Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo

The objective of this work was to develop a methodology for digital soil mapping at a 1:100,000 scale by applying data mining techniques to preexisting relief descriptors and data from pedological and geological maps. A digital database was created from topographic and thematic maps, and allowed the generation of a digital elevation model (DEM) of the Dois Córregos (SP, Brazil) sheet (1:50,000 scale). The slope gradient, slope profile, contour profile, basin contributing area, and diagonal distance to drainage geomorphometric parameters were extracted from the DEM. The matrix which associated this georeferred data was analyzed by means of decision trees within the Weka machine-learning environment, and a model for soil mapping unit prediction was generated. The overall model accuracy increased from 54 to 61% when soil classes with no chances of being predicted were excluded. The association of data mining techniques with geographical information systems produced digital soil maps feasible to be used in studies requiring less detail than those made with the original reference soil maps.O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original

Performance of calves fed silage transition milk

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de bezerros da raça Holandesa, aleitados com leite ou silagem de leite de transição diluída em água ou misturada ao leite, bem como realizar análise econômica das dietas. Foram utilizados 18 animais, com peso corporal inicial médio de 36,50±4,03 kg, alojados individualmente em baias. Os animais receberam quatro litros de dieta líquida por dia, durante 54 dias. Os dados de consumo, ganho de peso diário, medidas de crescimento e conversão alimentar foram analisados em parcelas subdivididas; e o peso corporal final, o ganho total e a ocorrência de diarreia foram analisados em delineamento inteiramente casualizado. A silagem de leite de transição não alterou o consumo de concentrado e o total de matéria seca, nem a ocorrência de diarreia. O desempenho dos animais foi reduzido, quando a silagem foi diluída em água, o que resultou em menor peso final e menor ganho total de peso. Os animais tratados com silagem misturada ao leite tiveram desempenho similar aos tratados com leite, o que possibilita menor custo por quilograma de ganho de peso total e se mostra como opção viável para o aleitamento de bezerros leiteiros.The objective of this work was to evaluate the performance of Holstein calves fed with milk or transition milk silage diluted on water or mixed with whole milk, as well as to determine the economic viability of the diets. Eighteen calves, with an average initial body weight of 36.50±4.03 kg, were individually housed in stalls. The animals were fed four liters of the liquid diet a day, during 54 days. Consumption data, daily weight gain, growth measurements, and feed conversion were analyzed in split plots. Final body weight, total weight gain, and occurrence of diarrhea were analyzed in a completely randomized design. Transition milk silage did not affect concentrate intake, total dry matter intake and the occurrence of diarrhea. Animal performance was reduced when silage was diluted on water, resulting in lower final weight and lower total weight gain. Animals treated with transition milk silage mixed with whole milk had a similar performance to the ones treated with whole milk, which allows a lower cost per kilogram of total weight gain, and shows to be a viable option for the feeding of milking calves

Ducto de Luschka como variação anatômica em paciente submetida a colecistectomia com alto volume de drenagem pós-operatória: relato de caso

Variações anatômicas da árvore biliar são a segunda maior causa de vazamentos de bile após colecistectomia, sendo a presença do ducto de Luschka (DL) a mais prevalente. É caracterizado como um delgado ducto com bile passando do lobo direito do fígado na fossa da vesícula biliar juntando-se com o ducto hepático direito ou ducto hepático comum. O presente artigo descreve o relato de caso de uma paciente portadora de ducto de Luschka que foi atendida em um hospital terciário em Fortaleza e apresentou complicações em seu pós-operatório de colecistectomia. A identificação do DL geralmente é feita durante a primeira semana após a cirurgia, quando podem surgir dor abdominal, peritonite biliar e sepse como efeitos da colecistectomia. É crucial considerar os ductos de Luschka como um diagnóstico diferencial em pacientes que apresentam uma alta quantidade de drenagem de bile após a cirurgia. É essencial seguir uma abordagem terapêutica apropriada para evitar complicações decorrentes de lesões nessa estrutura, pois, embora sejam raras, tais lesões podem afetar negativamente a recuperação do paciente

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