Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de Viçosa (UFV) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Malikouski, Renan Garcia | - |
Autor(es): dc.creator | Ferreira, Filipe Manoel | - |
Autor(es): dc.creator | Chaves, Saulo Fabrício da Silva | - |
Autor(es): dc.creator | Couto, Evellyn Giselly de Oliveira | - |
Autor(es): dc.creator | Dias, Kaio Olimpio das Graças | - |
Autor(es): dc.creator | Bhering, Leonardo Lopes | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:50:42Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:50:42Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0299290 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/297158 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/297158 | - |
Descrição: dc.description | Probabilistic models enhance breeding, especially for the Tahiti acid lime, a fruit essential to fresh markets and industry. These models identify superior and persistent individuals using probability theory, providing a measure of uncertainty that can aid the recommendation. The objective of our study was to evaluate the use of a Bayesian probabilistic model for the recommendation of superior and persistent genotypes of Tahiti acid lime evaluated in 12 harvests. Leveraging the Monte Carlo Hamiltonian sampling algorithm, we calculated the probability of superior performance (superior genotypic value), and the probability of superior stability (reduced variance of the genotype-by-harvests interaction) of each genotype. The probability of superior stability was compared to a measure of persistence estimated from genotypic values predicted using a frequentist model. Our results demonstrated the applicability and advantages of the Bayesian probabilistic model, yielding similar parameters to those of the frequentist model, while providing further information about the probabilities associated with genotype performance and stability. Genotypes G15, G4, G18, and G11 emerged as the most superior in performance, whereas G24, G7, G13, and G3 were identified as the most stable. This study highlights the usefulness of Bayesian probabilistic models in the fruit trees cultivars recommendation. | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Biologia Geral Universidade Federal de Viçosa, Minas Gerais | - |
Descrição: dc.description | Department of Crop Science College of Agricultural Sciences São Paulo State University, Botucatu | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Agronomia Universidade Federal de Viçosa, Minas Gerais | - |
Descrição: dc.description | Department of Crop Science College of Agricultural Sciences São Paulo State University, Botucatu | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | PLoS ONE | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Título: dc.title | Recommendation of Tahiti acid lime cultivars through Bayesian probability models | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: