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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
22/04/2003 |
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Data da última atualização: |
07/11/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
GOMES, L. de C.; ARAUJO-LIMA, C. A. R. M.; ROUBACH, R.; URBINATI, E. C. |
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Afiliação: |
LEVY DE CARVALHO GOMES, CPAA. |
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Título: |
Avaliação dos efeitos da adição de sal e da densidade no transporte de tambaqui. |
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Ano de publicação: |
2003 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 38, n. 2, p. 283-290, fev. 2003. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Os objetivos deste trabalho foram testar a eficiência do sal como redutor de estresse e verificar a melhor densidade de transporte de juvenis de tambaqui (Colossoma macropomun) em caixas de plástico adaptadas. No primeiro experimento foram testadas diferentes concentrações de sal de cozinha (NaCl) na água; no segundo, o transporte foi realizado por três horas em caixas de plástico de 200 L estocadas com diferentes densidades de peixe, com 8 g de sal/L de água. O cortisol plasmático dos peixes sofreu aumento significativo após o transporte no tratamento sem sal e com 2 g de sal/L de água, retornando para níveis normais após 96 horas. A glicose plasmática dos peixes sofreu aumento após o transporte em todas as concentrações de sal testadas, com exceção da com 8 g/L de água, retornando para níveis normais em 24 horas. Nos peixes transportados no segundo experimento, com 8 g de sal/L de água, não foi verificada mudança significativa no cortisol plasmático, mas a glicose aumentou significativamente em todas as densidades após o transporte, retornando para níveis normais em 24 horas. Houve mortalidade de 11% em uma das repetições da densidade de 200 kg/m3 de água. Para o transporte com 8 g de sal/L de água, a densidade máxima deve ser de 150 kg/m3 de água. Nesta densidade os parâmetros físico-químicos de qualidade de água se mantêm com características adequadas, as respostas ao estresse são mínimas e não há mortalidade. |
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Thesagro: |
Cloreto de Sódio; Colossoma Macropomum; Glicose; Piscicultura; Tambaqui. |
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Thesaurus Nal: |
cortisol; fish culture; glucose; sodium chloride. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/64793/1/PAB3629.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/AI-SEDE/24400/1/283.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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Biblioteca |
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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: |
24/07/2014 |
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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: |
RIBEIRO, M. V.; CUNHA, L. M. S.; CAMARGO, H. A.; RODRIGUES, L. H. A. |
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Afiliação: |
MARIANA V. RIBEIRO, UFSCar; LUIZ MANOEL SILVA CUNHA, CNPTIA, Feagri/Unicamp; HELOISA A. CAMARGO, UFSCar; LUIZ HENRIQUE A. RODRIGUES, Feagri/Unicamp. |
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Título: |
Applying a fuzzy decision tree approach to soil classification. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION PROCESSING AND MANAGEMENT OF UNCERTAINTY IN KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 15., 2014, Montpellier. Proceedings... Cham: Springer, 2014. |
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Páginas: |
p. 87-96. Part I. |
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Série: |
(Communications in computer and information science, 442). |
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ISBN: |
978-3-319-08794-8 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Editores: Anne Laurent Olivier Strauss, Bernadette Bouchon-Meunier, Ronald R. Yager. IPMU 2014. |
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Conteúdo: |
Abstract. As one of the most important factors that interfere in peoples life, the soil is characterized by quantitative and qualitative features which describe not only the soil itself, but also the environment, the weather and the vegetation around it. Different types of soil can be identified by means of these features. A good soil classification is very important to get a better use of the soil. Soil classification, when performed manually by experts, is not a simple task, as long as the experts opinions may vary considerably. Besides, different types of soil cannot be defined deterministically. With the objective of exploring an alternative approach towards solving this problem, we investigated in this paper the application of an automatic procedure to generate a soil classifier from data, using a fuzzy decision tree induction algorithm. In order to compare the results obtained by means of the fuzzy decision tree classifier, we used two well known methods for classifiers generation: the classic decision tree induction algorithm C4.5 and the fuzzy rules induction algorithm named FURIA. |
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Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Decision tree; Sistema de classificação do solo; Sistemas fuzzy. |
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Thesagro: |
Classificação do solo. |
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Thesaurus NAL: |
Fuzzy logic; Soil classification. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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001 1991262
005 2020-01-08
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490 $a(Communications in computer and information science, 442).
500 $aEditores: Anne Laurent Olivier Strauss, Bernadette Bouchon-Meunier, Ronald R. Yager. IPMU 2014.
520 $aAbstract. As one of the most important factors that interfere in peoples life, the soil is characterized by quantitative and qualitative features which describe not only the soil itself, but also the environment, the weather and the vegetation around it. Different types of soil can be identified by means of these features. A good soil classification is very important to get a better use of the soil. Soil classification, when performed manually by experts, is not a simple task, as long as the experts opinions may vary considerably. Besides, different types of soil cannot be defined deterministically. With the objective of exploring an alternative approach towards solving this problem, we investigated in this paper the application of an automatic procedure to generate a soil classifier from data, using a fuzzy decision tree induction algorithm. In order to compare the results obtained by means of the fuzzy decision tree classifier, we used two well known methods for classifiers generation: the classic decision tree induction algorithm C4.5 and the fuzzy rules induction algorithm named FURIA.
650 $aFuzzy logic
650 $aSoil classification
650 $aClassificação do solo
653 $aÁrvore de decisão
653 $aDecision tree
653 $aSistema de classificação do solo
653 $aSistemas fuzzy
700 1 $aCUNHA, L. M. S.
700 1 $aCAMARGO, H. A.
700 1 $aRODRIGUES, L. H. A.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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