Análise produtiva de dois períodos de safra do maracujazeiro azedo (Passiflora edulis Sims) no estado de Rondônia / Productive analysis of two harvest periods of passion fruit (Passiflora edulis Sims) in the state of Rondônia

O maracujazeiro azedo apresenta uma vasta disponibilidade de uso, entretanto devido seu alto custo de produção, mapear fatores e períodos que influenciam na produtividade e qualidade do fruto, são fundamentais. Desta forma o objetivo deste trabalho é avaliar a produtividade e qualidade do fruto do maracujazeiro azedo em função de diferentes épocas de colheita ao longo de diferentes períodos de safra. A pesquisa foi conduzida no município de Presidente Médici, no estado de Rondônia, utilizando 2 períodos de safra em função de 2 áreas, como tratamento. Estes períodos de safra foram compostos por 13 repetições por tratamento e 5 variáveis. O delineamento experimental foi conduzido em delineamento inteiramente casualizado (DIC). As variáveis avaliadas foram Peso de frutos (PF), período médio de colheita (PMC), porcentagem de frutos cortados (%FC), porcentagem de perca (%PC) e Sólidos solúveis (ºBrix). A análise estatística foi submetida ao teste de Tukey a 5% de probabilidade. Obtendo-se que as safras durante o primeiro ano de plantio não apresentaram diferença significativa na produtividade, afetando somente a quantidade de frutos viáveis e a quantidade de perca. A qualidade do fruto em relação à quantidade de sólidos solúveis não foi influenciada em relação aos dois períodos de safra

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2013: volume 2: metodologias de ensino e a apropriação de conhecimento pelos alunos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2013: volume 2: metodologias de ensino e a apropriação de conhecimento pelos alunos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP

NEOTROPICAL ALIEN MAMMALS: a data set of occurrence and abundance of alien mammals in the Neotropics

Biological invasion is one of the main threats to native biodiversity. For a species to become invasive, it must be voluntarily or involuntarily introduced by humans into a nonnative habitat. Mammals were among first taxa to be introduced worldwide for game, meat, and labor, yet the number of species introduced in the Neotropics remains unknown. In this data set, we make available occurrence and abundance data on mammal species that (1) transposed a geographical barrier and (2) were voluntarily or involuntarily introduced by humans into the Neotropics. Our data set is composed of 73,738 historical and current georeferenced records on alien mammal species of which around 96% correspond to occurrence data on 77 species belonging to eight orders and 26 families. Data cover 26 continental countries in the Neotropics, ranging from Mexico and its frontier regions (southern Florida and coastal-central Florida in the southeast United States) to Argentina, Paraguay, Chile, and Uruguay, and the 13 countries of Caribbean islands. Our data set also includes neotropical species (e.g., Callithrix sp., Myocastor coypus, Nasua nasua) considered alien in particular areas of Neotropics. The most numerous species in terms of records are from Bos sp. (n = 37,782), Sus scrofa (n = 6,730), and Canis familiaris (n = 10,084); 17 species were represented by only one record (e.g., Syncerus caffer, Cervus timorensis, Cervus unicolor, Canis latrans). Primates have the highest number of species in the data set (n = 20 species), partly because of uncertainties regarding taxonomic identification of the genera Callithrix, which includes the species Callithrix aurita, Callithrix flaviceps, Callithrix geoffroyi, Callithrix jacchus, Callithrix kuhlii, Callithrix penicillata, and their hybrids. This unique data set will be a valuable source of information on invasion risk assessments, biodiversity redistribution and conservation-related research. There are no copyright restrictions. Please cite this data paper when using the data in publications. We also request that researchers and teachers inform us on how they are using the data