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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Meio-Norte.
Data corrente:  26/03/2024
Data da última atualização:  26/03/2024
Tipo da produção científica:  Orientação de Tese de Pós-Graduação
Autoria:  IRENE FILHO, J.
Afiliação:  JOÃO IRENE FILHO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ.
Título:  Modelagem do crescimento e produtividade de grãos de soja na região do cerrado do sudoeste piauiense.
Ano de publicação:  2024
Fonte/Imprenta:  2024.
Páginas:  87 f.
Idioma:  Português
Notas:  Tese (Doutorado em Ciências Agrárias) - Universidade Federal do Piauí, Campus Professora Cinobelina Elvas - CPCE, Bom Jesus-PI. Orientação: Anderson Soares de Andrade Júnior e Coorientador: Everaldo Moreira da Silva.
Conteúdo:  A sojicultura se destaca como uma das principais atividades agrícolas da região dos cerrados do Sudoeste Piauiense. Objetivou-se calibrar, avaliar e utilizar o modelo DSSAT CSM-CROPGRO-Soybean na simulação do crescimento e rendimento de grãos de soja na região do cerrado do Sudoeste Piauiense.
Palavras-Chave:  Modelagem agrícola.
Thesagro:  Crescimento; Produção; Soja.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1163137/1/ModelagemCrescimentoProdutividadeGraosSojaSudoestePiauienseJoaoIreneFilho2024.pdf
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Registro original:  Embrapa Meio-Norte (CPAMN)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CPAMN34140 - 1UPATS - DD
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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  06/02/2013
Data da última atualização:  22/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  VARGAS, R. N. P.; MOURA, M. F.; SPERANZA, E. A.; RODRIGUEZ, E.; REZENDE, S. O.
Afiliação:  ROSA NATHALIE PORTUGAL VARGAS, ICMC/USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; ERCILIA RODRIGUEZ; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP.
Título:  The SpatialCIM methodology for spatial document coverage disambiguation and the entity recognition process aided by linguistic techniques.
Ano de publicação:  2012
Fonte/Imprenta:  In: GEOSPATIAL INFORMATION AND DOCUMENTS; PACIFIC-ASIA CONFERENCE ON KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, 16., 2012, Kuala Lumpur. Workshop... [S.l.: s.n.], 2012.
Páginas:  Não paginado.
Idioma:  Inglês
Notas:  GeoDoc 2012, PAKDD 2012.
Conteúdo:  Abstract. Nowadays it is becoming more usual for users to take into account the geographical localization of the documents in the retrieval information process. However, the conventional retrieval information systems based on key-word matching do not consider which words can represent geographical entities that are spatially related to other entities in the document. This paper presents the SpatialCIM methodology, which is based on three steps: pre-processing, data expansion and disambiguation. In the pre-processing step, the entity recognition process is carried out with the support of the Rembrandt tool. Additionally, a comparison between the performances regarding the discovery of the location entities in the texts of the Rembrandt tool against the use of a controlled vocabulary corresponding to the Brazilian geographic locations are presented. For the comparison a set of geographic labeled news covering the sugar cane culture in the Portuguese language is used. The results showed a F-measure value increase for the Rembrandt tool from 45% in the non-disambiguated process to 0.50 after disambiguation and from 35% to 38% using the controlled vocabulary. Additionally, the results showed the Rembrandt tool has a minimal amplitude difference between precision and recall, although the controlled vocabulary has always the biggest recall values.
Palavras-Chave:  Ambiguity Problem; Metodologia SpatialCIM; Named Entity Recognition and Classification; Problema de ambiguidade; Toponym resolution.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/76097/1/SpatialCIM.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA17186 - 1UPCAA - DD
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