Food Chemistry: Food quality and new analytical approaches

Peer Reviewe

Qualidade químico-bromatológica do feno de Cornichão cv. Estanzuela Ganador, cortado em três estádios vegetativos.

bitstream/item/31628/1/Comunicado96.pd

Avaliação dos impactes ambientais de sistemas de produção agrícola alternativos no Baixo Mondego

O objectivo principal deste trabalho centra-se em avaliar os impactes ambientais de dois sistemas de produção agrícola na cultura do milho – Sementeira Directa (SD) e Modo de Produção Biológico (MPB) - na região do Baixo Mondego, Portugal. Durante o estudo, um programa de computador AMBITEC-AGRO - sistema da avaliação do impacto ambiental da tecnologia agropecuária foi utilizado após a adaptação do mesmo à realidade Portuguesa. Um inquérito foi preparado e apresentado aos produtores que aplicavam a(s) tecnologia(s) afim de obter informações sobre o impacte das mesmas quer na parcela ou na região. Os resultados foram recolhidos e inseridos posteriormente no programa afim de proceder à avaliação dos impactes ambientais. Os resultados principais mostram que ambos os sistemas de produção indicam um impacte positivo, com +2.22 para a SD e +2.07 para MPB numa escala de -15 a +15. O software utilizado para avaliação do impacte é de fácil aplicação e pode ser extremamente útil na eco-certificação futura das explorações agrícolas, fornecendo uma ferramenta para avaliar a sua sustentabilidade

Rendimento de forragem e composição bromatológica de quatro leguminosas de estação fria.

bitstream/item/31666/1/comunicado78.pd

Avaliação químico-bromatológica da silagem pré-secada de Capim Nilo (Acroceras Macrum), cortado em três idades de corte e três tempos de emurchecimento.

bitstream/item/31627/1/Comunicado95.pd

The role of Dark Matter interaction in galaxy clusters

We consider a toy model to analyze the consequences of dark matter interaction with a dark energy background on the overall rotation of galaxy clusters and the misalignment between their dark matter and baryon distributions when compared to {\Lambda}CDM predictions. The interaction parameters are found via a genetic algorithm search. The results obtained suggest that interaction is a basic phenomenon whose effects are detectable even in simple models of galactic dynamics.Comment: RevTeX 4.1, 5 pages, 3 figure

Trevo-persa - uma forrageira de duplo propósito.

bitstream/item/31014/1/comunicado-116.pd

O tucumã (Astrocaryum vulgare Mart.) principais características e potencialidade agroindustrial.

bitstream/item/40987/1/Boletim-Pesquisa-75-CPATU.pd

The Influence of Neural Networks on Hydropower Plant Management in Agriculture: Addressing Challenges and Exploring Untapped Opportunities

Hydropower plants are crucial for stable renewable energy and serve as vital water sources for sustainable agriculture. However, it is essential to assess the current water management practices associated with hydropower plant management software. A key concern is the potential conflict between electricity generation and agricultural water needs. Prioritising water for electricity generation can reduce irrigation availability in agriculture during crucial periods like droughts, impacting crop yields and regional food security. Coordination between electricity and agricultural water allocation is necessary to ensure optimal and environmentally sound practices. Neural networks have become valuable tools for hydropower plant management, but their black-box nature raises concerns about transparency in decision making. Additionally, current approaches often do not take advantage of their potential to create a system that effectively balances water allocation. This work is a call for attention and highlights the potential risks of deploying neural network-based hydropower plant management software without proper scrutiny and control. To address these concerns, we propose the adoption of the Agriculture Conscious Hydropower Plant Management framework, aiming to maximise electricity production while prioritising stable irrigation for agriculture. We also advocate reevaluating government-imposed minimum water guidelines for irrigation to ensure flexibility and effective water allocation. Additionally, we suggest a set of regulatory measures to promote model transparency and robustness, certifying software that makes conscious and intelligent water allocation decisions, ultimately safeguarding agriculture from undue strain during droughts