6 research outputs found
Produção cientĂfica sobre gerenciamento eletrĂ´nico de documentos: um estudo bibliomĂ©trico / Scientific production on electronic document management: a bibliometric study
Esta pesquisa tem como objetivo verificar na literatura, atravĂ©s da produção cientĂfica nos principais periĂłdicos da área de Administração em consulta as principais bases de dados, a existĂŞncia de comprovação ou relato de benefĂcios qualitativos, ou quantitativos obtidos com a implantação do Gerenciamento EeltrĂ´nico de Documentos, atravĂ©s 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 EletrĂ´nico de Documentos” (GED), “GestĂŁo documental” e “Eletronic Document Management” e destes, apenas 15 artigos se encaixavam na ferramenta sobre GED. O perĂodo de coleta e análise dos artigos compreenderam os meses de novembro de 2019 atĂ© meados de fevereiro de 2020. Os resultados indicaram que a comunidade cientĂfica reconhece o GED como ferramenta de gestĂŁo eletrĂ´nica de documentos que reduza os impactos ambientais, mas ainda necessita evidenciar os benefĂcios que a ferramenta de gestĂŁo 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 estratĂ©gico Ă© um instrumento que visa auxiliar empresas a alcançar os resultados almejados a mĂ©dio e longo prazo. De acordo com esse critĂ©rio, pode-se afirmar que o Planejamento EstratĂ©gico pode ser utilizado em qualquer segmento empresarial, inclusive em Instituições de Ensino Superior. A presente pesquisa possui como objeto de estudo, o planejamento estratĂ©gico, com o intuito de identificar a aplicabilidade das ferramentas/mĂ©todos do mesmo na gestĂŁo de Instituições de Ensino Superior privadas do Rio de Janeiro. Para o objetivo, houve a necessidade de buscar fundamentações teĂłricas relacionadas aos seguintes aspectos: qual a origem do planejamento estratĂ©gico, quais os conceitos de planejamento estratĂ©gico, quais seus modelos, ferramentas e mĂ©todos. Para isso, foram analisados os arcabouços teĂłricos diante de diferentes autores para respaldar a aplicabilidade dessas ferramentas na gestĂŁo 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 possĂvel evidenciar a carĂŞncia da utilização de algumas ferramentas/metodologias e lacunas referentes a uma das etapas contidas no ciclo de planejamento estratĂ©gico. Inclusive, durante a coleta de dados, ficou evidenciada a importância do planejamento mediante ao perĂodo da pandemia causada pela COVID-19, pois a utilização de ferramentas e metodologias de planejamento estratĂ©gico 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 tĂŞm 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