Oferta de lâminas foliares verdes e desempenho animal em dois sistemas de produção.

JIPE 2013

Comparação de métodos para determinação do carbono orgânico de um latossolo arenoso do Bolsão-sul-mato-grossense.

JIPE 2013

Rotylenchulus reniformis population conditioned by soybean production systems and soil attributes.

Realizou-se um trabalho visando conhecer o papel de diferentes sistemas de produção de soja e de atributos químicos e físicos do solo sobre a densidade populacional de fitonematoides em um modelo físico de sistemas de produção. Em área de 28 hectares, foram estabelecidos, há 26 anos, os seguintes sistemas de produção a) convencional - SC: sucessão de soja no verão e aveia no inverno, e preparo contínuo do solo com grades de discos; b) plantio direto - SPD: com rotação de culturas de verão (soja e milho) e inverno (trigo, aveia e nabo); c) integração lavoura-pecuária - ILP: conduzido em plantio direto e utilizando pastagem de Urochloa brizantha cv Piatã, em rotação lavoura-pastagem a cada dois anos; d) pastagem permanente (PP) de U. brizantha cv Piatã com pecuária de corte. Vinte e seis anos após a instalação dos sistemas, foram realizadas amostragens de solo para análises nematológicas e de atributos químicos e físicos do solo. Os resultados apontaram prevalência, quase absoluta, do nematoide reniforme (Rotylenchulus reniformis, Rr) na área. A menor população foi encontrada no sistema PP (média de 2 Rr/200cc), seguida dos sistemas de ILP (média de 12 a 25 Rr/200cc). As maiores densidades populacionais foram observadas no SC (1068 Rr/200cc), e no SPD, quando houve cultivo de soja nos dois últimos anos antecedendo a amostragem (1361 Rr/200cc). As maiores densidades populacionais de R. reniformis foram associadas a maior densidade do solo na camada arável, teores mais elevados de K e P no solo, e menores teores de matéria orgânica

Multi-score Learning for Affect Recognition: the Case of Body Postures

An important challenge in building automatic affective state recognition systems is establishing the ground truth. When the groundtruth is not available, observers are often used to label training and testing sets. Unfortunately, inter-rater reliability between observers tends to vary from fair to moderate when dealing with naturalistic expressions. Nevertheless, the most common approach used is to label each expression with the most frequent label assigned by the observers to that expression. In this paper, we propose a general pattern recognition framework that takes into account the variability between observers for automatic affect recognition. This leads to what we term a multi-score learning problem in which a single expression is associated with multiple values representing the scores of each available emotion label. We also propose several performance measurements and pattern recognition methods for this framework, and report the experimental results obtained when testing and comparing these methods on two affective posture datasets