Teses e Dissertações
URI permanente desta comunidadehttps://locus.ufv.br/handle/123456789/1
Teses e dissertações defendidas no contexto dos programas de pós graduação da Instituição.
Navegar
59 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Find where they are: predicting suitable areas for the invasive species Erthesina fullo (Hemiptera: Pentatomidae)(Universidade Federal de Viçosa, 2023-02-18) Santos, Renata Cordeiro dos; Picanço, Marcelo Coutinho; http://lattes.cnpq.br/0803880010323134Erthesina fullo (Thunberg) (Hemiptera: Pentatomidae) is an invasive pest from Asia that was recently detected in Europe (2017) and South America (2021). This pest has a high risk of establishment in introduced areas due to polyphagia and adaptation to various temperatures. Yet, there are no data about potentially suitable areas for species occurrence outside its native range despite the recent invasion events. In this study, we presented a model for the potential distribution of E. fullo based on the CLIMEX algorithm. We created the model using global species occurrence (1424 points), three climate scenarios (current, 2030, and 2080), and biological information available. We then estimated the ecoclimate index and weekly growth index to determine the suitability of regions in a general scenario over time. Under the current climate scenario, our model demonstrates that suitable areas for E. fullo comprised America, Africa, Europe, and Oceania. These areas are inside tropical and subtropical climates. However, the suitability was reduced in those climates (-28%) under future climate scenarios, increasing in temperate regions. In addition, the weekly growth index of E. fullo was positively correlated with the photoperiod. Our study can guide future efforts to avoid potential invasion and establishment of E. fullo outside its current range. Keywords: Invasion. Distribution modeling. Yellow-spotted stink bug. Biosecurity. CLIMEX. Climate change.Item Análise espacial da produção de cenoura irrigada correlacionada com atributos do solo e da planta(Universidade Federal de Viçosa, 2023-02-27) Rojas Plazas, Gloria Milena; Oliveira, Rubens Alves de; http://lattes.cnpq.br/6332905586516236A caracterização da variabilidade e dependência espacial dos atributos físico- químicos do solo, atributos da planta e produtividade da cultura de cenoura é essencial para avaliar a resposta da cultura a práticas de manejo a sítio específico, possibilitando melhores resultados no aumento da produtividade e mantendo ou melhorando a qualidade do solo. Objetivou-se nesta pesquisa determinar como a produtividade da cultura de cenoura irrigada é afetada pela variabilidade espacial dos atributos físico-químicos do solo e pelos atributos de produção e crescimento da cultura. O estudo foi desenvolvido na safra 2021 em área de produção comercial, em Campos Altos, MG, Brasil, numa cultura de cenoura irrigada por pivô central. Na área irrigada foram estabelecidos 100 pontos amostrais distribuídos em uma área quadrada de 40.000 m2, posicionados nos centros de quadrículas 20 x 20 m. Em cada ponto, foram avaliadas as seguintes variáveis: produtividade da cenoura; os atributos da planta: massa fresca e seca de raiz, comprimento de raiz, diâmetro de raiz, diâmetro do colo, diâmetro do coração, massa fresca e seca de folha, comprimento da folha, número de folha, razão parte aérea/raiz, índice de área folhar e NDVI; os atributos físicos do solo: densidade do solo, densidade de partícula, porosidade total, resistência a penetração nas camadas 0,00 a 0,10 m; 0,10 a 0,20 m; 0,20 m a 0,30 m e 0,30 m a 0,40 m; umidade volumétrica, conteúdo de umidade gravimétrico em capacidade de campo e ponto de murcha permanente, disponibilidade total de água no solo; os atributos químicos do solo: pH, nitrogênio total, fósforo disponível, potássio disponível, boro disponível, ferro disponível, cálcio trocável, magnésio trocável, acidez potencial, soma de bases, capacidade de troca catiônica efetiva, capacidade de troca catiônica potencial, saturação por bases, fósforo remanescente, condutividade elétrica e o parâmetro externo irrigação. Realizou-se análise estatística e geoestatística para analisar a variabilidade e dependência espacial dos atributos físico-químicos do solo e da planta. Foi possível constatar baixa a média variabilidade na produtividade da cultura e nos atributos da planta. Por outro lado, evidenciou-se que os atributos físico- químicos do solo que apresentaram um coeficiente de variação maior do que 20%, indicando alta heterogeneidade, foram a resistência à penetração nas camadas 0,00m a 0,30m; o fósforo disponível, potássio disponível, magnésio trocável, boro disponível, ferro disponível e a condutividade elétrica. Dentre as variáveis que apresentaram dependência espacial, o menor alcance correspondeu a 40 m para densidade de partícula, sendo este o alcance mínimo recomendado para estudos posteriores em cultura de cenoura irrigada. As variáveis que melhor estimaram a variabilidade espacial da produtividade da cenoura foram os atributos da planta: diâmetro do ombro e diâmetro da ponta da raiz; e os atributos físico-químicos do solo: disponibilidade total de água no solo e capacidade de troca catiônica potencial, mostrando correlação espacial positiva. As variáveis massa de raiz, diâmetro do colo, seguidos do diâmetro do ombro e diâmetro do coração, apresentaram correlação direta com a produtividade da cenoura. Palavras-chave: Agricultura de precisão. Análise de trilha. Daucus carota L. Estatística multivariada. Geoestatística.Item Análise de componentes principais e análise de fatores em acessos de Capsicum annuum L. no estudo de variabilidade genética(Universidade Federal de Viçosa, 2023-08-30) Santos, Raquel Cordeiro; Cecon, Paulo Roberto; http://lattes.cnpq.br/8324411827990437As pimenteiras pertencem a família Solanácea e ao gênero Capsicum, a qual representa grande variabilidade de plantas. As pimentas são consumidas em todo o mundo e em razão de seus diversos usos e demanda de mercado é necessário buscar opções de maior qualidade e produtividade, o que pode ser feito pela escolha de genótipos superiores. O objetivo dessa pesquisa foi estudar a variabilidade genética de acessos de pimenta (C. annuum) por meio de técnicas de análise de componentes principais e análise de fatores. Utilizando o delineamento experimental inteiramente casualizado, com quatro repetições foram analisados nove acessos de Capsicum annuum L., são eles: Pimenta Vulcão, Pimenta Cayene, Pimenta Peter, Pimenta Picante para vaso, Pimenta Jamaica Yellow, Pimenta Doce Italiana, Pimentão Quadrado, Pimentão Cascadura Ikeda e Pimentão Rubi Gigante. As características avaliadas foram: peso total do fruto (PT, g), comprimento do fruto (COM, mm), largura do fruto (LAR, mm), espessura do pericarpo (ESP, mm), número de sementes por fruto (NS), massa da matéria total do fruto fresca (MF, g), Massa da matéria total do fruto maduro seco (MS, g), Teor de sólidos solúveis (BRIX), Teor de Vitamina C (VIT, mg100g −1 ). Foi aplicada a técnica de análise multivariada denominada de componentes principais (ACP), que permitiu reduzir a dimensão da amostra, pela qual foram retidos dois componentes que juntos explicaram mais de 90% da variabilidade contida nos dados. A análise de divergência genética entre os acessos foi realizada por meio da técnica de análise multivariada denominada de análise de fatores (AF), seguido da rotação Varimax, levando a identificação de três grupos geneticamente divergentes o que permite abordagens mais direcionadas para otimizar as características-chave relacionadas ao mercado de pimentas. Palavras-chave: Análise multivariada. Variabilidade genética. Pimenta.Item Improving the accuracy of multivariate models: a study of sample dehydration and data preprocessing optimization(Universidade Federal de Viçosa, 2023-03-09) Cardoso, Wilson Júnior; Teófilo, Reinaldo Francisco; http://lattes.cnpq.br/8139535289390889The aim of this thesis is to study approaches to improve the accuracy of multivariate models. Two approaches were considered, one relating to sample preparation and the other related to data preprocessing. The first chapter aimed to study sample dehydration to improve the prediction of sucrose, glucose, and fructose in sugarcane juice using near-infrared (NIR) spectroscopy and partial least squares (PLS) regression models. Models using the NIR spectra acquired using the liquid (LSJ) and dehydrated sugarcane juice (DSJ) were compared. In addition, the NIR spectra were acquired using a benchtop and a portable instrument. Ordered predictors selection (OPS) was applied to select the most informative variable. The results indicated better predictions for all sugars using the DSJ for both instruments, being the benchtop statistically better than the portable instrument. To sum up, the dehydration approach showed to be a great technique to improve the predictability of PLS-OPS models for sugars in sugarcane juice using NIR spectra by removing the water and concentrating the analytes. The second chapter presented an algorithm that automatically searches for the best preprocessing strategy without fixing their order based on the artifact they fix, i.e., baseline correction, scatter correction, noise removal, and scaling. The number of preprocessing methods in each strategy and their hyperparameters were evaluated. The algorithm was compared with methods presented in the literature by Gerretzen et al. (2015) and Jiao et al. (2020). A fair, extensive, and comprehensive study was carried out, evaluating 67 different calibration datasets. This work demonstrated that not fixing the order in which the preprocessing is applied was essential to find the best models with a significant reduction in the RMSEP values when compared with the other methods, therefore presenting a comprehensive insight into data preprocessing. These results showed that a proper sample preparation and a proper optimization of the data preprocessing strategy are fundamental to build the best models. Keywords: Chemometrics. Sample Preparation. Water Removal. Data Preprocessing.Item Robustez de classificadores Naive Bayes híbridos quanto a quebra do pressuposto de independência das variáveis(Universidade Federal de Viçosa, 2023-02-16) Costa, Noé Mitterhofer Eiterer Ponce de Leon da; Nascimento, Moysés; http://lattes.cnpq.br/9184271760739064O aumento populacional gera uma demanda para o aumento da produção agrícola, principalmente no quesito da produtividade, uma vez que quase todas as áreas agricultáveis já produzem alimentos. Dentro da demanda do aumento de produtividade, o melhoramento genético aliado a estatística é fundamental para alcançar as atuais demandas. A Estatística oferece diversos métodos para análises dos dados agropecuários, entre esses métodos estão os classificadores. Tais métodos são capazes de alocar cada observação em uma das classes de interesse. Entre os métodos disponíveis, o classificador Naive Bayes (NB) se destaca pela sua simplicidade e bom desempenho. Entretanto, o mesmo tem como pressuposição a independência entre as variáveis preditoras. Diante do fato de que tal pressuposição é dificilmente alcançada na prática, este trabalho tem por objetivo avaliar métodos híbridos na tentativa de melhorar seu desempenho considerando diferentes níveis de dependência entre variáveis. As metodologias combinadas ao NB foram à análise de componentes principais (PCA + NB), componentes esparsos (SPCA + NB) e análise discriminante (AD + NB). Foram simulados dados com diferentes níveis de correlação (0,10; 0,50 e 0,90) e diferentes vetores de médias. Todos os cenários foram avaliados considerando 2, 4, 8 e 16 variáveis. As metodologias usadas na comparação dos métodos propostos foram Random Forest, Bagging e Rede Neural Artificial através do cálculo da acurácia média e o respectivo erro padrão da média. A partir dos resultados obtidos por simulação pôde-se concluir que a pressuposição de independência é importante, uma vez que o aumento na correlação sempre resultou em redução da acurácia média dos classificadores. Os classificadores híbridos propostos no trabalho apresentaram-se como boas alternativas ao NB, uma vez que apresentaram resultados semelhantes ou superiores ao próprio NB e demais métodos avaliados quanto a acurácia média. Palavras-chave: Classificador híbrido. Metodologias combinadas. Simulação.Item Análise multivariada na avaliação de carcaça de suínos(Universidade Federal de Viçosa, 2020-07-28) Dias, Layla Cristien de Cássia Miranda; Veroneze, Renata; http://lattes.cnpq.br/8712866213489728As técnicas multivariadas podem ser aplicadas a dados de carcaça e de cortes de suínos medidos em plantas frigoríficas, visando a identificação das variáveis mais relevantes no conjunto de dados e, portanto, contribuindo para otimização da fenotipagem. Objetiva-se identificar as variáveis mais relevantes relacionadas aos cortes comerciais de carcaça através da análise de componentes principais e avaliar a eficiência da análise discriminante para a classificação de duas linhas macho com diferentes idades ao abate utilizando dados de carcaça e cortes comerciais de carne suína. O experimento foi conduzido em uma granja comercial de ciclo completo, localizada na zona rural do município de Ponte Nova do Estado de Minas Gerais. Foi utilizado sêmen de reprodutores de duas linhas macho distintas (L1 e L2) em fêmeas Camborough. Foram realizadas três inseminações por fêmea, utilizando sempre machos da mesma linha (L1 ou L2), totalizando 167 coberturas experimentais direcionadas durante 11 dias. Os animais foram identificados após o nascimento por meio de tatuagem nas duas orelhas e foram criados seguindo o sistema de produção da granja, utilizando mesma dieta e manejo para todos os animais. O abate de animais foi realizado no Frigorífico Industrial Vale do Piranga S/A localizado no município de Oratórios do Estado de Minas Gerais. Foram abatidos 433 animais por amostragem, sendo 213 progênies da L1 e 220 da L2, com idades variando entre 145 a 191 dias. Os animais foram divididos em dois grupos de acordo com a idade em que foram abatidos: animais abatidos entre 145 e 170 dias (1) e entre 185 e 191 dias (2). Sendo assim, foram formados quatro grupos (k = 4), representado pela combinação das duas linhagens (L1 e L2) e de duas idades de abates (1 e 2). Foram mensuradas as variáveis espessura de toucinho (ET), espessura de músculo (EM), percentual de carne magra (CM), peso de carcaça quente automático (PCQAut), peso de carcaça quente (PCQ), peso da carcaça resfriada (PCResf), peso de pernil para presunto (PerPresunto), peso de pernil para picanha (PerPicanha), peso de pernil para alcatra (PerAlcatra), peso do pernil para bacon (PerBacon), peso do pernil inteiro (Pernil), peso da paleta para presunto (PaPresunto), peso da paleta para bacon (PaBacon), peso da paleta inteira (Paleta), peso do lombo (Lombo), peso do toucinho do carré (toucinho), peso do carré (Carre), peso da barriga (barriga), Peso da barriga e costela inteiro (BarCost), peso da costela (costela), peso da fraldinha (fraldinha), peso da sobrepaleta inteira (sobrepaleta), peso do filé limpo (FileLimpo), peso do filé (File) e peso da papada (Papada). Os dados foram processados e submetidos as análises de componentes principais e discriminante utilizando o software R. Os dois primeiros componentes foram capazes de explicar 67,28% da variação total dos dados, sendo necessários pelo menos 9 componentes para explicar mais de 90% da variabilidade. Somente 5 componentes principais apresentaram autovalores maiores que 0,7, assim as variáveis com maior valor absoluto dentro desses componentes foram identificadas como as variáveis mais relevantes nesse conjunto de dados originais estudadas (PCResf, CM, PaPresunto, EM e Papada. A análise visual do gráfico de scores em relação aos componentes principais 1 e 2, revela que não ocorreu a formação de clusters e que não é possível, a partir desses componentes, separar os indivíduos pertencentes aos quatro grupos avaliados (combinação de idade de abate e linha). A análise discriminante foi realizada utilizando somente as cinco variáveis identificadas como mais importantes na análise de componentes principais. Utilizando populações de treinamento e validação verificou-se que de modo geral o percentual de acertos de classificação utilizando a análise discriminante foi maior para a idade de abate mais jovem (145-170 dias), consequentemente, as maiores taxas de erro foram observadas para os animais com maiores pesos ao abate. A coleta de dados das variáveis PCResf, CM, PaPresunto, EM e Papada em frigoríficos é recomendada, permitindo, portanto, a otimização da fenotipagem apesar de não possibilitar a diferenciação entre os grupos avaliados. Além disso, uma grande taxa de erro foi observada na classificação das amostras, sendo mais difícil classificar animais abatidos mais velhos. Palavras-chave: Suínos – Carcaças. Análise multivariada. Análise de componentes principais. Modelos lineares (Estatística).Item Dinâmica da vulnerabilidade ambiental da bacia hidrográfica do Rio Doce como subsídio ao planejamento e gestão de recursos ambientais e hídricos(Universidade Federal de Viçosa, 2022-10-31) Campos, Jasmine Alves; Silva, Demetrius David da; http://lattes.cnpq.br/8406768621498496A vulnerabilidade ambiental compreende uma importante ferramenta para entender os impactos naturais e antrópicos associados à suscetibilidade ao dano ambiental de um determinado local, bem como para auxiliar no processo de tomada de decisões. Entretanto, são raros os estudos que contemplem uma metodologia de avaliação dos níveis de suscetibilidade à degradação ambiental em nível de bacia hidrográfica, envolvendo tanto o cenário atual como projeções futuras. E, dada a importância das zonas de recarga hídrica (ZRs) para as funções hidrológicas de bacias hidrográficas, a compreensão do comportamento ambiental nestas áreas torna-se ainda mais relevante. Nesse sentido, é considerável, também, entender o regime das vazões mínimas, relevante para definir a disponibilidade hídrica e estabelecer os limites de outorgas de uso de água. Desta forma, o objetivo geral do presente estudo foi analisar a dinâmica da vulnerabilidade ambiental da bacia hidrográfica do rio Doce, como subsídio ao planejamento e gestão de recursos ambientais e hídricos. No primeiro capítulo, o estudo teve por objetivo avaliar a vulnerabilidade ambiental da bacia hidrográfica do rio Doce, considerando sua condição atual. Para o desenvolvimento da análise multicritério foram utilizados os fatores declividade, elevação, dissecação do relevo, precipitação, pedologia, geologia, distância de centros urbanos, distâncias de estradas, distância de barragens de mineração e o mapeamento do uso e cobertura da terra, verificando-se que 34,2% da bacia hidrográfica encontra-se nas classes de vulnerabilidade alta e muito alta, sendo as regiões do médio rio Doce as mais vulneráveis, com destaque para as UGRH’s Guandu (DO7), Manhuaçu (DO6) e Caratinga (DO5). No segundo capítulo objetivou-se avaliar a vulnerabilidade ambiental associada às ZRs e identificar o comportamento das vazões mínimas da bacia hidrográfica do rio Doce. Realizou- se a sobreposição do mapeamento da vulnerabilidade ambiental e das ZRs, e aplicou-se os testes não paramétricos Mann-Kendall Modificado, Pettitt e a correlação de Spearman para avaliar a tendência das séries históricas de vazões mínimas anuais com sete dias de duração (Q7). Os resultados mostraram que cerca de 25% das ZRs da área de estudo estão em áreas classificadas como de vulnerabilidade ambiental alta e muito alta, e mais de metade das ZRs são utilizadas em atividade de agropecuária. Pela análise de tendência, constatou-se que 39 estações fluviométricas avaliadas apresentaram tendência significativa de redução da Q7. Por fim, no terceiro capítulo, foi empregada a análise multicritério para avaliar a vulnerabilidade ambiental da bacia hidrográfica do rio Doce para o ano de 2050, considerando cenários futuros de mudanças climáticas e de uso da terra. No desenvolvimento da análise foram empregados os fatores: declividade, elevação, dissecação do relevo, precipitação, temperatura, pedologia, geologia, distância de áreas urbanos, distâncias de estradas e o uso e cobertura da terra. As projeções climáticas foram realizadas utilizando os modelos climáticos regionalizados Eta- HadGEM2-ES e Eta-MIROC5, para os cenários de emissões RCP 4.5 e RCP 8.5. A ferramenta Land Change Modeler foi usada para simular o uso da terra para o ano de 2050, considerando também a situação hipotética de reflorestamento das áreas de Reservas Legais (RLs) da área de estudo. Assim, pela combinação das condições climáticas e de uso da terra, pode-se simular quatro cenários futuros de vulnerabilidade ambiental para o ano de 2050. Os resultados indicam reduções da precipitação média anual da bacia e elevação da temperatura média anual para o período futuro (2020-2050), sendo essa diferença ainda superior no cenário pessimista RCP 8.5. Quanto à vulnerabilidade ambiental futura, constatou-se que o Cenário Futuro 3 (RCP 4.5 e uso da terra para 2050) resultou na maior área da bacia nas classes de maior vulnerabilidade. Verificou-se, ainda, que todos os cenários futuros simulados projetam uma relativa melhoria da vulnerabilidade ambiental no ano de 2050, em decorrência da redução das precipitações. Os resultados obtidos neste estudo poderão servir de subsídio ao planejamento e gestão dos recursos naturais e hídricos da bacia hidrográfica do rio Doce. Palavras-chave: Degradação ambiental. Mudanças climáticas. Análise multicritério. Uso da terra. Gestão de bacias hidrográficas.Item Qualidade da água da porção mineira da bacia do rio Paranaíba a partir de dados de monitoramento e de uso e ocupação do solo(Universidade Federal de Viçosa, 2021-07-26) Collares, Maria Fernanda Antunes; Rosa, André Pereira; http://lattes.cnpq.br/4304140772818630A avaliação e o monitoramento da qualidade da água são fundamentais para uma gestão eficiente dos recursos hídricos, pois permitem inferir a respeito das principais influências que acarretam na mudança da qualidade dos corpos hídricos. Entretanto, o monitoramento da qualidade da água pode gerar extensos bancos de dados que, na maioria das vezes, dificultam as tomadas de decisão. Técnicas de estatísticas multivariadas e não-paramétricas permitem a seleção dos parâmetros de qualidade da água mais relevantes, o agrupamento das estações de tratamento de acordo com suas similaridades e a análise das tendências espaço temporais. O objetivo geral deste estudo foi identificar os parâmetros que interferem na qualidade da água na porção mineira da bacia hidrográfica do rio Paranaíba em função do uso e ocupação do solo por meio de técnicas de estatísticas multivariadas e não-paramétricas, bem como apresentar resultados como auxílio para as agências de água e órgãos gestores de recursos hídricos, a fim de otimizar o monitoramento da qualidade da água. No capítulo 1 foram identificados os pontos mais críticos da bacia e os principais parâmetros que exercem influência na qualidade da água a partir de técnicas estatísticas multivariadas. Foram identificados quatro grupos de estações de monitoramento que sofrem influências da agricultura, esgoto sanitário e atividades de pecuária e mineração. Além disso, foi possível identificar a importância das Estações de Tratamento de Esgoto (ETE) nos municípios que pertencem a região estudada, além dos parâmetros que apresentaram maior percentual de violação à luz da legislação vigente. No capítulo 2, foram avaliadas as tendências espaço-temporais dos parâmetros, e a relação com as atividades econômicas, desenvolvimento populacional e indicadores de saneamento ambiental da bacia. A bacia hidrográfica foi estudada, considerando-se três de unidades de gestão: afluentes mineiros do baixo Paranaíba, rio Araguari e afluentes mineiros do alto Paranaíba. Como resultados, foi possível identificar o crescimento da classe de infraestrutura urbana, do índice de abastecimento de água e da produção de cana-de-açúcar e soja. Apesar do esgoto sanitário ainda ser um problema na bacia, o parâmetro de indicador de contaminação de origem fecal apresentou tendência de redução ao longo dos anos estudados. Os parâmetros associados às atividades de agricultura e pecuária apresentaram tendência de elevação, o que condiz com os aumentos das áreas de agropecuária nas regiões da bacia. A aplicação de técnicas estatísticas mostrou-se eficaz na identificação dos parâmetros que mais se destacaram na bacia, assim como auxiliou de maneira geral no monitoramento da qualidade da água e na identificação das possíveis fontes de poluição e dos principais parâmetros de qualidade da água violados. Palavras-chave: Estatística multivariada. Georreferenciamento. Atividades econômicas.Item Efeitos do nível de escolaridade na procura e acesso a serviços de saúde preventivos no Brasil: uma análise multinível(Universidade Federal de Viçosa, 2022-08-11) Soares, Laís de Sousa Abreu; Teixeira, Evandro Camargos; http://lattes.cnpq.br/9674847029434384Efeitos do nível de escolaridade na procura e acesso a serviços de saúde preventivos no Brasil: uma análise multinível. Orientador: Evandro Camargos Teixeira. A utilização dos serviços de saúde preventivos é uma importante forma de investimento social e econômico, prevenindo doenças e diminuindo a necessidade de gastos públicos e privados com tratamento e reabilitação. Diante disso, é essencial determinar os fatores que influenciam tal utilização, tanto a procura por esses serviços quanto a entrada no sistema de saúde, quando essa procura existe, ou seja, o acesso. A literatura aponta que tanto a procura quanto o acesso a serviços preventivos são determinados pela interação entre características individuais e contextuais, sendo um dos fatores individuais mais relevantes o nível educacional. Nesse sentido, o presente estudo analisou o efeito educacional sobre a demanda e o acesso a serviços de saúde preventivos no Brasil através da estimação de Modelos Logísticos Multiníveis. Para tal, foram utilizados dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019. Os resultados indicaram que um maior nível de escolaridade aumenta a probabilidade de procura por serviços de saúde preventivos por parte dos indivíduos, assim como aumenta a probabilidade de acesso a esses serviços quando a procura existe. Assim, conclui-se que é necessário conscientizar a população quanto à prevenção e possibilidades de atendimento às necessidades em termos de serviços de saúde por parte dos indivíduos. Palavras-chave: Serviços de saúde preventivos. Demanda. Acesso. Brasil.Item Potencial agronômico de linhagens de trigo para a região tropical(Universidade Federal de Viçosa, 2022-02-22) Signorini, Victor Silva; Nardino, Maicon; http://lattes.cnpq.br/2713735165175386Atualmente, a triticultura brasileira tem se expandido para regiões de clima tropical, mais notadamente para o bioma Cerrado. De acordo com dados recentes da Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB), no ano de 2021, a produção nacional atendeu a 62% da demanda interna de trigo, evidenciando a dependência de importação do grão. A expansão para novas fronteiras pode ser alcançada através do melhoramento genético, com formação da população- base e seleção de genótipos adaptados às condições tropicais. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho agronômico e selecionar linhagens do PROGRAMA TRIGO-UFV para compor o Ensaio Preliminar de Linhagens (EPL), bem como de realizar um estudo de diversidade genética dos candidatos. Foram realizados dois experimentos nas safras de inverno de 2020 e 2021, entre junho e outubro, na Unidade Experimental de Pesquisa e Extensão Professor Diogo Alves de Mello da Universidade Federal de Viçosa (UFV), em Viçosa-MG. Foram avaliadas 111 linhagens F 4:6 e 88 genótipos F 4:7 , e 10 e 12 testemunhas, em delineamento em látice simples 11×11 e triplo 10×10. Os caracteres avaliados foram: altura de planta (AP, cm), espigamento (ESP, dias), resistência à ferrugem e mancha amarela (FE e MA, nota de doença), massa de cem grãos (MCG, g), peso do hectolitro (PH, kg 100L -1 ) e rendimento de grãos (RG, kg ha -1 ). Os dados foram submetidos à análise de variância, e os genótipos foram selecionados com base no índice da distância genótipo-ideótipo. A diversidade genética foi analisada pela análise de componentes principais. Em ambas as safras foram selecionadas 15 linhagens. Os ganhos preditos para as variáveis foram de -1,09%, -1,71%, 15,29%, 17,08%, 4,66%, 1,23%, 21,99% na geração F 4:6 e -2,08%, -1,29%, 36,18%, 8,41%, 5,71%, 1,37% e 23,67% na geração F 4:7 . Os dois componentes principais da ACP acumularam 59,23% da variância dos dados originais, indicando alta complexidade do conjunto de dados. Conclui-se que a seleção simultânea de caracteres foi eficiente em proporcionar ganhos satisfatórios nas variáveis em estudo, e as linhagens do PROGRAMA TRIGO-UFV possuem grande potencial de desempenho na região tropical brasileira. Palavras-chave: Melhoramento do trigo. Índice de seleção. Análise multivariada.