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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Amazônia Oriental.
Data corrente:  30/04/2018
Data da última atualização:  22/12/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  SANTOS, T. G. dos; PEDROZA NETO, J. L.; BASTOS, A. J. R.; FERNANDES, J. R. Q.; ALVES, R. M.
Afiliação:  Thalita Gomes dos Santos, GRADUANDA UFRA; Jack Loureiro Pedroza Neto, GRADUANDO UFRA; Abel Jamir Ribeiro Bastos, GRADUANDO UFRA; JOSE RAIMUNDO QUADROS FERNANDES, CPATU; RAFAEL MOYSES ALVES, CPATU.
Título:  Seleção de progênies de cupuaçuzeiro produtivas e tolerantes à vassoura-de-bruxa em plantio de pequeno produtor rural no estado do Pará.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  In: ENCONTRO AMAZÔNICO DE AGRÁRIAS, 9., 2017, Belém, PA. Anais... Belém, PA: UFRA, 2018.
Páginas:  p. 963-968.
Idioma:  Português
Notas:  IX ENAAG.
Conteúdo:  O cupuaçuzeiro é uma frutífera nativa da região Amazônica, conhecida por seu sabor e ter alto aproveitamento da polpa, por essa razão muitos estudos são realizados visando o melhoramento genético da espécie. Este trabalho teve como objetivo avaliar 25 progênies de irmão germanos de uma propriedade comercial de pequeno produtor rural, visando selecionar os materiais promissores e tolerantes à vassoura-de-bruxa, patógeno que compromete o bom desempenho da espécie. O experimento foi implantando no município de Tomé-Açu e teve início no ano de 2005 com delineamento experimental em blocos casualizados com 25 tratamentos, cinco repetições e três plantas por parcela. O cupuaçu obedeceu ao espaçamento de 6,0 x 5,0 m e foi plantado em consórcio com maracujá e mogno brasileiro. As variáveis utilizadas para a realização do trabalho foram: desenvolvimento vegetativo, produção de polpa de fruto (kg) e ocorrência de vassoura-de-bruxa. Os resultados de desenvolvimento vegetativo apontaram que a maioria das progênies não diferiu entre si estatisticamente. Já os resultados obtidos de produção de polpa e resistência à vassoura-de-bruxa, apontaram a progênie 23 como material promissor, onde sua média de produção alcançou 20,7 kg de polpa/planta/safra, valor bem acima da média geral do ensaio e não apresentou ocorrência de vassoura-de-bruxa. Esses resultados demonstram que a progênie tem alto potencial genético e que pode ser usada em cruzamentos futuros, além de beneficiar o programa de melhor... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Melhoramento genético.
Thesagro:  Cupuaçu; Doença; Fruta Tropical.
Thesaurus Nal:  Moniliophthora perniciosa.
Categoria do assunto:  G Melhoramento Genético
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/176149/1/ANAIS-IX-ENAAG-18.pdf
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Registro original:  Embrapa Amazônia Oriental (CPATU)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPATU55066 - 1UPCAA - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente:  28/05/2019
Data da última atualização:  25/11/2019
Autoria:  ARAÚJO JÚNIOR, C. A.; SOUZA, P. D. de; ASSIS, A. L. de; CABACINHA, C. D.; LEITE, H. G.; SOARES, C. P. B.; SILVA, A. A. L. da; CASTRO, R. V. O.
Afiliação:  Carlos Alberto Araújo Júnior, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG/Instituto de Ciências Agrárias; Pábulo Diogo de Souza, Universidade Federal de Santa Maria - UFSM/Centro de Ciências Rurais/Departamento de Ciências Florestais; Adriana Leandra de Assis, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG/Instituto de Ciências Agrárias; Christian Dias Cabacinha, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG/Instituto de Ciências Agrárias; Helio Garcia Leite, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Engenharia Florestal; Carlos Pedro Boechat Soares, Universidade Federal de Viçosa - UFV/Departamento de Engenharia Florestal; Antonilmar Araújo Lopes da Silva, Celulose Nipo-Brasileira S.A.; Renato Vinícius Oliveira Castro, Universidade Federal de São João Del- Rei - UFSJ/Departamento de Ciências Agrárias.
Título:  Artificial neural networks, quantile regression, and linear regression for site index prediction in the presence of outliers.
Ano de publicação:  2019
Fonte/Imprenta:  Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 54, e00078, 2019.
Idioma:  Inglês
Notas:  Título em português: Redes neurais artificiais, regressão quantílica e regressão linear para predição do índice de sítio na presença de ?outliers?.
Conteúdo:  The objective of this work was to compare methods of obtaining the site index for eucalyptus (Eucalyptus spp.) stands, as well as to evaluate their impact on the stability of this index in databases with and without outliers. Three methods were tested, using linear regression, quantile regression, and artificial neural network. Twenty-two permanent plots from a continuous forest inventory were used, measured in trees with ages from 23 to 83 months. The outliers were identified using a boxplot graphic. The artificial neural network showed better results than the linear and quantile regressions, both for dominant height and site index estimates. The stability obtained for the site index classification by the artificial neural network was also better than the one obtained by the other methods, regardless of the presence or the absence of outliers in the database. This shows that the artificial neural network is a solid modelling technique in the presence of outliers. When the cause of the presence of outliers in the database is not known, they can be kept in it if techniques as artificial neural networks or quantile regression are used.
Palavras-Chave:  Dominant height; Erros não amostrais; Forest modelling; Inteligência artificial; Modelagem florestal; Non-sampling errors.
Thesagro:  Inventário Florestal.
Thesaurus NAL:  Artificial intelligence; Eucalyptus; Forest inventory.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205475/1/Artificial-neural-networks-quantile.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/197787/1/Artificial-neural-networks.pdf
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Registro original:  Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
AI-SEDE63820 - 1UPEAP - DD
AI-SEDE64289 - 1UPEAP - DD
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