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 de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Global Biological Data Analytics | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Jardim Amorim, Deoclecio | - |
Autor(es): dc.creator | Corrêa Vieira, Afrânio Márcio | - |
Autor(es): dc.creator | Fidelis, Cleanderson Romualdo | - |
Autor(es): dc.creator | Camilo dos Santos, Jania Claudia | - |
Autor(es): dc.creator | de Almeida Silva, Marcelo | - |
Autor(es): dc.creator | Garcia Borges Demétrio, Clarice | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:13:53Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:13:53Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.167041 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/307432 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/307432 | - |
Descrição: dc.description | For over a century, ecotoxicological studies have reported the occurrence of hormesis as a significant phenomenon in many areas of science. In plant biology, hormesis research focuses on measuring morphological, physiological, biochemical, and productivity changes in plants exposed to low doses of herbicides. These studies involve multiple features that are often correlated. However, the multivariate aspect and interdependencies among components of a plant system are not considered in the adopted modeling framework. Therefore, a multivariate nonlinear modeling approach for hormesis is proposed, where information regarding correlations among response variables is taken into account through a variance-covariance matrix obtained from univariate residuals. The proposed methodology is evaluated through a Monte Carlo simulation study and an application to experimental data from safflower (Carthamus tinctorius L.) cultivation. In the simulation study, the multivariate model outperformed the univariate models, exhibiting higher precision, lower bias, and greater accuracy in parameter estimation. These results were also confirmed in the analysis of the experimental data. Using the delta method, mean doses of interest can be derived along with their associated standard errors. This is the first study to address hormesis in a multivariate context, allowing for a better understanding of the biphasic dose-response relationships by considering the interrelationships among various measured characteristics in the plant system, leading to more precise parameter estimates. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Universidade de Sao Paulo ESALQ Departamento de Ciências Exatas | - |
Descrição: dc.description | Syngenta Crop Protection AG Global Biological Data Analytics | - |
Descrição: dc.description | School of Agricultural Sciences Laboratory of Ecophysiology Applied to Agriculture Department of Crop Production São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | School of Agricultural Sciences Laboratory of Ecophysiology Applied to Agriculture Department of Crop Production São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 307457/2022-2 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Science of the Total Environment | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Carthamus tinctorius L. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dose-response curve | - |
Palavras-chave: dc.subject | Herbicides | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multivariate analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Nonlinear models | - |
Palavras-chave: dc.subject | Plant biology | - |
Título: dc.title | Modeling hormesis using multivariate nonlinear regression in plant biology: A comprehensive approach to understanding dose-response relationships | - |
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: