Funções de covariâncias sobre polinômios B-splines para modelagem do crescimento de bovinos de corte: revisão

O objetivo é abordar assuntos sobre polinômios B-splines utilizados em funções de covariância por meio de modelos de regressão aleatória com a finalidade de predizer o potencial genético em bovinos de corte em características de crescimento. Nos modelos de regressão aleatória é possível decompor a trajetória da curva de crescimento por meio das mudanças nas covariâncias dos efeitos aleatórios. O tipo e a ordem de ajuste dos polinômios utilizados para modelagem do crescimento podem influenciar os resultados das avaliações genéticas, portanto, é necessário avaliar diferentes modelos para se auferir o mais harmônico. Nesse contexto, o uso de polinômios segmentados do tipo B (Funções B-splines) tem sido proposto como alternativa aos polinômios de Legendre, no ajuste das funções de covariância. Atualmente, alguns autores concluíram que o uso de polinômios B-splines nos modelos de regressão aleatória apresentou vantagens em relação aos demais, porém, ainda não está claro alguns aspectos quanto à quantidade, ordem e posição dos nós para modelagem da curva.

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Principais Ecto e Endoparasitas que Acometem Bovinos Leiteiros no Brasil: Uma Revisão

Organisms are able to establish associations between themselves and with the environment in which they live. Throughout the organisms associations better lound conditions of life, such as food and shelter. Parasitism is a kind of intimate association between two species, where only the parasite has benefits. In other words, the host is essential to the parasite that lives at its expense. This text is about the principal ectoparasites and endoparasites of milk cattle in Brazil.Os seres vivos são capazes de estabelecer associações entre si e com o ambiente em que vivem. Através destas associações os seres vivos buscam melhores condições de vida, como alimento e abrigo. O parasitismo é um tipo de associação íntima entre duas espécies onde apenas o parasita se beneficia, ou seja, o hospedeiro é indispensável ao parasita que ¨vive às suas custas¨. Este texto relata os principais ecto e endoparasitas que acometem bovinos leiteiros no Brasil

Dietas contendo fenos de leucena ou estilosantes para cabras Anglo- Nubianas de tipo misto em lactação1

Com o intuito de avaliar dietas para cabras Anglo-Nubianas do tipo misto em lactação, foram utilizadas oito cabras com peso médio 37,9 ± 1,72 kg, entre a 2ª e 4ª ordem de lactação, no terço médio da lactação, distribuídas em duplo quadrado latino 4 x 4. A ordenha foi realizada as 7 e 16 h. Os tratamentos consistiram de quatro dietas formuladas com diferentes volumosos (silagem de capim-elefante associada ou não aos fenos de leucena ou de estilosantes) e milho em grão, acrescidas ou não do farelo de soja. A suplementação proteica com fenos de leguminosas ou a associação destes ao farelo de soja não influenciou (p > 0,05) o consumo de matéria seca, fibra em detergente ácido, fibra em detergente neutro e de nutrientes digestíveis totais. A digestibilidade das frações alimentares foi menor (p 0,05) das dietas sobre a produção e composição do leite e nem influência da suplementação sobre o balanço de nitrogênio, N urinário e N no leite. Dietas formuladas com os fenos das leguminosas tropicais leucena e estilosantes, como fontes proteicas, em substituição ao farelo de soja para cabras Anglo-Nubianas do tipo misto aos 60 a 108 dias de lactação não afetam o consumo de matéria seca, a produção e a composição do leite, além de promover balanço de compostos nitrogenados positivo e atender as exigências proteicas. Recomendam-se estudos em longo prazo ou em outras fases do ciclo de produção a fim de validar o uso dessas forrageiras como fonte de proteína em dietas para cabras em lactação