Diagnóstico de la gandería bovina en la región Papaloapan

JOSE LUIS DAVALOS FLORES (1989, [Libro])

Este trabajo forma parte del estudio "Diagnóstico integral de la ganadería bovina en el trópico mexicano"; tiene como objetivo conocer y caracterizar los procesos de producción bovina, el nivel de la tecnología en los diferentes estratos de productores y señalar los principales factores que limitan la producción y productividad de la ganadería regional.

Desarrollo rural Producción ganadera Ganado bovino Región Papaloapan CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Multimodal deep learning methods enhance genomic prediction of wheat breeding

Carolina Rivera-Amado Francisco Pinto Francisco Javier Pinera-Chavez David González-Diéguez Matthew Paul Reynolds Paulino Pérez-Rodríguez Huihui Li Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa (2023, [Artículo])

Conventional Methods Genomic Prediction Accuracy Deep Learning Novel Methods CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT BREEDING MACHINE LEARNING METHODS MARKER-ASSISTED SELECTION

Comparison of sequencing-based and array-based genotyping platforms for genomic prediction of maize hybrid performance

XUECAI ZHANG Zefeng Yang Yang Xu (2022, [Artículo])

Genotyping by Sequencing Genomic Selection SNP Array Marker Density CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MARKER-ASSISTED SELECTION MAIZE SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISM HYBRIDS

Erratum: Author Correction: Genetic structure analysis and identifying key founder inbred lines in diverse elite sub-tropical maize inbred lines (Scientific reports (2023) 13 1 (11695))

Melaku Gedil Ana Luisa Garcia-Oliveira Nnanna Unachukwu Cesar Petroli Sarah Hearne Abebe Menkir (2023, [Artículo])

Genetic Relationships Desirable Traits CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GENETIC STRUCTURES INBRED LINES MAIZE BREEDING PROGRAMMES

Comparación de modelos para estimar la presión real de vapor de agua

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE Abel Quevedo Nolasco (2013, [Artículo])

La presión real de vapor de agua es una variable básica para estimar la evapotranspiración de los cultivos, uno de los componentes del ciclo hidrológico. Sin embargo, es difícil y cara de medir de forma directa, por lo que, en la práctica, se recurre a estimaciones basadas en la temperatura y relaciones sicrométricas. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de diferentes métodos convencionales para el cálculo de la presión real de vapor y compararlos con las estimaciones realizadas con dos tipos de redes neuronales artificiales: feedforward backpropagation y radial basis function. Se usaron datos meteorológicos de cuatro estaciones del Distrito 075, localizadas en el Valle del Fuerte, al norte de Sinaloa, México. Los resultados indican que la red neuronal artificial tipo radial basis function (escenario E4) mostró ser el mejor método en la estimación de la presión actual de vapor de agua.

Humedad atmosférica Déficit de presión de vapor Distritos de riego Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Entubamiento de la conducción del agua de riego del tramo San Alejo-Pilcaya y tecnificación del riego de la unidad de riego de Pilcaya, estado de Guerrero

Juan Manuel Angeles MAURO IÑIGUEZ COVARRUBIAS HELENE EMMI KARIN UNLAND WEISS (2008, [Documento de trabajo])

La Unidad de riego Pilcaya, está agrupada en una Sociedad de Aguas de Riego denominada “Flores – Jabalí“. La junta directiva de esta Sociedad hace la distribución del agua, misma que posee la concesión, consta de 429 socios con un total de 412 Acciones, en donde cada Acción comprende una superficie de 1.2 ha, por lo que esta Sociedad de Aguas de Riego representa una superficie total de 494.4 ha, misma que se considera es la superficie regada. Sin embargo, por cuestiones de rotación de cultivos, se tiene una superficie dominada con infraestructura de riego de 1,044.4 ha. El tipo de tenencia de la tierra es pequeña propiedad. La fuente de abastecimiento es uno de los manantiales que proviene de los deshielos del Volcán Nevado de Toluca, mismo que se conduce hasta la Unidad de Riego de Pilcaya, mediante un canal revestido del tramo que va desde la población de San Alejo, municipio de Ixtapan de la Sal, Estado de México, a la cabecera municipal de Pilcaya, Guerrero. Dentro de la zona de riego, se dispone de tres bordos que se utilizan para almacenar y regular el agua de riego. El propósito del entubamiento es dejar preparado para que en un futuro los usuarios puedan instalar sistemas de riego presurizados, sin necesidad de requerir equipo de bombeo.

Riego Redes entubadas Desarrollo tecnológico INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Diversidad de árboles, aves y la regulación de los ecosistemas

LUIS ALEJANDRO ABDALA ROBERTS (2023, [Artículo])

La diversidad de especies de árboles medida, por ejemplo, como el número de especies que cohabitan un sitio dado, afecta a animales que hacen uso de los bosques y la manera en que estos interactúan con plantas y otros animales. Estudios han encontrado que un aumento en la diversidad arbórea, favorece la abundancia y diversidad de depredadores como, por ejemplo, aves insectívoras, lo cual resulta en mayores niveles de depredación por estas sobre insectos herbívoros y consecuentes beneficios a las plantas y al ecosistema en su conjunto.

BIODIVERSIDAD CONTROL DE PLAGAS DEPREDADOR ECOLOGIA DE INTERACCIONES INSECTIVORO BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

Editorial: Social and institutional innovations for achieving sustainable agricultural transformation in the global south

Paswel Marenya Jeetendra Aryal Annet Mulema Dil Bahadur Rahut (2023, [Artículo])

Agrifood Systems Transformation Global South Institutional Innovations CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRIFOOD SYSTEMS GREEN REVOLUTION INNOVATION SUSTAINABLE DEVELOPMENT

Multi-environment genomic prediction of plant traits using deep learners with dense architecture

Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa (2018, [Artículo])

Shared Data Resources Deep Learning Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ACCURACY GENOMICS NEURAL NETWORKS FORECASTING DATA MARKER-ASSISTED SELECTION

Product development for Eastern Africa: EA-PP1

&

EA-PP2

Berhanu Tadesse Ertiro Aparna Das Yoseph Beyene Dan Makumbi Manje Gowda Suresh L.M. Anani Bruce Walter Chivasa Vijay Chaikam Juan Burgueño Prasanna Boddupalli (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PRODUCT DEVELOPMENT TESTING DATA MAIZE