II Production Unknown: a R package for application of the percentage of importance indice-production unknown
| dc.creator | Germano Leão Demolin Leite | |
| dc.creator | Alcinei Mistico Azevedo | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-16T11:15:22Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-08T22:56:57Z | |
| dc.date.available | 2024-09-16T11:15:22Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | O Índice de Importância (I.I.) pode determinar a perda (L.S.) e as fontes de solução (S.S.) para um sistema em certas áreas de conhecimento (por exemplo, agronomia), quando a produção (por exemplo, frutas) é conhecida (Demolin-Leite, 2021, 2024). No entanto, a produção final do sistema nem sempre é conhecida ou é difícil de determinar (por exemplo, recuperação de área degradada). Uma derivação do I.I. é a porcentagem do Índice de Importância-Produção Desconhecida (% I.I.-PU) que pode detectar a perda ou as fontes de solução quando a produção é desconhecida para o sistema (Demolin-Leite, 2022). Este novo índice pode ajudar no monitoramento da recuperação de área degradada. Este índice e suas derivações (por exemplo, redução do n. total de L.S. (R.L.S)/n. total de S.S.) foram obtidos usando os programas estatísticos Biodiversity Professional program, versão 2 (Krebs, 1989) – para teste qui-quadrado - e System for Analysis Statistics and Genetics, versão 9.1 (UFV, 2007) – para análise de regressão simples (por exemplo, dano) -, e também parte dos cálculos usando uma planilha Excel (por exemplo, porcentagem de R.L.S. por S.S.). | |
| dc.identifier.doi | | https://doi.org/10.1590/1519-6984.269680 | |
| dc.identifier.issn | 1678-4375 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/76470 | |
| dc.language | eng | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.relation.ispartof | Brazilian Journal of Biology | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Agricultura -- Experimentação | |
| dc.subject | Inteligência artificial | |
| dc.subject | Produtividade agrícola | |
| dc.subject | Inteligência computacional | |
| dc.subject.other | Agricultura -- Experimentação | |
| dc.subject.other | Produtividade agrícola | |
| dc.subject.other | Inteligência artificial | |
| dc.title | II Production Unknown: a R package for application of the percentage of importance indice-production unknown | |
| dc.type | Artigo de periódico | |
| local.citation.epage | 4 | |
| local.citation.spage | 1 | |
| local.citation.volume | 83 | |
| local.description.resumo | The Importance Indice (I.I.) can determine the loss (L.S.) and solution sources (S.S.) for a system in certain knowledge areas (e.g., agronomy), when production (e.g., fruits) is known (Demolin-Leite, 2021, 2024). However, the final production of the system is not always known or is difficult to determine (e.g., degraded area recovery). A derivation of the I.I. is the percentage of Importance Indice-Production Unknown (% I.I.-PU) that can detect the loss or solution sources when production is unknown for the system (Demolin-Leite, 2022). This new index can help in monitoring degraded area recovery. This index and its derivations (e.g., reduction of the total n. of L.S. (R.L.S)/total n. of the S.S) were obtained using the statistical programs Biodiversity Professional program, version 2 (Krebs, 1989) – for chi-square test - and System for Analysis Statistics and Genetics, version 9.1 (UFV, 2007) – for simple regression analysis (e.g., damage)-, and also part of the calculations using an Excel datasheet (e.g., percentage of R.L.S. per S.S.). | |
| local.publisher.country | Brasil | |
| local.publisher.department | ICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS | |
| local.publisher.initials | UFMG | |
| local.url.externa | https://www.scielo.br/j/bjb/a/xz7YwtJs6fhPm6KLtnLnxdm/?format=pdf&lang=en |
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