25 research outputs found
Milho grão seco ou úmido com sais de cálcio de ácidos graxos para novilhos Nelore em confinamento
Dois critérios de seleção na pré- desmama em bovinos da raça Gir. 2. Efeito na classificação dos animais
Efeitos das restrições pré e pós-natal sobre o crescimento e o desempenho de cordeiros Santa Inês do nascimento ao desmame
Características de carcaças e da carne de tourinhos submetidos a dietas com diferentes níveis de substituição do milho por resíduo úmido da extração da fécula de mandioca
Estimativas de parâmetros genéticos e de ganhos direto e indireto à seleção para características reprodutivas e de crescimento em um rebanho da raça Canchim
Tendências genéticas para características relacionadas à velocidade de crescimento em bovinos Nelore na região nordeste do Brasil
Características da Carcaça de Bezerros Holandeses para Produção de Vitelos Recebendo Dietas com Diferentes Níveis de Concentrado
Fontes de energia em suplementos múltiplos para recria de novilhos mestiços em pastejo durante o período de transição seca/águas: desempenho produtivo e características nutricionais
Pervasive gaps in Amazonian ecological research
Biodiversity loss is one of the main challenges of our time, and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space. While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes, vast areas of the tropics remain understudied. In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity, but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases. To worsen this situation, human-induced modifications 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, 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
