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Registro completo
Biblioteca (s) :  INIA Las Brujas.
Fecha :  30/08/2019
Actualizado :  30/08/2019
Tipo de producción científica :  Abstracts/Resúmenes
Autor :  BARTABURU, V.; VAZ, P.; ABREO, E.; DINI, S.; ALTIER, N.; PÉREZ, C. A.; BEYHAUT, E.
Afiliación :  VICTORIA BARTABURU DEBALI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; PATRICIA VAZ JAURI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; EDUARDO RAUL ABREO GIMENEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; SEBASTIÁN DINI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; NORA ADRIANA ALTIER MANZINI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; C. A. PÉREZ, Departamento de Protección Vegetal, EEMAC, Facultad de Agronomía, UdelaR. EEMAC, Uruguay.; ELENA BEYHAUT GUTIERREZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay.
Título :  Diseño de un índice de salud del suelo para la toma de decisiones en la siembra de soja. [p29].
Complemento del título :  Bloque 3: Manejo de insectos-plaga, malezas y enfermedades.
Fecha de publicación :  2017
Fuente / Imprenta :  In: Sociedad Uruguaya de Fitopatología Jornada Uruguaya de Fitopatología, 4., Jornada Uruguaya de Protección Vegetal, 2., 1° setiembre, 2017, Montevideo, Uruguay. Libro de resúmenes. Montevideo (UY): Sociedad Uruguay de Fitopatología (SUFIT), 2017.
Páginas :  p. 54.
Idioma :  Español
Notas :  Financiamiento: Proyecto Innovagro FSA12444 ?Diseño de un índice de salud del suelo para la toma de decisiones en la siembra de soja?, financiado por ANII.
Contenido :  La soja es el cultivo con mayor área sembrada en Uruguay, y las exportaciones que genera ocupan el tercer lugar en importancia económica. Este proyecto tiene como objetivo generar un índice de salud del suelo como herramienta para la toma de decisiones en el manejo de enfermedades de implantación en soja.
Thesagro :  SOJA.
Asunto categoría :  F01 Cultivo
URL :  http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/13197/1/Bartaburu-V.-2017-p29-SUFIT-2017.pdf
Marc :  Presentar Marc Completo
Registro original :  INIA Las Brujas (LB)
Biblioteca Identificación Origen Tipo / Formato Clasificación Cutter Registro Volumen Estado
LB101923 - 1PXIPO - DDRBI - LB

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Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Las Brujas. Por información adicional contacte bibliolb@inia.org.uy.
Registro completo
Biblioteca (s) :  INIA Las Brujas.
Fecha actual :  21/02/2014
Actualizado :  30/10/2019
Tipo de producción científica :  Artículos en Revistas Indexadas Internacionales
Circulación / Nivel :  A - 1
Autor :  FASSIO, A.; FERNANDEZ, E.; RESTAINO, E.; LA MANNA, A.; COZZOLINO, D.
Afiliación :  ALBERTO SANTIAGO FASSIO ARAUJO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ENRIQUE GENARO FERNANDEZ RODRIGUEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ERNESTO ANGEL RESTAINO GALUP, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; ALEJANDRO FRANCISCO LA MANNA ALONSO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; DANIEL COZZOLINO GÓMEZ, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay.
Título :  Predicting the nutritive value of high moisture grain corn by near infrared reflectance spectroscopy
Fecha de publicación :  2009
Fuente / Imprenta :  Computers and Electronics in Agriculture, 2009, 67 (1-2): 59-63
DOI :  10.1016/j.compag.2009.03.001
Idioma :  Inglés
Notas :  Article history: Received 23 July 2008 / Received in revised form 23 January 2009 / Accepted 4 March 2009.
Contenido :  ABSTRACT. The aim of this study was to evaluate the potential use of near infrared reflectance (NIR) spectroscopy to predict the nutritive value of high moisture grain corn (HMC). Additionally the use of the jack-knifing as a method to reduce redundant wavelengths was explored when the calibration models were developed. The coefficient of determination in calibration (RCAL2) and the standard error in cross validation (SECV) were (RCAL2 = 0.90, SECV: 2.6%) for dry matter, (RCAL2 = 0.85, SECV: 0.52%) for crude protein, (RCAL2 = 0.90, SECV: 1.8%) for acid detergent fibre, (ADF), (RCAL2 = 0.91, SECV: 2.0%) for in vitro organic matter digestibility (OMD), (RCAL2 = 0.84, SECV: 0.33%) for ash, (RCAL2 = 0.91, SECV: 0.3%) for pH and (RCAL2 = 0.90, SECV: 1.07%) for ammonia nitrogen (N), respectively. The results from this study suggested that dry matter, acid detergent fibre and in vitro organic matter digestibility were accurately predicted using NIR spectroscopy in HMC samples. The use of the jack-knifing method improved the calibration models obtained. © 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.
Palabras claves :  High moisture grain corn; Near infrared; Partial least squares; Silage quality.
Thesagro :  MAÍZ.
Asunto categoría :  F01 Cultivo
Marc :  Presentar Marc Completo
Registro original :  INIA Las Brujas (LB)
Biblioteca Identificación Origen Tipo / Formato Clasificación Cutter Registro Volumen Estado
LB12825 - 1PXIAP - DDPP/Computers & Electronics Agr./2009
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