Fecha/hora: 15/06/2024 16:57:05

Biblioteca(s): | INIA Treinta y Tres.
Fecha corriente: | 02/03/2020
Fecha de la última actualización: | 02/03/2020
Autoria: | TSENG, M.C.; ROEL, A.; MARELLA, M.; ZORRILLA DE SAN MARTÍN, G.; TERRA, J.A.; PITTELKOW, C.M.
Afiliación: | MENG-CHUN TSENG, University of Illinois-Urbana-Champaign; ALVARO ROEL DELLAZOPPA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MUZIO MARELLA, SAMAN, URUGUAY; GONZALO ROBERTO ZORRILLA DE SAN MARTÍN PEREYRA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JOSÉ ALFREDO TERRA FERNÁNDEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; CAMERON M. PITTELKOW, University of California-Davis, USA.
Título: | Assessment of yield gaps using field-level data in Uruguay. [Abstract].
Año de publicación: | 2020
Fuente/Imprenta: | In: International Temperate Rice Conference (7., 2020, Pelotas, RS), Science & Innovation: feeding a world of 10 billion people: proceedings. Pelotas RS, Brasil, February 9-12, 2020. Brasília, DF : Embrapa, 2020.
ISBN: | 978-65-00-00331-4
Idioma: | Inglés
Palabras-Clave: | FIELD-DATA; MACHINE LEARNING ALGORITHMS; YIELD GAPS.
Categoría del tema: | F01 Cultivo
URL: | http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/14221/1/IRTC-2020-Roel-Abstract.pdf
Registro original: | INIA Treinta y Tres (TT)
Ejemplares: | TT - (103023-1) - PXI - PL - DD - Congreso-ITRC/2020/Abs/Roel -  -  - DIS