O processo de ensino e aprendizagem na educação infantil em tempos de pandemia / The teaching and learning process in early childhood education in times of pandemic

No âmbito da educação, muitas das medidas que os países adotaram em resposta à crise causada pela pandemia estão relacionadas com a suspensão das aulas presenciais em todos os níveis, o que deu origem a três eixos principais de ação: a implantação de modalidades de ensino a distância por meio de diversos formatos e plataformas, o apoio e mobilização do pessoal da educação e das comunidades e a preocupação com a saúde e bem-estar geral dos alunos e dos educadores. O objetivo deste estudo é analisar o processo de ensino e aprendizagem na educação infantil em tempos de pandemia. Sob essa abordagem, o valor deve ser atribuído à competências entre os professores para a educação infantil em tempos de pandemia que incluem um conjunto reduzido de objetivos fundamentais de aprendizagem em diferentes disciplinas, priorização do currículo para o currículo atual, adotando uma abordagem modular do conteúdo por nível, mudança da educação básica para novas aprendizagens associadas a objetivos integrados ou significativos que pode criar ligações entre assuntos. A adaptação, flexibilidade e contextualização curricular devem abordar elementos como a priorização de objetivos de aprendizagem remota que permitem uma melhor compreensão e resposta a crise, incorporando aspectos relacionados ao cuidado, pensamento crítico e reflexivo e um equilíbrio que deve ser buscada entre a identificação de competências essenciais, que serão necessárias para continuar a aprendizagem, e aprofundando o caráter integral e humanístico da educação, sem ceder à pressão para fortalecer apenas a aprendizagem instrumental. A metodologia do estudo foi a bibliográfica descritiva por meio da coleta de informações em artigos relacionados ao tema proposto neste estudo

Combinação de Fatores de Escalonamentos de Deslocamentos Químicos de RMN de 13C e 1H (baseados em Regressões Lineares) e de Redes Neurais para Auxiliar a Determinação Estrutural da Savinina / Combination of Scaling Factors of 13C and 1H NMR Chemical Shifts (based on Linear Regressions) and Neural Networks to Aid the Structural Determination of Savinin

Este é um trabalho teórico-experimental, onde a molécula de foco do estudo é a savinina, um lignano do tipo dibenzilbutyrolactónico, substâncias que podem ser encontradas em vários géneros, um dos quais com maior ocorrência é o género Acanthopanax (Araliaceae) que é tradicionalmente utilizado como analgésico e estimulante do sistema imunitário, para além de exibir uma potente actividade insecticida e citotóxica para células do carcinoma do cólon humano HCT116. Foi isolado e aqui apresentamos a sua caracterização experimental e teórica através de dados 13C e 1H NMR e a possível confirmação da estrutura utilizando a ferramenta de rede neural (ANN-PRA). O objectivo deste trabalho é utilizar cálculos teóricos de 13C e 1H NMR e dados experimentais para a resolução da estrutura da savana, e a utilização da ferramenta de rede neural (ANN-PRA) para confirmar a estrutura da molécula

Cálculos de RMN de 13C por meio das Abordagens GIAO, CSGT e IGAIM: Fatores de Escalonamentos para Terpenos / 13C NMR calculations using the GIAO, CSGT and IGAIM Approaches: Scaling Factors for Terpenes

Os terpenos são produtos naturais que apresentam diversas propriedades biológicas e farmacológicas diretamente relacionadas às suas estruturas químicas. Na determinação estrutural de moléculas orgânicas, a Ressonância Magnética Nuclear (RMN) é usada em larga escala. O deslocamento químico (?) sendo o parâmetro mais importante. O presente estudo tem como objetivo desenvolver e testar (a molécula de elemol será utilizada para esse fim) fatores de escala ? de 13C a terpenos, com base em regressões lineares. 10 moléculas complexas de sesquiterpeno foram selecionadas com as estruturas inequivocamente determinadas (confirmadas com cristalografia de raios-X). As geometrias foram otimizadas no nível B3LYP / 6-311 + G (d, p), na fase gasosa, e o ? será obtido no nível PBE0 / aug-cc-pvdz com três abordagens diferentes GIAO, CSGT e IGAIM , na fase gasosa e líquida, onde foi utilizado o modelo PCM (modelo contínuo polarizado). O TMS (tetrametilsilano) foi utilizado como referência e os dados experimentais de 13C foram obtidos em clorofórmio. Os resultados do RMS escalonado para os terpenos usados para gerar os fatores de escalonamento mostram que quando os efeitos do solvente são levados em consideração, mesmo que implicitamente, há uma melhora na reprodução dos dados experimentais. No entanto, a diferença nos valores RMS escalados não é grande o suficiente para justificar levar em consideração as interações com o solvente, pelo menos com o modelo PCM. É interessante notar que com o nível teórico PBE0 / aug-cc-pvdz, o método GIAO apresentou desempenho inferior aos outros 2 utilizados. Outro ponto interessante é que seu tempo de cálculo, de acordo com as simulações geradas neste trabalho, foi, em média, 30% maior que o CSGT e IGAIM. Assim, para estudos com terpenos, com esse nível de teoria, o uso do método GIAO não é indicado

Combinação de Fatores de Escalonamentos de Deslocamentos Químicos de RMN de 13C e 1H (baseados em Regressões Lineares) e de Redes Neurais para Auxiliar a Determinação Estrutural da Savinina / Combination of 13C and 1H NMR Chemical Shift Scaling Factors (based on Linear Regressions) and Neural Networks to Aid Savinina Structural Determination

Este é um estudo teórico-experimental, onde a molécula foco é a savinina, uma lignana do tipo dibenzilbutirolactônica. Estas substâncias podem ser encontradas em diversos gêneros botânicos, sendo um dos de maior ocorrência o gênero Acanthopanax (Araliaceae), cujas espécies são tradicionalmente utilizadas como analgésico e estimulante do sistema imune, além de exibirem potentes atividade inseticida e citotóxica para células de carcinoma de cólon humano HCT116. Assim, no presente estudo apresentamos a caracterização experimental e teórica da savinina utilizando dados de RMN de 13C e 1H e a possível confirmação da estrutura utilizando a ferramenta de rede neural (ANN-PRA). O objetivo deste trabalho é utilizar cálculos teóricos de RMN de 13C e 1H e dados experimentais para a resolução da estrutura deste composto, além do uso da ferramenta de rede neural (ANN PRA) para confirmação da estrutura da molécula

Measurement of the cosmic ray spectrum above 4×10184{\times}10^{18} eV using inclined events detected with the Pierre Auger Observatory

A measurement of the cosmic-ray spectrum for energies exceeding $4{\times}10^{18}$ eV is presented, which is based on the analysis of showers with zenith angles greater than $60^{\circ}$ detected with the Pierre Auger Observatory between 1 January 2004 and 31 December 2013. The measured spectrum confirms a flux suppression at the highest energies. Above $5.3{\times}10^{18}$ eV, the "ankle", the flux can be described by a power law $E^{-\gamma}$ with index $\gamma=2.70 \pm 0.02 \,\text{(stat)} \pm 0.1\,\text{(sys)}$ followed by a smooth suppression region. For the energy ($E_\text{s}$) at which the spectral flux has fallen to one-half of its extrapolated value in the absence of suppression, we find $E_\text{s}=(5.12\pm0.25\,\text{(stat)}^{+1.0}_{-1.2}\,\text{(sys)}){\times}10^{19}$ eV.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Energy Estimation of Cosmic Rays with the Engineering Radio Array of the Pierre Auger Observatory

The Auger Engineering Radio Array (AERA) is part of the Pierre Auger Observatory and is used to detect the radio emission of cosmic-ray air showers. These observations are compared to the data of the surface detector stations of the Observatory, which provide well-calibrated information on the cosmic-ray energies and arrival directions. The response of the radio stations in the 30 to 80 MHz regime has been thoroughly calibrated to enable the reconstruction of the incoming electric field. For the latter, the energy deposit per area is determined from the radio pulses at each observer position and is interpolated using a two-dimensional function that takes into account signal asymmetries due to interference between the geomagnetic and charge-excess emission components. The spatial integral over the signal distribution gives a direct measurement of the energy transferred from the primary cosmic ray into radio emission in the AERA frequency range. We measure 15.8 MeV of radiation energy for a 1 EeV air shower arriving perpendicularly to the geomagnetic field. This radiation energy -- corrected for geometrical effects -- is used as a cosmic-ray energy estimator. Performing an absolute energy calibration against the surface-detector information, we observe that this radio-energy estimator scales quadratically with the cosmic-ray energy as expected for coherent emission. We find an energy resolution of the radio reconstruction of 22% for the data set and 17% for a high-quality subset containing only events with at least five radio stations with signal.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

Measurement of the Radiation Energy in the Radio Signal of Extensive Air Showers as a Universal Estimator of Cosmic-Ray Energy

We measure the energy emitted by extensive air showers in the form of radio emission in the frequency range from 30 to 80 MHz. Exploiting the accurate energy scale of the Pierre Auger Observatory, we obtain a radiation energy of 15.8 \pm 0.7 (stat) \pm 6.7 (sys) MeV for cosmic rays with an energy of 1 EeV arriving perpendicularly to a geomagnetic field of 0.24 G, scaling quadratically with the cosmic-ray energy. A comparison with predictions from state-of-the-art first-principle calculations shows agreement with our measurement. The radiation energy provides direct access to the calorimetric energy in the electromagnetic cascade of extensive air showers. Comparison with our result thus allows the direct calibration of any cosmic-ray radio detector against the well-established energy scale of the Pierre Auger Observatory.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DOI. Supplemental material in the ancillary file

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