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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Pantanal. |
Data corrente: |
01/09/1999 |
Data da última atualização: |
28/03/2017 |
Autoria: |
MORAES, A. S.; LANZER, E. A. |
Afiliação: |
EMBRAPA Pantanal (Corumba, MS); UFSC/CTC/EPS (Florianopolis, SC). |
Título: |
Estudo do equilibrio da pesca de arrasto do litoral gaucho atraves de um modelo de programacao quadratica. |
Ano de publicação: |
1993 |
Fonte/Imprenta: |
Boletim Informativo do Departamento de Matematica, v.10, n.29, p.09-22, 1993. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O entendimento de que as forcas de mercado sao, por si sos, insuficientes para ordenar a exploracao economica racional dos recursos naturais de livre acesso, como as populacoes de peixes oceanicos, tem se tornado cada vez mais claro nas trees ultimas decadas (GORDON, 1954; SCOTT, 1955; SMITH, 1969, HOWE, 1979). Justifica-se portanto, a necessidade de intervencao governamental na forma de imposicao de regulamentos sobre aquele tipo de atividade economica de modo a garantir sua sustentacao e viabilidade a longo prazo. No caso especifico da pesca oceanica, os regulamentos podem tomar as formas de, por exemplo, limites no tamanho das malhas, proibicao da captura em certas epoicas e/ou locais e imposicao de taxas de licenciamento de embarcacoes visando desestimulo de investimentos adicionais (GULLAND, 1964). Entretando, para que os regulamentos possam de fato contribuir para a retomada da racionalidade na exploracao de um recurso natural qualquer, e fundamental que eles sejam construidos sobre uma base de conhecimento cientificos gradativamente mais solida a respeito das relacoes bio-socio-economicas que caracterizam cada caso particular (CLARK, 1976; HARRIS JR. & NORTON, 1978). O quadro geral em que o presente trabalho se inscreve e o descrito no paragrafo anterior. O caso particular estudado e o da pesca de arrasto no Litoral do Rio Grande do Sul. O objetivo e avaliar a existencia de sobrepesca no sentido economico do termo. Para tanto especificam-se relacoes formais entre a dimensao da frota pesqueira, o esforco estacional da pesca, as quantidades capturadas das pricipais especies demersais, os precos dos pescados, os custos da captura e a rentabilidade da pescaria. A primeira variavel (dimensao da frota) e tomada como determinante pricipal da ultima (rentabilidade da pescaria). Esta determinacao se da atraves de um modelo matematico que estabelece a conexao entre a dimensao da frota e a rentabilidade da pescaria atraves de relacoes intermediarias envolvendo esforco de pesca, captura, preco recebido pelo pescado e custos (fixos e operacionais). MenosO entendimento de que as forcas de mercado sao, por si sos, insuficientes para ordenar a exploracao economica racional dos recursos naturais de livre acesso, como as populacoes de peixes oceanicos, tem se tornado cada vez mais claro nas trees ultimas decadas (GORDON, 1954; SCOTT, 1955; SMITH, 1969, HOWE, 1979). Justifica-se portanto, a necessidade de intervencao governamental na forma de imposicao de regulamentos sobre aquele tipo de atividade economica de modo a garantir sua sustentacao e viabilidade a longo prazo. No caso especifico da pesca oceanica, os regulamentos podem tomar as formas de, por exemplo, limites no tamanho das malhas, proibicao da captura em certas epoicas e/ou locais e imposicao de taxas de licenciamento de embarcacoes visando desestimulo de investimentos adicionais (GULLAND, 1964). Entretando, para que os regulamentos possam de fato contribuir para a retomada da racionalidade na exploracao de um recurso natural qualquer, e fundamental que eles sejam construidos sobre uma base de conhecimento cientificos gradativamente mais solida a respeito das relacoes bio-socio-economicas que caracterizam cada caso particular (CLARK, 1976; HARRIS JR. & NORTON, 1978). O quadro geral em que o presente trabalho se inscreve e o descrito no paragrafo anterior. O caso particular estudado e o da pesca de arrasto no Litoral do Rio Grande do Sul. O objetivo e avaliar a existencia de sobrepesca no sentido economico do termo. Para tanto especificam-se relacoes formais entre a di... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Pesca de arrasto; Rio Grande do Sul; Trailing fishing. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 02615naa a2200169 a 4500 001 1798814 005 2017-03-28 008 1993 bl --- 0-- u #d 100 1 $aMORAES, A. S. 245 $aEstudo do equilibrio da pesca de arrasto do litoral gaucho atraves de um modelo de programacao quadratica. 260 $c1993 520 $aO entendimento de que as forcas de mercado sao, por si sos, insuficientes para ordenar a exploracao economica racional dos recursos naturais de livre acesso, como as populacoes de peixes oceanicos, tem se tornado cada vez mais claro nas trees ultimas decadas (GORDON, 1954; SCOTT, 1955; SMITH, 1969, HOWE, 1979). Justifica-se portanto, a necessidade de intervencao governamental na forma de imposicao de regulamentos sobre aquele tipo de atividade economica de modo a garantir sua sustentacao e viabilidade a longo prazo. No caso especifico da pesca oceanica, os regulamentos podem tomar as formas de, por exemplo, limites no tamanho das malhas, proibicao da captura em certas epoicas e/ou locais e imposicao de taxas de licenciamento de embarcacoes visando desestimulo de investimentos adicionais (GULLAND, 1964). Entretando, para que os regulamentos possam de fato contribuir para a retomada da racionalidade na exploracao de um recurso natural qualquer, e fundamental que eles sejam construidos sobre uma base de conhecimento cientificos gradativamente mais solida a respeito das relacoes bio-socio-economicas que caracterizam cada caso particular (CLARK, 1976; HARRIS JR. & NORTON, 1978). O quadro geral em que o presente trabalho se inscreve e o descrito no paragrafo anterior. O caso particular estudado e o da pesca de arrasto no Litoral do Rio Grande do Sul. O objetivo e avaliar a existencia de sobrepesca no sentido economico do termo. Para tanto especificam-se relacoes formais entre a dimensao da frota pesqueira, o esforco estacional da pesca, as quantidades capturadas das pricipais especies demersais, os precos dos pescados, os custos da captura e a rentabilidade da pescaria. A primeira variavel (dimensao da frota) e tomada como determinante pricipal da ultima (rentabilidade da pescaria). Esta determinacao se da atraves de um modelo matematico que estabelece a conexao entre a dimensao da frota e a rentabilidade da pescaria atraves de relacoes intermediarias envolvendo esforco de pesca, captura, preco recebido pelo pescado e custos (fixos e operacionais). 653 $aPesca de arrasto 653 $aRio Grande do Sul 653 $aTrailing fishing 700 1 $aLANZER, E. A. 773 $tBoletim Informativo do Departamento de Matematica$gv.10, n.29, p.09-22, 1993.
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Registro original: |
Embrapa Pantanal (CPAP) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
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Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
21/12/2017 |
Data da última atualização: |
21/12/2017 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
TONUSSI, R. L.; SILVA, R. M. de O.; MAGALHAES, A. F. B.; ESPIGOLAN, R.; PERIPOLLI, E.; OLIVIERI, B. F.; FEITOSA, F. L. B.; LEMOS, M. V. A.; BERTON, M. P.; CHIAIA, H. L. J.; PEREIRA, A. S. C.; LOBO, R. B.; BEZERRA, L. A. F.; MAGNABOSCO, C. de U.; LOURENÇO, D. A. L.; AGUILAR, I.; BALDI REY, F. S. |
Afiliação: |
RAFAEL LARA TONUSSI, UNESP; RAFAEL MEDEIROS DE OLIVEIRA SILVA, UNESP; ANA FABRÍCIA BRAGA MAGALHÃES, UNESP; RAFAEL ESPIGOLAN, UNESP; ELISA PERIPOLLI, UNESP; BIANCA FERREIRA OLIVIERI, UNESP; FABIELI LOISE BRAGA FEITOSA, UNESP; MARCOS VINICÍUS ANTUNES LEMOS, UNESP; MARIANA PIATTO BERTON, UNESP; HERMENEGILDO LUCAS JUSTINO CHIAIA, UNESP; ANGELICA SIMONE CRAVO PEREIRA, USP; RAYSILDO BARBOSA LÔBO, ANCP; LUIZ ANTÔNIO FRAMARTINO BEZERRA, USP; CLAUDIO DE ULHOA MAGNABOSCO, CPAC; DANIELA ANDRESSA LINO LOURENÇO, University of Georgia; IGNÁCIO AGUILAR, INIA; FERNANDO SEBASTIÁN BALDI REY, UNESP. |
Título: |
Application of single step genomic BLUP under different uncertain paternity scenarios using simulated data. |
Ano de publicação: |
2017 |
Fonte/Imprenta: |
PLoS ONE, v. 12, n. 9, e0181752, 28 September 2017. |
DOI: |
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0181752 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
The objective of this study was to investigate the application of BLUP and single step genomic BLUP (ssGBLUP) models in different scenarios of paternity uncertainty with different strategies of scaling the G matrix to match the A22 matrix, using simulated data for beef cattle. Genotypes, pedigree, and phenotypes for age at first calving (AFC) and weight at 550 days (W550) were simulated using heritabilities based on real data (0.12 for AFC and 0.34 for W550). Paternity uncertainty scenarios using 0, 25, 50, 75, and 100% of multiple sires (MS) were studied. The simulated genome had a total length of 2,333 cM, containing 735,293 biallelic markers and 7,000 QTLs randomly distributed over the 29 BTA. It was assumed that QTLs explained 100% of the genetic variance. For QTL, the amount of alleles per loci randomly ranged from two to four. The BLUP model that considers phenotypic and pedigree data, and the ssGBLUP model that combines phenotypic, pedigree and genomic information were used for genetic evaluations. Four ways of scaling the mean of the genomic matrix (G) to match to the mean of the pedigree relationship matrix among genotyped animals (A22) were tested. Accuracy, bias, and inflation were investigated for five groups of animals: ALL = all animals; BULL = only bulls; GEN = genotyped animals; FEM = females; and YOUNG = young males. With the BLUP model, the accuracies of genetic evaluations decreased for both traits as the proportion of unknown sires in the population increased. The EBV accuracy reduction was higher for GEN and YOUNG groups. By analyzing the scenarios for YOUNG (from 0 to 100% of MS), the decrease was 87.8 and 86% for AFC and W550, respectively. When applying the ssGBLUP model, the accuracies of genetic evaluation also decreased as the MS in the pedigree for both traits increased. However, the accuracy reduction was less than those observed for BLUP model. Using the same comparison (scenario 0 to 100% of MS), the accuracies reductions were 38 and 44.6% for AFC and W550, respectively. There were no differences between the strategies for scaling the G matrix for ALL, BULL, and FEM groups under the different scenarios with missing pedigree. These results pointed out that the uninformative part of the A22 matrix and genotyped animals with paternity uncertainty did not influence the scaling of G matrix. On the basis of the results, it is important to have a G matrix in the same scale of the A22 matrix, especially for the evaluation of young animals in situations with missing pedigree information. In these situations, the ssGBLUP model is an appropriate alternative to obtain a more reliable and less biased estimate of breeding values, especially for young animals with few or no phenotypic records. For accurate and unbiased genomic predictions with ssGBLUP, it is necessary to assure that the G matrix is compatible with the A22 matrix, even in situations with paternity uncertainty. MenosThe objective of this study was to investigate the application of BLUP and single step genomic BLUP (ssGBLUP) models in different scenarios of paternity uncertainty with different strategies of scaling the G matrix to match the A22 matrix, using simulated data for beef cattle. Genotypes, pedigree, and phenotypes for age at first calving (AFC) and weight at 550 days (W550) were simulated using heritabilities based on real data (0.12 for AFC and 0.34 for W550). Paternity uncertainty scenarios using 0, 25, 50, 75, and 100% of multiple sires (MS) were studied. The simulated genome had a total length of 2,333 cM, containing 735,293 biallelic markers and 7,000 QTLs randomly distributed over the 29 BTA. It was assumed that QTLs explained 100% of the genetic variance. For QTL, the amount of alleles per loci randomly ranged from two to four. The BLUP model that considers phenotypic and pedigree data, and the ssGBLUP model that combines phenotypic, pedigree and genomic information were used for genetic evaluations. Four ways of scaling the mean of the genomic matrix (G) to match to the mean of the pedigree relationship matrix among genotyped animals (A22) were tested. Accuracy, bias, and inflation were investigated for five groups of animals: ALL = all animals; BULL = only bulls; GEN = genotyped animals; FEM = females; and YOUNG = young males. With the BLUP model, the accuracies of genetic evaluations decreased for both traits as the proportion of unknown sires in the population incre... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Best Linear Unbiased Prediction. |
Thesagro: |
Citogenética Animal; Gado de Corte; Hereditariedade; Seleção Fenótipa. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169502/1/Application-of-single-step-genomic-BLUP-under-different-uncertain-paternity-scenarios-using-simulated-data..pdf
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Marc: |
LEADER 04121naa a2200385 a 4500 001 2083177 005 2017-12-21 008 2017 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1371/journal.pone.0181752$2DOI 100 1 $aTONUSSI, R. L. 245 $aApplication of single step genomic BLUP under different uncertain paternity scenarios using simulated data.$h[electronic resource] 260 $c2017 520 $aThe objective of this study was to investigate the application of BLUP and single step genomic BLUP (ssGBLUP) models in different scenarios of paternity uncertainty with different strategies of scaling the G matrix to match the A22 matrix, using simulated data for beef cattle. Genotypes, pedigree, and phenotypes for age at first calving (AFC) and weight at 550 days (W550) were simulated using heritabilities based on real data (0.12 for AFC and 0.34 for W550). Paternity uncertainty scenarios using 0, 25, 50, 75, and 100% of multiple sires (MS) were studied. The simulated genome had a total length of 2,333 cM, containing 735,293 biallelic markers and 7,000 QTLs randomly distributed over the 29 BTA. It was assumed that QTLs explained 100% of the genetic variance. For QTL, the amount of alleles per loci randomly ranged from two to four. The BLUP model that considers phenotypic and pedigree data, and the ssGBLUP model that combines phenotypic, pedigree and genomic information were used for genetic evaluations. Four ways of scaling the mean of the genomic matrix (G) to match to the mean of the pedigree relationship matrix among genotyped animals (A22) were tested. Accuracy, bias, and inflation were investigated for five groups of animals: ALL = all animals; BULL = only bulls; GEN = genotyped animals; FEM = females; and YOUNG = young males. With the BLUP model, the accuracies of genetic evaluations decreased for both traits as the proportion of unknown sires in the population increased. The EBV accuracy reduction was higher for GEN and YOUNG groups. By analyzing the scenarios for YOUNG (from 0 to 100% of MS), the decrease was 87.8 and 86% for AFC and W550, respectively. When applying the ssGBLUP model, the accuracies of genetic evaluation also decreased as the MS in the pedigree for both traits increased. However, the accuracy reduction was less than those observed for BLUP model. Using the same comparison (scenario 0 to 100% of MS), the accuracies reductions were 38 and 44.6% for AFC and W550, respectively. There were no differences between the strategies for scaling the G matrix for ALL, BULL, and FEM groups under the different scenarios with missing pedigree. These results pointed out that the uninformative part of the A22 matrix and genotyped animals with paternity uncertainty did not influence the scaling of G matrix. On the basis of the results, it is important to have a G matrix in the same scale of the A22 matrix, especially for the evaluation of young animals in situations with missing pedigree information. In these situations, the ssGBLUP model is an appropriate alternative to obtain a more reliable and less biased estimate of breeding values, especially for young animals with few or no phenotypic records. For accurate and unbiased genomic predictions with ssGBLUP, it is necessary to assure that the G matrix is compatible with the A22 matrix, even in situations with paternity uncertainty. 650 $aCitogenética Animal 650 $aGado de Corte 650 $aHereditariedade 650 $aSeleção Fenótipa 653 $aBest Linear Unbiased Prediction 700 1 $aSILVA, R. M. de O. 700 1 $aMAGALHAES, A. F. B. 700 1 $aESPIGOLAN, R. 700 1 $aPERIPOLLI, E. 700 1 $aOLIVIERI, B. F. 700 1 $aFEITOSA, F. L. B. 700 1 $aLEMOS, M. V. A. 700 1 $aBERTON, M. P. 700 1 $aCHIAIA, H. L. J. 700 1 $aPEREIRA, A. S. C. 700 1 $aLOBO, R. B. 700 1 $aBEZERRA, L. A. F. 700 1 $aMAGNABOSCO, C. de U. 700 1 $aLOURENÇO, D. A. L. 700 1 $aAGUILAR, I. 700 1 $aBALDI REY, F. S. 773 $tPLoS ONE$gv. 12, n. 9, e0181752, 28 September 2017.
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