Reciclagem de nutrientes pelas fezes em áreas de Brachiaria decumbens.

bitstream/item/110631/1/Reciclagem-de-nutrientes-pelas-fezes-em-areas-de-Brachiaria-decumbens.pd

Dimensionamento da área de pastagem para uso diferido.

bitstream/item/42092/1/PROCIPMS2008.00012.pd

Validity and reliability of strategy metrics to assess countermovement jump performance using the newly developed My Jump Lab smartphone application

The aim of the present study was to analyse the validity and reliability of the newly developed My Jump Lab smartphone app, which includes the option to calculate time to take-off and the reactive strength index modified (RSI_Mod – calculated as jump height divided by time to take-off), in addition to jump height. Twenty-seven postgraduate sport science students attended a single test session and performed three maximal effort countermovement jumps (CMJ) on twin force plates, whilst concurrently being filmed using the app. Results showed no significant differences in jump height between measurement methods (g = 0.00) or RSI_Mod (g = -0.49), although a significant difference was evident for time to take-off (g = 0.68). When a correction factor was applied to time to take-off data, no meaningful differences were evident (g = 0.00), which also had a knock-on effect for RSI_Mod (g = 0.10). Bland-Altman analysis showed near perfect levels of agreement for jump height with a bias estimate of 0.001 m, whilst time to take-off reported a bias estimate of 0.075 s initially and, 0.000 s once the correction factor was applied. For RSI_Mod, bias estimate was initially -0.048, and 0.006 once calculated with the corrected time to take-off data. Pearson’s r correlations were: 0.98 for jump height, 0.81 for time to take-off, and 0.85 for RSI_Mod. Based on the findings from the present study, and with the inclusion of the newly embedded correction factor, My Jump Lab can now be used as both a valid and reliable means of measuring time to take-off and RSI_Mod in the CMJ

Características morfogenéticas e taxa de acúmulo de forragem do Capim-Mombaça submetido a três intervalos de pastejo.

O objetivo deste trabalho foi avaliar características morfogenéticas e a taxa de acúmulo de forragem em pastos de capim-Mombaça submetidos a três intervalos de pastejo (28, 38 e 48 dias) entre outubro de 1995 e setembro de 1996. O delineamento experimentalfoi o de blocos completos ao acaso com arranjo em parcelas subdivididas no tempo. Foram avaliadas as taxas de alongamento e senescênciafoliar, a taxa de alongamento das hastes, a densidade populacional de perfilhos e a altura do pasto. Essas informações permitiram estimara taxa de acúmulo líquido de matéria seca. A taxa de alongamento de hastes e folhas seguiu comportamento estacional, sendo mais elevadanos meses de maior temperatura e precipitação. A taxa de senescência foliar foi maior com 48 dias de intervalo de pastejo e praticamentenula entre maio e setembro. O cultivar Mombaça deve ser pastejado com, aproximadamente, 28 dias no período de outubro a maio e 48dias entre maio e setembro. O manejo do capim-Mombaça não pode ser orientado apenas pelos valores de taxa de acúmulo de matériaseca, sendo necessários estudos sobre as perdas de pastejo e sobre os efeitos da presença das hastes na eficiência de pastejo, consumoe qualidade de forragem, a fim de se determinar melhor o manejo deste capim

Métodos de cálculo de taxa lotação em pastagens com suplementação.

A taxa de lotação é a relação entre o número de unidades animais (UA) e a área por eles ocupada. O uso da unidade animal no cálculo da taxa de lotação tem a finalidade de padronizar o efeito das diferentes categorias animais sobre o pasto. O fornecimento de suplementação alimentar provoca distorções no cálculo da taxa de lotação. O objetivo desse trabalho foi determinar uma alternativa de cálculo de taxa de lotação para animais a pasto recebendo suplementação alimentar. A taxa de lotacão foi calculada assumindo que 1 UA corresponde a 1 animal de 454 e que 1 UA corresponde a um animal consumindo 12kg MS/dia. O consumo de forragem foi estimado pelo Corne" Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS 3.0). Em todos os períodos, a taxa de lotação calculada a partir do peso vivo dos anímais foi mais elevada que aquela calculada com base na estimativa do consumo de matéria seca, com variações de 0,6 a 11,8 unidades de taxa de lotação. Para vacas em lactação sob pastejo, o concentrado pode representar mais de 50% do consumo total de matéria seca. Concluiu-se que o cálculo da taxa de lotação com base no peso vivo dos animais não é adequado quando os animais recebem suplementação alimentar. O cálculo da taxa de lotação a partir da estimativa do consumo de matéria seca de forragem é uma alternativa viável, porém os modelos de simulação que estimatimam consumo de matéria seca dos animais precisam ser aprimorados e validados para condições tropicais

Guia prático para a implantação de sistemas de pastejo rotacionados para gado de corte.

bitstream/CPPSE/15939/1/PROCIDoc43PMS2005.00188.pd

Avaliação da influência da suplementação alimentar sobre a estimativa da taxa de lotação animal em pastagens.

bitstream/CPPSE/16750/1/comutecnico64.pd

Evite problemas: cheque a legislação antes de implantar um sitema de irrigação em seu pasto.

bitstream/item/42091/1/PROCIPMS2008.00009.pd

Artificial Intelligence in the Water–Energy–Food Model: A Holistic Approach towards Sustainable Development Goals

This study aims to analyze the role of artificial intelligence (AI) in the Water–Energy–Food (WEF) nexus under the lens of institutional, stakeholder, and innovation theories. Specifically, this study focuses on AI as the technology adopted by companies to promote Sustainable Development Goals (SDGs). A structured literature review has been conducted on 94 articles published from 1990 to 2021 in ISI Web of Science, Scopus, and Google Scholar. This study develops an in-depth review of the literature on the main articles arguing about these issues. The findings highlight the increasing relevance of AI in the water, energy, and food industries individually considered, but the study of AI as a connector between water, energy, and food to achieve SDGs is still under investigation. Research on AI for WEF nexus management has adopted mostly a technical perspective, neglecting the relevance of management tools and the business model concept. Most of the articles did not adopt a specific theoretical lens, but scholars recognize the need to adopt a multi-stakeholder approach and the important role played by AI and other digital technologies to address the WEF nexus challenge. This study proposes an integrated approach for managing the nexus through AI technologies to meet sustainable and responsible business models. The gap between research and policy making could be filled by combining scientific data and policy needs with inclusive tools that are technically viable for sustainable resource utilization