17 research outputs found

    VERDUM, Júlia Selau. 2017. Os habitantes da montanha do vento

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    O trabalho de Júlia Verdum é resultado da confluência do pensamento intuitivo e imaginativo com o pensamento analítico-científico. A autora apresenta uma abordagem transdisciplinar da espacialidade de grande relevância para a ciência contemporânea, em que nos conduz a uma nova compreensão da realidade a partir dos vínculos afetivos que os indivíduos estabelecem com seu território, se distanciando cada vez mais do modo de pensar cartesiano, objetivo e fragmentado presente na ciência moderna. O..

    Repercussões e manejo relacionados a Distúrbios Hidroeletroliticos nos pacientes graves: uma revisão sistemática com metanálise

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    Os distúrbios hidroeletrolíticos são eventos comumente observados na prática médica, inclusive em situações de emergência, podendo representar risco de vida ou possibilidade de sequelas para o paciente a depender da magnitude do caso. Independentemente da etiologia, a desidratação tem sua importância definida pela intensidade das perdas líquidas e pela proporção de perdas salinas em relação à perda de água. Isto evidencia a importância de se avaliar corretamente o quadro para se desenvolver um tratamento adequado. Este estudo tem como objetivo explorar o tema das repercussões e manejo de distúrbios hidroeletrolíticos nos pacientes graves a partir de uma revisão sistemática com meta análise com o emprego das palavras chave “unidade de terapia intensiva”, “gerenciamento hidroeletrolítico”, “distúrbios hidroeletrolíticos” e “controle de líquidos e eletrólitos” nos bancos de dados PubMed, BVS, Lilacs, Medline e Scielo objetivando acessar artigos publicados entre 2015 e 2022. A equipe de enfermagem está diretamente responsável pelo manejo de pacientes de alta complexidade, o que pode envolver casos que exigem o gerenciamento hidroeletrolítico, isto requer um conhecimento aprofundado dos mecanismos envolvidos no metabolismo da água e dos eletrólitos. O monitoramento diário da função renal pela equipe de enfermagem é um cuidado importante para se evitar o quadro de insuficiência renal aguda

    Trajetórias da Educomunicação nas Políticas Públicas e a Formação de seus Profissionais

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    Esta obra é composta com os trabalhos apresentados no primeiro subtema, TRAJETÓRIA – Educação para a Comunicação como Política pública, nas perspectivas da Educomunicação e da Mídia-Educação, do II Congresso Internacional de Comunicação e Educação. Os artigos pretendem propiciar trocas de informações e produzir reflexões com os leitores sobre os caminhos percorridos, e ainda a percorrer, tendo como meta a expansão e a legitimação das práticas educomunicativas e/ou mídia-educativas como política pública para o atendimento à formação de crianças, adolescentes, jovens e adultos, no Brasil e no mundo

    Pervasive gaps in Amazonian ecological research

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    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

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    Educomunicação e suas áreas de intervenção: Novos paradigmas para o diálogo intercultural

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    oai:omp.abpeducom.org.br:publicationFormat/1O material aqui divulgado representa, em essência, a contribuição do VII Encontro Brasileiro de Educomunicação ao V Global MIL Week, da UNESCO, ocorrido na ECA/USP, entre 3 e 5 de novembro de 2016. Estamos diante de um conjunto de 104 papers executivos, com uma média de entre 7 e 10 páginas, cada um. Com este rico e abundante material, chegamos ao sétimo e-book publicado pela ABPEducom, em seus seis primeiros anos de existência. A especificidade desta obra é a de trazer as “Áreas de Intervenção” do campo da Educomunicação, colocando-as a serviço de uma meta essencial ao agir educomunicativo: o diálogo intercultural, trabalhado na linha do tema geral do evento internacional: Media and Information Literacy: New Paradigms for Intercultural Dialogue

    Pervasive gaps in Amazonian ecological research

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    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

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    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
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