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Registros recuperados : 159 | |
12. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | SOUSA, D. M. G. de; MIRANDA, L. N. de; OLIVEIRA, S. A. de. Acidez do solo e sua correção. In: NOVAIS, R. F.; ALVAREZ V., V. H.; BARROS, N. F. de; FONTES, R. L. F.; CANTARUTTI, R. B.; NEVES, J. C. L. (Ed.). Fertilidade do solo. Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 2007. p. 205-274. Biblioteca(s): Embrapa Cerrados. |
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16. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | BEELEN, P. M. G.; BERCHIELLI, T. T.; ARAUJO FILHO, J. A. de; OLIVEIRA, S. G. de. Characterization of condensed tannins from native legumes of the brazilian Northeastern Semi-arid. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 63, n. 6, p. 522-528, nov./dez., 2006. Biblioteca(s): Embrapa Caprinos e Ovinos. |
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17. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | OLIVEIRA, H. L. C. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTEIRO, J. E. B. de A. Metodologia baseada em florestas aleatórias para geração de séries espaço-temporais de temperatura e precipitação. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 20., SIMPÓSIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO, 5., 2017, Juazeiro. A agrometeorologia na solução de problemas multiescala: anais. Juazeiro: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, 2017. Não paginado. CBAgro, SMUD 2017. Na publicação: José Eduardo B. A. Monteiro. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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19. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | VASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CAMARGO NETO, J. Montagem de ambiente para classificação de solos usando ScikitLearn. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 104-110. (Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1). Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto. Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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20. | ![Imagem marcado/desmarcado](/consulta/web/img/desmarcado.png) | CASTRO, F. T. de; OLIVEIRA, S. P. de; TABAI, K. C.; GÓES, H. de A. Perdas de frutas, legumes e verduras em pontos de venda da zona oeste do município do Rio de Janeiro. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS, 21.; SEMINÁRIO LATINO AMERICANO E DO CARIBE DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS, 15., 2008, Belo Horizonte. Anais... Belo Horizonte: SBCTA, 2008. 1 CD-ROM. Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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![](/consulta/web/img/deny.png) | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
02/08/2017 |
Data da última atualização: |
07/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
CAMARGO, L. de; OLIVEIRA, A. L. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; COLETI, J. de C. |
Afiliação: |
LARISSA DE CAMARGO, IAC; ANDRÉA LEDA RAMOS DE OLIVEIRA, Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JAMILE DE CAMPOS COLETI, Unicamp. |
Título: |
Analysis of regional patterns of grain production and storage in Brazil: a clustering application. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONFERENCE INTERNATIONAL CONSORTIUM ON APPLIED BIOECONOMY RESEARCH, 21., 2017, Berkeley. Bioeconomy in transition: new tools and new actors. Berkeley: University of California, 2017. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The aim of this study is to identify patterns in the production and storage of grains in Brazil from 1980 to 2015 and analyze the conditions of similarity of each group. The technique of data mining Clustering was applied through the algorithm k-means to transform the historical series of grain storage and production into a group of similarities. The results show that the application of the mining technique coherently delimited the regions, which had a direct relation with the expansion of the agricultural frontier in Brazil, proving to be efficient for this application. Four clusters were formed. The first is composed by States of the South Region referring to consolidated crops since the 1960s. The second is composed of States of the Midwest and Southeast regions, revealing the second phase of the country's agricultural expansion. The third is made by states that do not have agricultural potential by soil and climate conditions, with an inexpressive agriculture. Finally, the fourth cluster shows the new Brazilian agricultural frontier called MATOPIBA (Maranhão, Tocantins, Piauí and Bahia), which has reached records in the production and export of grains driven by the installation of new transport routes. |
Palavras-Chave: |
Data mining; Logistics. |
Thesagro: |
Agronegócio. |
Thesaurus NAL: |
agribusiness. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 01955nam a2200193 a 4500 001 2073467 005 2020-01-07 008 2017 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aCAMARGO, L. de 245 $aAnalysis of regional patterns of grain production and storage in Brazil$ba clustering application.$h[electronic resource] 260 $aIn: CONFERENCE INTERNATIONAL CONSORTIUM ON APPLIED BIOECONOMY RESEARCH, 21., 2017, Berkeley. Bioeconomy in transition: new tools and new actors. Berkeley: University of California$c2017 520 $aThe aim of this study is to identify patterns in the production and storage of grains in Brazil from 1980 to 2015 and analyze the conditions of similarity of each group. The technique of data mining Clustering was applied through the algorithm k-means to transform the historical series of grain storage and production into a group of similarities. The results show that the application of the mining technique coherently delimited the regions, which had a direct relation with the expansion of the agricultural frontier in Brazil, proving to be efficient for this application. Four clusters were formed. The first is composed by States of the South Region referring to consolidated crops since the 1960s. The second is composed of States of the Midwest and Southeast regions, revealing the second phase of the country's agricultural expansion. The third is made by states that do not have agricultural potential by soil and climate conditions, with an inexpressive agriculture. Finally, the fourth cluster shows the new Brazilian agricultural frontier called MATOPIBA (Maranhão, Tocantins, Piauí and Bahia), which has reached records in the production and export of grains driven by the installation of new transport routes. 650 $aagribusiness 650 $aAgronegócio 653 $aData mining 653 $aLogistics 700 1 $aOLIVEIRA, A. L. de 700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M. 700 1 $aCOLETI, J. de C.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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