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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Cerrados; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Rondônia; Embrapa Semiárido; Embrapa Unidades Centrais. |
Data corrente: |
30/04/2010 |
Data da última atualização: |
30/04/2010 |
Tipo da produção científica: |
Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
Autoria: |
MELO, L. C.; DEL PELOSO, M. J.; PEREIRA, H. S.; FARIA, L. C. de; COSTA, J. G. C. da; CABRERA DIAZ, J. L.; RAVA, C. A.; WENDLAND, A.; CARVALHO, H. W. L. de; COSTA, A. F. da; ALMEIDA, V. M. de; MELO, C. L. P. de; VIEIRA JÚNIOR, J. R.; FARIA, J. C. de; SOUZA, J. F.; MARANGON, M. A.; CARGNIN, A.; ABREU, Â. de F. B.; MOREIRA, J. A. A.; PEREIRA FILHO, I. A.; GUIMARÃES, C. M.; BASSINELLO, P. Z.; BRONDANI, R. P. V.; MAGALDI, M. C. de S. |
Afiliação: |
LEONARDO CUNHA MELO, CNPAF; MARIA JOSE DEL PELOSO, CNPAF; HELTON SANTOS PEREIRA, CNPAF; LUIS CLAUDIO DE FARIA, CNPAF; JOAQUIM GERALDO CAPRIO DA COSTA, CNPAF; JOSE LUIS CABRERA DIAZ, CNPAF; CARLOS AGUSTIN RAVA; ADRIANE WENDLAND FERREIRA, CNPAF; HELIO WILSON LEMOS DE CARVALHO, CPATC; ANTÔNIO FÉLIX DA COSTA, IPA; VALTER MARTINS DE ALMEIDA, EMPAER-MT; CARLOS LASARO PEREIRA DE MELO, CPAO; JOSE ROBERTO VIEIRA JUNIOR, CPAF-RO; JOSIAS CORREA DE FARIA, CNPAF; JUAREZ FERNANDES SOUZA, FEPAGRO; MARCOS AURELIO MARANGON, SNTEEN Canoinhas; ADELIANO CARGNIN, CPAC; ANGELA DE FATIMA BARBOSA ABREU, CNPAF; JOSE ALOISIO ALVES MOREIRA, CNPAF; ISRAEL ALEXANDRE PEREIRA FILHO, CNPMS; CLEBER MORAIS GUIMARAES, CNPAF; PRISCILA ZACZUK BASSINELLO, CNPAF; ROSANA PEREIRA VIANELLO BRONDANI, CNPAF; MARIANA CRUZICK DE S MAGALDI, CNPAF. |
Título: |
BRS Estilo: cultivar de grão tipo comercial carioca, com arquitetura de planta ereta associada com alto potencial produtivo. |
Ano de publicação: |
2009 |
Fonte/Imprenta: |
Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2009. |
Páginas: |
4 p. |
Série: |
(Embrapa Arroz e Feijão. Comunicado técnico, 186). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O programa de melhoramento genético do feijoeiro comum da Embrapa Arroz e Feijão está focado na busca de cultivares com alto potencial produtivo, mais resistentes às doenças e de porte ereto, que possibilitem inclusive a colheita mecanizada, para que os agricultores possam ofertar um produto de melhor qualidade ao consumidor final e auferir melhores rendimentos com a cultura. É com essa filosofia que está sendo lançada a cultivar de feijão com tipo de grão comercial carioca BRS Estilo, para o Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná, São Paulo, Goiás, Distrito Federal, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Tocantins, Rondônia, Pernambuco e Sergipe, com destaque para sua arquitetura de planta ereta, alto potencial produtivo, além da resistência a oito patótipos do fungo causador da antracnose e ao mosaico-comum. |
Palavras-Chave: |
BRS Estilo; Cultivo; Melhoramento genético. |
Thesagro: |
Feijão; Grão; Melhoramento genético vegetal; Phaseolus vulgaris; Variedade; Variedade Resistente. |
Thesaurus Nal: |
Beans; Grains. |
Categoria do assunto: |
-- A Sistemas de Cultivo G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CNPAF-2010/29862/1/comt-186.pdf
https://www.cnpaf.embrapa.br/publicacao/comunicadotec/comt_186.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/82170/1/BRS-Estilo.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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Registro |
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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
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
07/12/2018 |
Data da última atualização: |
07/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; LOVERA, L. H.; OLIVEIRA, I. N. de; GUIMARÃES, E. M. |
Afiliação: |
CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Feagri/Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; LENON HERIQUE LOVERA, Feagri/Unicamp; INGRID NEHMI DE OLIVEIRA, Feagri/Unicamp; EURIANA MARIA GUIMARÃES, Feagri/Unicamp. |
Título: |
Data mining techniques for classification of soil CO2 emission. |
Ano de publicação: |
2018 |
Fonte/Imprenta: |
In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. |
Páginas: |
Não paginado. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
WCSS 2018. |
Conteúdo: |
A high priority objective currently in the scope of carbon cycle science is to understand the spatial and temporal controls involved in CO2 dynamics in terrestrial ecosystems. However, estimates of CO2 emissions from soil to the atmosphere through production systems are difficult and complex due to the diversity of agricultural practices in large areas and significant variations in both soil and climate. In contrast, data mining is a promising alternative to predict soil CO2 emission from correlated variables. Thus, our objective was to construct a model using data mining techniques, such as selection of attributes and induction of decision trees to predict different levels of CO2 emissions in the soil. The original data set was composed of 23 attributes (22 predictive attributes and one response variable). The response variable refers to the emission of CO2 from the soil as the target of the classification. Due to the large number of attributes, a procedure for selecting attributes was conducted to remove those of low correlation to the response variable. For this purpose, we assessed four approaches to attribute selection: no attribute selection, correlation-based attribute selection (CFS), Chi-square method (χ2), and Wrapper method. For data classification, we used the binary decision tree induction technique on Weka 3.6 software. Our results demonstrated that the data mining techniques allowed the development of an efficient model to classify soil CO2 emission using the Wrapper method of attribute selection as well as algorithm C4.5 for induction of the decision tree. Wrapper method selected an efficient subset for soil respiration prediction with only five attributes, with the following influence order on the determination of soil CO2 emission: soil temperature> rainfall> macroporosity> soil moisture> potential acidity. The attributes selected through the Wrapper method have high coherence with literature data regarding both the selected attributes and the decision tree rules. MenosA high priority objective currently in the scope of carbon cycle science is to understand the spatial and temporal controls involved in CO2 dynamics in terrestrial ecosystems. However, estimates of CO2 emissions from soil to the atmosphere through production systems are difficult and complex due to the diversity of agricultural practices in large areas and significant variations in both soil and climate. In contrast, data mining is a promising alternative to predict soil CO2 emission from correlated variables. Thus, our objective was to construct a model using data mining techniques, such as selection of attributes and induction of decision trees to predict different levels of CO2 emissions in the soil. The original data set was composed of 23 attributes (22 predictive attributes and one response variable). The response variable refers to the emission of CO2 from the soil as the target of the classification. Due to the large number of attributes, a procedure for selecting attributes was conducted to remove those of low correlation to the response variable. For this purpose, we assessed four approaches to attribute selection: no attribute selection, correlation-based attribute selection (CFS), Chi-square method (χ2), and Wrapper method. For data classification, we used the binary decision tree induction technique on Weka 3.6 software. Our results demonstrated that the data mining techniques allowed the development of an efficient model to classify soil CO2 emission using... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Emissão de gás carbônico; Mineração de dados; Selection of attributes; Soil attributes. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
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