O (des)cumrimento do princípio contábil da competência aplicado ao setor público: uma análise de sua aplicação nos municípios do estado do Rio de Janeiro: The (un)compliance of the competence accounting principle applied to the public sector: an analysis of its application in the municipalities of the state of Rio de Janeiro

O presente trabalho apresenta uma problemática que se insere em um contexto que começou a se delinear na década de 1980 com a propulsão dos conceitos da Nova Administração Pública, se estendendo até a proposição da convergência das práticas contábeis, aplicadas ao setor público brasileiro, aos Padrões Internacionais de Contabilidade aplicados ao Setor Público (IPSAS). Neste contexto, a convergência aos IPSAS apresenta-se como fator complementar e de geração de informações indispensáveis à efetiva implantação do modelo gerencial na execução das ações governamentais. Assim, a pesquisa trata do desafio fundamental lançado sobre a concretização da nova contabilidade aplicada ao Setor Público no Brasil, que vem a ser a conversão de um Sistema de Contabilidade baseado no regime misto, para um Sistema baseado em um regime no qual os registros contábeis devem ser realizados, exclusivamente, por competência. Deste contexto emerge o problema da pesquisa: estaria o Princípio Contábil da Competência, efetivamente, observado nos registros contábeis efetuados no Sistema de Contabilidade, estruturado de acordo com as Normas Brasileiras de Contabilidade aplicadas ao Setor Público (NBC T 16)? Na busca do êxito na investigação deste problema, a pesquisa tem como objetivo apresentar a temática dos princípios contábeis, contextualizando a nova contabilidade de forma a verificar se o Princípio Contábil da Competência está sendo observado nos registros contábeis realizados pelos Municípios do Estado do Rio de Janeiro. Quanto à metodologia, o estudo apresenta uma abordagem qualitativa, utilizando-se de levantamento bibliográfico, a respeito da temática acerca dos Princípios Contábeis; da Nova Administração Pública; bem como do novo cenário da contabilidade pública brasileira, e documental acerca dos registros contábeis realizados nos Municípios do Estado do Rio de Janeiro. A aplicação da metodologia, estruturada especificamente para esta pesquisa, se foca na realização de um censo sobre os dados registrados por 178 Municípios fluminenses que, que são os componentes da amostra da pesquisa. Com tal censo busca-se apontar a ocorrência de registros contábeis de operações das quais surjam Variações Patrimoniais Quantitativas Aumentativas (VPA), nos delimitando especificamente ao surgimento de um ativo pela ocorrência de um fator gerador de origem tributária, ou Diminutivas (VPD), nos delimitando especificamente à ocorrência de um fator gerador que ocasione a diminuição ou extinção do valor econômico de um ativo (depreciação, exaustão, amortização). As análises dos dados coletados indicam que, involuntariamente, há uma predominância de práticas contábeis que não se baseiam na observância do Princípio da Competência para realizar os registros contábeis dos atos e fatos da gestão pública. Consideramos que tal quadro pode ser motivado por diversos fatores, como, por exemplo, pela manutenção de uma legislação vigente com viés orçamentário. A pesquisa contribui com a reflexão acerca do estabelecimento de regras cujo a falta de capacidade para o seu regular cumprimento prejudica a transparência, a accountability e a evidenciação dos atos praticados no setor público

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

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