MEDEIROS LUSTOSA JUNIOR; RENATO VINÍCIUS OLIVEIRA CASTRO; RICARDO DE OLIVEIRA GASPAR; JULIANA BALDAN COSTA NEVES ARAÚJO; FABIANA DE GOIS AQUINO, CPAC; MAISA ISABELA RODRIGUES; LIDIOMAR SOARES DA COSTA; LEONIDAS SOARES MURTA JÚNIOR; GENILDA CANUTO AMARAL. |
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Título: |
Projeção do crescimento arbóreo em floresta estacional semidecidual submontana. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais, v. 12, n. 5, 2022. |
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Páginas: |
p. 14-28 |
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ISSN: |
2179-6858 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A Mata Atlântica é um hotspot global para a conservação da biodiversidade devido à sua riqueza de espécies e endemismo, porém, as ações antrópicas ameaçam e desequilibram a dinâmica dos processos naturais do bioma. Assim, com o objetivo de contribuir com estudos sobre conservação em florestas tropicais, o presente estudo investigou o comportamento da projeção em diâmetro e altura, por meio de ferramentas de regressão e inteligência artificial, com a influência de índices de competição em um fragmento de floresta estacional semidecidual na área do Bioma Mata Atlântica no sudeste do Brasil. As análises foram realizadas de acordo a classificação em grupos ecológicos e quanto à exigência por luz. Foram ajustados quatro modelos de regressão, dois para estimar o diâmetro (DAP) e dois para estimar a altura (H). No processo de aprendizado das redes, selecionaram-se as quatro melhores Redes Neurais Artificiais (RNA), em que cada RNA estimou simultaneamente as variáveis DAP e H. Dentre as redes selecionada, foi definida a melhor RNA visando contrastar com os resultados dos modelos validados. A partir das estatísticas de precisão e análises gráficas, concluiu-se que projetar o crescimento dendrométrico por RNA foi mais eficiente que por modelos tradicionais. |
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Palavras-Chave: |
Competição florestal; Inteligência artificial; Mata atlântica; Sucessão ecológica. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143492/1/Fabiana-Projecao-do-crescimento-arboreo.pdf
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Marc: |
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520 $aA Mata Atlântica é um hotspot global para a conservação da biodiversidade devido à sua riqueza de espécies e endemismo, porém, as ações antrópicas ameaçam e desequilibram a dinâmica dos processos naturais do bioma. Assim, com o objetivo de contribuir com estudos sobre conservação em florestas tropicais, o presente estudo investigou o comportamento da projeção em diâmetro e altura, por meio de ferramentas de regressão e inteligência artificial, com a influência de índices de competição em um fragmento de floresta estacional semidecidual na área do Bioma Mata Atlântica no sudeste do Brasil. As análises foram realizadas de acordo a classificação em grupos ecológicos e quanto à exigência por luz. Foram ajustados quatro modelos de regressão, dois para estimar o diâmetro (DAP) e dois para estimar a altura (H). No processo de aprendizado das redes, selecionaram-se as quatro melhores Redes Neurais Artificiais (RNA), em que cada RNA estimou simultaneamente as variáveis DAP e H. Dentre as redes selecionada, foi definida a melhor RNA visando contrastar com os resultados dos modelos validados. A partir das estatísticas de precisão e análises gráficas, concluiu-se que projetar o crescimento dendrométrico por RNA foi mais eficiente que por modelos tradicionais.
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Embrapa Cerrados (CPAC) |
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