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Mixed-effects height prediction model for Juniperus procera trees from a Dry Afromontane Forest in Ethiopia. Autoria: TESHOME, M.; BRAZ, E. M.; TORRES, C. M. M. E.; RAPTIS, D. I.; MATTOS, P. P. de; TEMESGEN, H.; RUBIO-CAMACHO, E. A.; SILESHI, G. W. Tree height is a crucial variable in forestry science. In the current study, an accurate height prediction model for Juniperus procera Hochst. ex Endl. trees were developed, using a nonlinear mixed-ef... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Prediction model for phenology of grapevine cultivars with hot water treatment. Autoria: LERIN, S.; GROHS, D. S.; ALMANÇA, M. A. K.; BOTTON, M.; MELLO-FARIAS, P.; FACHINELLO, J. C. The objective of this work was to prepare a prediction model for the phenology of grapevine cultivars (Bordô, Cabernet Sauvignon, Moscato Embrapa, Paulsen 1103, SO4, and IAC 572) using hot water treat... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2017
Prediction statistical model for soil organic carbon mapping in crop areas using the Landsat/OLI sensor. Autoria: PADILHA, M. C. C.; VICENTE, L. E.; DEMATTÊ, J. A. M.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; URBINA SALAZAR, D.; KOGA-VICENTE, A.; ARAUJO, L. S. de; MANZATTO, C. V. Abstract: The quantification of soil organic carbon (SOC) is essential to agriculture and sustainable use of the land. However, there are difficulties to estimate it in large areas due to high cost of... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2019
A mixed model to multiple harvest-location trials applied to genomic prediction in Coffea canephora. Autoria: FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRAO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da; GARCIA, A. A. F. Genomic selection (GS) has been studied in several crops to increase the rates of genetic gain and reduce the length of breeding cycles. Despite its relevance, there are only a modest number of report... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2017
Forage quality prediction model as a function of grazing height. Autoria: CARVALHO, A. L. S.; JANK, L. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2015
Mixed model to multiple havest-location trial applied to genomic prediction in Coffea canephora. Autoria: FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRAO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da; GARCIA, A. A. F. Genomic Selection (GS) has been studied in several crops with potential to increase the rates of genetic gain and reduce the length of breeding cycle. Despite the relevance, there is a modest number o... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2016
Development and validation of a model based on vegetation indices for the prediction of sugarcane yield. Autoria: VASCONCELOS, J. C. S.; SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; BARBOSA, L. A. F.; CHRISTOFOLETTI, D.; SEVERINO, F. J.; CANÇADO, G. M. de A. This study aimed to develop a predictive model for sugarcane production based on data extracted from aerial imagery obtained from drones or satellites, allowing the precise tracking of plant developme... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Evaluation of the Cornell Net Carbohydrate and Protein System model on the prediction of dry matter intake and milk production of grazing crossbred cows. Autoria: MORENZ, M. J. F.; SILVA, J. F. C. DA; AROEIRA, L. J. M.; DERESZ, F.; VASQUEZ, H. M.; LOPES, F. C. F.; PACIULLO, D. S. C.; TEDESCHI, L. O. The Cornel Net Carbohydrate and Protein System model version 5.0 was assessed as for its prediction of dry matter intake and milk production of grazing lactating Holstein × Zebu cows. Eight lactating... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2012
Binding affinity prediction using a nonparametric regression model based on physicochemical and structural descriptors of the nano-environment for protein-ligand interactions. Autoria: BORRO, L.; YANO, I. H.; MAZONI, I.; NESHICH, G. We propose a new empirical scoring function for binding affinity prediction modeled based on physicochemical and structural descriptors that characterize the nano-environment that encompass both ligan... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2016
Enhancing prediction accuracy of soil respiration in an apple orchard by integrating photosynthetic activity into a temperature-related model. Autoria: SCANDELLARI, F.; ZANOTELLI, D.; CECCON, C.; BOLOGNESI, M.; MONTAGNANI, L.; CASSOL, P.; MELO, G. W. B. de; TAGLIAVINI, M. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2015

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