Desenvolvimento de marcadores para a seleção assistida de ausência de sementes em videiras no programa de melhoramento da Embrapa Uva e Vinho.

desenvolvimento de novas cultivares de uvas sem sementes é uma das prioridades dos programas de melhoramento de uvas de mesa do mundo. Em trabalho anterior o nosso grupo detectou um QTL (quantitative trait locus) para ausência de sementes no cromossomo 18 no locus SDI (seed development inhibitor). Evidências adicionais demonstraram que o gene VvAGL11, localizado neste locus, possui papel fundamental na morfogênese de sementes em videira. O objetivo deste trabalho foi genotipar acessos apirêincos e pirênicos com nove marcadores do tipo SNP e INDEL únicos para o alelo associado a ausência de sementes em Vitis vinifera e verificar se a metodologia de genotipagem baseada em KASP? tem potencial de uso em seleção assistida.

Análise quantitativa da produção científica: o caso da Embrapa Meio Ambiente.

A Cientometria é a ciência de medir e analisar a ciência. Na prática, a cientometria só pode ser efetuada por meio da bibliometria, que é a medida das publicações científicas. A Cientometria moderna tem como base principal os trabalhos de Derek J. de Solla Price e Eugene Garfield. Este último fundou o Instituto para a Informação Científica, o qual é frequentemente citado nas análises cientométricas. A bibliometria é uma parte da Cientometria que aplica métodos matemáticos e estatísticos a toda a literatura de caráter científico e aos autores que à produzem, com o objetivo de estudar e analisar a atividade científica. Para isso, se apóia em leis bibliométricas, baseadas no comportamento estatístico regular que ao longo do tempo tem mostrado os diferentes elementos que formam parte de a Ciência. Os instrumentos utilizados para medir os aspectos deste fenômeno social são os indicadores bibliométricos, medidas que proporcionam informação sobre os resultados da atividade científica em qualquer de suas manifestações.

Relações de gênero e produção científica de pensadoras da Embrapa.

Para concluir a primeira etapa da análise do perfil das pensadoras da Embrapa de modo a descrever em estudo exploratório as relações de gênero e a produção científica indexada de pensadoras (Pesquisadoras I, II, III) em agropecuária na Embrapa desde a sua criação (1973), procedeu-se a coleta de dados para a caracterização etnográfica e os procedimentos para análise dos dados da produção científica indexada de pensadoras de três unidades distintas da Embrapa. Para analisar e comparar o trabalho das pensadoras da Embrapa de modo a descrever em estudo exploratório as relações de gênero nesta instituição, estabeleceu-se alguns procedimentos estatísticos processados em SAS onde S=sexo, PQ=número representativo do pesquisador, AGR=ano da graduação, ADR=ano de término do doutorado, BDPA=número de ocorrências encontradas na base BDPA, WS=número de ocorrências encontradas na base WofS, CIT=número de citações indicadas em cada um dos registros bibliográficos para um determinado pesquisador, TIT=título do periódico do registro bibliográfico, ANO=ano de publicação do registro bibliográfico, FI=fator de impacto do título do periódico indicado no relatório JCR2006 e registrado no Portal da CAPES. As perguntas formuladas de modo a responder alguns dos objetivos específicos da pesquisa estão relacionadas abaixo: 1. Diferença entre os anos da formação da graduação e do doutorado (AGR) (ADR) ? variável; ANODIF=ADR-AGR; 2. Diferença entre o número de registros na BDPA (BDPA) e número de registros no Web of Science (WS); DIFPU=BDPA-WS; 3. Diferença entre o ano do doutorado (ADR) e o ano das publicações (ANO) ? variável; DIFADR= Ano-ADR; 4. Número de títulos de periódicos diferentes (TIT) e fator de impacto (FI) por sexo; 5. Ano de término do doutorado (ADR) versus número de registros no Web of Science (WS); 6. Número de citações (CIT) por registro (TIT) ? título de periódico ? e fator de impacto (FI) por sexo; Table CIT* TIT; 7. Número total de citações (CIT) por (DIFADR) por sexo.

Gestão do conhecimento na Embrapa Meio Ambiente: análise quantitativa da produção científica entre 2004 e 2007.

A análise da produção científica de uma empresa pública de pesquisa, como a Embrapa, é fundamental para que os responsáveis pela gestão em pesquisa e desenvolvimento (P&D) possam estabelecer objetivos e metas para o futuro, inclusive identificando pontos fortes e eventuais lacunas a serem preenchidas. Para essa tarefa, foi construída uma base de dados com os artigos científicos publicados em periódicos indexados, com pelo menos um dos autores pertencente à Embrapa Meio Ambiente, de 2004 a 2007. A partir desses dados foram construídos quadros e tabelas que forneceram uma visão conjunta da produção e produtividade dos pesquisadores daquela Unidade de Pesquisa. Dos 66 pesquisadores estudados, 57 publicaram como autor ou co-autor pelo menos um artigo nos anos considerados e 30 participaram de pelo menos um artigo por ano em média no período. Foram publicados 202 artigos em 103 periódicos diferentes. Há concentração de 65% dos artigos em 32 revistas e apenas 8 pesquisadores publicaram 10 ou mais artigos no período. Foram publicados 57 artigos em 2007, superando em 23% a produção de 2004. Os dados permitirão que seja feita uma análise multidimensional da produtividade da Embrapa Meio Ambiente, para o que se utilizarão ferramentas como a análise de agrupamento para classificar grupos de pesquisadores quanto ao tipo de produção científica. Foi feita a meta-análise adicionando-se aos dados internos de produção o fator de impacto (impact factor, do Institute for Scientific Information) das revistas onde foram publicados os artigos. O fator de impacto total evoluiu de 4,622 em 2004 para 18,316, 18,517 e 41,179 em 2005, 2006 e 2007, respectivamente.

A experiência da Embrapa Meio Ambiente como um modelo de gestão da qualidade para empresa pública.

2008

Acreditação de ensaios do laboratório de análises de sementes da Embrapa Milho e Sorgo pelo ISO/IEC 17025:2005.

2008

A reforma do Estado e a pesquisa agropecuária brasileira: do Jardim Botânico do Rio de Janeiro à Embrapa.

1998

Diagnóstico e seleção de unidades produtivas para compor projeto de transição agroecológica - INTEGRADF - da Embrapa.

Este trabalho apresenta os resultados de diagnóstico e a mentodologia utilizada para selecionar experiências de agricultura familiar do Distrito Federal. Em universo inicialde 26 unidades produtivas consideradas em processo de transição agroecológica, objetivou identificar unidades de referencia para condução de atividades de campo e experiências de construção coletiva do conhecimento agroecológico no âmbito do projeto de Pesquida INTEGRADF, da Embrapa.

Embrapa pecuária sudeste.

2016

Classificação comercial indicativa das cultivares de trigo da Embrapa - Rio Grande do Sul e Santa Catarina, safra 2017.

2016

Classificação comercial indicativa das cultivares de trigo da Embrapa - região homogênea de adaptação 4, safra 2017.

2016

Classificação comercial indicativa das cultivares de trigo da Embrapa - Paraná, Mato Grosso do Sul e São Paulo, safra 2017.

2016

avanços no programa de melhoramento genético de batata da embrapa na fenotipagem para os estresses abióticos.

2016

Evolução da estrutura populacional do núcleo de conservação de ovinos da raça Morada Nova da Embrapa Caprinos e Ovinos.

2015

Comparação da estimativa de parâmetros estruturais e de mapas de predição de biomassa produzidos por meio de simulações de métodos de amostragem e dados LIDAR na reserva florestal da Embrapa Acre.

O uso de tecnologias no setor florestal tem permitido dentre outras possibilidades, conhecer a real condição da floresta desempenhando o menor trabalho possível, o que garante uma maior eficiência ao se tratar, por exemplo, em tipos de amostragem no inventário florestal. A pesquisa teve como objetivo testar a eficiência da amostragem aleatória e sistemática em quatro níveis de intensidade amostral para produzir estimativas de biomassa seca acima do solo e comparar mapas de predição de biomassa com dados gerados pelo LIDAR (Light Detection and Ranging). O trabalho foi realizado em uma reserva florestal de 800 ha do Campo Experimental da Embrapa Acre. Os dados foram fornecidos pela Embrapa Acre e gerados em duas fases, a primeira por meio de um inventário 100%, no qual foi utilizado para simular a amostragem na área de estudo, sendo utilizado todas as árvores vivas com DAP > 30 cm, a segunda fase através de dados LIDAR, ou seja, utilizando o perfilhamento à Laser aerotransportado. Para simular a amostragem foram utilizados três tamanhos de parcelas distintos 20mx20m, 50mx50m e 100mx100m em diferentes intensidades amostrais que foram 0,5%, 1%, 5% e 10%. O parâmetro utilizado para comparação foi o da biomassa seca acima do solo em Mg.ha-1 pelo teste Tukey, a 95% de probabilidade através do programa Minitab17 e as parcelas foram sorteadas e distribuídas por meio de simulações de instalação de parcelas utilizando o Arc GIS 10. Os dados LIDAR foram amostrados por uma empresa contratada, a partir deles foram realizados todos os modelos e a extrapolação das métricas para toda a área através do comando gridmetrics. Os mapas de predição foram confeccionados pela ferramenta de interpolação vizinhos próximos do Arc GIS 10 e as comparações entre os mapas foram feitas pela ferramenta do Arc GIS 10, Zonal statistic. A biomassa média obtida do inventário florestal foi de 155,2 Mg.ha-1, sendo que o tamanho de parcela ótimo encontrado foi de 50mx50m e os tratamentos que mais se aproximaram da média do inventário florestal foram o aleatório com intensidade amostral de 5% e o sistemático com intensidade amostral de 10%. Os tratamentos que atenderam o erro aceitável de 10% foram à amostragem aleatória com intensidades amostrais de 5% e 10% e a amostragem sistemática com intensidade amostral de 10%. Não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos. Os mapas de vegetação baseados na biomassa que melhor representaram a biomassa seca acima do solo no tamanho de parcela 50mx50m foram na amostragem aleatória com intensidade amostral de 10%, e na amostragem sistemática com intensidades amostrais de 5% e 10%, comparando com os mapas gerados a partir do inventário 100% e dos dados LIDAR. Pode-se concluir que o tamanho ótimo de parcela foi de 50mx50m, com intensidades amostrais acima de 5% não havendo diferença entre os métodos de amostragem e que os mapas gerados pelo inventário 100% e pelos dados LIDAR foram equivalentes.