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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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Data corrente: |
19/11/2012 |
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Data da última atualização: |
26/04/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ALMEIDA, L. A. da H.; SOARES FILHO, W. dos S.; PASSOS, O. S.; GIRARDI, E. A.; SANTOS, J. Z. dos; BIZZO, H. R.; SANTOS, M. C. da S.; VIEIRA, R. F. |
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Afiliação: |
LUCAS ARAGÃO DA HORA ALMEIDA, UFRB; WALTER DOS SANTOS SOARES FILHO, CNPMF; ORLANDO SAMPAIO PASSOS, CNPMF; EDUARDO AUGUSTO GIRARDI, CNPMF; JOSIANA ZANOTELLI DOS SANTOS, UNB; HUMBERTO RIBEIRO BIZZO, CTAA; MARCELLY CRISTINA DA SILVA SANTOS, CTAA; ROBERTO FONTES VIEIRA, CENARGEN. |
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Título: |
Caracterização química do óleo essencial em folhas de citrus Aurantium L. E C. Deliciosa Ten. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 2., 2012, Belém, PA. Anais... Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2012. 1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O óleo essencial das folhas de citros, conhecido como petitgrain, possui uma gama de compostos de interesse da indústria de fragrâncias e cosméticos. Este trabalho visou determinar o rendimento e caracterizar a composição do óleo essencial presente em folhas maduras de acessos de Citrus aurantium L. e C. deliciosa Ten. O material vegetal foi coletado no Banco Ativo de Germoplasma de Citros da Embrapa Mandioca e Fruticultura e seco em estufa a 38ºC por quatro dias. A extração foi realizada por hidrodestilação e a identificação dos compostos foi feita por cromatografia em fase gasosa (CG-DIC e CG-EM). O maior rendimento obtido foi de 0,6%, a partir dos genótipos BGC014 e BGC040. Dentre os constituintes majoritários do óleo essencial foram encontrados o limoneno nos genótipos BGC032 e BGC045, linalol em BGC036, BGC009 BGC010, BGC011, BGC012 e BGC014, ?-terpineno em BGC032, BGC033, BGC035, BGC040, BGC041, BGC043, BGC044, BGC045, BGC008 e acetato de linalila nos BGC009, BGC010, BGC011, BGC012 e BGC014. Os principais compostos majoritários presentes no óleo essencial de C. deliciosa foram o limoneno (20,2-23,7%), ?-terpineno (28,3-39,4%) e ?-bergamoteno (23,1-37,3%). Os genótipos de C. aurantium apresentaram linalol (38.2-48.8%) e acetato de linalila (23.7-30,2%) como majoritários. |
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Palavras-Chave: |
Extração de óleo; Óleo esssencial das folhas de citros; Petitgrain. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/70375/1/Caracterizacao-quimica-do-oleo-363.pdf
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Marc: |
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520 $aO óleo essencial das folhas de citros, conhecido como petitgrain, possui uma gama de compostos de interesse da indústria de fragrâncias e cosméticos. Este trabalho visou determinar o rendimento e caracterizar a composição do óleo essencial presente em folhas maduras de acessos de Citrus aurantium L. e C. deliciosa Ten. O material vegetal foi coletado no Banco Ativo de Germoplasma de Citros da Embrapa Mandioca e Fruticultura e seco em estufa a 38ºC por quatro dias. A extração foi realizada por hidrodestilação e a identificação dos compostos foi feita por cromatografia em fase gasosa (CG-DIC e CG-EM). O maior rendimento obtido foi de 0,6%, a partir dos genótipos BGC014 e BGC040. Dentre os constituintes majoritários do óleo essencial foram encontrados o limoneno nos genótipos BGC032 e BGC045, linalol em BGC036, BGC009 BGC010, BGC011, BGC012 e BGC014, ?-terpineno em BGC032, BGC033, BGC035, BGC040, BGC041, BGC043, BGC044, BGC045, BGC008 e acetato de linalila nos BGC009, BGC010, BGC011, BGC012 e BGC014. Os principais compostos majoritários presentes no óleo essencial de C. deliciosa foram o limoneno (20,2-23,7%), ?-terpineno (28,3-39,4%) e ?-bergamoteno (23,1-37,3%). Os genótipos de C. aurantium apresentaram linalol (38.2-48.8%) e acetato de linalila (23.7-30,2%) como majoritários.
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Registro original: |
Embrapa Mandioca e Fruticultura (CNPMF) |
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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: |
02/12/2019 |
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Data da última atualização: |
03/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CHIARELLO, F.; STEINER, M. T. A.; OLIVEIRA, E. B. de; ARCE, J. E.; FERREIRA, J. C. |
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Afiliação: |
Flávio Chiarello, PUC-PR; Maria Teresinha Arns Steiner, PUC-PR; EDILSON BATISTA DE OLIVEIRA, CNPF; Júlio Eduardo Arce, UFPR; Júlio César Ferreira, PUC-PR. |
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Título: |
Artificial neural networks applied in forest biometrics and modeling: state of the art (January/2007 to July/2018). |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Cerne, v. 25 n. 2, p. 140-155, Apr./June 2019. |
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DOI: |
10.1590/01047760201925022626 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Artificial Intelligence has been an important support tool in different spheres of activity, enabling knowledge aggregation, process optimization and the application of methodologies capable of solving complex real problems. Despite focusing on a wide range of successful metrics, the Artificial Neural Network (ANN) approach, a technique similar to the central nervous system, has gained notoriety and relevance with regard to the classification of standards, intrinsic parameter estimates, remote sense, data mining and other possibilities. This article aims to conduct a systematic review, involving some bibliometric aspects, to detect the application of ANNs in the field of Forest Engineering, particularly in the prognosis of the essential parameters for forest inventory, analyzing the construction of the scopes, implementation of networks (type ? classification), the software used and complementary techniques. Of the 1,140 articles collected from three research databases (Science Direct, Scopus and Web of Science), 43 articles underwent these analyses. The results show that the number of works within this scope has increased continuously, with 32% of the analyzed articles predicting the final total marketable volume, 78% making use of Multilayer Perceptron Networks (MLP, Multilayer Perceptron) and 63% from Brazilian researchers. |
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Palavras-Chave: |
Bibliometric Review; Forest Engineering Problems; Inteligência artificial; Multilayer Perceptron; Revisão Bibliométrica; Revisão sistemática. |
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Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Systematic review. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205952/1/2019-Edilson-Cerne-Artificial.pdf
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Marc: |
LEADER 02246naa a2200277 a 4500
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100 1 $aCHIARELLO, F.
245 $aArtificial neural networks applied in forest biometrics and modeling$bstate of the art (January/2007 to July/2018).$h[electronic resource]
260 $c2019
520 $aArtificial Intelligence has been an important support tool in different spheres of activity, enabling knowledge aggregation, process optimization and the application of methodologies capable of solving complex real problems. Despite focusing on a wide range of successful metrics, the Artificial Neural Network (ANN) approach, a technique similar to the central nervous system, has gained notoriety and relevance with regard to the classification of standards, intrinsic parameter estimates, remote sense, data mining and other possibilities. This article aims to conduct a systematic review, involving some bibliometric aspects, to detect the application of ANNs in the field of Forest Engineering, particularly in the prognosis of the essential parameters for forest inventory, analyzing the construction of the scopes, implementation of networks (type ? classification), the software used and complementary techniques. Of the 1,140 articles collected from three research databases (Science Direct, Scopus and Web of Science), 43 articles underwent these analyses. The results show that the number of works within this scope has increased continuously, with 32% of the analyzed articles predicting the final total marketable volume, 78% making use of Multilayer Perceptron Networks (MLP, Multilayer Perceptron) and 63% from Brazilian researchers.
650 $aArtificial intelligence
650 $aSystematic review
653 $aBibliometric Review
653 $aForest Engineering Problems
653 $aInteligência artificial
653 $aMultilayer Perceptron
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700 1 $aFERREIRA, J. C.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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