Uma abordagem de análise de sentimentos espaço-temporal em microtextos.

A proliferação dos meios de comunicação social na Web, tais como blogs, fóruns de discussões, sites de avaliação de produtos, microblogs e redes sociais, proporcionou um volume de dados opinativos armazenados em formato digital nunca visto na história da humanidade. Esta quantidade de dados, em sua grande maioria não estruturados, tem trazido vários desafios e oportunidades para a comunidade acadêmica e o mundo dos negócios, haja vista a necessidade de compreender, de forma automática, os sentimentos das pessoas a respeito de um produto, um serviço ou mesmo sobre pessoas ou fatos, para auxiliar no processo de tomada de decisão. Nos últimos anos, surgiram várias contribuições científicas para resolver problemas relacionados à análise de sentimentos. No entanto, poucas propostas consideram o fator espaço-temporal, isto é, a localização geográfica da fonte de informação ou da própria informação, bem como as possíveis mudanças de opinião ao longo do tempo. Os trabalhos que consideram o fator espacial tomam como base mensagens já geocodificadas, contudo, são poucas as fontes de informações que dispõem de mensagens georeferenciadas. Neste contexto, este trabalho propõe uma abordagem de análise de sentimentos que explora os fatores espaço-temporal para melhor sumarizar o sentimento detectado em uma grande quantidade de microtextos obtidos daWeb. A abordagem utiliza técnicas de Recuperação da Informação Geográfica (GIR) e técnicas de Análise de Sentimentos para detectar localizações geográficas e a polaridade dos sentimentos através de evidências textuais contidas nos microtextos, oferecendo mecanismos de visualização espacial do sentimento em diversas regiões geográficas. A análise espaço-temporal possibilita visualizar mudanças de sentimento ocorridas em diversas regiões geográficas ao longo do período analisado.The dissemination of social communication means on the Web, such as blogs, discussion forums, product evaluation sites, microblogs and social networks, provides a never before seen volume of opinionative data in digital format. Not structured in its majority, this amount of data, has brought several challenges and opportunities for the academic community and the business world, considering the need for understanding, in an automatic form, people’s sentiments concerning a product, a service or even other people or facts, in order to facilitate the decision making process. In the recent years, several scientific contributions to solve sentiment analysis related problems were suggested. However, only a few of them consider the spatial-temporal factor, which is the geographical location of the information source or even of the information itself, as well as the possible opinion changes throughout time. The works that consider the spatial factor often assume the messages are already geocoded. However, it could be a problem, since only a few information sources provide georeferenced messages. In this context, this work proposes a sentiment analysis approach which explores the spatial-temporal factor in order to better summarize the sentiments detected in a great amount of microtexts obtained from the Web. The approach uses Geographic Information Retrieval (GIR) and Sentiment Analysis techniques for the detection of geographic locations and sentiment polarity through textual evidences contained in the microtexts. The spatialtemporal analysis enables the visualization of sentiment changes which occurred in several geographic regions throughout the analyzed time period.Cape

REGULADORES DE CRESCIMENTO NA GERMINAÇÃO DE SEMENTES E VIGOR DE PLÂNTULAS DE GUARANAZEIRO

O objetivo desse trabalho foi avaliar a melhoria na germinação de sementes e no vigor das plântulas de guaranazeiro, por meio da adição dos reguladores de crescimento giberelina (GA3) e da citocinina BAP (benzilaminopurina) ao meio de embebição das sementes, ambos nas dosagens de 0,0 mg/L (testemunha), 10 mg/L, 15 mg/L e 20 mg/L, em delineamento de blocos ao acaso. O número de repetições foi de 16 para os tratamentos com BAP, e 42 repetições para os tratamentos com GA3. O acompanhamento da germinação, altura de plântulas e número de folhas por plântula foi realizado diariamente. As primeiras plântulas começaram a surgir 83 dias após a semeadura, e as observações foram feitas por mais 100 dias. Foram realizadas análises de regressões linear e quadrática para verificar o efeito dos tratamentos nas variáveis analisadas A adição de giberelina e citocinina em sementes de guaranazeiro influencia negativamente na germinação das sementes e no vigor das plântulas. Os resultados aqui encontrados não excluem a possibilidade de dormência morfológica ou morfofisiológica em sementes de guaraná. Considera-se a possibilidade de ajuste da metodologia, quanto à concentração e tempo de exposição para a aplicação de giberelinas na germinação do guaraná

O uso de tecnologia da informação na fiscalização e denúncias do uso de recursos hídricos

A água tem se tornado uma preocupação em todo planeta por estar se tornando um recurso cada vez mais escasso nos últimos anos, devido a diversos fatores, sobretudo ao desrespeito dos seres humanos ao desenvolvimento sustentável. Hodiernamente, torna-se imperativo a proposição de políticas públicas, legislação e desenvolvimento de novas metodologias, processos e produtos que possam auxiliar no combate à poluição, desperdício e uso racional dos recursos hídricos. Em especial, o uso de tecnologia da informação propicia uma gestão moderna, ágil e eficiente dos recursos hídricos. Uma das ações importantes neste sentido é o processo de fiscalização do uso da água. Neste artigo, discutimos o processo de fiscalização, abordamos uma metodologia de fiscalização usada na Agência de gestão de águas, e abordamos uma arquitetura de sistema de informações baseado na Web, em plataforma móvel e em Sistema de Informação Geográfica para prover uma gestão da fiscalização de forma eficiente e eficaz. Tal sistema encontra-se em produção na Agência de Gestão de Águas e alguns resultados parciais, sobretudo no tocante às denúncias, notificações e autos de infração que são discutidos

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Mycological diversity description II

Here, Diaporthe myracrodruonis is introduced as new species from Brazil, isolated as endophyte from Myracrodruon urundeuva. Asterina mandaquiensis is epitypified and ilustrated for the first time. Serpula similis is reported as new to the Neotropics, while Perenniporia centrali-africana is reported for the first time as endophyte and Preussia africana as endophyte from Spondias tuberosa in Caatinga in Brazil

Mycological Diversity Description II

ABSTRACT Here, Diaporthe myracrodruonis is introduced as new species from Brazil, isolated as endophyte from Myracrodruon urundeuva. Asterina mandaquiensis is epitypified and ilustrated for the first time. Serpula similis is reported as new to the Neotropics, while Perenniporia centrali-africana is reported for the first time as endophyte and Preussia africana as endophyte from Spondias tuberosa in Caatinga in Brazil