A diferenciação ideológica na política externa partidária eleitoral: PSDB, PT e MDB (1994-2018)

O artigo tem como objetivo explorar as posições políticas, partidáriase ideológicas que PSDB, PT e MDB atribuíram à proposta de políticaexterna em seus programas eleitorais entre 1994 e 2018. A hipótese éque, contrariando a literatura, a política externa é utilizada como meiode diferenciação ideológica na campanha eleitoral. Para analisar osprogramas partidários foi adaptado o método elaborado pelo ManifestoResearch Group, que possibilita a codificação de unidades textuais emvalores numéricos numa escala ideológica esquerda-direita. Os resultadosindicam que a política externa eleitoral do PSDB é inclinada à centro-direita,a do PT é consolidada à esquerda e a do MDB se comporta como oesperado de uma política pública de um partido centrista. Portanto, asconclusões apontam que, de fato, a política externa, como as demaispolíticas públicas, sofre diferenciação eleitoral através de posicionamentospolíticos e ideológicos vinculados ao partido de origem

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