Enraizamento de estacas de genótipos de Camellia sinensis L. em meio ácido, presença de alumínio e ácido indolbutírico

RESUMO Experimentos foram conduzidos para avaliar o efeito do meio ácido e do alumínio, assim como para determinar a concentração mais apropriada de ácido indolbutírico (AIB) para o enraizamento de estacas de diferentes genótipos de Camellia sinensis L (planta de chá). Para tal, foram coletados ramos de plantas-matrizes em Pariquera-Açu-SP, Brasil, no inverno de 2012 e preparadas estacas semi-lenhosas, contendo uma gema e uma folha, que foram mantidas em viveiro com 70% de sombreamento. A irrigação do substrato foi feita com água e soluções contendo ácido fosfórico e sulfato de alumínio a pH 5,5, 4,5; 3,5. No primeiro experimento, o delineamento experimental foi o inteiramente casualizado em esquema fatorial 3 x 7, três genótipos (F 15, IAC 259 e Comum) e sete condições diferentes de enraizamento (vermiculita a pH 6,5, vermiculita acidificada com ácido fosfórico a pH 3,5; 4,5 e 5,5 ou vermiculita acidificada com sulfato de alumínio a pH 3,5; 4,5 e 5,5). No segundo experimento, o tratamento que promoveu o maior enraizamento no primeiro experimento (vermiculita acidificada com sulfato de alumínio a pH 3,5) foi combinado ao tratamento com AIB. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado em esquema fatorial 3 x 6, sendo três genótipos e seis concentrações de AIB (0, 2000, 4000, 6000, 8000 e 1000 mg L-1). A vermiculita acidificada com sulfato de alumínio a pH 3,5, combinada a aplicação de 10000 mg L-1 de AIB por 30 segundos, foi o tratamento mais adequado para o enraizamento de estacas semi-lenhosas dos genótipos F15, IAC 259 e Comum

Não normalidade multivariada e multicolinearidade na análise de trilha em milho

O objetivo deste trabalho foi avaliar a interferência da não normalidade multivariada e da multicolinearidade na análise de trilha, em milho. Foram utilizados os dados de 13 ensaios de competição de cultivares de milho. Foram mensuradas a variável principal (produtividade de grãos) e sete variáveis explicativas (número de dias até o florescimento, estatura de plantas, altura de inserção da espiga, posição relativa da espiga, número de plantas, número de espigas e prolificidade), em cada cultivar. Procedeu-se, então, à transformação dos dados e ao diagnóstico de normalidade univariada e multivariada. Antes e após a transformação de dados, foram calculados os coeficientes de correlação e realizado o diagnóstico de multicolinearidade. A análise de trilha foi realizada por três métodos: tradicional; sob condições de multicolinearidade (análise de trilha em crista); e tradicional com eliminação de variáveis. A transformação de dados reduz o grau de multicolinearidade e a variabilidade das estimativas dos efeitos diretos, na análise de trilha tradicional com alto grau de multicolinearidade. A multicolinearidade exerce maior impacto sobre a estimativa dos efeitos diretos nas análises de trilha do que a não normalidade multivariada. A análise de trilha tradicional com eliminação de variáveis é mais adequada do que a análise de trilha em crista

Mapping inequalities in exclusive breastfeeding in low- and middle-income countries, 2000–2018

Exclusive breastfeeding (EBF)—giving infants only breast-milk for the first 6 months of life—is a component of optimal breastfeeding practices effective in preventing child morbidity and mortality. EBF practices are known to vary by population and comparable subnational estimates of prevalence and progress across low- and middle-income countries (LMICs) are required for planning policy and interventions. Here we present a geospatial analysis of EBF prevalence estimates from 2000 to 2018 across 94 LMICs mapped to policy-relevant administrative units (for example, districts), quantify subnational inequalities and their changes over time, and estimate probabilities of meeting the World Health Organization’s Global Nutrition Target (WHO GNT) of ≥70% EBF prevalence by 2030. While six LMICs are projected to meet the WHO GNT of ≥70% EBF prevalence at a national scale, only three are predicted to meet the target in all their district-level units by 2030