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| 16. |  | CAI, G. X.; FRENEY, J. R.; MUIRHEAD, W. A.; SIMPSON, J. R.; CHEN, D. L.; TREVITT, A. C. F. The evaluation of urease inhibitors to improve the efficiency of urea as a N-source for flooded rice. Soil Biol. Biochem., v. 21, n. 1, p. 137-145, 1989.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 17. | | CHALK, P. M.; PEOPLES, M. B.; MCNEILL, A. M.; BODDEY, R. M.; UNCOVICHI, M. J.; GARDENER, M. J.; SILVA, C. F.; CHEN, D. Methodologies for estimating nitrogen transfer between legumes and companion species in agro-ecosystems: a review of 15N-enriched techniques. Soil Bioloogy & Biochemistry, v. 73, p. 10-21, 2014.| Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia. |
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| 18. | | BLUNDO, C.; CARILLA, J.; GRAU, R.; MALIZIA, A.; MALIZIA, L.; OSINAGA-ACOSTA, O.; BIRD, M.; BRADFORD, M.; CATCHPOLE, D.; FORD, A.; GRAHAM, A.; HILBERT, D.; KEMP, J.; LAURANCE, S.; LAURANCE, W.; ISHIDA, F. Y.; MARSHALL, A.; WAITE, C.; WOELL, H.; BASTIN, J.; BAUTERS, M.; BEECKMAN, H.; BOECKX, P.; BOGAERT, J.; DE CANNIERE, C.; DE HAULLEVILLE, T.; DOUCET, J.; HARDY, O.; HUBAU, W.; KEARSLEY, E.; VERBEECK, H.; VLEMINCKX, J.; BREWER, S. W.; ALARCÓN, A.; ARAUJO-MURAKAMI, A.; ARETS, E.; ARROYO, L.; CHAVEZ, E.; FREDERICKSEN, T.; GUILLÉN VILLAROEL, R.; GUTIERREZ SIBAUTY, G.; KILLEEN, T.; CARLOS LICONA, J.; LLEIGUE, J.; MENDOZA, C.; MURAKAMI, S.; PARADA GUTIERREZ, A.; PARDO, G.; PEÑA-CLAROS, M.; POORTER, L.; TOLEDO, M.; VILLALOBOS CAYO, J.; VISCARRA, L. J.; VOS, V.; AHUMADA, J.; ALMEIDA, E.; ALMEIDA, J.; OLIVEIRA, E. A. de; CRUZ, W. A. da; OLIVEIRA, A. A. de; CARVALHO, F. A.; OBERMULLER, F. A.; ANDRADE, A.; CARVALHO, F. A.; VIEIRA, S. A.; AQUINO, A. C.; ARAGÃO, L.; ARAÚJO, A. 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D.; SHEIL, D.; ARÉVALO PEZO, K.; VERDE, H. B.; MOSCOSO, V. C.; CORDOVA OROCHE, J. C.; VALVERDE, F. C.; MEDINA, M. C.; CARDOZO, N. D.; CORZO, J. de R.; PASQUEL, J. del A.; LLAMPAZO, G. F.; FREITAS, L.; CABRERA, D. G.; GARCÍA VILLACORTA, R.; CABRERA, K. G.; SORIA, D. G.; SABOYA, L. G.; GRANDEZ RIOS, J. M.; PIZANGO, G. H.; CORONADO, E. H.; HUAMANTUPA-CHUQUIMACO, I.; HUASCO, W. H.; AEDO, Y. T. H.; PEÑA, J. L. M.; MENDOZA, A. M.; RODRIGUEZ, V. M.; NÚÑEZ VARGAS, P.; RAMOS, S. C. P.; CAMACHO, N. P.; CRUZ, A. P.; AREVALO, F. R.; HUAYMACARI, J. R.; RODRIGUEZ, C. R.; RÍOS PAREDES, M. A.; BAYONA, L. R.; ROJAS GONZALES, R. del P.; ROJAS PEÑA, M. E.; RVILLA, N. S.; REVILLA, N. S.; SHAREVA, Y. C. S.; TRUJILLO, R. T.; GAMARRA, L. V.; NAZQUEZ MARTINEZ, R.; ARENAS, J. V.; AMANI, C.; IFO, S. A.; BOCKO, Y.; BOUNDJA, P.; EKOUNGOULOU, R.; HOCKEMBA, M.; NZALA, D.; FOFANAH, A.; TAYLOS, D.; BAÑARES-DE DIOS, G.; CAYUELA, L.; GRANZOW-DE LA CERDA, I.; MACÍA, M.; STROPP, J.; PLAYFAIR, M.; WORTEL, V.; GARDNER, T.; MUSCARELLA, R.; PRIYADI, H.; RUTISHAUSER, E.; CHAO, K.-J.; MUNISHI, P.; BÁNKI, O.; BONGERS, F.; BOOT, R.; FREDRIKSSON, G.; REITSMA, J.; STEEGE, H. ter; ANDEL, T. van; MEER, P. van de; HOUT, P. van der; NIEUWSTADT, M. van; ULFT, B. van; VEENENDAAL, E.; VERNIMMEN, R.; ZUIDEMA, P.; ZWERTS, J.; AKITE, P.; BITARIHO, R.; CHAPMAN, C.; GERALD, E.; LEAL, M.; MUCUNGUZI, P.; ABERNETHY, K.; ALEXIADES, M.; BAKER, T. R.; BANDA, K.; BANIN, L.; BARLOW, J.; BENNETT, A.; BERENGUER, E.; BERRY, N.; BIRD, N. M.; BLACKBURN, G. A.; BREARLEY, F.; BRIENEN, R.; BURSLEM, D.; CARVALHO, L.; CHO, P.; COELHO, F.; COLLINS, M.; COOMES, D.; CUNI-SANCHEZ, A.; DARGIE, G.; DEXTER, K.; DISNEY, M.; DRAPER, F.; DUAN, M.; ESQUIVEL-MUELBERT, A.; EWERS, R.; FADRIQUE, B.; FAUSET, S.; FELDPAUSCH, T. R.; FRANÇA, F.; GALBRAITH, D.; GILPIN, M.; GLOOR, E.; GRACE, J.; HAMER, K.; HARRIS, D.; JEFFERY, K.; JUCKER, T.; KALAMANDEEN, M.; KLITGAAD, B.; LEVESLEY, A.; LEWIS, S. L.; LINDSELL, J.; LOPEZ-GONZALEZ, G.; LOVETT, J.; MALHI, Y.; MARTHEWS, T.; MCINTOSH, E.; MELGAÇO, K.; MILLIKEN, W.; MITCHARD, E.; MOONLIGHT, P.; MOORE, S.; MOREL, A.; PEACOCK, J.; PEH, K. S.-H.; PENDRY, C.; PENNINGTON, R. T.; PEREIRA, L. de O.; PERES, C.; PHILLIPS, O. L.; PICKAVANCE, G.; PUGH, T.; QIE, L.; RIUTTA, T.; ROUCOUX, K.; RYAN, C.; SARKINEN, T.; VALERIA, C. S.; SPRACKLEN, D.; STAS, S.; SULLIVAN, M.; SWAINE, M.; TALBOT, J.; TAPLIN, J.; HEIJDEN, G. van der; VEDOVATO, L.; WILLCOCK, S.; WILLIAMS, M.; ALVES, L.; LOAYZA, P. A.; ARELLANO, G.; ASA, C.; ASHTON, P.; ASNER, G.; BRNCIC, T.; BROWN, F.; BURNHAM, R.; CLARK, C.; COMISKEY, J.; DAMASCO, G.; DAVIES, S.; DI FIORE, T.; ERWIN, T.; FARFAN-RIOS, W.; HALL, J.; KENFACK, D.; LOVEJOY, T.; MARTIN, R.; MONTIEL, O. 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| Registros recuperados : 18 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Gado de Corte. |
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Data corrente: |
02/12/2016 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MOREIRA, J. M. M. A. P.; FASIABEN, M. do C. R.; BARIONI, L. G.; OLIVEIRA, A. F. de; COSTA, F. P.; DIAS, F. R. T.; ABREU, U. G. P. de; SANTOS, J. C. dos; SENA, A. L. dos S.; LAMPERT, V. do N.; OLIVEIRA, P. P. A.; PEDROSO, A. de F.; SILVA, R. de O. |
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Afiliação: |
JOSE MAURO M AVILA PAZ MOREIRA, CNPF; MARIA DO CARMO RAMOS FASIABEN, CNPTIA; LUIS GUSTAVO BARIONI, CNPTIA; ARYEVERTON FORTES DE OLIVEIRA, CNPTIA; FERNANDO PAIM COSTA, CNPGC; FERNANDO RODRIGUES TEIXEIRA DIAS, CPAP; URBANO GOMES PINTO DE ABREU, CPAP; JAIR CARVALHO DOS SANTOS, CPATU; ANA LAURA DOS SANTOS SENA, CPATU; VINICIUS DO NASCIMENTO LAMPERT, CPPSUL; PATRICIA PERONDI ANCHAO OLIVEIRA, CPPSE; ANDRE DE FARIA PEDROSO, CPPSE; RAFAEL DE OLIVEIRA SILVA, The University of Edinburgh. |
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Título: |
An optimization model to deal with livestock production and emissions while maximizing the overall net revenue. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON GREENHOUSE GASES IN AGRICULTURE, 2., 2016, Campo Grande, MS. Proceedings... Brasília, DF: Embrapa, 2016. |
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Páginas: |
p. 153-157. |
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Série: |
(Embrapa Gado de Corte. Documentos, 216). |
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ISSN: |
1983-974X |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Coordenador: Roberto Giolo de Almeida. II SIGEE. |
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Conteúdo: |
The Brazil is second world´s largest beef producer (FAO, 2016), with a great variety of climate and natural resources on its Biomas. The grassland area allocated to livestock systems is about 170 Mha, with a great variety of production systems adopted on each one of them (IBGE, 2016). Beef production systems have different input of resources and result on different outputs, as beef, money and greenhouse gases (GEE) emissions. Finding promising solutions dealing with the complexity of the drivers of the trade-offs between profit, production and GEE´s is not trivial. Some authors have evaluated such trade-offs through detailed mathematical models of the technological dynamics in a production system (OLIVEIRA SILVA et al, 2015; 2016). This work uses an alternative approach where the transition of production systems is modeled. The main objective was to develop a linear programming optimization model with that could represent the dynamics of cattle production system?s adoption, maximizing the total net revenue or family revenue profit over the period on different future scenarios. Those considered a beef demand to be met, the amount of capital available, the maximum GEE emission, while complying with constraints considering the producer´s low inclination to adopt new technologies. |
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Palavras-Chave: |
Emissão de gases; Modelagem. |
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Thesagro: |
Gado de corte; Pecuária. |
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Thesaurus NAL: |
Beef; Beef cattle; Greenhouse gas emissions; Livestock production; Models. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/154068/1/An-optimization-model-to-deal.pdf
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Marc: |
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520 $aThe Brazil is second world´s largest beef producer (FAO, 2016), with a great variety of climate and natural resources on its Biomas. The grassland area allocated to livestock systems is about 170 Mha, with a great variety of production systems adopted on each one of them (IBGE, 2016). Beef production systems have different input of resources and result on different outputs, as beef, money and greenhouse gases (GEE) emissions. Finding promising solutions dealing with the complexity of the drivers of the trade-offs between profit, production and GEE´s is not trivial. Some authors have evaluated such trade-offs through detailed mathematical models of the technological dynamics in a production system (OLIVEIRA SILVA et al, 2015; 2016). This work uses an alternative approach where the transition of production systems is modeled. The main objective was to develop a linear programming optimization model with that could represent the dynamics of cattle production system?s adoption, maximizing the total net revenue or family revenue profit over the period on different future scenarios. Those considered a beef demand to be met, the amount of capital available, the maximum GEE emission, while complying with constraints considering the producer´s low inclination to adopt new technologies.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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