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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amapá; Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
20/01/2015 |
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Data da última atualização: |
10/02/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
LIMA, R. B. de; APARÍCIO, P. da S.; FERREIRA, R. L. C.; SILVA, W. C. da; GUEDES, M. C.; OLIVEIRA, C. P. de; SILVA, D. A. S. da; BATISTA, A. P. B. |
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Afiliação: |
MARCELINO CARNEIRO GUEDES, CPAF-AP. |
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Título: |
Volumetria e classificação da capacidade produtiva para Mora paraensis (Ducke) no estuário Amapaense. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Scientia Forestalis, Piracicaba, v. 42, n. 101, p. 141-154, mar. 2014. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
As florestas de várzea constituem o segundo maior ambiente florestado da região Amazônica. A espécie Mora paraensis (Ducke), conhecida como pracuúba torna-se alvo de exploração sem conhecimento de manejo florestal, necessitando de aplicação de métodos quantitativos que torne sua produção fonte de matéria prima sustentável. O objetivo deste trabalho foi determinar a equação volume com casca e a classificação da capacidade produtiva de madeira para a espécie. A base de dados utilizada foi do plano de manejo de 144 hectares distribuídos em 36 unidades de trabalho em floresta de várzea no município de Mazagão. O volume real da espécie foi obtido a partir de 20 árvores com DAP ? 50 cm cubadas pelo método de Smalian e Hohenald. Foram ajustados 11 modelos volumétricos e, depois de estimados pelo melhor modelo, reuniram-se os volumes de fuste comercial por unidade de trabalho em ordem crescente. Elaborou-se uma matriz X de dados desses volumes. A matriz X foi utilizada como input nas análises de agrupamento e discriminante para definição de classes de estoque volumétrico. A análise estatística dos ajustes permitiu inferir que os modelos de simples entrada apresentaram tendenciosidade. O modelo de dupla entrada de Schumacher-Hall logarítmico foi mais adequado para a estimativa de volume do fuste com casca para a espécie. As 35 unidades de trabalho em que a espécie M. paraensis foi inventariada foram estratificadas em classes de capacidade produtiva de estoque volumétrico (volume mínimo, médio e máximo) podendo permitir futuramente melhor planejamento e ações de manejo, bem como a execução das atividades de colheita, de tratamentos silviculturais e de monitoramento ou inventário florestal contínuo. MenosAs florestas de várzea constituem o segundo maior ambiente florestado da região Amazônica. A espécie Mora paraensis (Ducke), conhecida como pracuúba torna-se alvo de exploração sem conhecimento de manejo florestal, necessitando de aplicação de métodos quantitativos que torne sua produção fonte de matéria prima sustentável. O objetivo deste trabalho foi determinar a equação volume com casca e a classificação da capacidade produtiva de madeira para a espécie. A base de dados utilizada foi do plano de manejo de 144 hectares distribuídos em 36 unidades de trabalho em floresta de várzea no município de Mazagão. O volume real da espécie foi obtido a partir de 20 árvores com DAP ? 50 cm cubadas pelo método de Smalian e Hohenald. Foram ajustados 11 modelos volumétricos e, depois de estimados pelo melhor modelo, reuniram-se os volumes de fuste comercial por unidade de trabalho em ordem crescente. Elaborou-se uma matriz X de dados desses volumes. A matriz X foi utilizada como input nas análises de agrupamento e discriminante para definição de classes de estoque volumétrico. A análise estatística dos ajustes permitiu inferir que os modelos de simples entrada apresentaram tendenciosidade. O modelo de dupla entrada de Schumacher-Hall logarítmico foi mais adequado para a estimativa de volume do fuste com casca para a espécie. As 35 unidades de trabalho em que a espécie M. paraensis foi inventariada foram estratificadas em classes de capacidade produtiva de estoque volumétrico (volume míni... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Análise multivariada; Manejo florestal; Produção de Madeira; Regressão; Regression; Wood production. |
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Thesagro: |
Madeira; Produção florestal. |
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Thesaurus Nal: |
forest management; multivariate analysis. |
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Categoria do assunto: |
--
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/117575/1/CPAF-AP-2014-Volumetria-e-classificacao-da-capacidade-produtiva.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amapá (CPAF-AP) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
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: |
03/02/2011 |
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Data da última atualização: |
14/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. |
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Afiliação: |
MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP. |
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Título: |
A simple method for labeling hierarchical document clusters. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: IASTED INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND APPLICATIONS, 10., 2010, Innsbruck. Proceedings... Anaheim: ACTA Press. |
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Páginas: |
p. 363-371. |
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ISBN: |
978-0-88986-817-5 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
AIA 2010. |
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Conteúdo: |
One of the problems of automatic models in generating topic taxonomies is the process of creating the most significant word list that discriminates each document group. A proposal for doing this through labeling hierarchical document clusters is presented in this paper. The goal of this method is to aid the construction of topic taxonomies. It aims to be language independent and to produce discriminative labels for each group, without replications of the terms along the hierarchy branches. Moreover the method is cluster independent, that is, it can be applied to any hierarchical cluster result or any hierarchy, even those that are manually produced. In order to reach the goals the method is based on a formal definition of a topic taxonomy, also presented in the paper. The method was implemented and evaluated against three other literature methods through their recalling results in a particular information retrieval process. The proposed method outperformed the other three methods; additionally it has a linear complexity. |
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Palavras-Chave: |
Agrupamento hierárquico; Attribute selection; Cluster labeling; Document clustering; Hierarchical clustering; Mineração de textos; Recuperação da informação; Seleção de atributos; Text mining; Topic taxonomy. |
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Thesagro: |
Taxonomia. |
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Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Information retrieval. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 02049nam a2200313 a 4500
001 1875648
005 2020-01-14
008 2010 bl uuuu u00u1 u #d
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520 $aOne of the problems of automatic models in generating topic taxonomies is the process of creating the most significant word list that discriminates each document group. A proposal for doing this through labeling hierarchical document clusters is presented in this paper. The goal of this method is to aid the construction of topic taxonomies. It aims to be language independent and to produce discriminative labels for each group, without replications of the terms along the hierarchy branches. Moreover the method is cluster independent, that is, it can be applied to any hierarchical cluster result or any hierarchy, even those that are manually produced. In order to reach the goals the method is based on a formal definition of a topic taxonomy, also presented in the paper. The method was implemented and evaluated against three other literature methods through their recalling results in a particular information retrieval process. The proposed method outperformed the other three methods; additionally it has a linear complexity.
650 $aCluster analysis
650 $aInformation retrieval
650 $aTaxonomia
653 $aAgrupamento hierárquico
653 $aAttribute selection
653 $aCluster labeling
653 $aDocument clustering
653 $aHierarchical clustering
653 $aMineração de textos
653 $aRecuperação da informação
653 $aSeleção de atributos
653 $aText mining
653 $aTopic taxonomy
700 1 $aREZENDE, S. O.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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