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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
29/05/2019 |
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Data da última atualização: |
30/05/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Publicação em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ROGRIGUES, P. de S.; VENTURINI, M. T.; FERREIRA, T. R.; LIMA, K. C. C.; SANTOS, L. C.; ARANTES, L. de O.; DOUSSEAU, S.; OLIVEIRA, D. C. |
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Afiliação: |
Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural - INCAPER.; Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural - INCAPER.; Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural - INCAPER.; Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural - INCAPER.; Lucas Calazans Santos, Incaper; Lucio de Oliveira Arantes, Incaper; Sara Dousseau Arantes, Incaper; Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural - INCAPER. |
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Título: |
Tempo de prateleira de mandioca mansa em função da deterioração fisiológica pós-colheita. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO LATINO-AMERICANO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 22.; ENCONTRO LATINO AMERICANO DE PÓS GRADUAÇÃO, 18.; ENCONTRO NACIONAL DE INICIAÇÃO À DOCÊNCIA, 8., 2017, Urbanova .Patrimônio e Cultura Desafios da Ciência Frente a Identidades Plurais. São José dos Campos: UNIVAP, 2018. |
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Páginas: |
5 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar a tolerância de variedades de mandioca mansa à deterioração fisiológica pós-colheita (DFPC) no decorrer dos dias de prateleira. Raízes de 12 variedades de mandioca foram avaliadas aos 0, 2, 5 e 10 dias após a colheita (DAC), nas partes proximal, mediana e distal das raízes. A severidade da DFPC foi avaliada de acordo com as escalas diagramáticas propostas de dispersão periférica e área total, com variação de 0% a 100%. O experimento foi em delineamento de blocos casualizados com três repetições e três raízes por parcela. Os dados foram submetidos à análise de variância e a comparação de médias pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade, utilizando-se o programa estatístico Sisvar®. Os sinais visíveis da DFPC iniciaram a partir dos 2 DAC. As variedades Branquinha, Alegria, Lisão, Caravela e Unha, apresentaram sintomas de DFPC acima de 50% As variedades Cacau (talo vermelho), Escadera Jegue, Amarelinha e Fritinho apresentaram os menores valores de DFPC (abaixo de 10% de DFPC) independente do tempo de avaliação. |
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Palavras-Chave: |
Análise sensorial; Deterioração da mandioca; Manihot esculenta Crantz; Variedade de mandioca. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/123456789/3567/1/RE-1014-1158-06.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
23/10/2019 |
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Data da última atualização: |
23/10/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo |
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Autoria: |
SILVA, L. L. da; BATISTA, C. B.; COSTA, V. M. da; CARDOSO, A. C.; CALIMAN, C. da S.; CASTRO, H. C. J. V. de; LIMA, J. M.; VENTURA, J. A.; CAETANO, L. C. S.; PAVAN, J. R.; PEREIRA, L. L.; FAVARATO, L. F.; GUARÇONI, R. G. |
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Afiliação: |
Layra Lobato da Silva, FAPES/IFES Venda Nova do Imigrante; Caroline Bissoli Batista, FAPES/IFES Venda Nova do Imigrante; Vanessa Melo da Costa, FAPES/IFES Venda Nova do Imigrante; Amábely Castro Cardoso, FAPES/IFES Venda Nova do Imigrante; Clara da Silva Caliman, FAPES/IFES Venda Nova do Imigrante; Hyago Caique Jesus Ventura de Castro, FAPES/IFES Venda Nova do Imigrante; Júlia Marcolan Lima, FAPES/IFES Venda Nova do Imigrante; Jose Aires Ventura, Incaper; Luiz Carlos Santos Caetano, Incaper; Jamile Rocha Pavan; Lucas Louzada Pereira; Luiz Fernando Favarato, Incaper; Rogerio Carvalho Guarçoni, Incaper. |
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Título: |
Tamanho de amostra para avaliar características de banana. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
INTELLETTO, Venda Nova do Imigrante, v.4, n.2, p. 96-104, 2019. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Diante da importância socioeconômica da fruticultura para o Estado do Espírito Santo, há necessidade de realizar pesquisas para disponibilizar novas tecnologias de produção, colheita e pós-colheita para os agricultores Capixabas. Para a realização de novos experimentos, o tamanho de amostra de frutos em função do erro de estimação, deve ser dimensionado para avaliar as características de banana, em função dos recursos financeiros e humanos e da disponibilidade de tempo. Com isso, o objetivo deste trabalho foi dimensionar o tamanho de amostra em função do erro de estimação para avaliar características de banana. O trabalho foi conduzido no laboratório de alimentos do Ifes, onde foram mensuradas características de 120 frutos de banana Incaper ES5001. Os 120 frutos foram suficientes para determinar os tamanhos das amostras em função dos erros de estimação para todas as variáveis. Os tamanhos das amostras para as características MFCC, espessura de casca, comprimento externo de fruto, diâmetro de fruto, pH, ATT, SST, Ratio e firmeza de fruto variaram, respectivamente, de 1658, 1771, 269, 260, 29, 1341, 161, 1449 e 349 frutos para o erro de estimação de 1% até 17, 18, 3, 3, 1, 14, 2, 15 e 4 frutos para o erro de 10%.
Given the socioeconomic importance of fruit growing for the Espírito Santo state, there is a need to conduct research to provide new production, harvesting and postharvest technologies to Capixabas farmers. To perform new experiments, the sample size of fruits as a function of estimation error should be calculated to evaluate banana characteristics, as a function of financial and human resources and time availability. Thus, the objective of this work was to size the sample size as a function of estimation error to evaluate banana characteristics. The work was conducted at the Ifes food laboratory, where characteristics of 120 Incaper ES5001 banana fruits were measured. The 120 fruits were sufficient to determine sample sizes as a function of estimation errors for all variables. Sample sizes for the caracteristics MFCC, peel thickness, external fruit length, fruit diameter, pH, ATT, SST, Ratio and firmness fruit varied, respectively, from 1658, 1771, 269, 260, 29, 1341, 161, 1449 and 349 fruits for the 1% estimation error up to 17, 18, 3, 3, 1, 14, 2, 15 and 4 fruits for the 10% error. MenosDiante da importância socioeconômica da fruticultura para o Estado do Espírito Santo, há necessidade de realizar pesquisas para disponibilizar novas tecnologias de produção, colheita e pós-colheita para os agricultores Capixabas. Para a realização de novos experimentos, o tamanho de amostra de frutos em função do erro de estimação, deve ser dimensionado para avaliar as características de banana, em função dos recursos financeiros e humanos e da disponibilidade de tempo. Com isso, o objetivo deste trabalho foi dimensionar o tamanho de amostra em função do erro de estimação para avaliar características de banana. O trabalho foi conduzido no laboratório de alimentos do Ifes, onde foram mensuradas características de 120 frutos de banana Incaper ES5001. Os 120 frutos foram suficientes para determinar os tamanhos das amostras em função dos erros de estimação para todas as variáveis. Os tamanhos das amostras para as características MFCC, espessura de casca, comprimento externo de fruto, diâmetro de fruto, pH, ATT, SST, Ratio e firmeza de fruto variaram, respectivamente, de 1658, 1771, 269, 260, 29, 1341, 161, 1449 e 349 frutos para o erro de estimação de 1% até 17, 18, 3, 3, 1, 14, 2, 15 e 4 frutos para o erro de 10%.
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Palavras-Chave: |
Banana; Bananicultura; Bootstrap; Dimensionamento amostral; Erro de estimação; Planejamento experimental; Simulação. |
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Thesaurus NAL: |
Bootstrap; Estimation error; Experimental planning; Sample dimensioning; Simulation. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/123456789/3894/1/10-tamanho-de-amostra-v4-n2-2019.pdf
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Marc: |
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520 $aDiante da importância socioeconômica da fruticultura para o Estado do Espírito Santo, há necessidade de realizar pesquisas para disponibilizar novas tecnologias de produção, colheita e pós-colheita para os agricultores Capixabas. Para a realização de novos experimentos, o tamanho de amostra de frutos em função do erro de estimação, deve ser dimensionado para avaliar as características de banana, em função dos recursos financeiros e humanos e da disponibilidade de tempo. Com isso, o objetivo deste trabalho foi dimensionar o tamanho de amostra em função do erro de estimação para avaliar características de banana. O trabalho foi conduzido no laboratório de alimentos do Ifes, onde foram mensuradas características de 120 frutos de banana Incaper ES5001. Os 120 frutos foram suficientes para determinar os tamanhos das amostras em função dos erros de estimação para todas as variáveis. Os tamanhos das amostras para as características MFCC, espessura de casca, comprimento externo de fruto, diâmetro de fruto, pH, ATT, SST, Ratio e firmeza de fruto variaram, respectivamente, de 1658, 1771, 269, 260, 29, 1341, 161, 1449 e 349 frutos para o erro de estimação de 1% até 17, 18, 3, 3, 1, 14, 2, 15 e 4 frutos para o erro de 10%. Given the socioeconomic importance of fruit growing for the Espírito Santo state, there is a need to conduct research to provide new production, harvesting and postharvest technologies to Capixabas farmers. To perform new experiments, the sample size of fruits as a function of estimation error should be calculated to evaluate banana characteristics, as a function of financial and human resources and time availability. Thus, the objective of this work was to size the sample size as a function of estimation error to evaluate banana characteristics. The work was conducted at the Ifes food laboratory, where characteristics of 120 Incaper ES5001 banana fruits were measured. The 120 fruits were sufficient to determine sample sizes as a function of estimation errors for all variables. Sample sizes for the caracteristics MFCC, peel thickness, external fruit length, fruit diameter, pH, ATT, SST, Ratio and firmness fruit varied, respectively, from 1658, 1771, 269, 260, 29, 1341, 161, 1449 and 349 fruits for the 1% estimation error up to 17, 18, 3, 3, 1, 14, 2, 15 and 4 fruits for the 10% error.
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