Uso de modelos de simulação sócio-bio-econômico integrado como ferramenta para o desenvolvimento agrário na região sudoeste do Rio Grande Sul.

Suporte tecnológico tem sido oferecido aos produtores com a finalidade de aumentar a eficiência produtiva e fornecer subsídios para as suas tomadas de decisões; entretanto, os métodos tradicionais de pesquisa e extensão estão sendo cada vez mais questionados, principalmente quanto ao custo e tempo necessário para oferecer soluções aos problemas enfrentados pelos produtores.bitstream/item/109814/1/USO-DE-MODELOS-DE-SIMULACAO.pd

Necessidades de pesquisa e desenvolvimento no Brasil nas culturas da banana e do mamão - percepções das cadeias produtivas.

Para que as ações de pesquisa e desenvolvimento (P&D) de instituições públicas sejam melhor direcionadas às demandas do setor produtivo, é necessária interação direta com o mesmo. Em 2011 ocorreram no Brasil dois importantes encontros das cadeias produtivas da banana e do mamão: o Simpósio Internacional Promusa ? ISHS ? Bananas e Plátanos: Produção global sustentável e usos alternativos; o Papaya Brasil 2011 ? V Simpósio do Papaya Brasileiro. Os dois eventos reuniram uma série de especialistas, produtores, extensionistas, representantes dos setores de insumos e pesquisadores envolvidos com essas culturas

Qualidade e compostos bioativos na uva Syrah influenciados pelas práticas culturais de desfolha e desponte: avaliação preliminar.

Em parreiral irrigado da cultivar Syrah, enxertada sobre IAC 766, avaliou-se a qualidade e o teor de compostos bioativos nas bagas sob influência das práticas de desfolha e desponte em diferentes fases fenológicas

Plantas medicinais, aromáticas, condimentares e ornamentais nas unidades demonstrativas de transição agroecológica da Embrapa Pantanal.

A Embrapa Pantanal (Corumbá-MS), Unidade da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, dentre suas atribuições, apoia ações que promovam a sustentabilidade no Pantanal a partir da utilização de recursos naturais em benefício da sociedade em geral. Nesta unidade a prospecção de plantas medicinais, aromáticas, condimentares e ornamentais tem se fortalecido enquanto linha de pesquisa. Ações que contemplam a exploração sustentável dessas espécies, preconizando o enfoque agroecológico e em parceria com várias instituições. As ações de capacitação contemplaram os agricultores familiares, assentados, líderes de associações e comunidades nas cidades de Corumbá e Ladário - MS, incentivando a produção e a comercialização de plantas medicinais, aromáticas, condimentares e ornamentais, em sistemas de transição agroecológica. The Embrapa Pantanal (Corumba-MS), a Unit of the Brazilian Agricultural Research Corporation, among its objectives, supports actions that promote sustainability in Pantanal by use of natural resources for the benefit of the society in general. In this unit, the prospecting of medicinal, aromatic, condiments and ornamental plants is a strong line of research. Actions that take into account the sustainable exploitation of these species, in agroecological systems and in partnership with several institutions. The training actions contemplated the family farmers, land reform settlers, associations leaders and the community in the municipalities of Corumbá and Ladário- MS. The objective is encouraging the production and trade of medicinal, aromatic, spice and ornamental plants, in agroecologycal transition systems.Título em inglês: Medicinal, aromatic, ornamental and condiment plants in agroecologycal transition demonstration units of Embrapa Pantanal

Exploring the spectroscopic diversity of type Ia supernovae with DRACULA: a machine learning approach

The existence of multiple subclasses of type Ia supernovae (SNeIa) has been the subject of great debate in the last decade. One major challenge inevitably met when trying to infer the existence of one or more subclasses is the time consuming, and subjective, process of subclass definition. In this work, we show how machine learning tools facilitate identification of subtypes of SNeIa through the establishment of a hierarchical group structure in the continuous space of spectral diversity formed by these objects. Using Deep Learning, we were capable of performing such identification in a 4 dimensional feature space (+1 for time evolution), while the standard Principal Component Analysis barely achieves similar results using 15 principal components. This is evidence that the progenitor system and the explosion mechanism can be described by a small number of initial physical parameters. As a proof of concept, we show that our results are in close agreement with a previously suggested classification scheme and that our proposed method can grasp the main spectral features behind the definition of such subtypes. This allows the confirmation of the velocity of lines as a first order effect in the determination of SNIa subtypes, followed by 91bg-like events. Given the expected data deluge in the forthcoming years, our proposed approach is essential to allow a quick and statistically coherent identification of SNeIa subtypes (and outliers). All tools used in this work were made publicly available in the Python package Dimensionality Reduction And Clustering for Unsupervised Learning in Astronomy (DRACULA) and can be found within COINtoolbox (https://github.com/COINtoolbox/DRACULA).Comment: 16 pages, 12 figures, accepted for publication in MNRA