As tecnologias e as metodologias envolvidas nos ambientes de desenvolvimento e gestão colaborativa da MWEB-SIEXP (Módulo web de gestão dos dados experimentais da Embrapa).

Este trabalho tem como foco as tecnologias e metodologias envolvidas nos ambientes de desenvolvimento e gestão colaborativa do MWEB-SIEXP, apresentando e conceituando o papel de cada uma durante a execução do projeto. Realizado com base em metodologias ágeis (BECK et al., 2012), mais especificamente adaptadas do framework SCRUM (ARAÚJO, 2012), as quais implementam os princípios do manifesto ágil

Electromagnetic Structure of the Pion

In this work, we analyze the electromagnetic structure of the pion. We calculate its electromagnetic radius and electromagnetic form factor in low and intermediate momentum range. Such observables are determined by means of a theoretical model that takes into account the constituent quark and antiquark of the pion within the formalism of light-front field theory. In particular, we consider a nonsymmetrical vertex in this model, with which we calculate the electromagnetic form factor of the pion in an optimized way, so that we obtain a value closer to the experimental charge radius of the pion. The theoretical calculations are also compared with the most recent experimental data involving the pion electromagnetic form factor and the results show very good agreement.Comment: Paper with 4 pages, 1 figure, presented in XII HADRON PHYSICS Conference - to appear in AIP Conference Proceeding

Comportamento de mudas enxertadas e crescimento in vitro do Fusarium oxysporum f. sp. passiflorae em diferentes pH do meio.

O maracujá amarelo é plantado em quase todas as regiões brasileiras. O Nordeste produz 76% da produção, com destaque para a Bahia, com 50% da produção do país. Apesar da posição de destaque, a vida útil do maracujazeiro vem sendo reduzida, principalmente, devido aos danos causados por doenças do sistema radicular com destaque para a fusariose (Fusarium oxysporum f. sp. Passiflorae ? Fop)

Efeito de diferentes temperaturas na germinação de urediniósporos de Puccinia psidii.

EVINCI. Resumo

Mapping the scientific research on the negative aspects of the medical school learning environment

Objective: We sought to understand the landscape of published articles regarding medical schools’ learning environments (LE) world-wide, with an explicit focus on potentially negative aspects of the LE as an effort to identify areas specifically in need of remediation or intervention that could prevent future unprofessional behaviours, burnout, violence and mistreatment among students and physicians. Methods: A bibliometric analysis was conducted in six electronic databases (PubMed/Medline, Web of Science, Cochrane Library, SCOPUS, ERIC-ProQuest and PsycINFO) through December 31, 2016, including 12 themes: learning environment – general, hidden curriculum (negative), unethical behaviours, bullying/hazing, violence, sexual discrimination, homophobia, racism, social discrimina-tion, minorities’ discrimination, professional misconduct, and “other” negative aspects. Results: Of 9,338 articles found, 710 met the inclusion criteria. The most common themes were general LE (233 articles), unprofessional behaviours (91 articles), and sexual discrim-ination (80 articles). Approximately 80% of articles were published in the 21st century. Conclusion: There is a clear increase in scientific articles on negative aspects of the medical school LE in high-quality journals, especially in the 21st century. However, more studies are needed to investigate negative LE aspects with greater attention paid to experimental, longitudinal, and cross-cultural study designs.OBJETIVO: Buscou-se entender o panorama dos artigos publicados sobre os ambientes de aprendizagem (AA) das escolas médicas em todo o mundo, com um foco explícito nos aspectos potencialmente negativos do AA como um esforço para identificar áreas específicamente necessitadas de remediação ou intervenção que poderiam evitar futuros comportamentos não profissionais, violência e maus-tratos entre estudantes e médicos. Métodos: Foi realizada uma análise bibliométrica em seis bases de dados eletrônicas (PubMed/Medline, Web of Science, Biblioteca Cochrane, Scopus, Eric-ProQuest e PsycInfo) até 31 de dezembro de 2016, incluindo 12 temas: ambiente de aprendizagem - geral, currículo oculto (negativo), comportamentos antiéticos, bullying/trote, violência, discriminação sexual, homofobia, racismo, discriminação social, discriminação de minorias, má conduta profissional e “outros" aspectos negativos. Resultados: Dos 9.338 artigos encontrados, 710 preencheram os critérios de inclusão. Os temas mais comuns foram LE geral (233 artigos), comportamentos não profissionais (91 artigos) e discriminação sexual (80 artigos). Aproximadamente 80% dos artigos foram publicados no século XXI. Conclusão: Há um claro aumento em artigos científicos sobre aspectos negativos da escola de medicina LE em periódicos de alta qualidade, especialmente no século XXI. No entanto, mais estudos são necessários para investigar aspectos negativos do LE com maior atenção aos desenhos de estudos experimentais, longitudinais e transculturais

Detection and on-line prediction of leak magnitude in a gas pipeline using an acoustic method and neural network data processing

Considering the importance of monitoring pipeline systems, this work presents the development of a technique to detect gas leakage in pipelines, based on an acoustic method, and on-line prediction of leak magnitude using artificial neural networks. On-line audible noises generated by leakage were obtained with a microphone installed in a 60 m long pipeline. The sound noises were decomposed into sounds of different frequencies: 1 kHz, 5 kHz and 9 kHz. The dynamics of these noises in time were used as input to the neural model in order to determine the occurrence and the leak magnitude. The results indicated the great potential of the technique and of the developed neural network models. For all on-line tests, the models showed 100% accuracy in leak detection, except for a small orifice (1 mm) under 4 kgf/cm² of nominal pressure. Similarly, the neural network models could adequately predict the magnitude of the leakages.14515