RESUMO Objetivo Descrever e analisar queixas auditivas e acadêmicas de universitários e funcionários de uma universidade pública federal. Métodos O estudo foi realizado por amostra não-probabilística. A Escala de Autopercepção de Habilidades do Processamento Auditivo Central com adaptações foi utilizada para cumprir os objetivos da pesquisa. Esta possui 14 questões sobre queixas relacionadas às habilidades auditivas e 12 relacionadas ao ambiente acadêmico. Foi realizada a análise descritiva dos dados por meio da distribuição de frequência das variáveis categóricas e, para as análises de associação, foi utilizado o teste Qui-quadrado de Pearson. Resultados Participaram da pesquisa 646 indivíduos com faixa etária entre 17 e 67 anos. As queixas mais prevalentes foram: dificuldade acadêmica relacionada à memória, concentração e planejamento, ouvir e compreender a fala no ruído, e memorização de tarefas que foram apenas ouvidas. Houve associação com significância estatística bidirecional entre as queixas acadêmicas e auditivas. Conclusão Foi possível observar que há associação entre queixas auditivas e acadêmicas em adultos, marcada pela relação de aspectos cognitivos com aspectos auditivos. É relevante que esses fatores sejam considerados ao realizar avaliações do Processamento Auditivo Central, ao se intervir em pacientes com queixas auditivas, e na vida estudantil. federal nãoprobabilística. nãoprobabilística não probabilística. probabilística não-probabilística 1 acadêmico Quiquadrado Qui quadrado Pearson 64 6 anos memória planejamento ruído ouvidas adultos auditivos estudantil

ABSTRACT Objective To describe and analyze auditory and academic complaints of students and employees of a federal public university. Methods The study was carried out using a non-probabilistic. The EAPAC Scale with adaptations was used to fulfill the research objectives. It has 14 questions about complaints related to listening skills and 12 questions related to the academic environment. Descriptive data analysis was performed through the frequency distribution of categorical variables and Pearson's chi-square test was used for association analyses. Results 646 individuals aged between 17 and 67 years old participated in the research. The most prevalent complaints were academic difficulty related to memory, concentration, and planning, hearing and understanding speech in noise, and memorization of tasks that were only heard. There was an association with bidirectional statistical significance between academic and auditory complaints. Conclusion It was possible to observe that there is an association between auditory and academic complaints in adults, marked by the relationship between cognitive and auditory aspects. It is relevant that these factors are considered when performing assessments of Central Auditory Processing when intervening in patients with auditory complaints, and in student life. university nonprobabilistic. nonprobabilistic non probabilistic. probabilistic non-probabilistic objectives 1 environment Pearsons Pearson s chisquare chi square analyses 64 6 memory concentration planning noise heard adults aspects life

RESUMO: Os objetivos deste trabalho foram verificar se há variabilidade genética e avaliar as relações lineares entre a arquitetura de planta e a produtividade de grãos de milho. Foram conduzidos três experimentos no delineamento blocos completos ao acaso. Em 51 cultivares, foram avaliados caracteres relacionados ao número de folhas, às alturas de planta e de espiga, ao ângulo foliar, ao comprimento da folha, a largura da folha, a área foliar e a produtividade de grãos, totalizando 22 caracteres. Foram realizadas análises de variância individuais, verificados os pressupostos de normalidade dos erros e homogeneidade de variâncias residuais e agrupadas as médias de cultivares pelo teste de Scott-Knott. Foi determinada a matriz de correlação fenotípica entre os 22 caracteres das 51 cultivares. Há variabilidade genética entre as cultivares em relação ao número de folhas, alturas de planta e de espiga, ângulo foliar, comprimento da folha, largura da folha, área foliar e produtividade de grãos. Folhas localizadas próximas a espiga apresentam menor ângulo foliar e maiores comprimento da folha, largura da folha e área foliar. O ângulo foliar aumenta gradativamente em direção as folhas da extremidade inferior e superior da planta. O comprimento da folha, a largura da folha e a área foliar diminuem gradativamente em direção as folhas da extremidade inferior e superior da planta. Cultivares com maior número de folhas e maior área foliar estão associadas a plantas com maior produtividade de grãos.

ABSTRACT: The objectives of this study were to analyze whether there is genetic variability and assess the linear relationships between plant architecture and maize grain yield. Three experiments were carried out in a complete randomized block design. A group of 51 cultivars was assessed in relation to 22 traits: number of leaves, plant height, ear height, leaf angle, leaf length, leaf width, leaf area, and grain yield. Individual analyses of variance were performed, the assumptions of normality of errors and homogeneity of residual variances were tested, and means were grouped by the Scott-Knott test. The phenotypic correlation matrix was constructed using the 22 traits of the 51 cultivars. Results showed that there is genetic variability among cultivars for number of leaves, plant height, ear height, leaf angle, leaf length, leaf width, leaf area, and grain yield. Leaves close to the ear have smaller leaf angle and larger length, width, and area of the leaves. Leaf angle gradually increases towards the lower and upper ends of the plant. Length, width, and area gradually decreases in leaves towards the lower and upper ends of the plant. Cultivars with higher number of leaves and larger leaf area are associated with higher grain yield.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a interferência do número de repetições na precisão experimental, em milho (Zea mays). Foram utilizados dados de produtividade de grãos de 15 cultivares de milho, avaliada em blocos ao acaso, com nove repetições (r = 9). A partir do experimento com nove repetições, formaram-se experimentos pelas combinações de 2, 3, ..., r-1 repetições. Para cada experimento, foi realizada a análise de variância. Foram calculadas estatísticas de precisão experimental e medidas de tendência central e de variabilidade, confeccionados diagramas de dispersão e ajustados modelos dessas estatísticas em função do número de repetições. O número de repetições foi determinado pela análise visual dos gráficos das estatísticas de precisão experimental. O aumento do número de repetições melhora a precisão experimental, mas diminui os ganhos. Portanto, o aumento do número de repetições é importante para aumentar a discriminação das cultivares de milho. Recomendam-se seis repetições como referência para experimentos com cultivares de milho. O índice de diferenciação de Fasoulas, baseado no percentual de contrastes significativos, é uma estatística apropriada para avaliar a precisão experimental.

Abstract: The objective of this work was to evaluate the influence of the number of replicates on experimental precision in corn (Zea mays). Data on the grain yield of 15 corn cultivars, evaluated in a randomized complete block design, with nine replicates (r = 9), were used. From the experiment with nine replicates, further experiments were conducted with combinations of 2, 3, ..., r-1 replicates. The analysis of variance was carried out for each experiment. Experimental precision statistics and central tendency and variability measures were calculated, dispersion diagrams were prepared, and models of these statistics were adjusted as a function of the number of replicates. The number of replicates was determined by the visual analysis of the graphs with the experimental precision statistics. Increasing the number of replicates improves the estimates of experimental precision but decreases gains. Therefore, the increase in the number of replicates is important to improve corn cultivar discrimination. Six replicates are recommended as the benchmark for experiments with corn cultivars. Fasoulas’ differentiation index, based on the percentage of significant contrasts, is an appropriate statistic for evaluating experimental precision.

ABSTRACT This study aims to determine the most suitable model to estimate the leaf area of dwarf pigeon pea in function of the leaf central leaflet dimension. Six samplings of 200 leaves were performed in the first experiment, at 36, 42, 50, 56, 64, and 72 days after emergence (DAE). In the second experiment, seven samplings of 200 leaves were performed at 29, 36, 43, 49, 57, 65, and 70 DAE, totaling 2600 leaves. The length (L) and width (W) of the central leaflet were measured in all leaves composed by left, central, and right leaflets, the product of length times width (LW) was calculated, and the leaf area (Y – sum of left, central, and right leaflet areas) was determined by digital images. Linear, power, quadratic, and cubic models of Y as function of L, W, and LW were built using data from the second experiment. Leaves from the first experiment were used to validate the models. In dwarf pigeon pea, the linear (Ŷ = – 0.4088 + 1.6669x, R2 = 0.9790) is preferable, but power (Ŷ = 1.6097x1.0065, R2 = 0.9766), quadratic (Ŷ = – 0.3625 + 1.663x + 0.00007x2, R2 = 0.9790), and cubic (Ŷ = 0.7216 + 1.522x + 0.005x2 – 5E–05x3, R2 = 0.9791) models in function of LW are also suitable to estimate the leaf area obtained by digital images. The power model (Ŷ = 5.2508x1.7868, R2 = 0.95) based on the central leaflet width is less laborious because requires only one variable, but it presents accuracy reduction.

ABSTRACT The objectives of this work were to determine the optimum plot size and number of repetitions to evaluate the fresh matter weight of vetch (Vicia sativa L.) in sowing densities. Fortyeight uniformity trials of 6 m × 6 m were conducted. Sixteen trials were evaluated in each sowing density (40, 60, and 80 kg∙ha−1). Each trial was divided into 36 basic experimental units (BEU) of 1 m × 1 m, totaling 1,728 BEU. In each BEU, the fresh matter was weighed. The optimum plot size was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model. The means were compared among sowing densities by the Scott-Knott’s test. The number of repetitions — for experiments with completely randomized and randomized block designs, in scenarios of i treatments (i = 3, 4, …, 50) and d minimal differences between treatments means being detected as significant with 5% probability by Tukey’s test, expressed in percentage of the experiment average (d = 10%, 11%, …, 20%), was determined by iterative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh matter weight of vetch is 4.52 m2 at the 3 sowing densities. Four repetitions, to evaluate up to 50 treatments, in completely randomized and randomized block designs, are enough to identify as significant, at 5% probability by Tukey’s test, differences between treatment means of 29.15% of the experiment average.

Abstract Phyllochron and leaf appearance rate are both important parameters in the production efficiency of agricultural crops. The objectives of this study were to determine the phyllochron and leaf appearance rate in 4 oat cultivars (Avena sativa L.) in 3 sowing dates and verify the variability of phyllochron and leaf appearance rate among cultivars and sowing dates. The experimental design was the completely randomized with 12 treatments and 20 repetitions. Treatments were formed by the combination of 4 cultivars (URS Charrua, URS Taura, URS Estampa, and URS Corona) and 3 sowing dates in 2014 (April 28, May 28, and July 14). In each plant (repetition) of each treatment, the number of expanded leaves (NEL) was counted 3 times per week from the first leaf emission until flowering. For each plant, cultivar, and sowing date, linear regression was adjusted between NEL and accumulated thermal time (ATT) and between NEL and number of days after emergence (DAE). Phyllochron was determined by the inverse of the angular coefficient of the linear regression between the NEL and ATT. The leaf appearance rate was determined by the inverse of the angular coefficient of the linear regression between NEL and DAE. In oat, there is variability of phyllochron and leaf appearance rate among cultivars and sowing dates. Phyllochron oscillates between 95.88 and 117.70 °C day∙leaf−1 and leaf appearance rate, between 6.41 and 9.65 days∙leaf−1. The oat cropping management in function of phyllochron and leaf appearance rate is dependent on cultivars and sowing dates.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi verificar se há dependência linear entre caracteres fenológicos, morfológicos e produtivos e os nutricionais energéticos, em genótipos de milho de ciclo precoce e superprecoce. Foram avaliados 36 genótipos de milho de ciclo precoce e 22 de ciclo superprecoce, em delineamento de blocos ao acaso, com três repetições, tendo-se mensurado caracteres fenológicos, morfológicos, produtivos e nutricionais energéticos. Foi determinada a matriz de coeficientes de correlação fenotípica entre os caracteres; realizado o diagnóstico de multicolinearidade em cada grupo de caracteres; e feita a análise de correlação canônica. Observou-se dependência linear entre os grupos de caracteres fenológicos, morfológicos e produtivos e os de caracteres nutricionais energéticos. Em genótipos de ciclo precoce, a correlação canônica significativa mostra a existência de dependência linear entre os caracteres morfológicos e os nutricionais energéticos. O par canônico significativo mostra que plantas mais altas apresentam menor teor de amilose nos grãos e redução da energia metabolizável aparente corrigida para nitrogênio. Em genótipos de ciclo superprecoce, as correlações canônicas significativas dos caracteres fenológicos, morfológicos e produtivos com os nutricionais energéticos indicam que os aumentos no número de dias da semeadura até o florescimento feminino e na altura de inserção da espiga, bem como a redução no número de espigas, proporcionam maior teor de extrato etéreo nos grãos.

Abstract: The objective of this work was to verify if there is linear dependence between the phenological, morphological, and productive traits and the energetic-nutritional ones in early maturing and super-early maturing corn genotypes. A total of 36 early maturing and 22 super-early maturing corn genotypes were evaluated in a randomized complete block design with three replicates, and the phenological, morphological, productive, and energetic-nutritional traits were measured. The matrix of phenotypic correlation coefficients among traits was determined; the multicollinearity diagnosis was carried out within each group of traits; and the canonical correlation analysis was performed. Linear dependence was observed between the groups of phenological, morphological, and productive traits and of the energetic-nutritional ones. In early maturing genotypes, significant canonical correlation shows the existence of linear dependence between the morphological and energetic-nutritional traits. The significant canonical pair shows that taller plants have lower amylose contents in the grains and reduced nitrogen-corrected apparent metabolizable energy. In super-early maturing genotypes, significant canonical correlations of the phenological, morphological, and productive traits with the energetic-nutritional ones indicate that a greater number of days from sowing to female flowering and ear insertion height, as well as a lower number of ears, increase ether extract contents in the grains.

RESUMO Os objetivos deste trabalho foram avaliar as relações lineares entre caracteres de linho (Linum usitatissimum L.) e identificar caracteres para a seleção indireta. Em área experimental de 15 × 15 m (225 m2), aos 134 dias após a semeadura, foram selecionadas, aleatoriamente, 300 plantas. Em cada planta, foram mensurados os caracteres altura de planta, número de ramos, número de cápsulas, massa verde de cápsulas, massa verde de parte aérea sem cápsulas, massa verde de parte aérea, massa seca de cápsulas, massa seca de parte aérea sem cápsulas e massa seca de parte aérea. Para cada caractere, foi calculada a média e o coeficiente de variação. Foi investigada a relação linear entre os caracteres por meio de análises de correlação e de trilha. Na cultura de linho, o número de cápsulas tem relação linear positiva com as massas verde e seca de cápsulas e de parte aérea e pode ser utilizado para seleção indireta.

ABSTRACT The objectives of this study were to evaluate the linear relations among traits of flax (Linum usitatissimum L.) and identify traits for indirect selection. In experimental area of 15 × 15 m (225 m2) 300 plants were randomly collected at 134 days after seeding. The traits plant height, number of branches, number of capsules, fresh matter of capsules, fresh matter of aerial part without capsules, fresh matter of aerial part, dry matter of capsules, dry matter of aerial part without capsules, and dry matter of aerial part were measured in each plant. The mean and coefficient of variation were calculated for each trait. It was studied the linear relation among the traits through correlation and path analysis. In flax, the number of capsules has positive linear relation with fresh and dry matter of capsules and aerial part and it can be used for indirect selection.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi verificar a influência do tamanho da unidade experimental básica (UEB) na estimativa do tamanho ótimo de parcela, para a avaliação da massa de matéria verde de tremoço branco ( Lupinus albus L.). Avaliou-se a massa de matéria verde aos 123, 137 e 150 dias após a semeadura. Em cada época, foram avaliadas 432UEB de 1m×1m (1m2) e formaram-se 16 planos de UEB com tamanhos entre 1 e 16m2. Para cada plano de UEB, foi determinado o tamanho ótimo de parcela, pelo método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação. Em cada época de avaliação, foi calculada a diferença mínima significativa pelo teste de Tukey, em 448 cenários formados pelas combinações de 16 tamanhos ótimos de parcela, i tratamentos (i=5, 10, 15 e 20) e r repetições (r=3, 4, 5, 6, 10, 15 e 20), para o delineamento blocos ao acaso. A estimativa do tamanho ótimo de parcela depende do tamanho da unidade experimental básica. É indicado avaliar a massa de matéria verde em UEB de menor tamanho possível, para serem usadas na estimação do tamanho ótimo de parcela.

ABSTRACT: The objective of this research was to determine the influence of the basic experimental unit size (BEU) to estimate the optimum plot size, in the evaluation of white lupine ( Lupinus albus L.) fresh matter weight. Data from fresh matter weight to 123, 137 and 150 days after sowing were evaluated. In every season 432BEU 1m×1m (1m2) were evaluated and 16BEU plans of sizes from 1 to 16m2 were formed. For each BEU plan, the optimum plot size was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model. The least significant difference by Tukey's test in 448 scenarios formed by the combinations of 16 plot sizes, i treatments (i=5, 10, 15 and 20), and r replicates (r=3, 4, 5, 6, 10, 15 and 20) for randomized block designs was calculated. Estimate of optimum plot size depends of the basic experimental unit size. It is indicated to evaluate the fresh matter weight in basic experimental units smallest possible size, for use in the estimation of optimum plot size.

RESUMO: Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra, em número de plantas, para a estimação da média de caracteres produtivos de feijão guandu e verificar se há variabilidade do tamanho de amostra entre caracteres e anos agrícolas. Foram conduzidos dois ensaios de uniformidade, um em 2011/2012 e o outro em 2012/2013. Em cada ensaio, foram demarcadas 360 plantas e, no florescimento, foram avaliadas as massas verde e seca de raiz, caule, folha, parte aérea e total, totalizando dez caracteres produtivos. Foram calculadas estatísticas descritivas, verificada a normalidade e a aleatoriedade e calculado o tamanho de amostra. Na cultura de feijão guandu, há variabilidade do tamanho de amostra entre os caracteres produtivos e entre os anos agrícolas. Para a estimação da média dos caracteres produtivos, com erro de estimação máximo de 20% da média e com grau de confiança de 95%, 70 plantas são suficientes.

ABSTRACT: The objectives of this study were to determine the sample size, in terms of number of plants, needed to estimate the average values of productive traits of the pigeon pea and to determine whether the sample size needed varies between traits and between crop years. Separate uniformity trials were conducted in 2011/2012 and 2012/2013. In each trial, 360 plants were demarcated, and the fresh and dry masses of roots, stems, and leaves and of shoots and the total plant were evaluated during blossoming for 10 productive traits. Descriptive statistics were calculated, normality and randomness were checked, and the sample size was calculated. There was variability in the sample size between the productive traits and crop years of the pigeon pea culture. To estimate the averages of the productive traits with a 20% maximum estimation error and 95% confidence level, 70 plants are sufficient.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi verificar a influência do tamanho da unidade experimental básica (UEB) sobre a estimativa do tamanho ótimo de parcela para a avaliação da massa de matéria fresca de nabo-forrageiro (Raphanus sativus). Dados de massa de matéria fresca de 3.456 unidades experimentais básicas de 0,5×0,5 m (0,25 m2) foram utilizados, tendo-se formado 36 planos de UEBs com tamanhos entre 0,25 e 16 m2. Para cada plano de UEB, determinou-se o tamanho ótimo de parcela, pelo método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação. A diferença mínima significativa pelo teste de Tukey foi calculada para 2.016 cenários, formados pelas combinações entre 36 tamanhos ótimos de parcela - um para cada plano de UEB -, i tratamentos (i = 5, 10, 15 e 20) e r repetições (r = 3, 4, 5, 6, 10, 15 e 20), tendo-se considerado tanto os delineamentos inteiramente casualizados como os de blocos ao acaso. O tamanho ótimo de parcela depende do tamanho da unidade experimental básica. Em ensaios de uniformidade com nabo-forrageiro, a avaliação da massa de matéria fresca deve ser feita em unidades experimentais básicas com o menor tamanho possível.

Abstract: The objective of this work was to determine the effect of the basic experimental unit size (BEU) on the optimum plot size estimation for the evaluation of forage turnip (Raphanus sativus) fresh matter weight. Data from fresh matter weight of 3,456 BEUs of 0.5×0.5 m (0.25 m2) were used, and 36 BEU plans, with sizes from 0.25 to 16 m2, were formed. For each BEU plan, the optimum plot size was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model. The least significant difference was calculated by Tukey's test in 2,016 scenarios formed by the combinations of 36 optimum plot sizes (one for each BEU plan), i treatments (i = 5, 10, 15, and 20), and r replicates (r = 3, 4, 5, 6, 10, 15, and 20), considering both the completely randomized designs and the complete block ones. Optimum plot size depends on the size of the basic experimental unit. In uniformity trials with forage turnip, the evaluation of fresh matter weight should be done in basic experimental units with the smallest possible size.

RESUMO: Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições para avaliar a massa verde de feijão guandu ( Cajanus cajan (L.) Millsp.), em épocas e anos de avaliação. Foram realizados 80 ensaios de uniformidade de 6m×6m (36m2). Cada ensaio foi dividido em 36 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 2.880UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. No ano agrícola 2011/2012, foram avaliados 16 ensaios aos 127 dias após a semeadura (DAS) e 24 aos 139DAS. Em 2012/2013, foram avaliados quatro ensaios em cada uma das épocas (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 e 195DAS). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre épocas e os anos de avaliação, foram feitas pelo teste de Scott-Knott. O número de repetições, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 15%, ..., 50%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de feijão guandu é 8,39m2. Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 54,1% da média do experimento.

ABSTRACT: The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions, to evaluate the fresh weight of pigeonpea ( Cajanus cajan (L.) Millsp.), in times and years. Eighty uniformity trials of 6m×6m (36m2) were conducted. Each trial was divided in 36 basic experimental units (BEU) of 1m×1m, totaling 2,880BEU. The fresh weight of plants, in each BEU was weighed. The agricultural year 2011/2012, were evaluated 16 trials at 127 days after sowing (DAS) and 24 to 139DAS. In 2012/2013, four trials at each of times (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 and 195DAS) were evaluated. The optimum plot size was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model and the means compared, among evaluation times and years, by Scott-Knott test. The number of repetitions, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey's test, expressed in percentage of experiment avarage (d=10%, 15%, ..., 50%), was determined by iterative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of pigeonpea is was 8.39m2. Four replications, to evaluate up to 50 treatments, are sufficient to identify, as significant at 5% probability by Tukey's test, differences between treatment means of 54.1% of the average experiment.

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela (Xo) e o número de repetições para avaliar a massa verde de parte aérea de milheto em épocas de avaliação. Foram conduzidos 42 ensaios de uniformidade de 6 m×4 m (24 m2), sendo cada ensaio dividido em 24 unidades experimentais básicas (UEB) de 1 m×1 m (1 m2). Aos 52, 69 e 82 dias após a semeadura, foram avaliados, respectivamente 18, 6 e 18 ensaios, nos quais se pesou a massa verde das plantas de cada UEB. O Xo foi determinado pelo método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação, e as comparações de médias entre as épocas de avaliação foram realizadas pelo teste t de Student. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizados e blocos ao acaso, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 12%, ..., 30%), foi realizado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de parte aérea de milheto é de 4,46 m2, para as três épocas de avaliação. Para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizados e blocos ao acaso, quatro repetições são suficientes para que diferenças entre médias de tratamentos de 28,75% da média do experimento sejam significativas, pelo teste de Tukey, a 5% de probabilidade.

The objectives of this work were to determine the optimum plot size (Xo) and number of repetitions, to evaluate the fresh weight of aerial part of millet, in evaluation times. Forty-two uniformity trials with 6 m×4 m (24 m2) were conducted. Each trial was divided in 24 experimental units basic (UEB) with 1 m×1 m (1 m2). At 52, 69 and 82 days after sowing were evaluated, respectively, 18, 6 and 18 trials, where the fresh weight of plants was weighed in each UEB. The Xo was determined by the method of maximum curvature of the model coefficient of variation and the means compared, among evaluation times, by Student’s t test. The number of repetitions for experiments on completely randomized and randomized block designs, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey test, expressed in percentage of the average of the experiment (d=10%, 12%, ..., 30%), was determined by iterative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of aerial part of millet is 4.46 m2, to the three evaluation times. To evaluate up to 50 treatments, in completely randomized and randomized block designs, four replications are sufficient for differences between treatment means of 28.75% of the average experiment are significant at 5% probability, by Tukey’s test.

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa verde de ervilha forrageira (Pisum sativum subsp. arvense (L.) Poir). Foram realizados 27 ensaios de uniformidade de 5m×5m (25m2). Cada ensaio foi dividido em 25 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 675UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. Nove ensaios (225UEB) foram avaliados aos 92 dias após a semeadura (DAS), nove ensaios (225UEB) foram avaliados aos 98 DAS e os outros nove ensaios (225UEB) aos 106 DAS. O tamanho ótimo de parcela (Xo) foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre as épocas de avaliação, foram feitas pelo teste t de Student. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos ao acaso, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 12%, ..., 30%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de ervilha forrageira é de 5,03UEB de 1m2 (5,03m2). Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos ao acaso, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 32,4% da média do experimento.

The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions and to evaluate the fresh weight of forage pea (Pisum sativum subsp. arvense (L.) Poir). Twenty-seven uniformity trials of 5m×5m (25m2) were conducted. Each trial was divided in 25 basic experimental units (UEB) of 1m×1m, totaling 675UEB. The fresh weight of plants, in each UEB was weighed. Nine trials (225UEB) were evaluated at 92 days after sowing, nine trials (225UEB) at 98 days after sowing and the other nine trials (225UEB) at 106 days after sowing. The optimum plot size (Xo) was determined by the method of maximum curvature of the model coefficient of variation and the means compared, among evaluation times, by Student's t test. The number of repetitions for experiments on completely randomized and randomized block designs, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey test, expressed in percentage of the average of the experiment (d=10%, 12%, ..., 30%), was determined by interative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of forage pea is 5.03UEB was of 1m2 (5.03m2). Four replications, to evaluate up to 50 treatments, in completely randomized and randomized block designs, are sufficient to identify, as significant at the 5% probability by Tukey test, differences between treatment means 32.4% of the average experiment.

O objetivo deste trabalho foi modelar e identificar os melhores modelos para a estimação da área foliar determinada por fotos digitais, de três híbridos de canola, em função do comprimento, ou da largura e/ou do produto comprimento vezes largura do limbo foliar. Foram conduzidos três ensaios de uniformidade com canola (Brassica napus L.), e em cada ensaio avaliou-se um dos seguintes híbridos: Hyola 61, Hyola 76 e Hyola 433. Em cada híbrido, foram coletadas 125 folhas aos 77, 84, 91 e 97 dias após a semeadura, totalizando 1.500 folhas. Nessas 1.500 folhas, foram mensurados o comprimento (C) e a largura (L), e calculado o produto do comprimento vezes a largura (C×L) do limbo foliar. Determinou-se a área foliar de cada folha, por meio do método de fotos digitais (Y). Posteriormente, para cada híbrido, foram separadas, aleatoriamente, 80% das folhas (100 folhas por coleta × 4 coletas por híbrido = 400 folhas por híbrido) para a geração de modelos do tipo quadrático, potência e linear, de Y em função do C, da L, e/ou do C×L. Os 20% das folhas restantes (100 folhas por híbrido) foram usadas, separadamente, para a validação dos modelos. Em canola, os modelos do tipo potência, para os híbridos Hyola 61 (Ŷ = 1,3000x1,9336, R2 = 0,9531), Hyola 76 (Ŷ = 1,0579x2,0383, R2 = 0,9733) e Hyola 433 (Ŷ = 1,4154x1,9096, R2 = 0,9613), são adequados para a estimação da área foliar determinada por fotos digitais (Y) em função da largura do limbo foliar (x).

The objective of this work was to model and identify the best models to estimate the leaf area determined by digital photos, of three canola hybrid, with the length or width and / or the product length width of the leaf. Three uniformity trials were carried with the culture of canola (Brassica napus L.). In each trial was valued one of the following hybrids: Hyola 61, Hyola 76, Hyola 433. In each hybrid were collected 125 leaves at 77, 84, 91, 97 days after sowing, totaling 1,500 leaves. In these 1,500 leaves were measured length (C) and width (L) and calculated the length width (C×L) of the leaf. Was determined the leaf area of each leaf, by the method of digital photos (Y). After, for each hybrid were separated, randomly, 80% of the leaves (100 leaves by collects × 4 collects by hybrid = 400 leaves per hybrid) to build models of quadratic, potency and linear type for Y function of the C, L and/or C×L. The remaining 20% of the leaves (100 leaves by hybrid), separately, were used to validate the models. In canola, the potency model for hybrid Hyola 61 (Ŷ = 1.3000x1.9336, R2 = 0.9531), Hyola 76 (Ŷ = 1.0579x2.0383, R2 = 0.9733) and Hyola 433 (Ŷ = 1.4154x1.9096, R2 = 0.9613), are adequate for estimation of leaf area determined by digital photos (Y) as function of the width of the leaf (x).