Resultados de búsqueda - TVG~

Bacterial contamination of egg shells in deep litter floor systems and conventional cages in Jordan por Karlsson, Åsa

Materias: “…egg shell…”

Rabies awareness, incidence and vaccination coverage in Lilongwe, Malawi por Jonasson, Angelica

Materias: “…dogs…”

Dispersal of young-of-the-year brown trout (Salmo trutta L.) from spawning beds : effects of parental contribution, body length and habitat por Andersson, Susanna

Materias: “…egg stocking…”

Elaboración de hot dog utilizando concentrado y aislado de proteína de soya, como sustrato parcial a nivel de laboratorio y planta piloto. por Chávez Escalante, Jorge

Materias: “…Hot dog…”
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Efecto de la edad sobre la fisiología digestiva y bacterias ácido lácticas cecales en pollos de engorde neonatales (1-10 días) por Altamirano M., Edison A., Ortega M., Victoria E.

Materias: “…Ave joven…”
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Efecto nutracéutico del Anacardium occidentale en las dietas de los pollos de engorde por Lagos M., Henry M., Tobar G., Luis A.

Materias: “…Ave en crecimiento…”
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Utilización de la zeolita como parte de la cama avícola en el desempeño de pollos de engorde por Ortiz S., Carlos A., Sandres U., Carlos O.

Materias: “…Ave en crecimiento…”
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Determinación de densidades y tipo de bandeja para la producción de forraje verde hidropónico de maíz por Ovando B., Marco A.

Materias: “…Rendimiento de FVH…”
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Efecto del tipo de alojamiento en el desempeño productivo, calidad del huevo, daños corporales e indicadores hematológicos de gallinas ponedoras Hy-line Brown® por Roca K., Luciana

Materias: “…Ave de postura…”
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Efecto de dietas nutracéuticas en los indicadores biológicos de pollos de engorde jóvenes por Tenas Sagastume, Cesar Anibal

Materias: “…Ave joven…”
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Diagnóstico de la cadena agro-gastronómica chilena : informe final Estudio FIA-CAG

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Application of Big Data Analytics to Consolidate Fertilizer Trial Data into a Farmer-Support Tool por CGIAR Research Program on Water, Land and Ecosystems

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Cross-Cutting Learning from Evaluations: CGIAR Excellence in Breeding and Big Data in agriculture Platforms por CGIAR Independent Advisory and Evaluation Service

“…This cross-cutting brief analyzes learning and recommendations by five themes (governance, gender, partnerships, people, and capacities, and monitoring, evaluation, and learning) across the CGIAR Excellence in Breeding (EiB) Platform and Platform for Big Data in Agriculture evaluations. Lessons from the brief are intended to be applied across CGIAR's portfolio and to inform interventions outside CGIAR that pursue similar objectives…”
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Categorizing the songbird market through big data and machine learning in the context of Indonesia’s online market por Okarda, B., Muchlish, U., Kusumadewi, S.D., Purnomo, H.

“…The Support Vector Machine (SVM) was selected as the best model and was used to predict the ad population. …”
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Editorial: Genome wide association studies and genomic selection for crop improvement in the era of Big Data por Bentley, Alison R., Chen, Charles, D’Agostino, Nunzio

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Leveraging Mobile Phone Big Data to Estimate Gender Inequalities in Labor Market Outcomes in Ghana por Seymour, Greg, Follett, L.

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Harnessing models and big data to enable climate-resilient agriculture in India: Kick-off workshop por Foster, Timothy, Kramer, Berber, Kannan, Samyuktha

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Sequence variation of avirulence gene AVR-Pita1 in rice blast fungus, Magnaporthe oryzae por Kasetsomboon, Teerapong, Kate-Ngam, Sureeporn, Sriwongchai, Tanee, Zhou, Bo, Jantasuriyarat, Chatchawan

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Multifunctional coreid bug pheromones for efficient bioprotection against legume pests and enhanced food productivity por Kpongbe, H., Khamis, F., Cheseto, X., Kirwa, H., Tamò, Manuele, Torto, B.

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Expanding genomic prediction in plant breeding: harnessing big data, machine learning, and advanced software por Crossa, José, Martini, Johannes W.R., Vitale, Paolo, Perez-Rodriguez, Paulino, Costa-Neto, Germano, Fritsche-Neto, Roberto, Runcie, Daniel E., Cuevas, Jaime, Toledo, Fernando H., Huihui Li, De Vita, Pasquale, Gerard, Guillermo S., Dreisigacker, Susanne, Crespo-Herrera, Leonardo A., Saint Pierre, Carolina, Bentley, Alison R., Lillemo, Morten, Ortiz, Rodomiro, Montesinos-Lopez, Osval A., Montesinos-López, Abelardo

“…We outline the principles of genomic-enabled prediction and discuss how statistical ML tools enhance GS efficiency with big data. Additionally, we examine various statistical ML tools developed in recent years for predicting traits across continuous, binary, categorical, and count phenotypes. …”
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