Análise da Legislação Existente e Considerações sobre a Regulação de Recursos Hídricos Referente ao Gás Não Convencional / Existing Legislation Analysis and Considerations on Water Resources Regulation concerning Unconventional Gas

A atividade de exploração e produção de gás não convencional demanda disponibilidade hídrica. A legislação federal sobre recursos hídricos no Brasil apresenta uma série de regras para o uso da água, seja pela prioridade, seja pela outorga e cobrança. No âmbito estadual, a questão hídrica também é tutelada e possui legislação própria. Ademais, especificamente, a Resolução ANP 21/2014 estabelece que a água deve ser preferencialmente de fontes inadequadas ao consumo humano. O objetivo desse artigo, portanto, é analisar a estruturação da legislação de recursos hídricos no país relativamente ao uso para a produção de gás não convencional, com possibilidade de construção de propostas para conciliação da atividade e da obediência aos parâmetros ambientais. A metodologia é qualitativa e analítica com uso de método de revisão da literatura, por meio de análise comparativa da legislação brasileira e dos estados de Texas e Oklahoma, para servir como parâmetro de aplicação. Como resultado, aponta-se que a definição dos contornos da regulação do uso de recursos hídricos na produção de gás não convencional deve abrigar gestão de risco e de planejamento adequado a subsidiar o licenciamento dessa atividade

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

A influência da TV Justiça no processo decisório do STF

Diversos autores têm especulado sobre a influência da TV Justiça sobre o processo decisório do STF. Da mesma forma, os próprios ministros tendem a atribuir certos efeitos percebidos no comportamento argumentativo do tribunal ao televisionamento das sessões plenárias. Em geral, há um grau consideravelmente alto de convergência em torno de proposições como: “A partir da transmissão das sessões do STF, os ministros passaram a emitir votos mais longos” e “A exposição excessiva do debate gera uma deliberação interna menos franca”. O propósito do presente artigo é apresentar novas evidências empíricas sobre a TV Justiça, de modo a avaliar as afirmações que a literatura pré-existente faz sobre o tema. Em um nível mais básico é preciso saber se a TV Justiça fez ou não diferença sobre o comportamento deliberativo dos ministros. Nossos resultados indicam que de fato há uma relação entre a transmissão das sessões plenárias do STF e um aumento no número de páginas das decisões. Da mesma forma, o televisionamento parece ter aumentado a extensão dos debates que os ministros travam entre si. Por fim, análises envolvendo modelos de regressão linear indicam que o resultado se mantém mesmo quando controlamos para outros fatores que influenciam sobre essas duas variáveis.</p