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

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

A relação família e escola: pressuposto para o processo ensino aprendizagem

Este trabalho é resultado de uma pesquisa que estudo a importância da relação família e escola. Nesta pesquisa buscou-se entender como se dá esta relação da família com a escola e da escola com a família. Percebe-se que quando os pais participam da educação dos filhos, eles se sentem mais motivados, seguros e seu aprendizado se torna mais significativo e eficiente. Escola. Participação. Aprendizagem. Nesse sentido buscou-se compreender qual a visão de pais e professores sobre essa relação. Palavras-chave: educação; família; escola; participação; aprendizagem

CRIPTOCOCOSE: PERFIL CLÍNICO E LABORATORIAL DOS PACIENTES ATENDIDOS EM UMA UNIDADE HOSPITALAR DE REFERÊNCIA NO ESTADO DO PARÁ NO PERÍODO DE 2015 A 2020

A criptococose é uma infecção fúngica de natureza sistêmica que tem tido uma crescente importância nas últimas décadas, o agente etiológico é representado por fungos do complexo Cryptococcus. Objetivou-se identificar os principais fatores relacionados aos diferentes achados clínicos e laboratoriais de pacientes infectados pelo Cryptococcus spp., internados num hospital de referência de Belém. Foram analisados prontuários de 63 pacientes internados no período de 2015 a 2020. A maioria era do sexo masculino (n=39; 61,9%), residentes de áreas urbanas (n=32; 50,8%) e procedentes do estado do Pará (n=62; 98,4%). Não houve diferença estatística entre homens e mulheres no grupo dos imunocompetentes e no grupo dos imunodeprimidos. Na zona urbana houve predomínio de pacientes imunodeprimidos em relação aos imunocompetentes. A média do tempo de internação no grupo de pacientes imunocompetentes foi significativamente maior (p=0,003) em relação aos imunodeprimidos. Os pacientes do grupo imunocompetente apresentaram proporção significativamente maior de mialgia (p=0,005) em relação aos imunodeprimidos. Em relação as características do LCR, os pacientes do grupo imunodeprimido apresentaram valores significativamente menores de celularidade (p=0,001) e de linfócitos polimorfonucleares (p=0,004). Além disso, o grupo de imunodeprimidos possui significância em relação aos linfócitos mononucleares (P=0,005) quando comparados aos imunocompetentes. Quanto a dose acumulada dos fármacos, foi visto que o grupo dos imunocompetentes possui dose acumulada dos fármacos significativamente maior (p=0,01) do que o grupo imunossuprimido. Nas causas de suspensão, destacam-se a suspensão do tratamento por óbito, havendo significância (p=0,006) entre os grupos, com maior suspensão por óbito sendo do grupo dos imunodeprimidos. No desfecho clínico dos pacientes, analisou-se o óbito entre os grupos imunocompetente e imunodeprimidos, havendo diferença significante nesse desfecho, com uma quantidade significativamente maior de óbitos no grupo dos pacientes imunodeprimidos (p=0,023). Os aspectos epidemiológicos apresentados neste estudo apontam uma prevalência de pacientes imunocomprometidos pelo vírus da imunodeficiência humana e do sexo masculino, especialmente pela maior exposição a atividades laborais de maior risco para o desenvolvimento da criptococose. Além disso, essa mesma parcela de imunodeprimidos também é a que apresenta os maiores impactos na morbimortalidade que essa doença causa