Produção científica sobre gerenciamento eletrônico de documentos: um estudo bibliométrico / Scientific production on electronic document management: a bibliometric study

Esta pesquisa tem como objetivo verificar na literatura, através da produção científica nos principais periódicos da área de Administração em consulta as principais bases de dados, a existência de comprovação ou relato de benefícios qualitativos, ou quantitativos obtidos com a implantação do Gerenciamento Eeltrônico de Documentos, através da análise dos artigos entre os anos de 1998 e 2018. Foram selecionados para a pesquisa 53 artigos entre os anos de 1998 a 2018, com as seguintes palavras chaves: “Gerenciamento Eletrônico de Documentos” (GED), “Gestão documental” e “Eletronic Document Management” e destes, apenas 15 artigos se encaixavam na ferramenta sobre GED. O período de coleta e análise dos artigos compreenderam os meses de novembro de 2019 até meados de fevereiro de 2020. Os resultados indicaram que a comunidade científica reconhece o GED como ferramenta de gestão eletrônica de documentos que reduza os impactos ambientais, mas ainda necessita evidenciar os benefícios que a ferramenta de gestão possui em termos de sustentabilidade para o meio ambiente

Avaliação das ferramentas e métodos utilizados na realização do planejamento estratégico nas IESs privadas: Evaluation of the tools and methods used in the implementation of strategic planning in private HEIs

Planejamento estratégico é um instrumento que visa auxiliar empresas a alcançar os resultados almejados a médio e longo prazo. De acordo com esse critério, pode-se afirmar que o Planejamento Estratégico pode ser utilizado em qualquer segmento empresarial, inclusive em Instituições de Ensino Superior. A presente pesquisa possui como objeto de estudo, o planejamento estratégico, com o intuito de identificar a aplicabilidade das ferramentas/métodos do mesmo na gestão de Instituições de Ensino Superior privadas do Rio de Janeiro. Para o objetivo, houve a necessidade de buscar fundamentações teóricas relacionadas aos seguintes aspectos: qual a origem do planejamento estratégico, quais os conceitos de planejamento estratégico, quais seus modelos, ferramentas e métodos. Para isso, foram analisados os arcabouços teóricos diante de diferentes autores para respaldar a aplicabilidade dessas ferramentas na gestão de Instituições de Ensino. Para o desenvolvimento da pesquisa deste artigo, a metodologia utilizada para levantamento dos dados primários foi a pesquisa de campo descritiva com abordagem qualitativa, envolvendo dez Instituições de Ensino Superior privadas no Rio de Janeiro. De acordo com as informações recebidas, por meio da coleta de dados realizada em dezembro de 2020, foi possível evidenciar a carência da utilização de algumas ferramentas/metodologias e lacunas referentes a uma das etapas contidas no ciclo de planejamento estratégico. Inclusive, durante a coleta de dados, ficou evidenciada a importância do planejamento mediante ao período da pandemia causada pela COVID-19, pois a utilização de ferramentas e metodologias de planejamento estratégico foram fundamentais para mitigar as mudanças ocorridas e o rápido ajuste de percurso dentro das Instituições de Ensino. A análise realizada demonstra que todas as ferramentas/metodologias têm aplicação em qualquer porte de Instituição de Ensino Superior privada, o que vai divergir em cada ferramenta será o seu custo de aplicação e a cultura da empresa

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