Modelling the impact of school reopening and contact tracing strategies on Covid-19 dynamics in different epidemiologic settings in Brazil

This study was funded by the Brazilian National Council for Scientific and Technological Development (CNPq) [grant number 402834/2020-8]. MEB received a technological and industrial scholarship from CNPq [grant number 315854/2020-0]. LSF received a master's scholarship from Coordination for the Improvement of Higher Education Personnel (CAPES) [finance code 001]. SP was supported by São Paulo Research Foundation (FAPESP) [grant number 2018/24037-4]. AMB received a technological and industrial scholarship from CNPq [grant number 402834/2020-8]. CF was supported by FAPESP [grant numbers 2019/26310-2 and 2017/26770-8]. MQMR received a postdoctoral scholarship from CAPES [grant number 305269/2020-8]. LMS received a technological and industrial scholarship from CNPq [grant number 315866/2020-9]. RSK has been supported by CNPq [grant number 312378/2019-0]. PIP has been supported by CNPq [grant number 313055/2020-3]. JAFD-F has been supported by CNPq productivity fellowship and the National Institutes for Science and Technology in Ecology, Evolution and Biodiversity Conservation (INCT-EEC), supported by MCTIC/CNPq [grant number 465610/2014-5] and Goiás Research Foundation (FAPEG) [grant number 201810267000023]. RAK has been supported by CNPq [grant number 311832/2017-2] and FAPESP [grant number 2016/01343-7]. CMT has been supported by CNPq productivity fellowship and the National Institute for Health Technology Assessment (IATS) [grant number 465518/2014-1].Peer reviewedPublisher PD

Model-based estimation of transmissibility and reinfection of SARS-CoV-2 P.1 variant

Acknowledgements We are grateful for the collaborative work of the reviewers and the entire group of the Observatório COVID-19 BR. In particular, we thank Verônica Coelho for critical inputs. We also thank the research funding agencies: the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior—Brazil (Finance Code 001 to F.M.D.M., L.S.F. and T.P.P.), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico—Brazil (grant number: 315854/2020-0 to M.E.B., 141698/2018-7 to R.L.P.S., 313055/2020-3 to P.I.P., 312559/2020-8 to M.A.S.M.V., 311832/2017-2 to R.A.K., 305703/2019-6 to A.A.M.S.) and Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo—Brazil (grant number: 2019/26310-2 and 2017/26770-8 to C.F., 2018/26512-1 to O.C., 2018/24037-4 to S.P. and contract number: 2016/01343-7 to R.A.K.). The findings and conclusions in this article are those of the authors and do not necessarily represent the official position of the Centers of Disease Control and Prevention.Peer reviewe

Caracterização e Análise dos Processos Produtivos em Empresas Agro-Alimentares

Através de um diagnóstico inicial baseado na análise do conhecimento, informação existente, recolha de informação e medição de parâmetros num conjunto de empresas (60) dos subsetores dos produtos cárneos, hortofrutícolas, lácteos e panificação apresenta-se através do presente relatório a caracterização dos processos e atividades produtivas em empresas do setor agroalimentar. Executando uma análise técnica ao estado da arte, através do estudo da organização das atividades produtivas, nível tecnológico e tendências no desenvolvimento de produtos, permite-se de acordo com a informação disponível realizar uma comparação das empresas em análise com a performance da indústria, globalmente, por região ou setor de atividade. Verifica-se através da análise ao presente relatório, quais os fatores que permitem a criação de valor no setor agroindustrial de uma forma contínua para a cadeia de valor organizacional. Por outro lado, entre os diversos pontos a melhorar, considerando as organizações em análise, destaca-se a cultura de inovação e a digitalização dos processos de produção (Indústria 4.0). Pretende-se, com a aplicação prática do conhecimento gerado pelo presente relatório, a criação de ferramentas que constituam soluções para a melhoria da gestão da produção que promovam a introdução de métodos de inovação na cultura e performance organizacional de forma a tornar as organizações do setor competitivas e com impacto nos mercados internacionais

Caracterização e Análise Energética de Empresas Agro-Alimentares

Através de um diagnóstico inicial baseado na análise do conhecimento, informação existente, recolha de informação e medição de parâmetros num conjunto de 60 empresas dos subsetores dos produtos cárneos, hortofrutícolas, lácteos e panificação, o presente relatório apresenta os resultados da caracterização energética em empresas do setor agroalimentar. Executando uma análise técnica ao estado da arte, através do estudo da organização, de acordo com a informação disponível, é realizada uma comparação das empresas em análise com a performance da indústria, globalmente, por região ou setor de atividade. Verifica-se, através da análise ao presente relatório, quais os fatores que permitem a criação de valor no setor agroindustrial de uma forma contínua para a cadeia de valor organizacional. Por outro lado, entre os diversos pontos a melhorar, considerando as organizações em análise, destaca-se a cultura de inovação e a digitalização dos processos de produção (Indústria 4.0). Pretende-se, com a aplicação prática do conhecimento gerado pelo presente relatório, a criação de ferramentas que constituam soluções para a melhoria da gestão da produção que promovam a introdução de métodos de inovação na cultura e performance organizacional de forma a tornar as organizações do setor competitivas e com impacto nos mercados internacionais

Safety and Health at Work - Assessment tool: Dairy Products

This manual aims to assist the Work Health and Safety Assessment Tool – Dairy Products user, in carrying out a simplified and easy-to-use occupational risk assessment with a view to adopting risk control solutions at workplaces. The design of this tool trie to provide an instrument capable of being used without internet access or specific software installation. In addition to its main purpose, this tool can also be used for workers consultation or training actions, provided as a complement of the other instruments developed within the scope of this project. The tool is organized in three distinct parts (see Figure 1): the first, where a checklist is filled out, from which a graphical overview is obtained, which will give the overview of the level of risk control (second part). This synthesis of results allows the user to immediately visualize the level of control of the main risks and in which will have to make major interventions. Finally, the third part appears, where a report is generated with solutions, particularized for each one of the risks in which the adoption of measures proves necessary.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Relação entre as variáveis morfométricas extraídas de dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) e a vegetação do Parque Nacional de Brasília

Este trabalho visa ao estudo da relação entre a distribuição de fitofisionomias do Parque Nacional de Brasília (PNB) e variáveis topográficas, para avaliar o potencial de dados SRTM isoladamente, como complemento aos dados tradicionalmente aplicados no sensoriamento remoto da vegetação. Esta relação foi verificada através de análises discriminantes entre o mapa de vegetação referência do PNB e as seguintes variáveis morfométricas: elevação, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical e curvatura horizontal. Tais análises indicaram as classes de vegetação que podem ser separadas com base nas condições topográficas do terreno. As variáveis morfométricas mais importantes na distinção entre os tipos vegetacionais foram a elevação, a declividade e a orientação de vertente. Apesar de os dados morfométricos mostrarem potencial indicativo das classes de vegetação, as análises resultaram em discriminação em um nível aquém do detalhamento temático do mapa referência. Tal desempenho pode ser explicado pela incompatibilidade das escalas de variação exibidas entre os dados morfométricos em relação ao tamanho das unidades de mapeamento da vegetação. Além disso, a variação de tipos de vegetação do cerrado pode ser explicada por uma série de outros fatores além da topografia. Com base nas análises discriminantes das variáveis morfométricas, foi possível o mapeamento experimental da vegetação ao nível de subfisionomias.This paper aims to study the relationship between the distribution of vegetation in Brasilia National Park and topographic variables, to evaluate the potential of SRTM data alone, in addition to data traditionally used in remote sensing of vegetation. A map of vegetation of the area was used as a reference and the morphometric variables (elevation, slope, aspect and profile and plane curvatures) were compared to the mapped units. Analyses indicated vegetation types easily discriminated depending on topographic position. The variables elevation, slope and aspect were shown to be the most important for their high discrimination power of the vegetation types. Although morphometric data are recognized as having strong potential for characterizing vegetation, this was not shown in the results, due to the mismatching of variability scales between the two sources of data, where large units tend to exhibit similar distribution patterns of morphometry, and comprise classes with different responses for morphometric constraints. Discriminant analyses of morphometric variables allowed vegetation mapping up to sub-physiognomy levels