Estimação da Perda de Bem-Estar Causada pela Criminalidade: O Caso da Cidade de João Pessoa – PB

O presente estudo analisa o impacto da criminalidade sobre o bem-estar individual e social. A perda de bem-estar é estimada pela disposição a pagar dos indivíduos relativamente a uma cesta de serviços de segurança, captada pelo Método de Avaliação Contingente e calculada com regressão logit. Os resultados das regressões sugerem que a segurança pública é um bem normal e comum. Pode-se inferir que o valor monetário da perda de bem-estar associado ao sentimento de insegurança justifica a adoção de políticas públicas de combate à criminalidade.Economia do Crime, Sentimento de Insegurança, Bem-Estar, Avaliação Contingente.

PERCEPÇÕES E ATITUDES DE RESIDENTES EM RELAÇÃO ÀS ÁRVORES URBANAS DE PALMAS-TO

A criação de Palmas/TO foi marcada por um discurso modernista que buscava unir no mesmo lugar condições para seus residentes habitar, trabalhar e recrear-se tudo isso em consonância com os paradigmas ecológicos da época. Todavia, a jovem cidade tem sofrido com a subprovisão dos serviços da vegetação arbórea. Assim, a questão básica desse estudo é avaliar a percepção dos moradores de Palmas em relação a sua vegetação arbórea, identificando atitudes e conhecimentos no tocante as suas árvores urbanas. Foram entrevistados 410 indivíduos a partir de uma amostra probabilística por conglomerado dada em múltiplos estágios. Envolvendo questões de ordem socioeconômicas, questões a respeito do meio ambiente e do ativo analisado. Os resultados comprovam uma expectativa a priori de que a percepção e ações de seus residentes conferem certa divergência entre o panorama atual da cobertura arbórea urbana e o discurso ecologicamente correto que por muito tempo foi difundido no município. No que tange às atitudes, a significativa proporção de indivíduos integrativos revela em escala de grandeza à escolha social quanto à necessidade de disposição de árvores no recinto da cidade

Letalidade do acidente de trânsito na modernista Palmas/TO: uma abordagem econométrica

The capital of Tocantins, Palmas, has occupied a prominent position on the national scene because of their indicators of traffic accident. This problematic opposes its urban planning, given that the municipality has hierarchical and ample road traits. This article aims, from the Ordered Logit Model to predict the incidence of traffic accidents in the capital of Tocantins according to their severity. It was observed that the factors that contribute to increase the chance of having a fatal victim are: standard type and speed of the track, being a woman, dark-colored vehicle, transit without signaling, early Sunday morning, less education, being younger, not being single and the older the vehicle.En Palmas / A, lo que contradice el ideal modernista que da a grandes rasgos y la jerarquía vial, los desastres viales tienen los residentes asustados. Este artículo pretende, a partir del modelo logit ordenado para predecir la incidencia de los accidentes de tráfico en la capital de Tocantins en función de su gravedad. Los factores que contribuyen al aumento en la probabilidad de tener una víctima fatal son: tipo estándar y la velocidad de la pista, ser mujer, el color oscuro de la circulación de vehículos sin señalización, la madrugada del domingo, menos educación, siendo más joven, no ser soltera y mayor sea el vehículo.A capital do Tocantins, Palmas, tem ocupado posição de destaque no cenário nacional em virtude de seus indicadores de acidente de trânsito. Essa problemática se opõe ao seu planejamento urbano, já que o município apresenta traços viários hierarquizados e amplos. Este artigo objetiva, a partir do Modelo Logit Ordenado, prever a incidência de acidentes de trânsito na capital do Tocantins de acordo com sua gravidade. Observou-se que os fatores que contribuem para o aumento da chance de haver vítima fatal são: tipo e padrão de velocidade da via, ser mulher, a cor escura do veículo, trânsito sem sinalização, a madrugada de domingo, menor grau de escolaridade, ser mais jovem, não ser solteiro e quanto mais antigo for o veículo

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

Determinantes de la Oferta de Exportación de Mango: estudio de caso para el Perú

Mango is one of the most consumed fruit in the world and the most exported by Peru. At present, Peru is the sixth largest exporter in the world. Therefore, the objective of this paper is to analyze the determinants of mango exports by Peru by making more focus to the main target markets, namely the United States and the European Union for the period from 2000-2011. For this end, we used the model of Vector Error Correction. The choice of model is discussed in the methodology. The variables used to explain the determinants of mango exports are domestic prices, wholesale prices in the United States and the European Union, the internal income of the United States and the European Union and the exchange rate euro / dollar. The results show that international prices and income in the United States are determinant to explain exports of this fruit. The results show that the international prices and the income of importers markets are determinant to explain the export of this fruit