A disease predictive model based on epidemiological factors for the management of bacterial leaf blight of rice

Abstract Rice is a widely consumed staple food for a large part of the worlds human population. Approximately 90% of the worlds rice is grown in Asian continent and constitutes a staple food for 2.7 billion people worldwide. Bacterial leaf blight (BLB) caused by Xanthomonas oryzae pv. oryzae is one of the devastating diseases of rice. A field experiment was conducted during the year 2016 and 2017 to investigate the influence of different meteorological parameters on BLB development as well as the computation of a predictive model to forecast the disease well ahead of its appearance in the field. The seasonal dataset of disease incidence and environmental factors was used to assess five rice varieties/ cultivars (Basmati-2000, KSK-434, KSK-133, Super Basmati, and IRRI-9). The accumulated effect of two year environmental data; maximum and minimum temperature, relative humidity, wind speed, and rainfall, was studied and correlated with disease incidence. Average temperature (maximum & minimum) showed a negative significant correlation with BLB disease and all other variables; relative humidity, rainfall, and wind speed had a positive correlation with BLB disease development on individual varieties. Stepwise regression analysis was performed to indicate potentially useful predictor variables and to rule out incompetent parameters. Environmental data from the growing seasons of July to October 2016 and 2017 revealed that, with the exception of the lowest temperature, all environmental factors contributed to disease development throughout the cropping season. A disease prediction multiple regression model was developed based on two-year data (Y = 214.3-3.691 Max T-0.508 Min T + 0.767 RH + 2.521 RF + 5.740 WS), which explained 95% variability. This disease prediction model will not only help farmers in early detection and timely management of bacterial leaf blight disease of rice but may also help reduce input costs and improve product quality and quantity. The model will be both farmer and environmentally friendly.

Resumo O arroz é um alimento básico amplamente consumido por grande parte da população humana mundial. Aproximadamente 90% do arroz do mundo é cultivado no continente asiático e constitui um alimento básico para 2,7 bilhões de pessoas em todo o mundo. O crestamento bacteriano das folhas (BLB) causado por Xanthomonas oryzae pv. oryzae é uma das doenças devastadoras do arroz. Um experimento de campo foi realizado durante os anos de 2016 e 2017 para investigar a influência de diferentes parâmetros meteorológicos no desenvolvimento do BLB, bem como o cálculo de um modelo preditivo para prever a doença bem antes de seu aparecimento em campo. O conjunto de dados sazonais de incidência de doenças e fatores ambientais foi usado para avaliar cinco variedades/cultivares de arroz (Basmati-2000, KSK-434, KSK-133, Super Basmati e IRRI-9). O efeito acumulado de dados ambientais de dois anos; temperatura máxima e mínima, umidade relativa do ar, velocidade do vento e precipitação pluviométrica foram estudados e correlacionados com a incidência da doença. A temperatura média (máxima e mínima) apresentou correlação significativa negativa com a doença BLB e todas as outras variáveis; umidade relativa, precipitação e velocidade do vento tiveram uma correlação positiva com o desenvolvimento da doença BLB em variedades individuais. A análise de regressão stepwise foi realizada para indicar variáveis preditoras potencialmente úteis e para descartar parâmetros incompetentes. Os dados ambientais das safras de julho a outubro de 2016 e 2017 revelaram que, com exceção da temperatura mais baixa, todos os fatores ambientais contribuíram para o desenvolvimento da doença ao longo da safra. Um modelo de regressão múltipla de previsão de doença foi desenvolvido com base em dados de dois anos (Y = 214,3-3,691 Max T-0,508 Min T + 0,767 RH + 2,521 RF + 5,740 WS), que explicou 95% de variabilidade. Este modelo de previsão de doenças não só ajudará os agricultores na detecção precoce e gestão atempada da doença bacteriana das folhas do arroz, mas também pode ajudar a reduzir os custos de insumos e melhorar a qualidade e a quantidade do produto. O modelo será agricultor e ambientalmente amigável.

A disease predictive model based on epidemiological factors for the management of bacterial leaf blight of rice / Um modelo preditivo de doenças baseado em fatores epidemiológicos para o manejo da queima bacteriana das folhas do arroz

Rice is a widely consumed staple food for a large part of the world's human population. Approximately 90% of the world's rice is grown in Asian continent and constitutes a staple food for 2.7 billion people worldwide. Bacterial leaf blight (BLB) caused by Xanthomonas oryzae pv. oryzae is one of the devastating diseases of rice. A field experiment was conducted during the year 2016 and 2017 to investigate the influence of different meteorological parameters on BLB development as well as the computation of a predictive model to forecast the disease well ahead of its appearance in the field. The seasonal dataset of disease incidence and environmental factors was used to assess five rice varieties/ cultivars (Basmati-2000, KSK-434, KSK-133, Super Basmati, and IRRI-9). The accumulated effect of two year environmental data; maximum and minimum temperature, relative humidity, wind speed, and rainfall, was studied and correlated with disease incidence. Average temperature (maximum & minimum) showed a negative significant correlation with BLB disease and all other variables; relative humidity, rainfall, and wind speed had a positive correlation with BLB disease development on individual varieties. Stepwise regression analysis was performed to indicate potentially useful predictor variables and to rule out incompetent parameters. Environmental data from the growing seasons of July to October 2016 and 2017 revealed that, with the exception of the lowest temperature, all environmental factors contributed to disease development throughout the cropping season. A disease prediction multiple regression model was developed based on two-year data (Y = 214.3-3.691 Max T-0.508 Min T + 0.767 RH + 2.521 RF + 5.740 WS), which explained 95% variability. This disease prediction model will not only help farmers in early detection and timely management of bacterial leaf blight disease of rice but may also help reduce input costs and improve product quality and quantity. The model will be both farmer and environmentally friendly.

O arroz é um alimento básico amplamente consumido por grande parte da população humana mundial. Aproximadamente 90% do arroz do mundo é cultivado no continente asiático e constitui um alimento básico para 2,7 bilhões de pessoas em todo o mundo. O crestamento bacteriano das folhas (BLB) causado por Xanthomonas oryzae pv. oryzae é uma das doenças devastadoras do arroz. Um experimento de campo foi realizado durante os anos de 2016 e 2017 para investigar a influência de diferentes parâmetros meteorológicos no desenvolvimento do BLB, bem como o cálculo de um modelo preditivo para prever a doença bem antes de seu aparecimento em campo. O conjunto de dados sazonais de incidência de doenças e fatores ambientais foi usado para avaliar cinco variedades/cultivares de arroz (Basmati-2000, KSK-434, KSK-133, Super Basmati e IRRI-9). O efeito acumulado de dados ambientais de dois anos; temperatura máxima e mínima, umidade relativa do ar, velocidade do vento e precipitação pluviométrica foram estudados e correlacionados com a incidência da doença. A temperatura média (máxima e mínima) apresentou correlação significativa negativa com a doença BLB e todas as outras variáveis; umidade relativa, precipitação e velocidade do vento tiveram uma correlação positiva com o desenvolvimento da doença BLB em variedades individuais. A análise de regressão stepwise foi realizada para indicar variáveis preditoras potencialmente úteis e para descartar parâmetros incompetentes. Os dados ambientais das safras de julho a outubro de 2016 e 2017 revelaram que, com exceção da temperatura mais baixa, todos os fatores ambientais contribuíram para o desenvolvimento da doença ao longo da safra. Um modelo de regressão múltipla de previsão de doença foi desenvolvido com base em dados de dois anos (Y = 214,3-3,691 Max T-0,508 Min T + 0,767 RH + 2,521 RF + 5,740 WS), que explicou 95% de variabilidade. Este modelo de previsão de doenças não só ajudará os agricultores na detecção precoce e gestão atempada da doença bacteriana das folhas do arroz, mas também pode ajudar a reduzir os custos de insumos e melhorar a qualidade e a quantidade do produto. O modelo será agricultor e ambientalmente amigável.

Rendimiento en los juegos panamericanos de Santiago 2023: predicción mediante método de suavización exponencial simple / Performance at the Santiago 2023 pan american games: prediction using a simple exponential smoothing method / Desempenho nos jogos pan-americanos de Santiago 2023: predição usando o método de suavização exponencial simples

El objetivo del presente trabajo es analizar el desempeño deportivo de la delegación chilena en los Juegos Panamericanos celebrados entre los años 1951 y 2023, haciendo uso de datos retrospectivos y proyectivos a través de series temporales de tiempo. Para esto se empleó un diseño cuantitativo, no experimental y longitudinal de tendencias y un método de suavización exponencial simple, que utiliza promedios históricos y que permite realizar una predicción o comportamiento futuro basado en una media ponderada de los valores actuales y de los pasados. A partir de los resultados obtenidos, fue posible concluir que, en las últimas décadas, la ubicación de Chile en el ranking de los Juegos Panamericanos se ha estabilizado en torno a un onceavo lugar, posición pronosticada para Santiago 2023. Manteniéndose condiciones similares, el desempeño deportivo general y específico no tendría un quiebre exponencial de la tendencia y los resultados no resultan favorables, específicamente en lo que respecta a la obtención de medallas de oro y la posición general de la delegación.

The objective of this paper is to analyze the sports performance of the Chilean delegation in the Pan American Games held between 1951 and 2023, using retrospective and projective data through time series. For this purpose, a quantitative, non-experimental and longitudinal design of trends and a simple exponential smoothing method was used, which uses historical averages and allows a prediction or future behavior based on a weighted average of current and past values. From the results obtained, it was possible to conclude that, in recent decades, Chile's position in the Pan American Games ranking has stabilized around eleventh place, a position predicted for Santiago 2023. Maintaining similar conditions, the general and specific sporting performance would not have an exponential break in the trend and the results are not favorable, specifically in terms of obtaining gold medals and the overall position of the delegation.

O objetivo deste artigo é analisar o desempenho esportivo da delegação chilena nos Jogos Pan-Americanos realizados entre 1951 e 2023, usando dados retrospectivos e projetivos por meio de séries temporais. Para isso, foi utilizado um desenho quantitativo, não experimental e longitudinal de tendências e um método de suavização exponencial simples, que utiliza médias históricas e permite uma previsão do comportamento futuro com base em uma média ponderada dos valores atuais e passados. Com base nos resultados obtidos, foi possível concluir que, nas últimas décadas, a posição do Chile no ranking dos Jogos Pan-Americanos se estabilizou em torno do 11º lugar, posição prevista para Santiago 2023. Mantendo-se condições semelhantes, o desempenho esportivo geral e específico não teria uma quebra exponencial na tendência e os resultados não são favoráveis, especificamente em termos de conquista de medalhas de ouro e posição geral da delegação.

Prediction of Preterm Delivery Using Serum Ischemia Modified Albumin, Biglycan, and Decorin Levels in Women with Threatened Preterm Labor / Previsão de parto prematuro usando albumina modificada por isquemia sérica, biglicano e níveis de decorina em mulheres com ameaça de trabalho de parto prematuro

Abstract Objective The serum ischemia modified albumin (IMA), biglycan, and decorin levels of pregnant women who were hospitalized for threatened preterm labor were measured. Methods Fifty-one consecutive pregnant women with a single pregnancy between the 24th and 36th weeks with a diagnosis of threatened preterm labor were included in the present prospective cohort study. Results As a result of multivariate logistic regression analysis for predicting preterm delivery within 24 hours, 48 hours, 7 days, 14 days, ≤ 35 gestational weeks, and ≤ 37 gestational weeks after admission, area under the curve (AUC) (95% confidence interval [CI[) values were 0.95 (0.89-1.00), 0.93 (0.86-0.99), 0.91 (0.83-0.98), 0.92 (0.85-0.99), 0.82 (0.69-0.96), and 0.89 (0.80-0.98), respectively. In the present study, IMA and biglycan levels were found to be higher and decorin levels lower in women admitted to the hospital with threatened preterm labor and who gave preterm birth within 48 hours compared with those who gave birth after 48 hours. Conclusion In pregnant women admitted to the hospital with threatened preterm labor, the prediction preterm delivery of the combined model created by adding IMA, decorin, and biglycan in addition to the TVS CL measurement was higher than the TVS CL measurement alone. Clinical trial registration The present trial was registered at ClinicalTrials.gov, number NCT04451928.

Resumo Objetivo Medir os níveis séricos de albumina modificada por isquemia (IMA), biglicano e decorina de gestantes hospitalizadas por ameaça de parto prematuro. Métodos Cinquenta e uma mulheres grávidas consecutivas com uma única gravidez entre a 24ᵃ e a 36ᵃ semanas com diagnóstico de ameaça de trabalho de parto prematuro foram incluídas no presente estudo de corte prospectivo. Resultados Como resultado da análise de regressão logística multivariada para prever parto prematuro dentro de 24 horas, 48 horas, 7 dias, 14 dias, ≤ 35 semanas gestacionais e ≤ 37 semanas gestacionais após a admissão, área sob a curva (AUC) (95% de confiança os valores de intervalo [CI[) foram 0,95 (0,89-1,00), 0,93 (0,86-0,99), 0,91 (0,83-0,98), 0,92 (0,85-0,99), 0,82 (0,69-0,96) e 0,89 (0,80-0,98), respectivamente. No presente estudo, os níveis de IMA e biglican foram maiores e os níveis de decorin menores em mulheres admitidas no hospital com ameaça de trabalho de parto prematuro e que tiveram parto prematuro em 48 horas em comparação com aquelas que deram à luz após 48 horas. Conclusão Em gestantes admitidas no hospital com ameaça de trabalho de parto prematuro, a predição de parto prematuro do modelo combinado criado pela adição de IMA, decorin e biglican, além da medição do TVS CL, foi maior do que a medição do TVS CL isoladamente. Registro do ensaio clínico O presente ensaio foi registrado em ClinicalTrials.gov, número NCT04451928.

Biomarcadores genéticos en sangre, una nueva herramienta para el diagnóstico, pronóstico y supervivencia en pacientes con gliomas de alto grado / Genetic biomarkers in blood, a new tool for diagnosis, prognosis, and survival in patients with high-grade gliomas / Biomarcadores genéticos no sangue, uma nova ferramenta para diagnóstico, prognóstico e sobrevida em pacientes com gliomas de alto grau

Durante mucho tiempo, la clasificación de los tumores del sistema nervioso central (SNC) se ha basado en hallazgos histológicos respaldados por pruebas complementarias, como la inmunohistoquímica, establecidas en tejidos. La quinta edición de la clasificación de tumores del SNC de la Organización Mundial de la Salud (OMS), publicada en 2021 (SNC-5) incorpora numerosos marcadores moleculares con utilidad clínico-patológica que son importantes para una clasificación más precisa de las neoplasias del SNC. Ello permiten ayudar a definir los gliomas difusos del adulto, oligodendroglioma mutado para el gen de la IDH (isocitrato deshidrogenasa láctica), con codeleción 1p/19q grados 2 a 3, astrocitoma mutado para IDH sin codeleción 1p/19q, grados 2 a 4 y glioblastoma (GBM) silvestre para IDH. La mediana de sobrevida en los pacientes con GBM es de solo 14.6 meses, debido a la resistencia al protocolo de terapia más utilizado en el mundo, el cual involucra cirugía, radioterapia y quimioterapia con temozolamida (TMZ), un potente alquilante genotóxico. Los criterios de selección del tratamiento y la estimación del pronóstico en pacientes con esta enfermedad son clínico-patológicos. En los últimos años se reportaron numerosas alteraciones moleculares que amplían la comprensión de la biología de estos tumores, pero solo unas pocas influyen como biomarcadores en la toma de decisiones clínicas y del tratamiento. En este artículo se revisan las alteraciones moleculares reportadas para gliomas de alto grado en sangre periférica, también se resalta la importancia de estandarizar nuevos biomarcadores junto a los hallazgos histológicos para mejorar el conocimiento de estos tumores.

For a long time, the classification of central nervous system (CNS) tumors has been based on histological findings supported by complementary tests, such as immunohistochemistry, established in tissues. The fifth edition of the World Health Organization (WHO) Classification of Tumors of the Central Nervous System, published in 2021 (CNS-5), incorporates numerous molecular markers with clinical-pathological utility that are important for a more accurate classification of CNS neoplasms. These markers help to define adult diffuse gliomas, including IDH-mutant oligodendroglioma with 1p/19q codeletion (grades 2-3), IDH-mutant astrocytoma without 1p/19q codeletion (grades 2-4), and wild-type IDH glioblastoma (GBM). The median survival in patients with GBM is only 14.6 months, primarily due to resistance to the most widely used treatment protocol worldwide, which involves surgery, radiotherapy, and chemotherapy with temozolomide (TMZ), a potent genotoxic alkylating agent. The selection criteria for treatment and the estimation of prognosis in patients with this disease are predominantly based on clinical and pathological factors. In recent years, numerous molecular alterations have been reported, expanding our understanding on the biology of these tumors. However, only a few of these molecular alterations serve as biomarkers that influence clinical decision-making and treatment strategies. This article reviews the molecular alterations reported in peripheral blood for high-grade gliomas and emphasizes the importance of standardizing new biomarkers alongside histological findings to enhance our knowledge of these tumors.

Por muito tempo, a classificação dos tumores do sistema nervoso central (SNC) baseou-se em achados histológicos respaldados por exames complementares, como a imuno-histoquímica, estabelecidos nos tecidos. A quinta edição da classificação de tumores do SNC da Organização Mundial da Saúde (OMS), publicada em 2021 (CNS-5), incorpora inúmeros marcadores moleculares com utilidade clinicopatológica importantes para uma classificação mais precisa das neoplasias do SNC. Isso permite definir gliomas difusos adultos, oligodendroglioma mutado para o gene IDH (lactic isocitrato desidrogenase), com codeleção 1p/19q graus 2 a 3, astrocitoma mutado para IDH sem codeleção 1p/19q, graus 2 a 4 e wild- tipo glioblastoma (GBM) para IDH. A sobrevida mediana em pacientes com GBM é de apenas 14,6 meses, devido à resistência ao protocolo terapêutico mais utilizado no mundo, que envolve cirurgia, radioterapia e quimioterapia com temozolamida (TMZ), um potente alquilador genotóxico . Os critérios de seleção para o tratamento e estimativa do prognóstico em pacientes com essa doença são clínico-patológicos. Nos últimos anos, foram relatadas inúmeras alterações moleculares que ampliam o entendimento da biologia desses tumores, mas apenas algumas influenciam na decisão clínica e terapêutica como biomarcadores. Este artigo revisa as alterações moleculares relatadas para gliomas de alto grau no sangue periférico, destacando também a importância da padronização de novos biomarcadores juntamente com os achados histológicos para melhorar o conhecimento desses tumores

Scientific writing with artificial intelligence: key considerations and alerts / Escrita científica com inteligência artificial: principais considerações e alertas

A integração de geradores de texto de inteligência artificial (IA) em relatórios científicos exige uma avaliação cuidadosa de considerações éticas específicas. Embora essas tecnologias de IA ofereçam suporte à geração de texto, abordar as implicações éticas é fundamental. Este editorial destaca a necessidade de uma abordagem ponderada e responsável, enfatizando o estabelecimento de diretrizes e melhores práticas por parte de pesquisadores e comunidades científicas. Esforços colaborativos entre desenvolvedores de IA, pesquisadores e comitês éticos podem garantir a integração perfeita das tecnologias de IA, ao mesmo tempo em que mantêm a integridade, qualidade e padrões éticos da divulgação científica. Este texto oferece um resumo abrangente considerações-chave ao se utilizar geradores de texto de inteligência artificial em relatórios científicos (AU)

The integration of artificial intelligence (AI) text generators in scientific reports demands careful evaluation of specific ethical considerations. While these AI technologies offer text generation support, addressing the ethical implications is vital. This editorial highlights the need for a thoughtful and responsible approach, emphasizing the establishment of guidelines and best practices by researchers and scientific communities. Collaborative efforts between AI developers, researchers, and ethical committees can ensure the seamless integration of AI technologies while upholding the integrity, quality, and ethical standards of scientific reporting. This text comprehensively summarizes the key considerations to be followed when utilizing artificial intelligence text generators in scientific reports.(AU)

Price trends of Agave Mezcalero in Mexico using multiple linear regression models / Estimativa de tendências de preços de Agave Mezcalero no México usando modelos de regressão linear múltipla

ABSTRACT: This study developed a multiple linear regression model to estimate the Average rural prices (ARP) in Mexico with information taken from the period 1999-2018. The variables used to generate this model were the supply and demand as represented by planted area, yield, exports and the ARP of Agave Tequilero and Mezcalero. The analysis was carried out through the multiple linear regression model (MLRM) with the least squares method and using the statistical package R. The following variables were identified as having a significant influence on the determination of the ARP: the yield of Agave Mezcalero (YAM), the ARP of Agave Tequilero and the new planted area of Agave Tequilero (NPAATt-6) with an adjustment of 6 periods. Overall, three models were generated: model 2 was considered the most appropriate because it allows carrying out future forecasts with the new planted area with Agave Tequilero with 2 independent variables. YAM and NPAATt-6 were useful in predicting 65.5% of the annual variations in the ARP and helped recognize the negative trend of the Agave price from 2020 to 2024. Therefore, the use of the MLRM to estimate the Agave ARP can be a useful tool in predicting the performance of this crop.

RESUMO: O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de regressão linear múltipla para estimar o Preços médios rurais (PRM) no México com informações retiradas do período 1999-2018. As variáveis ​​utilizadas para gerar este modelo foram a oferta e a demanda representadas pela área plantada, produtividade, exportações e o PRM da Agave Tequilero e Mezcalero. A análise foi realizada através do modelo de regressão linear múltipla (MRLM) com o método dos mínimos quadrados e utilizando o pacote estatístico R. As seguintes variáveis ​​foram identificadas como tendo influência significativa na determinação do PRM: o rendimento da Agave Mezcalero (RAM), o PMR da Agave Tequilero e a nova área plantada da Agave Tequilero (NPAATt-6) com um ajuste de 6 períodos. Ao todo, foram gerados três modelos: o modelo 2 foi considerado o mais adequado porque permite fazer previsões futuras com a nova área plantada com Agave Tequilero com dois variáveis ​​independentes. RAM e NPAATt-6 foram úteis na previsão de 65,5% das variações anuais no ARP e ajudaram a reconhecer a tendência negativa do preço da Agave de 2020 a 2024. Portanto, o uso do MRLM para estimar o PMR da Agave pode ser uma ferramenta útil na previsão do desempenho desta cultura.

Estimating Chicken Meat Productions of Leader Countries for 2019-2025 Years / Estimando a produção de carne de frango em países líderes para os anos 2019-2025

ABSTRACT: The study predicted chicken meat production in 2019-2025 period for the leading chicken-producing countries with the help of the 1961-2018 Food and Agriculture Organization (FAO) data since chicken meat consumption is so high worldwide. The USA ranks the first place while Brazil and China take second and third places, respectively. The analysis of the pioneer chicken meat-producing countries indicates that while the portion of the USA in world production decreases, the share, particularly Brazil and China, will approach that of the USA. World chicken meat production, which was 7.56 million tons in 1961, will increase to 139.19 million tons in 2025, and this production per capita is predicted to increase to 17.0 kg in 2025 from 2.4, 5.35, 9.80, and 15.0 kg in 1961, 1981, 2001, and 2018, respectively. Indonesia, Russia, Brazil, Japan, and India will run the highest increases in production. However, the share of countries in chicken meat production will decrease from 61% to 60% in 2019-2025 compared to the 2012-2018 periods. This condition showed that apart from some leading countries, the production will keep a rapid increase in production. The increase in chicken meat production and chicken meat import worldwide will improve human nutrition, especially in developing and underdeveloped countries. Countries that run cost advantages and high-quality life standards in line with technological innovations produce processed chicken products, strengthen animal health, hygiene, and transportation standards, and attach importance to advertising activities that increase consumer demand will be more advantageous in this market.

RESUMO: O estudo visa prever a produção de carne de frango no período de 2019-2025 para os principais países produtores de frango com a ajuda dos dados da Organização para Agricultura e Alimentação (FAO) de 1961-2018, uma vez que o consumo de carne de frango é tão alto emtodo o mundo. Os EUA ocupam o primeiro lugar, enquanto o Brasil e a China ficam com o segundo e o terceiro lugares, respectivamente. A análise dos países pioneiros na produção de carne de frango indica que enquanto a participação dos EUA na produção mundial diminui a participação, principalmente do Brasil e da China, se aproximará da dos EUA. A produção mundial de carne de frango, que era de 7,56 milhões de tonelada sem 1961, aumentará para 139,19 milhões de tonelada sem 2025, e esta produção per capita deve aumentar para 17,0 kg em 2025 de 2,4, 5,35, 9,80 e 15,0 kg em 1961, 1981, 2001 e 2018, respectivamente. Indonésia, Rússia, Brasil, Japão e Índia terão os maiores aumentos de produção. No entanto, a participação dos países na produção de carne de frango cairá de 61% para 60% em 2019-2025 em relação ao período de 2012-2018. Essa condição mostra que, além de alguns países líderes, a produção manterá um rápido aumento da produção. O aumento na produção e importação de carne de frango em todo o mundo melhorará a nutrição humana, especialmente nos países em desenvolvimento e subdesenvolvidos. Os países que possuem vantagens de custo e padrões de vida de alta qualidade alinhados às inovações tecnológicas produzem produtos processados de frango, fortalecemos padrões de saúde, higiene e transporte animal e atribuem importância a atividades de publicidade que aumentem a demanda do consumidor serão mais vantajosas neste mercado.

Estimating Chicken Meat Productions of Leader Countries for 2019-2025 Years / Estimando a produção de carne de frango em países líderes para os anos 2019-2025

The study predicted chicken meat production in 2019-2025 period for the leading chicken-producing countries with the help of the 1961-2018 Food and Agriculture Organization (FAO) data since chicken meat consumption is so high worldwide. The USA ranks the first place while Brazil and China take second and third places, respectively. The analysis of the pioneer chicken meat-producing countries indicates that while the portion of the USA in world production decreases, the share, particularly Brazil and China, will approach that of the USA. World chicken meat production, which was 7.56 million tons in 1961, will increase to 139.19 million tons in 2025, and this production per capita is predicted to increase to 17.0 kg in 2025 from 2.4, 5.35, 9.80, and 15.0 kg in 1961, 1981, 2001, and 2018, respectively. Indonesia, Russia, Brazil, Japan, and India will run the highest increases in production. However, the share of countries in chicken meat production will decrease from 61% to 60% in 2019-2025 compared to the 2012-2018 periods. This condition showed that apart from some leading countries, the production will keep a rapid increase in production. The increase in chicken meat production and chicken meat import worldwide will improve human nutrition, especially in developing and underdeveloped countries. Countries that run cost advantages and high-quality life standards in line with technological innovations produce processed chicken products, strengthen animal health, hygiene, and transportation standards, and attach importance to advertising activities that increase consumer demand will be more advantageous in this market.

O estudo visa prever a produção de carne de frango no período de 2019-2025 para os principais países produtores de frango com a ajuda dos dados da Organização para Agricultura e Alimentação (FAO) de 1961-2018, uma vez que o consumo de carne de frango é tão alto emtodo o mundo. Os EUA ocupam o primeiro lugar, enquanto o Brasil e a China ficam com o segundo e o terceiro lugares, respectivamente. A análise dos países pioneiros na produção de carne de frango indica que enquanto a participação dos EUA na produção mundial diminui a participação, principalmente do Brasil e da China, se aproximará da dos EUA. A produção mundial de carne de frango, que era de 7,56 milhões de tonelada sem 1961, aumentará para 139,19 milhões de tonelada sem 2025, e esta produção per capita deve aumentar para 17,0 kg em 2025 de 2,4, 5,35, 9,80 e 15,0 kg em 1961, 1981, 2001 e 2018, respectivamente. Indonésia, Rússia, Brasil, Japão e Índia terão os maiores aumentos de produção. No entanto, a participação dos países na produção de carne de frango cairá de 61% para 60% em 2019-2025 em relação ao período de 2012-2018. Essa condição mostra que, além de alguns países líderes, a produção manterá um rápido aumento da produção. O aumento na produção e importação de carne de frango em todo o mundo melhorará a nutrição humana, especialmente nos países em desenvolvimento e subdesenvolvidos. Os países que possuem vantagens de custo e padrões de vida de alta qualidade alinhados às inovações tecnológicas produzem produtos processados de frango, fortalecemos padrões de saúde, higiene e transporte animal e atribuem importância a atividades de publicidade que aumentem a demanda do consumidor serão mais vantajosas neste mercado.

Price trends of Agave Mezcalero in Mexico using multiple linear regression models / Estimativa de tendências de preços de Agave Mezcalero no México usando modelos de regressão linear múltipla

This study developed a multiple linear regression model to estimate the Average rural prices (ARP) in Mexico with information taken from the period 1999-2018. The variables used to generate this model were the supply and demand as represented by planted area, yield, exports and the ARP of Agave Tequilero and Mezcalero. The analysis was carried out through the multiple linear regression model (MLRM) with the least squares method and using the statistical package R. The following variables were identified as having a significant influence on the determination of the ARP: the yield of Agave Mezcalero (YAM), the ARP of Agave Tequilero and the new planted area of Agave Tequilero (NPAATt-6) with an adjustment of 6 periods. Overall, three models were generated: model 2 was considered the most appropriate because it allows carrying out future forecasts with the new planted area with Agave Tequilero with 2 independent variables. YAM and NPAATt-6 were useful in predicting 65.5% of the annual variations in the ARP and helped recognize the negative trend of the Agave price from 2020 to 2024. Therefore, the use of the MLRM to estimate the Agave ARP can be a useful tool in predicting the performance of this crop.

O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de regressão linear múltipla para estimar o Preços médios rurais (PRM) no México com informações retiradas do período 1999-2018. As variáveis ​​utilizadas para gerar este modelo foram a oferta e a demanda representadas pela área plantada, produtividade, exportações e o PRM da Agave Tequilero e Mezcalero. A análise foi realizada através do modelo de regressão linear múltipla (MRLM) com o método dos mínimos quadrados e utilizando o pacote estatístico R. As seguintes variáveis ​​foram identificadas como tendo influência significativa na determinação do PRM: o rendimento da Agave Mezcalero (RAM), o PMR da Agave Tequilero e a nova área plantada da Agave Tequilero (NPAATt-6) com um ajuste de 6 períodos. Ao todo, foram gerados três modelos: o modelo 2 foi considerado o mais adequado porque permite fazer previsões futuras com a nova área plantada com Agave Tequilero com dois variáveis ​​independentes. RAM e NPAATt-6 foram úteis na previsão de 65,5% das variações anuais no ARP e ajudaram a reconhecer a tendência negativa do preço da Agave de 2020 a 2024. Portanto, o uso do MRLM para estimar o PMR da Agave pode ser uma ferramenta útil na previsão do desempenho desta cultura.

Multidimensional scaling analysis for investigating relations between milk yield and fertility parameters / [Análise multidimensional de escala para investigar as relações entre o rendimento do leite e os parâmetros de fertilidade]

Milk yield and fertility traits in dairy cattle and their relationship with the influencing factors were investigated using multidimensional scaling analysis (MDS) in this study. The study focused on the relationship between lactation length, 305-day milk yield, actual milk yield and peak remaining days from milk yield characteristics, and service period, dry period, insemination per conception and calving interval from fertility traits, as well as the influencing factors such as calving age, lactation number, birth season, and birth year. When the MDS results were examined, it was discovered that all the traits had close Euclidean distances from each other, save for the birth season and birth year. As a result of MDS analysis, R2 and Stress Coefficient were calculated as 88.4% and 0.099, respectively. Consequently, the selection direction was tried to be identified by determining the milk yield and fertility traits and the relationship between these traits and the influencing factors through the MDS analysis and it was concluded that the MDS method could be employed in this field.

As características de produção de leite e fertilidade do gado leiteiro e sua relação com os fatores de influência foram investigadas utilizando a análise de escala multidimensional (MDS) neste estudo. O estudo concentrou-se na relação entre o tempo de lactação, produção de leite de 305 dias, produção real de leite e pico de dias restantes das características de produção de leite, e período de serviço, período seco, inseminação por concepção e intervalo de partos dos traços de fertilidade, bem como os fatores influenciadores como idade de parição, número de lactação, época de nascimento e ano de nascimento. Quando os resultados do MDS foram examinados, descobriu-se que todos os traços tinham distâncias Euclidianas próximas umas das outras, exceto para a época de nascimento e ano de nascimento. Como resultado da análise do MDS, o R2 e o Coeficiente de Estresse foram calculados como 88,4% e 0,099, respectivamente. Consequentemente, tentou-se identificar a direção da seleção determinando os traços de produção e fertilidade do leite e a relação entre estes traços e os fatores de influência através da análise MDS e concluiu-se que o método MDS poderia ser empregado neste campo.

Evaluation of automated monitoring calving prediction in dairy buffaloes a new tool for calving management / Avaliação do monitoramento automatizado da previsão de parto em búfalos leiteiros: uma nova ferramenta para o gerenciamento de parto

Buffalo is one of the leading milk-producing dairy animals. Its production and reproduction are affected due to some factors including inadequate monitoring around parturition, which cause economic losses like delayed birth process, increased risk of stillbirth, etc. The appropriate calving monitoring is essential for dairy herd management. Therefore, we designed a study its aim was, to predict the calving based on automated machine measured prepartum behaviors in buffaloes. The data were collected from n=40 pregnant buffaloes of 2nd to 5th parity, which was synchronized. The NEDAP neck and leg logger tag was attached to each buffalo at 30 days before calving and automatically collected feeding, rumination, lying, standing, no. of steps, no. of switches from standing to lying (lying bouts) and total motion activity. All behavioral data were reduced to -10 days before the calving date for statistical analysis to use mixed model procedure and ANOVA. Results showed that feeding and rumination time significantly (P<0.05) decreased from -10 to -1 days before calving indicating calving prediction. Moreover, Rumination time was at lowest (P<0.001) value at 2h before the calving such behavioral changes may be useful to predict calving in buffaloes. Similarly, lying bouts and standing time abruptly decreased (P<0.05) from -3 to -1 days before calving, while lying time abruptly increased (P<0.01) from -3 to -1 days before calving (531.57±23.65 to 665.62±18.14, respectively). No. of steps taken and total motion significantly (P<0.05) increased from -10 to -1 days before calving. Feeding time was significantly (P<0.02) lowered in 3rd parity buffaloes compared with 2nd, 4th and 5th parity buffaloes, while standing time of 5th parity buffaloes were lowered (P<0.05) as compared to 2nd to 4th parity buffalos at -1 day of prepartum. However, rumination, lying, no. of steps taken and total motion activity at -1 day of prepartum was independent (P>0.05) of parity in buffaloes. Neural network analysis for combined variables from NEDAP technology at the daily level yielded 100.0% sensitivity and 98% specificity. In conclusion NEDAP technology can be used to measured behavioral changes -10 day before calving as it can serve as a useful guide in the prediction calving date in the buffaloes.(AU)

O búfalo é um dos principais animais produtores de leite. Sua produção e sua reprodução são afetadas por causa de alguns fatores, incluindo o monitoramento inadequado ao redor do parto, que causam perdas econômicas, como atraso no processo de parto, aumento do risco de natimorto, etc. O monitoramento adequado do parto é essencial para o manejo do rebanho leiteiro. Portanto, projetamos um estudo cujo objetivo foi prever o parto com base em comportamentos pré-parto medidos por máquina automatizada em búfalas. Os dados foram coletados de 40 búfalas prenhes de 2ª a 5ª paridade, que foi sincronizada. A etiqueta NEDAP de pescoço e perna foi fixada em cada búfala 30 dias antes do parto e coletava dados, automaticamente, durante a alimentação e a ruminação, em posição deitada e em pé, além do número de passos, número de mudanças de pé para deitado (período deitado) e atividade de movimento total. Todos os dados comportamentais foram reduzidos para -10 dias antes da data do parto para análise estatística usando o procedimento de modelo misto e ANOVA. Os resultados mostraram que o tempo de alimentação e de ruminação diminuiu significativamente (P<0,05) de -10 dias para -1 dia antes do parto, indicando a previsão de parto. Além disso, o tempo de ruminação apresentou seu menor valor (P<0,001) 2 horas antes do parto, e tais mudanças comportamentais podem ser úteis para predizer o parto em búfalas. Da mesma forma, o período deitado e o tempo em pé diminuíram abruptamente (P<0,05) de -3 dias para -1 dia antes do parto, enquanto o tempo deitado aumentou abruptamente (P<0,01) de -3 dias para -1 dia antes do parto (531,57 ± 23,65 para 665,62± 18,14, respectivamente). O número de passos dados e o movimento total aumentaram significativamente (P<0,05) de -10 para -1 dias antes do parto. O tempo de alimentação foi significativamente (P<0,02) reduzido em búfalas de 3ª paridade em comparação com búfalas de 2ª, 4ª e 5ª paridade, enquanto o tempo de espera de búfalas de 5ª paridade foi reduzido (P<0,05) em comparação com búfalas de 2ª a 4ª paridade em -1 dia antes do parto. No entanto, ruminação, posição deitada, número de passos dados e atividade de movimento total em -1 dia antes do parto foram independentes (P>0,05) da paridade em búfalas. A análise de rede neural para variáveis ​​combinadas da tecnologia NEDAP no nível diário produziu 100% de sensibilidade e 98% de especificidade. Em conclusão, a tecnologia NEDAP pode ser usada para medir mudanças comportamentais -10 dias antes do parto, pois pode servir como um guia útil para prever a data do parto em búfalas.(AU)

Developing a hybrid forecasting system for agricultural commodity prices (case study: Thailand rice free on board price) / Desenvolvimento de um sistema de previsão híbrido para preços de commodities agrícolas: estudo de caso para arroz tailandês

Forecast the price of agricultural goods is a beneficial action for farmers, marketing agents, consumers, and policymakers. Today, managing this product security requires price forecasting models that are both efficient and reliable for a country's import and export. In the last few decades, the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model has been widely used in economics time series forecasting. Recently, many of the time series observations presented in economics have been clearly shown to be nonlinear, Machine learning (ML) modelling, conversely, offers a potential price forecasting technique that is more flexible given the limited data available in most countries' economies. In this research, a hybrid price forecasting model has been used, through a novel clustering technique, a new cluster selection algorithm and a multilayer perceptron neural network (MLPNN), which had many advantages and using monthly time series of Thai rice FOB price form November 1987 to October 2017. The empirical results of this study showed that the value of root mean square error (RMSE) equals 14.37 and the Mean absolute percentage error (MAPE) equals 4.09% for the hybrid model. The evaluation results of proposed method and comparison its performance with four benchmark models, by monthly time series of Thailand rice FOB price from November 1987 to October 2017 showed the outperform of proposed method.

Prever o preço dos produtos agrícolas é uma ação benéfica para agricultores, agentes de marketing, consumidores e legisladores. Hoje, o gerenciamento da segurança desse produto requer modelos de previsão de preços eficientes e confiáveis para a importação e exportação de um país. Nas últimas décadas, o modelo Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) tem sido amplamente utilizado na previsão de séries temporais da economia. Recentemente, muitas das observações de séries temporais apresentadas em economia têm se mostrado claramente não lineares. A modelagem de aprendizado de máquina (ML), por outro lado, oferece uma técnica de previsão de preços potencial que é mais flexível, apresentados os dados limitados disponíveis na maioria dos países. Nesta pesquisa, um modelo híbrido de previsão de preços foi usado, por meio de uma nova técnica de agrupamento, um novo algoritmo de seleção de agrupamento e uma rede neural perceptron multicamadas (MLPNN), que teve muitas vantagens, e usando séries temporais mensais de preços FOB do arroz tailandês de novembro 1987 a outubro de 2017. Os resultados empíricos deste estudo mostraram que o valor da raiz do erro quadrático médio (RMSE) é igual a 14,37 e o erro percentual absoluto médio (MAPE) é igual a 4,09% para o modelo híbrido. Os resultados da avaliação do método proposto e a comparação de seu desempenho com quatro modelos de benchmark, por séries temporais mensais de preço FOB do arroz tailandês de novembro de 1987 a outubro de 2017, mostram o desempenho superior do método proposto.

Modelación matemática de los casos autóctonos de Covid-19. Municipio Bayamo. Febrero- Agosto 2021

El municipio Bayamo acumuló, 8162 casos positivos autóctonos de febrero a agosto en el año 2021, es el centro de la epidemia en la provincia de COVID-19 provocada por el SARS -CoV-2 determinado por el test de Proteína C Reactiva, representa el53,2 % del total de los casos en ese periodo en Granma, muy diferente a lo ocurrido en el año 2020 en el cual la provincia acumuló solamente 185personas contagiadas en nueve meses, con una tasa de 22.6 la más baja de Cuba. La provincia Granma acumuló 119 fallecidos en agosto/2021 que representa el 62,9 % de todos los muertos desde que comenzó la pandemia hasta agosto, lo que indica la alta incidencia de la epidemia que hay en estos momentos. Para la modelación matemática y el análisis de los casos positivos autóctonos de todos los ocurridos durante los meses de febrero a agosto en el año 2021 en Bayamo se obtuvieron polinomios de grado tres y cuatro que modelan el comportamiento de la epidemia durante los siete meses analizados, así como el de los fallecidos durante el mes de agosto en Granma con un carácter predictivo mayor al 98 % en todos los modelos.

The Bayamo municipality accumulated 8162 autochthonous positive cases from February to August in 2021, it is the center of the epidemic in the province of COVID-19 caused by SARS-CoV-2 determined by the C-Reactive Protein test, represents the 53.2% of the total cases in that period in Granma, very different from what happened in 2020 in which the province accumulated only 185 infected people in nine months, with a rate of 22.6, the lowest in Cuba. Granma province accumulated 119 deaths in August / 2021, which represents 62.9% of all deaths since the pandemic began until August, which indicates the high incidence of the epidemic that exists at the moment. For the mathematical modeling and analysis of the autochthonous positive cases of all those that occurred during the months of February to August in 2021 in Bayamo, polynomials of degree three and four were obtained that model the behavior of the epidemic during the seven months analyzed. as well as that of the deceased during the month of August in Granma with a predictive character greater than 98% in all models.

O município de Bayamo acumulou 8.162 casos autóctones positivos de fevereiro a agosto de 2021, é o centro da epidemia na província de COVID-19 causada pelo SARS-CoV-2 determinado pelo teste da Proteína C Reativa, representa 53,2% de o total de casos nesse período no Granma, muito diferente do que aconteceu em 2020 em que a província acumulou apenas 185 pessoas infectadas em nove meses, com uma taxa de 22,6, a mais baixa de Cuba. A província do Granma acumulou 119 mortes em agosto / 2021, o que representa 62,9% de todas as mortes desde o início da pandemia até agosto, o que indica a alta incidência da epidemia que existe no momento. Para a modelagem matemática e análise dos casos positivos autóctones de todos os ocorridos durante os meses de fevereiro a agosto de 2021 em Bayamo, foram obtidos polinômios de grau três e quatro que modelam o comportamento da epidemia durante os sete meses analisados. bem como o dos falecidos durante o mês de agosto no Granma com caráter preditivo superior a 98% em todos os modelos.

Investigation of Variables that Determine Levels of Self-Esteem in Central American Schoolchildren: A Binary Logistic Regression Model / Investigación de las variables que determinan los niveles de autoestima en los escolares centroamericanos: Un modelo de regresión logística binaria

Resumen El propósito de esta investigación fue examinar el enlace entre los hábitos de actividad física de los niños centroamericanos, su nivel de autoestima, edad y país de origen. Este fue un estudio correlacional de muestras probabilísticas aleatorias por conglomerados, que evaluó 5291 estudiantes matriculados en cuarto, quinto y sexto grado, de los cuales el 52.3 % corresponde a niñas y el 47.7 % a niños, pertenecientes a 74 escuelas en Guatemala, Honduras, El Salvador, Costa Rica, Nicaragua y Panamá, con una edad media de 10.90 ± 1.13. En todas las naciones, se utilizó el cuestionario LAWSEQ para medir el nivel de autoestima y se aplicó el de actividad física para la niñez (PAQ-C). Un análisis de regresión logística binaria fue ejecutado para estimar si las variables independientes podrían predecir el nivel de autoestima de los infantes. Los resultados mostraron que el 47 % de los estudiantes se percibió con un bajo nivel de actividad física y, con respecto a la autoestima, quienes poseen de 9 a 10 años tuvieron porcentajes más bajos, con 51.6 % y 47.7 %, respectivamente. En cuanto al país de origen, los niños de Costa Rica y Guatemala tienen un mejor nivel de autoestima que aquellos habitantes de El Salvador, Nicaragua, Honduras y Panamá. Además, se determinó que la edad, el nivel de actividad física y el país de origen predecían el 58 % del nivel de autoestima infantil centroamericana. Esto demuestra la importancia de promover la actividad física en dicho sector poblacional, para contribuir al desarrollo de su autoestima.

Abstract This research aimed to examine the relationships between the levels of self-esteem of Central American schoolchildren and their physical activity habits, ages, and countries of origin. This was a correlational study of random cluster probabilistic samples, which evaluated 5,291 students enrolled in fourth, fifth, and sixth grades, 52.3% of whom were girls and 47.7% boys, from 74 schools in Guatemala, Honduras, El Salvador, Costa Rica, Nicaragua, and Panama, with an average age of 10.90 ± 1.13 years. Lawrence's Self-Esteem Questionnaire (LAWSEQ) was used to measure levels of self-esteem, and the physical activity questionnaire for boys and girls (PAQ-C) was applied in all the countries. A binary logistic regression analysis was conducted to estimate the statistical probability that the independent variables (age, level of activity, and country of origin) could predict the level of self-esteem. The results of this investigation showed that 47% of the children under study perceive themselves to have a low level of physical activity and that children from 9 to 10 years had lower percentages of self-esteem with 51.6% and 47.7%, respectively. In terms of country of origin, children from Costa Rica and Guatemala have a better level of self-esteem than those living in El Salvador, Nicaragua, Honduras, and Panama. In addition, it was determined that age, level of physical activity, and country of origin predicted 58% of the level of self-esteem of Central American children. This situation shows the importance of promoting physical activity in childhood to contribute to the development of self-esteem.

Resumo O objetivo desta pesquisa foi examinar a ligação entre os hábitos de atividade física de crianças da América Central, seu nível de autoestima, idade e país de origem. Este foi um estudo correlacional de amostras probabilísticas aleatórias por conglomerados, que avaliou 5.291 estudantes matriculados na quarta, quinta e sexta séries do ensino fundamental, dos quais 52,3% correspondem a meninas e 47,7% a meninos, pertencentes a 74 escolas na Guatemala, Honduras, El Salvador, Costa Rica, Nicarágua e Panamá, com média de idade de 10,90 ± 1,13. Nesses países, o questionário LAWSEQ foi utilizado para medir o nível de autoestima e o questionário de atividade física para a infância (PAQ-C) foi aplicado. Uma análise de regressão logística binária foi realizada para estimar se as variáveis independentes poderiam predizer o nível de autoestima das crianças. Os resultados mostraram que 47% dos estudantes se perceberam com baixo nível de atividade física e, no que se refere à autoestima, aqueles com 9 a 10 anos apresentaram percentuais menores, com 51,6% e 47,7%, respectivamente. Quanto ao país de origem, as crianças da Costa Rica e da Guatemala apresentam um nível de autoestima superior as de El Salvador, Nicarágua, Honduras e Panamá. Além disso, determinou-se que a idade, o nível de atividade física e o país de origem previam os 58% do nível de autoestima da criança centro-americana. Isso mostra a importância da promoção da atividade física nesse setor populacional, de forma a contribuir para o desenvolvimento de sua autoestima.

Econometric ridge regression models of risk-sensitive sunflower yield / Modelos economométricos de regressão de rendimento de girassol sensível ao risco

The article considers econometric ridge regression models of the risk-sensitive sunflower yield on the example of an export-oriented agricultural crop. In particular, we have proved that despite the functional mulcollinearity of the predictors in the sunflower yield model with respect to risk caused by the algorithm peculiarities of the hierarchy analysis methods, the ridge regression procedure makes it possible to obtain its complete specification and provide biased but stable estimates of the forecast parameters in the case of uncertain input variables. It has been substantiated that the rational value of the displacement parameters is expedient to be established using a graphical interpretation of the ridge wake as the border of fast and slow fluctuations in the estimates of the ridge regression coefficients. Econometric models were calculated using SPSS Statistics, Mathcad and FAR-AREA 4.0 software. The empirical basis for forecast calculations was the assessment of trends in sunflower production in all categories of farms in the Rostov region of Russia for the period of 2008-2018. The calculation results of econometric models made it possible to develop three author's scenarios for the sunflower production in the region, namely, inertial, moderate, and optimistic ones that consider the export-oriented strategy of the agro-industrial complex.(AU)

O artigo considera modelos econométricos de regressão de rendimento de girassol sensível ao risco sobre o exemplo de uma cultura agrícola orientada para a exportação. Em particular, provamos que apesar da multicolinearidade funcional dos preditores no modelo de rendimento de girassol com relação ao risco causado pelas peculiaridades dos algoritmos dos métodos de análise hierárquica, o procedimento de regressão de cristas permite obter sua especificação completa e fornecer estimativas tendenciosas, mas estáveis dos parâmetros de previsão no caso de variáveis de entrada incertas. Foi comprovado que o valor racional dos parâmetros de deslocamento é conveniente de ser estabelecido usando uma interpretação gráfica da esteira da crista como fronteira das flutuações rápidas e lentas nas estimativas dos coeficientes de regressão da crista. Os modelos econométricos foram calculados usando o software SPSS Statistics, Mathcad e FAR-AREA 4.0. A base empírica para os cálculos de previsão foi a avaliação das tendências da produção de girassol em todas as categorias de fazendas na região de Rostov na Rússia para o período de 2008-2018. Os resultados dos cálculos dos modelos econométricos permitiram desenvolver três cenários de autor para a produção de girassol na região, a saber, os cenários inercial, moderado e otimista que consideram a estratégia orientada à exportação do complexo agroindustrial.(AU)

Linear modeling analysis using for determining the factors affecting 305-day milk yield / [Análise de modelagem linear usado para determinar os fatores que afetam o rendimento leiteiro de 305 dias]

The purpose of this study was to model the factors affecting the 305-day milk yield of dairy cows by using Automatic Linear Modeling Technique (ALM). The data set of this study consisted of eight different cow breeds grown in eight province of Turkey. Results of ALM showed that the accuracy of the model was 64.2 % means that 64.2% of the variation in the 305-day milk yield could be explained by the constructed model. Created model was consisted of four factors namely the Breed, Lactation Length, Parity, and Province. Therefore, those selected factors were more efficient than the others in predicting the 305-day milk yield.(AU)

O objetivo deste estudo foi modelar os fatores que afetam a produção de leite das vacas leiteiras em 305 dias, utilizando a Técnica de Modelagem Linear Automática (ALM). O conjunto de dados deste estudo consistia em oito raças diferentes de vacas cultivadas em oito províncias da Turquia. Os resultados da ALM mostraram que a precisão do modelo era de 64,2% significa que 64,2% da variação na produção de leite de 305 dias poderia ser explicada pelo modelo construído. O modelo criado consistia de quatro fatores: Raça, Comprimento da Lactação, Paridade e Província. Portanto, esses fatores selecionados foram mais eficientes do que os outros na previsão da produção de leite de 305 dias.(AU)

Artificial intelligence techniques applied to predict teams position of the brazilian football championship / Técnicas de inteligência artificial aplicadas para previsão da posição de times do campeonato brasileiro de futebol

ABSTRACT This study presents a classifier prediction in groups for the Brazilian Football Championship of both A and B leagues, from the results of the first half of each championship. With assertive predictions of the group where a team will end the championship, strategic planning can be performed in the squad, such as new hiring, specific training for athletes, and possible championships that the team will be entitled to participate in according to the group classification. In order to find the predictions, two techniques of artificial intelligence were applied: Multi-Layer Perceptron (MLP), which is a type of artificial neural network, and Support Vector Machine (SVM). Preliminary results show that the proposed methodology is very promising, with more than 40% successful cases with MLP and almost 50% with SVM. Moreover, results indicate that the methodology is able to make a reasonable prediction by missing one group of the true group at the end of the championship. The SVM technique was slightly better than MLP. A post-processing analysis of the SVM results was applied to the 2018 A league data from the Brazilian championship, resulting in 85% success indicator of groups.

RESUMO Este trabalho apresenta uma previsão de classificação em grupos para as equipes do campeonato brasileiro de futebol tanto da série A quanto da série B a partir dos resultados do primeiro turno de cada campeonato. Com previsões assertivas do grupo onde um time irá finalizar o campeonato, pode-se realizar um planejamento estratégico no elenco tal como novas contratações, treinos específicos dos atletas e possíveis campeonatos que o time terá direito de participar de acordo com o grupo em que se classificar. Para encontrar as previsões, aplicou-se as técnicas rede neural artificial Multi Layer Perceptron (MLP) e Support Vector Machine (SVM). Resultados preliminares indicam que a metodologia proposta é bastante promissora, acertando em mais de 40% dos casos com a MLP e quase 50% com o SVM. Além disso, os resultados indicam que a metodologia também é capaz de realizar uma boa previsão errando em um grupo do verdadeiro grupo ao final do campeonato. A técnica SVM se mostrou um pouco superior à MLP. Um pós processamento nos resultados do SVM é aplicado aos dados do ano de 2018 da série A do campeonato brasileiro, resultando em 85% de acertos dos grupos.

Aplicabilidade do exame ultrassonográfico na predição do momento do parto em cadelas: revisão de literatura / Applicability of ultrasound examination in prediction of delivery time in bitches: review

O transcorrer do parto é de grande importância para a preservação da vida materna e dos filhotes em cadelas, destacando-se a distocia como principal causa de mortalidade neonatal. De forma a identificar precocemente indícios de distocia e reduzir complicações, recomenda-se o acompanhamento gestacional e a previsão da data do parto mediante técnicas ultrassonográficas. A avaliação e mensuração das estruturas fetais podem ser realizadas a fim de determinar o estágio e idade gestacional, deduzindo a provável data de parto. A frequência cardíaca fetal (FCF) é fundamental para o acompanhamento da viabilidade fetal e também auxilia na predição do momento do parto quando oscilações na FCF estão presentes. O modo Doppler é relevante na avaliação gestacional, uma vez que permite conhecer as características do fluxo arterial umbilical e avaliar suas alterações durante a gestação, aumentando a precisão de estimativa da data de parto mediante a avaliação do índice de resistividade umbilical. Por isso, o presente trabalho busca revisar e explorar as metodologias ultrassonográficas de análise gestacional, demonstrando que o exame ultrassonográfico pode ser utilizado como ferramenta na determinação precoce e precisa do momento do parto e, dessa forma, possibilita um planejamento mais acurado com o objetivo de aumentar o índice de sucesso nos partos, bem como intervir caso haja necessidade.(AU)

The course of delivery holds great importance on the preservation of maternal and offspring life in female dogs, being dystocia the main cause of neonatal mortality. In order to identify early indicators of dystocia and reduce complications in the partum, gestational follow-up and the prediction of a more precise delivery date are recommended. The evaluation and measurement of fetal structures can be performed to determine the stage and gestational age, and estimate the delivery date. Fetal heart rate (FHR) is fundamental for monitoring fetal viability in dogs, assisting in prediction of the delivery time when oscillations in the FHR are presents. Doppler mode is a relevant tool for the gestational assessment, once it measures the umbilical arterial flow and its alterations during the gestational period, also increasing the accuracy of the birth date by estimating the umbilical resistivity index. Therefore, this article seeks to review and explore ultrasound methods for gestational evaluation, demonstrating that ultrasound examination can be used as a tool for early and precise determination of delivery time and, consequently, allowing planning and prepare to a higher rate of success in deliveries, as well as intervention and assistance when necessary.(AU)

Aplicabilidade do exame ultrassonográfico na predição do momento do parto em cadelas: revisão de literatura / Applicability of ultrasound examination in prediction of delivery time in bitches: review

O transcorrer do parto é de grande importância para a preservação da vida materna e dos filhotes em cadelas, destacando-se a distocia como principal causa de mortalidade neonatal. De forma a identificar precocemente indícios de distocia e reduzir complicações, recomenda-se o acompanhamento gestacional e a previsão da data do parto mediante técnicas ultrassonográficas. A avaliação e mensuração das estruturas fetais podem ser realizadas a fim de determinar o estágio e idade gestacional, deduzindo a provável data de parto. A frequência cardíaca fetal (FCF) é fundamental para o acompanhamento da viabilidade fetal e também auxilia na predição do momento do parto quando oscilações na FCF estão presentes. O modo Doppler é relevante na avaliação gestacional, uma vez que permite conhecer as características do fluxo arterial umbilical e avaliar suas alterações durante a gestação, aumentando a precisão de estimativa da data de parto mediante a avaliação do índice de resistividade umbilical. Por isso, o presente trabalho busca revisar e explorar as metodologias ultrassonográficas de análise gestacional, demonstrando que o exame ultrassonográfico pode ser utilizado como ferramenta na determinação precoce e precisa do momento do parto e, dessa forma, possibilita um planejamento mais acurado com o objetivo de aumentar o índice de sucesso nos partos, bem como intervir caso haja necessidade.

The course of delivery holds great importance on the preservation of maternal and offspring life in female dogs, being dystocia the main cause of neonatal mortality. In order to identify early indicators of dystocia and reduce complications in the partum, gestational follow-up and the prediction of a more precise delivery date are recommended. The evaluation and measurement of fetal structures can be performed to determine the stage and gestational age, and estimate the delivery date. Fetal heart rate (FHR) is fundamental for monitoring fetal viability in dogs, assisting in prediction of the delivery time when oscillations in the FHR are presents. Doppler mode is a relevant tool for the gestational assessment, once it measures the umbilical arterial flow and its alterations during the gestational period, also increasing the accuracy of the birth date by estimating the umbilical resistivity index. Therefore, this article seeks to review and explore ultrasound methods for gestational evaluation, demonstrating that ultrasound examination can be used as a tool for early and precise determination of delivery time and, consequently, allowing planning and prepare to a higher rate of success in deliveries, as well as intervention and assistance when necessary.