Lesões em atletas barreristas e ranqueados na Federação Catarinense de atletismo (FCA) de 2015 pertencentes à AMREC e AMUREL

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no curso de Educação Física da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.Por estar evoluindo cada vez mais, o atletismo está exigindo dos atletas uma melhor performance, o que proporciona o surgimento de lesões. Por esta razão, as distensões, contusões e luxações aparecem de forma predominante no esporte. O objetivo desta pesquisa é identificar as prevalências de lesão em atletas barreiristas, no ranking de 2015 da AMREC e AMUREL. Nesta pesquisa descritiva, o instrumento de coleta foi um questionário adaptado. Participaram da pesquisa 21 atletas especialistas nas provas de 100m, 110m e 400m com barreiras, os quais se encontravam no local de treinos durante a pesquisa. Os resultados mostraram que 75% dos atletas foram acometidos por lesões, sendo que a distensão muscular apresentou prevalência; já no mecanismo, foi a corrida de velocidade; enquanto a região mais afetada foi a posterior da coxa. A variável dor também foi referida pelos atletas, após a lesão. Diante disso, identificou-se que ocorreu um alto índice de acometimento de lesão em atletas jovens, tendo como fatores de risco o desequilíbrio de força, alongamento e aquecimento, além do trabalho excessivo e extenuante que o atletismo proporciona

Demanda hídrica atual e futura de grãos no Município de Sobral-CE / Current and future grain water demand in the Municipality of Sobral-CE

A produção de feijão e milho são os principais cultivos agrícolas do Estado do Ceará, as irregularidades das chuvas podem sujeitar essas lavouras a déficits hídricos prolongados afetando a produtividade dessas culturas, as incertezas das mudanças climáticas podem agravar a problemática. O objetivo desta pesquisa foi identificar a demanda hídrica atual e futura de feijão e milho no município de Sobral-Ce a partir de simulação de plantio realizadas em diferentes épocas. Foram coletados dados climatológicos históricos do INMET, NASA/POWER e dados futuros da plataforma PROJETA. Foi utilizado o modelo CROPWAT 8.0 para realizar as simulações de semeadura em diferentes épocas. Constatou-se que à medida que a data de semeadura é adiada maior é o requerimento de irrigação. A ETc por ciclo do feijoeiro esteve entre 278,2 e 302,3 mm. Para o milho a ETc por ciclo esteve entre 454,4 e 522 mm. Para o final do século 21, a demanda hídrica do feijoeiro pode aumentar em até 27,5%, e a do milho em até 10,9%, em comparação aos dados históricos

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

Extraction of the Muon Signals Recorded with the Surface Detector of the Pierre Auger Observatory Using Recurrent Neural Networks

We present a method based on the use of Recurrent Neural Networks to extract the muon component from the time traces registered with water-Cherenkov detector (WCD) stations of the Surface Detector of the Pierre Auger Observatory. The design of the WCDs does not allow to separate the contribution of muons to the time traces obtained from the WCDs from those of photons, electrons and positrons for all events. Separating the muon and electromagnetic components is crucial for the determination of the nature of the primary cosmic rays and properties of the hadronic interactions at ultra-high energies. We trained a neural network to extract the muon and the electromagnetic components from the WCD traces using a large set of simulated air showers, with around 450 000 simulated events. For training and evaluating the performance of the neural network, simulated events with energies between 1018.5, eV and 1020 eV and zenith angles below 60 degrees were used. We also study the performance of this method on experimental data of the Pierre Auger Observatory and show that our predicted muon lateral distributions agree with the parameterizations obtained by the AGASA collaboration