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| LEADER |
05816ntm a2200733 a 4500 |
| 001 |
BIBUN029143 |
| 008 |
130911s2013 ag ||||| m||| 00| 0 spa d |
| 100 |
1 |
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|a Zujic, Santiago Marcos
|9 22220
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| 700 |
1 |
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|a Suárez, Juan Carlos
|e tut.
|9 13318
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| 245 |
0 |
0 |
|a Estimación del número y distribución de los ambientes para la evaluación de rendimiento en cultivares de soja
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| 502 |
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|a Trabajo Final.
|c Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados.
|b Especialista de la Universidad de Buenos Aires en Mejoramiento Genético Vegetal.
|g Especialización en Mejoramiento Genético Vegetal.
|d 2013.
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| 260 |
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|c 2013
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| 300 |
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|a 34 p
|b tbls., grafs.
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| 520 |
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|
|a El objetivo más importante de los programas de Mejoramiento Genético Vegetal es optimizar la productividad de los cultivos.. Por otra parte, la cantidad de recursos económicos disponibles para la conducción de estos programas es limitada. . Entonces, se necesita de una estrategia de evaluación que permita seleccionar aquellas líneas experimentales superiores en determinados ambientes con un presupuesto acotado.. Los objetivos de este trabajo fueron [i] Estimar el número de ambientes necesarios para lograr detectar una diferencia mínima significativa [DMS] deseada de 250 kg ha-1, y [ii] Establecer un criterio para seleccionar aquellos ambientes que permitan realizar la evaluación de manera eficiente.. Los datos utilizados en este estudio se obtuvieron de las bases de datos generadas por la compañía Coop. Criadero Santa Rosa y por la 'Red Nacional de Evaluación de Cultivares de Soja' ([ECSO].. Se utilizaron los datos correspondientes al grupo de madurez IV cultivado durante cuatro campañas [2006/07 a 2009/10] en las Subregiones II-4, II-5 y II-6.. El número de ambientes necesarios para detectar la DMS deseada se ubicó entre 5 y 10.. Los resultados del Análisis de Conglomerados no permitieron dividir al mega-ambiente estudiado en subgrupos de ambientes homogéneos, ya que las asociaciones entre estos no fueron consistentes a través de las campañas.. Sin embargo, pequeños grupos de ambientes [formados por 2 o 3 de ellos] tuvieron interacción genotipo × ambiente [IGA] similar a lo largo de las campañas en las que participaron.
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| 650 |
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0 |
|a MEJORA GENETICA
|9 7184
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| 650 |
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0 |
|9 115
|a SOJA
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| 650 |
|
0 |
|a RESISTENCIA GENETICA
|9 15968
|
| 650 |
|
0 |
|a GLYCINE MAX
|9 116
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| 650 |
|
0 |
|9 117
|a FITOMEJORAMIENTO
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| 856 |
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|x 20131001
|f 2013zujicsantiagomarcos
|q application/pdf
|i En internet: http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/especializacion/2013zujicsantiagomarcos.pdf
|u http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/especializacion/2013zujicsantiagomarcos.pdf
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| 901 |
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|a 30360
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| 902 |
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|
|a t
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| 903 |
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|a 20130911
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| 903 |
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|
|a 20130924
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| 903 |
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|
|a 20141008
|
| 904 |
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|
|a OK
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| 904 |
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|
|a N
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| 904 |
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|
|a DO
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| 904 |
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|
|a Greenstone
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| 905 |
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|
|a m
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| 907 |
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|
|a TESIS
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| 908 |
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|a EN LINEA
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| 924 |
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|
|a Estimación del número y distribución de los ambientes para la evaluación de rendimiento en cultivares de soja
|t Estimación del número y distribución de los ambientes para la evaluación de rendimiento en cultivares de soja
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| 928 |
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|
|a Zujic
|b Santiago Marcos
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| 928 |
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|
|a Suárez
|b Juan Carlos
|f tut.
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| 945 |
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|a 2013
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| 950 |
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|
|a es
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| 965 |
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|a MEJORA GENETICA
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| 965 |
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|
|a SOJA
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| 965 |
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|
|a RESISTENCIA GENETICA
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| 965 |
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|a GLYCINE MAX
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| 965 |
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|a FITOMEJORAMIENTO
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| 969 |
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|
|a El objetivo más importante de los programas de Mejoramiento Genético Vegetal es optimizar la productividad de los cultivos.
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| 969 |
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|
|a Por otra parte, la cantidad de recursos económicos disponibles para la conducción de estos programas es limitada.
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| 969 |
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|
|a Entonces, se necesita de una estrategia de evaluación que permita seleccionar aquellas líneas experimentales superiores en determinados ambientes con un presupuesto acotado.
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| 969 |
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|
|a Los objetivos de este trabajo fueron [i] Estimar el número de ambientes necesarios para lograr detectar una diferencia mínima significativa [DMS] deseada de 250 kg ha-1, y [ii] Establecer un criterio para seleccionar aquellos ambientes que permitan realizar la evaluación de manera eficiente.
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| 969 |
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|
|a Los datos utilizados en este estudio se obtuvieron de las bases de datos generadas por la compañía Coop. Criadero Santa Rosa y por la 'Red Nacional de Evaluación de Cultivares de Soja' ([ECSO].
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| 969 |
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|
|a Se utilizaron los datos correspondientes al grupo de madurez IV cultivado durante cuatro campañas [2006/07 a 2009/10] en las Subregiones II-4, II-5 y II-6.
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| 969 |
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|
|a El número de ambientes necesarios para detectar la DMS deseada se ubicó entre 5 y 10.
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| 969 |
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|
|a Los resultados del Análisis de Conglomerados no permitieron dividir al mega-ambiente estudiado en subgrupos de ambientes homogéneos, ya que las asociaciones entre estos no fueron consistentes a través de las campañas.
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| 969 |
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|
|a Sin embargo, pequeños grupos de ambientes [formados por 2 o 3 de ellos] tuvieron interacción genotipo × ambiente [IGA] similar a lo largo de las campañas en las que participaron.
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| 976 |
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|
|a AAG
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| 987 |
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|a AGROVOC
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| 989 |
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|a 20131001
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| 993 |
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|a 2013zujicsantiagomarcos
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| 900 |
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|
|a http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/especializacion/2013zujicsantiagomarcos.pdf
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| 917 |
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|
|a BP
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| 917 |
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|
|a BP
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| 917 |
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|
|a BP
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| 915 |
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|e 34 p
|i tbls., grafs.
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| 955 |
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|
|a Mejoramiento Genético Vegetal
|c Especialización en Mejoramiento Genético Vegetal
|d 2013
|e Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados
|g Especialista de la Universidad de Buenos Aires en Mejoramiento Genético Vegetal
|n Trabajo Final
|s UBA.FA
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| 942 |
0 |
0 |
|c ENLINEA
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| 942 |
0 |
0 |
|c TESIP0D
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| 999 |
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|c 20848
|d 20848
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