EMERGÊNCIA E ESTABELECIMENTO DE PLANTAS CULTIVADAS APÓS APLICAÇÃO DE GLYPHOSATE

A pesquisa objetivou estudar o efeito das doses de glyphosate, utilizadas à destruição química da cana-de-açúcar, sobre a emergência e desenvolvimento inicial das culturas da soja (Glycine Max), milho (Zea mays) e amendoim (Arachis hypogaea) semeadas em sucessão. Conduziu-se um experimento para cada cultura, em vasos e em casa de vegetação no período de agosto/11 a janeiro/12. Para cada experimento utilizou-se do delineamento inteiramente casualizado com os tratamentos dispostos em esquema fatorial 2 x 6 e em quatro repetições. Os tratamentos foram constituídos pelas épocas de semeadura (1 e 12 dias após aplicação) e pelas doses de glyphosate (0; 1440; 2160; 2880; 3600 e 4320 g ha-1). As unidades experimentais foram constituídas por vasos de plástico (3L) preenchidos com terra de barranco. Após aplicação do herbicida, de acordo com o delineamento proposto, semeou-se 15 sementes a 3 cm de profundidade com desbaste aos 14 dias após semeadura (DAS). Em laboratório caracterizou-se o perfil isoenzimático da α-esterase 14 dias após a aplicação dos herbicidas, por eletroforese em gel de acrilamida. Todas as doses do glyphosate aplicadas com 1 ou 12 dias antes da semeadura prejudicaram apenas o número de plantas de amendoim. Mas, o glyphosate até 3600 g e.a.ha-1 estimulou a altura e acúmulo de massa seca nas plantas emergidas de amendoim, soja e milho, para ambas épocas de semeadura. Quanto ao metabolismo, as doses não alteraram o número de isoformas da enzima α-esterase em amendoim, porém, alteraram nas plantas e soja (em todas as doses) e milho (doses > que 2880 g ha-1)

Seletividade de herbicidas influenciada pelo estado nutricional da cana-de-açúcar

In order to validate the hypothesis that sugarcane crop adequately fertilized is less damaged by herbicides, phytotechnical characteristics and isoenzyme profiles of α-esterase and peroxides in IACSP96-2042 and IACSP95-5094 sugarcane genotypes were evaluated, submitted to different planting fertilizers and treated or no with herbicides. In field conditions, two experiments were conducted, one for each cultivar, in vases (43 L), by using the randomized completely design with treatments arranged in factorial scheme 3 x 3 + 1, with four replications. The first factor consisted of herbicides: clomazone (1000 g ha-1), diuron (1440 g ha-1) + hexazinone (396 g ha-1) and sulfentrazone (800 g ha-1) and the second factor was characterized by fertilization: NPK doses (absence, 20-120-100 and 40-240-200 kg ha-1)  and a control without fertilizers and herbicides. In herbicides application the plants showed 20 cm height and 3 to 4 leaves. In the field, were evaluated the visual symptoms of intoxication, total chlorophyll content, plant height, leaf length, number of tillers and fresh and dry mass of plants. In laboratory conditions, it was characterized the profile of α-esterase and peroxidase isozyme before herbicide application and 58 days after, by electrophoresis on acrylamide gel. IACSP96-2042 genotype was less sensible to herbicides, without damaging fresh and dry mass, total chlorophyll content, plant height, leaf length and number of tillers. Peroxides’ isoforms were different in number and intensity; α-esterase’ isoforms were changed in bands intensity. IACSP95-5094 genotype was sensitive to phytotoxicity effects of herbicides for damaging in height, fresh and dry mass, particularly in the treatment with diuron + hexazinone.Para validar a hipótese de que a cana-de-açúcar adequadamente adubada é menos prejudicada pelos herbicidas, foram avaliadas características fitotécnicas e o perfil isoenzimático da α-esterase e peroxidase nas cultivares de cana-de-açúcar IACSP96-2042 e IACSP95-5094, submetidas a diferentes adubações de plantio e tratadas ou não com herbicidas. No campo foram realizados dois experimentos, um para cada cultivar, em vasos (43 L), utilizando-se do delineamento inteiramente casualizado com os tratamentos dispostos em fatorial 3 x 3 + 1, com quatro repetições. O primeiro fator constituiu-se por herbicidas: clomazone (1000 g ha-1), diuron (1440 g ha-1) + hexazinone (396 g ha-1) e sulfentrazone (800 g ha-1); e o segundo fator pela adubação: doses de NPK (ausência, 20-120-100 e 40-240-200 kg ha-1) e a testemunha pela ausência dos fertilizantes e herbicidas. Na aplicação dos herbicidas as plantas apresentavam altura de 20 cm e 3 a 4 folhas. No campo, foram avaliados os sintomas visuais de intoxicação, teor de clorofila total, altura, comprimento de folhas, número de perfilhos e massa fresca e seca das plantas. Em laboratório caracterizou-se o perfil isoenzimático da α-esterase e peroxidase antes da aplicação dos herbicidas e aos 58 dias após, por eletroforese em gel de acrilamida. IACSP96-2042 apresentou menor sensibilidade aos herbicidas, sem prejuízo à massa fresca e seca, teor de clorofila total, altura, comprimento de folha e número de perfilhos. As isoformas da peroxidase diferiram em número e intensidade, e da α-esterase foram alteradas na intensidade das bandas. A IACSP95-5094 foi sensível aos efeitos da intoxicação dos herbicidas por prejudicar na altura, acúmulo de massa fresca e seca, particularmente no tratamento com diuron+hexazinone

Global disparities in surgeons’ workloads, academic engagement and rest periods: the on-calL shIft fOr geNEral SurgeonS (LIONESS) study

: The workload of general surgeons is multifaceted, encompassing not only surgical procedures but also a myriad of other responsibilities. From April to May 2023, we conducted a CHERRIES-compliant internet-based survey analyzing clinical practice, academic engagement, and post-on-call rest. The questionnaire featured six sections with 35 questions. Statistical analysis used Chi-square tests, ANOVA, and logistic regression (SPSS® v. 28). The survey received a total of 1.046 responses (65.4%). Over 78.0% of responders came from Europe, 65.1% came from a general surgery unit; 92.8% of European and 87.5% of North American respondents were involved in research, compared to 71.7% in Africa. Europe led in publishing research studies (6.6 ± 8.6 yearly). Teaching involvement was high in North America (100%) and Africa (91.7%). Surgeons reported an average of 6.7 ± 4.9 on-call shifts per month, with European and North American surgeons experiencing 6.5 ± 4.9 and 7.8 ± 4.1 on-calls monthly, respectively. African surgeons had the highest on-call frequency (8.7 ± 6.1). Post-on-call, only 35.1% of respondents received a day off. Europeans were most likely (40%) to have a day off, while African surgeons were least likely (6.7%). On the adjusted multivariable analysis HDI (Human Development Index) (aOR 1.993) hospital capacity > 400 beds (aOR 2.423), working in a specialty surgery unit (aOR 2.087), and making the on-call in-house (aOR 5.446), significantly predicted the likelihood of having a day off after an on-call shift. Our study revealed critical insights into the disparities in workload, access to research, and professional opportunities for surgeons across different continents, underscored by the HDI

Association Rule Network

Regras de associação são amplamente utilizadas na literatura para extrair e explorar correlações dentro de bases de dados. As regras são extraídas por meio de uma análise combinatória de todos os possíveis valores de variáveis, com tamanho variando de 2 a N, sendo filtradas por medidas como suporte e confiança. O suporte aplica um filtro de ocorrência mínima, enquanto a confiança apresenta um filtro de probabilidade condicional mínima. Por esse motivo, as regras de associação tendem a apresentar 1 dos 2 problemas: (i) os valores de suporte e confiança são muito altos e somente regras óbvias são apresentadas ou (ii) os valores de suporte e confiança são muito baixos e o número de regras extraídas é extremamente alto. No caso (i), o conhecimento extraído provavelmente não é novidade para o especialista da área, o que torna todo o processo de mineração não produtivo. Já no caso (ii), há um conhecimento potencialmente útil extraído pelas regras; entretanto, devido ao alto número de padrões, esse conhecimento é difícil de ser encontrado. Visando auxiliar o problema descrito em (ii), foram propostos algumas abordagens de pós-processamento de regras de associação, entre elas a Association Rule Network (ARN). A ARN é capaz de explorar a base de regras de acordo com um item objetivo, focando toda a exploração em identificar quais itens da base estão correlacionados com o item escolhido. Ao modelar apenas um único item, a ARN mostrou-se incompleta, uma vez que itens dominantes podem se relacionar com vários itens de uma base de dados mas não ser importante para a ocorrência de nenhum deles. Neste doutorado foram propostas 2 abordagens capazes de explorar as regras geradas, focando a exploração em mais de um item objetivo. A exARN Convencional e a exARN Gulosa. Ao explorar as regras com mais de um item objetivo, as abordagens propostas são capazes de identificar itens dominantes, que são itens que se relacionam com vários itens objetivos, e itens determinantes, que se relacionam com apenas um único item objetivo. Os resultados para ambas as abordagens foram promissores. A exARN Convencional apresentou bons resultados em bases menos densas, na qual há menos relações existentes entre os itens. Já a exARN Gulosa apresentou bons resultados em bases extremamente densas, uma vez que o algoritmo guloso por trás da abordagem é capaz de reduzir drasticamente a quantidade de regras modeladas.Association rules are widely used in the literature to extract and explore correlations within databases. The rules are extracted through a combinatorial analysis of all possible variable values, ranging in size from 2 to N, and filtered by measures such as support and confidence. Support applies a minimum occurrence filter, while confidence has a minimum conditional probability filter. For this reason, association rules tend to present 1 of 2 problems: (i) the values of support and confidence are too high and only obvious rules are presented or (ii) the values of support and confidence are too low and the number of extracted rules is extremely high. In case (i), the extracted knowledge is probably not new to the area expert, which makes the entire mining process non-productive. In case (ii), there is potentially useful knowledge extracted by the rules; However, due to the high number of standards, this knowledge is difficult to find. In order to assist the problem described in (ii), some association rule postprocessing approaches have been proposed, among them the Association Rule Network (ARN). The ARN is able to explore the rule base according to an objective item, focusing all exploration on identifying which base items correlate with the chosen item. When modeling only a single item, the ARN proved incomplete, since dominant items can relate to multiple items in a database but are not important for any of them to occur. In this doctorate we proposed 2 approaches capable of exploring the generated rules, focusing the exploration on more than one objective item. The Conventional exARN and the Greedy exARN. By exploring rules with more than one objective item, the proposed approaches are able to identify dominant items, which are items that relate to multiple objective items, and determining items, which relate to only a single objective item. The results for both approaches were promising. The Conventional exARN performed well on a less dense bases, where there are fewer relationships between items. The Greedy exARN has performed well on extremely dense bases, since the greedy algorithm behind the approach is able to drastically reduce the amount of rules modeled

Post-processing association rules using networks and label propagation

Dentre as técnicas de mineração existentes encontra-se a associação, responsável por identificar relações que ocorrem no conjunto de dados. Embora a associação seja uma das técnicas mais utilizadas, a quantidade de padrões extraídos pode vir a sobrecarregar o usuário de tal maneira que encontrar algo interessante dentre a imensidão de padrões obtidos passa a ser um novo desafio. Para solucionar esse problema, uma grande parte dos trabalhos relacionados à associação está voltada a etapa de pós-processamento. Esses trabalhos geralmente propõem abordagens de pós-processamento que visam, segundo determinada estratégia, facilitar a busca pelos padrões interessantes ao domínio. Nos últimos anos, essas abordagens têm incluído no processo o conhecimento e/ou interesse do usuário sobre o domínio. Contudo, nas abordagens atualmente existentes, o usuário deve, por meio de algum formalismo descrever explicitamente seu conhecimento e/ou interesse, requerendo do usuário um tempo considerável, podendo levar, inclusive, a especificações incompletas e/ou incorretas. Além disso, na maioria das vezes, o usuário não tem ideia do que é provavelmente interessante, nem a partir de quais relações iniciar a busca. Nota-se, portanto, que um dos desafios dessas abordagens é considerar o conhecimento e/ou interesse do usuário. Além disso, é necessário considerar também o número de regras que o usuário analisará. A análise de regras feita por um especialista é custosa e, na maioria dos casos, o usuário quer explorar as regras geradas sem limitar a exploração ao conhecimento que ele já possui. Portanto, é importante que o usuário avalie o menor número de regras possível e, com base nessa avaliação, abordagens de pós-processamento consigam o auxiliar na busca pelas regras que ele poderá considerar interessante. Para tanto, é proposto neste trabalho que o pós-processamento seja tratado como um problema de classificação semissupervisionada transdutiva, uma vez que permite que o usuário rotule, considerando classes pré-definidas (por exemplo, \"Interessante\" ou \"Não Interessante\"), apenas algumas regras do conjunto a ser explorado para que todas as outras regras sejam automaticamente rotuladas. Além disso, por meio da definição dos rótulos de algumas regras, é possível capturar implicitamente o conhecimento e/ou interesse do usuário sobre o domínio. Para tanto, é necessário que as regras sejam modeladas de maneira a permitir: (a) selecionar as regras a serem rotuladas pelo usuário a fim de capturar implicitamente seu conhecimento e/ou interesse; (b) propagar os rótulos das regras já classificadas pelo usuário a todas as outras regras não rotuladas. Desse modo, neste trabalho, as regras foram modeladas via redes, uma vez que: (i) uma vasta quantidade de medidas de exploração de redes pode ser utilizada, em conjunto com as informações fornecidas pelo usuário, a fim de viabilizar o item (a); (ii) algoritmos de propagação de rótulos podem ser utilizados a fim de viabilizar o item (b). Diante do apresentado, ressalta-se que as contribuições deste trabalho estão na capacidade de se extrair o conhecimento e/ou interesse do usuário de acordo com as características da base de dados e direcionar sua exploração sem a necessidade de se definir previamente o que será explorado. Além disso, os resultados obtidos demonstram a capacidade da PARLP em direcionar o usuário para o conhecimento considerado interessante, reduzindo, para tanto, a quantidade de regras a serem exploradas. Por fim, este trabalho contribui também para demonstrar que é possível tratar o pós-processamento de regras de associação como um problema de propagação de rótulos.One of the existing data mining techniques is association rules, responsible for identifying relationships that occur in the data set. Although the association rule is one of the most widely used techniques, the amount of extracted patterns can overload the user in such a way that finding interesting patterns among the large amount of obtained patterns becomes a challenge. To solve this problem, a large part of the association-related work is focused on the post-processing step. These works generally propose a post-processing approaches that, according to a certain strategy, aims facilitating the search for interesting patterns. Nowadays, approaches have included the user knowledge in the domain and / or interests on the process. However, in the current existing approaches, the user knowledge and/or interest must be explicitly described by some formalism, requiring a considerable time and may even lead to incomplete and / or incorrect specifications. In addition, the user has no idea what probably is interesting or which patterns to begin the searching. Notice that one of the challenges of these approaches is to consider the knowledge and / or user interest. In addition, consider the number of rules the user will examine is necessary. The analysis of the rules by an expert is expensive and, in most cases, the user wants to explore the rules generated without limiting exploration to the knowledge he already has. Therefore, the user evaluate the fewest amount of rules possible is important and, based on this assessment, the post-processing approaches be able to assist in the search for the rules that he may consider interesting. So, in this work is proposed that the post-processing is treated as a transductive semi supervised classification problem, since it allows the user to label some rules based on two predefined classes (e.g. \"interesting\"or \"not interesting\"), in a way that just a small amount of the rule set needs to be explored and all other association rules are automatically labeled. Furthermore, you can implicitly capture the knowledge and / or user interest in the domain by labeling some rules. Thus, the rules need to be modeled to allow: (a) select the rules to be labeled by the user to implicitly capture their knowledge and / or interest; (b) propagate the rules\' labels classified by the user to all not labeled rules. To do so, the rules were modeled via networks in this work, due to: (i) a large amount of network measures can be used in conjunction with the information provided by the user, to make item (a) possible; (ii) label propagation algorithms can be used in order to make item (b) possible. Therefore, we highlight that the contributions of this work are the ability to extract knowledge and / or user interest according to database characteristics and direct the user exploration without previously defining what will be explored. In addition, the results demonstrate that the proposed approach is able to direct the user to the knowledge considered interesting, reducing the amount of rules to be explored. Finally, this work also contributes to demonstrate that treat the post-processing of association rules as a problem of propagation of labels is possible

Post-Processing Association Rules Using Networks and Transductive Learning

Association is widely used to find relations among items in a given database. However, finding the interesting patterns is a challenging task due to the large number of rules that are generated. Traditionally, this task is done by post-processing approaches that explore and direct the user to the interesting rules of the domain. Some of these approaches use the user’s knowledge to guide the exploration according to what is defined (thought) as interesting by the user. However, this definition is done before the process starts. Therefore, the user must know what may be and what may not be interesting to him/her. This work proposes a general association rule post-processing approach that extracts the user’s knowledge during the post-processing phase. That way, the user does not need to have a prior knowledge in the database. For that, the proposed approach models the association rules in a network, uses its measures to suggest rules to be classified by the user and, then, propagates these classifications to the entire network using transductive learning algorithms. Therefore, this approach treats the post-processing problem as a classification task. Experiments were carried out to demonstrate that the proposed approach reduces the number of rules to be explored by the user and directs him/her to the potentially interesting rules of the domain

PAR-COM: A new methodology for post-processing association rules

The post-processing of association rules is a difficult task, since a huge number of rules that are generated are of no interest to the user. To overcome this problem many approaches have been developed, such as objective measures and clustering. However, objective measures don't reduce nor organize the collection of rules, therefore making the understanding of the domain difficult. On the other hand, clustering doesn't reduce the exploration space nor direct the user to find interesting knowledge, therefore making the search for relevant knowledge not so easy. In this context this paper presents the PAR-COM methodology that, by combining clustering and objective measures, reduces the association rule exploration space directing the user to what is potentially interesting. An experimental study demonstrates the potential of PAR-COM to minimize the user's effort during the post-processing process. © 2012 Springer-Verlag

Informatizando a gestão dos microempreendedores individuais de Rio Claro

In order to improve the economics of a county it is necessary that public policies be created. For that, the county data must be collected and processed in order to produce statistics about an object of interest. Based on the exposed, this work aimed to develop an information system to support the management of the sole micro entrepreneur (SME) of Rio Claro city – São Paulo state. The contribution of the SMEs is very important to the economy of the city, since, from their formalization and qualification, the SME can have better possibilities to invest in his own business, influencing, for example, the creation of jobs.Para que um município se desenvolva economicamente é necessário a elaboração de políticas públicas. Para tanto, é necessário que os dados do município sejam coletados e processados a fim de produzir estatísticas sobre um objeto de interesse. Diante do exposto, este trabalho teve por objetivo desenvolver um sistema de informação para apoiar a gestão dos Microempreendedores Individuais (MEIs) do município de Rio Claro – São Paulo. A participação dos MEIs na economia da cidade é fundamental, pois, a partir de sua formalização e qualificação, o MEI passa a ter melhores possibilidades de investir em seu próprio negócio, favorecendo, por exemplo, a geração de empregos