Correlação de Spearman aplicada ao estudo de adaptabilidade e estabilidade em genótipos de alfafa

Este trabalho teve por objetivo propor uma nova metodologia, baseada no coeficiente de correlação de Spearman para o estudo da adaptabilidade e estabilidade fenotípica de genótipos de alfafa. Além disso, os resultados foram comparados com os obtidos pela metodologia baseada no teste dos sinais. Para tanto, foram utilizados dados provenientes de um experimento em blocos casualizados com 2 repetições, que constituiu-se da avaliação da produção de matéria seca de 92 cultivares de alfafa em 20 cortes, realizados no período de novembro de 2004 a junho de 2006 no Campo Experimental da Embrapa Pecuária Sudeste - São Carlos/SP. Os resultados encontrados mostram que o coeficiente de correlação de Spearman é eficiente para o estudo de adaptabilidade e estabilidade fenotípica, sendo possível classificar os cultivares conforme o interesse do estudo. Ademais, quando comparado com a metodologia baseado no teste dos sinais, o mesmo se mostra mais eficiente na discriminação de genótipos

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