Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1115935
Título: | Efficiency of artificial neural networks to predict genetic values and genetic gains in Bactris gasipaes. |
Autoria: | RODRIGUES, G.![]() ![]() KALIL FILHO, A. N. ![]() ![]() SANTOS, W. ![]() ![]() MARTINS, K. ![]() ![]() AGUIAR, A. V. de ![]() ![]() |
Afiliação: | GUSTAVO RODRIGUES, Universidade Federal de São Carlos; ANTONIO NASCIM KALIL FILHO, CNPF; WANDERLEY SANTOS, Universidade Estadual Paulista; KARINA MARTINS, Universidade Federal de São Carlos; ANANDA VIRGINIA DE AGUIAR, CNPF. |
Ano de publicação: | 2019 |
Referência: | Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 39, (nesp), e201902043, 2019. p. 509. |
Thesagro: | Bactris Gasipaes Palmito Pupunha |
Palavras-chave: | Ganho genético |
Notas: | Edição especial dos resumos do IUFRO World Congress, 25., 2019, Curitiba. |
Tipo do material: | Resumo em anais e proceedings |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Resumo em anais de congresso (CNPF)![]() ![]() |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
57169p509.pdf | 333.89 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |