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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
07/04/2020 |
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Data da última atualização: |
05/01/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SILVA-RODRIGUES, H. C.; SILVEIRA, M. P.; HELM, C. V.; JORGE, L. M. de M.; JORGE, R. M. M. |
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Afiliação: |
Helen C. Silva-Rodrigues, UFPR; Maíra P. Silveira, UFPR; CRISTIANE VIEIRA HELM, CNPF; Luiz M. de Matos Jorge, UEM; Regina M. M. Jorge, UFPR. |
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Título: |
Gluten free edible film based on rice flour reinforced by guabiroba (Campomanesia xanthocarpa) pulp. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Applied Polymer Science, v. 127,n. 41, e49254, 2020. 11 p. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1002/app.49254 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Films based on rice flour were optimized using varying concentrations of guabiroba pulp (0?20%). After production using casting techniques, the films were subsequently characterized and compared to the control film. It was observed that the addition of guabiroba pulp enhanced the mechanical, optical, and water vapor barrier properties of the obtained films. Scanning electron microscopy and Fourier-transform infrared spectroscopy tests indicated a good dispersion and interaction of the guabiroba pulp with the rice flour polymer matrix. Guabiroba pulp can therefore be used as a reinforcing additive in edible food packaging, among other purposes. |
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Palavras-Chave: |
Biodegradable; Biodegradável; Biomaterial; Biomaterials; Biopolímero; Biopolymers and renewable polymers; Synthesis and processing techniques. |
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Thesagro: |
Espécie Nativa; Guabiroba; Propriedade Mecânica. |
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Thesaurus Nal: |
Campomanesia xanthocarpa; Mechanical properties. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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650 $aCampomanesia xanthocarpa
650 $aMechanical properties
650 $aEspécie Nativa
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650 $aPropriedade Mecânica
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
10/04/2017 |
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Data da última atualização: |
10/04/2017 |
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Autoria: |
CYSNEIROS, V. C.; AMORIM, T. de A.; MENDONÇA JÚNIOR, J. de O.; GAUI, T. D.; MORAES, J. C. R. de; BRAZ, D. M.; MACHADO, do A. |
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Título: |
Distribuição diamétrica de espécies da Floresta Ombrófila Densa no sul do Estado do Rio de Janeiro. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 37, n. 89, p. 1-10, jan./mar. 2017. |
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DOI: |
10.4336/2017.pfb.37.89.1070 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo do presente estudo foi avaliar o desempenho e selecionar funções densidade de probabilidade que descrevam a distribuição diamétrica da comunidade florestal e das três principais espécies da Floresta Ombrófila Densa no sul do estado do Rio de Janeiro. Foram testadas as funções Normal, Log Normal, Beta, Gama, Sb de Johnson e Weibull. Os ajustes foram realizados com auxílio da ferramenta Solver (MSExcel®), que utiliza o algoritmo linear de gradiente reduzido para otimização dos parâmetros das funções. Para a seleção do melhor modelo foram avaliados o valor D de Kolmogorov-Smirnov e o erro padrão da estimativa (Syx %). De maneira geral, as funções Sb de Johnson e Weibull apresentaram as melhores estatísticas de ajuste e maior precisão nas estimativas. Mesmo representando melhor a realidade da distribuição, os menores intervalos de classe não forneceram os melhores ajustes, sendo as estimativas mais precisas propiciadas pelos maiores intervalos e menores números de classes. |
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Palavras-Chave: |
Atlantic Forest; Density probability functions; Floresta Atlântica; Funções densidade de probabilidade; Modelagem; Modeling. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/158827/1/Distribuicao-diametrica.pdf
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Marc: |
LEADER 01921naa a2200277 a 4500
001 2068331
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520 $aO objetivo do presente estudo foi avaliar o desempenho e selecionar funções densidade de probabilidade que descrevam a distribuição diamétrica da comunidade florestal e das três principais espécies da Floresta Ombrófila Densa no sul do estado do Rio de Janeiro. Foram testadas as funções Normal, Log Normal, Beta, Gama, Sb de Johnson e Weibull. Os ajustes foram realizados com auxílio da ferramenta Solver (MSExcel®), que utiliza o algoritmo linear de gradiente reduzido para otimização dos parâmetros das funções. Para a seleção do melhor modelo foram avaliados o valor D de Kolmogorov-Smirnov e o erro padrão da estimativa (Syx %). De maneira geral, as funções Sb de Johnson e Weibull apresentaram as melhores estatísticas de ajuste e maior precisão nas estimativas. Mesmo representando melhor a realidade da distribuição, os menores intervalos de classe não forneceram os melhores ajustes, sendo as estimativas mais precisas propiciadas pelos maiores intervalos e menores números de classes.
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