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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Biblioteca Rui Tendinha. |
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Data corrente: |
25/01/2017 |
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Data da última atualização: |
25/01/2017 |
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Autoria: |
SENA, M. G. C. |
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Título: |
Agricultura, substantivo feminino : uma contribuição para a abordagem de P & D. |
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Ano de publicação: |
1999 |
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Fonte/Imprenta: |
Cruz das Almas : Embrapa Mandioca e Fruticultura, 1999. |
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Páginas: |
21 p. |
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Série: |
(Embrapa Mandioca e Fruticultura Tropical.Documentos, 88). |
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ISSN: |
1516-5728 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Historicamente, a posição da mulher na sociedade tem se caracterizado pela exclusão, sendo privada de participar das decisões do mundo publico, salvo raríssimas exceções. Reproduzindo essa característica da sociedade, as instituições, de um modo geral, tem considerado a mulher apenas como mão-de-obra mais "desqualificada" e barata, quando nao inteiramente invisível. Nessa perspectiva, o presente texto tem como objetivo de analise a participação feminina no setor agrícola, buscando com isso subsidiar os geradores de tecnologia do setor publico nas suas ações de pesquisa, tendo em vista que, a despeito do relevante papel da mulher nos sistemas produtivos, o Estado tem dirigido políticas para elas, tanto que, quando se imiscui no assunto, ao invés de responder aos interesses das mulheres, aparece como um fator ligado a opressão feminina. Nas instituições agropecuárias, a mulher agricultora e tambem dissolvida em categorias macro, a exemplo da mão-de-obra familiar, de modo que os resultados das pesquisas, o credito e as tecnologias, em geral foram orientados para os homens como se eles fossem os únicos produtores. Isso também se reflete no predomínio de profissionais do gênero masculino no setor publico de pesquisa agropecuária, assim nas universidades, de modo que essa segmentação artifical na produção, geração e transferência tende a repercutir negativamente no setor agropecuário tanto na alocação de recursos como na humanização das soluções, visto que diversos estudos comprovam a melhoria das condições sociais quando as mulheres tem participação mais efetiva nas decisões e na renda. Enfim, a falta de equidade tem sido a responsável pela permanência do equilíbrio precário das relações, cuja superação se apresenta como um grande desafio para a nossa sociedade na sua busca da modernidade. MenosHistoricamente, a posição da mulher na sociedade tem se caracterizado pela exclusão, sendo privada de participar das decisões do mundo publico, salvo raríssimas exceções. Reproduzindo essa característica da sociedade, as instituições, de um modo geral, tem considerado a mulher apenas como mão-de-obra mais "desqualificada" e barata, quando nao inteiramente invisível. Nessa perspectiva, o presente texto tem como objetivo de analise a participação feminina no setor agrícola, buscando com isso subsidiar os geradores de tecnologia do setor publico nas suas ações de pesquisa, tendo em vista que, a despeito do relevante papel da mulher nos sistemas produtivos, o Estado tem dirigido políticas para elas, tanto que, quando se imiscui no assunto, ao invés de responder aos interesses das mulheres, aparece como um fator ligado a opressão feminina. Nas instituições agropecuárias, a mulher agricultora e tambem dissolvida em categorias macro, a exemplo da mão-de-obra familiar, de modo que os resultados das pesquisas, o credito e as tecnologias, em geral foram orientados para os homens como se eles fossem os únicos produtores. Isso também se reflete no predomínio de profissionais do gênero masculino no setor publico de pesquisa agropecuária, assim nas universidades, de modo que essa segmentação artifical na produção, geração e transferência tende a repercutir negativamente no setor agropecuário tanto na alocação de recursos como na humanização das soluções, visto que diversos estudos comprov... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Agricultura; Agriculture; Brasil; Brazil; Desenvolvimento; Development; Mulher; Nordeste; Northeast; Papel; Pesquisa; Pesquisa agropecuária; Produção agrícola; Research; Role of women; Trabalho feminino; Women work. |
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Thesagro: |
Agricultura. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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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: |
04/07/2018 |
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Data da última atualização: |
12/04/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
FERRÃO, L. F. V.; FERRÃO, R. G.; FERRÃO, M. A. G.; FONSECA, A. F. A. da.; CARBONETTO, P.; STEPHENS, M.; GARCIA, A. A. F. |
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Afiliação: |
Luis Felipe Ventorim Ferrão, ESALQ; Romário Gava Ferrão, Incaper; Maria Amélia Gava Ferrão, Incaper/Embrapa Café; Aymbiré Francisco Almeida da Fonseca, Incaper/Embrapa Café; Peter Carbonetto, Research Computing Center, University of Chicago; Matthew Stephens, Research Computing Center, University of Chicago; Antonio Augusto Franco Garcia, ESALQ. |
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Título: |
Accurate genomic prediction of Coffea canephora in multiple environments using whole-genome statistical models. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
Heredity, june 2018. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Genomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our results support the potential of genomic selection to reshape traditional plant breeding schemes. In practice, we expect to increase the genetic gain per unit of time by reducing the length cycle of recurrent selection in coffee. MenosGenomic selection has been proposed as the standard method to predict breeding values in animal and plant breeding. Although some crops have benefited from this methodology, studies in Coffea are still emerging. To date, there have been no studies describing how well genomic prediction models work across populations and environments for different complex traits in coffee. Considering that predictive models are based on biological and statistical assumptions, it is expected that their performance vary depending on how well these assumptions align with the true genetic architecture of the phenotype. To investigate this, we used data from two recurrent selection populations of Coffea canephora, evaluated in two locations, and single nucleotide polymorphisms identified by Genotyping-by-Sequencing. In particular, we evaluated the performance of 13 statistical approaches to predict three important traits in the coffee?production of coffee beans, leaf rust incidence and yield of green beans. Analyses were performed for predictions within-environment, across locations and across populations to assess the reliability of genomic selection. Overall, differences in the prediction accuracy of the competing models were small, although the Bayesian methods showed a modest improvement over other methods, at the cost of more computation time. As expected, predictive accuracy for within-environment analysis, on average, were higher than predictions across locations and across populations. Our... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cafe conilon. |
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Thesaurus NAL: |
Coffea canephora; Genomic. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://biblioteca.incaper.es.gov.br/digital/bitstream/item/4674/1/s41437-018-0105-y.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Biblioteca Rui Tendinha (BRT) |
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