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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, A. A. da S. X.; BARROS, V. A. M. de; NORONHA, R. L. F. de; LIMA FILHO, T.; MINIM, V. P. R. Como você se sente ao tomar este café? Um estudo sobre percepções, emoções e linguagem. Cadernos de Ciência & Tecnologia, v. 41, e27350, 2024. Título em inglês: How do you feel when drinking coffee? A study on perceptions, emotions and language.

Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais.

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2.Imagem marcado/desmarcadoNORONHA, R. L. Modelos preditivos de estoque de carbono do solo em terra preta arqueológica - natural e transformada. 2019. 69 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. Orientador: Zigomar Menezes de Souza, Coorientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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3.Imagem marcado/desmarcadoNORONHA, R. L.; SOARES, M. D. R.; OLIVEIRA, I. N. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M. Soil carbon stock predictive models on archaeological black lands - natural and transformed. In: WORLD CONGRESS OF SOIL SCIENCE, 21., 2018, Rio de Janeiro. Soil science: beyond food and fuel: abstracts. Viçosa, MG: SBCS, 2018. Não paginado. WCSS 2018.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital.

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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:  NORONHA, R. L.; SOARES, M. D. R.; OLIVEIRA, I. N. de; FARHATE, C. V. V.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.
Afiliação:  RENATO LÓPEZ NORONHA, Unicamp; MARCELO DAYRON RODRIGUES SOARES, Unicamp; INGRID NEHMI DE OLIVEIRA, Unicamp; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, Unicamp; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA.
Título:  Soil carbon stock predictive models on archaeological black lands - natural and transformed.
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:  In the Amazon region, types of soil known as Archaeological Black Lands (ABL) present anthropic horizon A and are associated with prolonged human occupation by indigenous societies from the pre-Columbian period, where chemical and physical attributes have better quality than other types of soil in the Amazon, setting a large organic carbon reservoir. However, the conversion of these natural ecosystems into cultivated environments make emerge changes in soil carbon dynamics, often leading to a decline in soil organic carbon content. Therefore, our aim was to use data mining techniques to generate predictive models for the effect of soil use on carbon stock in natural and transformed areas of Archaeological Black Lands. We carried out our experiment in Manicoré and Apuí, Amazonas State, Brazil. After field data collection and laboratory analysis, we obtained a set of data consisting of 21 attributes, 20 predictive attributes consisting of 13 soil physical attributes, 6 soil chemical attributes, 1 soil use related attribute, and 1 response variable, referring to soil carbon stock (SCS), which is the classification target. Due to the large number of attributes, we performed a selection procedure to eliminate attributes of low correlation to the response variable. For data classification, we used the binary induction technique of the decision tree through software Weka 3.8. The results obtained showed that for the depth of 0.00-0.05 and 0.05-0.10 m, the best selected subset was d... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Anthropic soils; Árvore de decisão; Data mining techniques; Decision tree; Mineração de dados; Soil management system.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA19815 - 1UPCRA - DD
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