Evaluation of Road Signs conformity for improving road safety in urban Areas: a Case Study in Guimarães, Portugal

A segurança rodoviária depende da existência de uma rede de sinalética apropriada e de uma correta manutenção dos sinais ao longo do tempo. Os sinais verticais de trânsito, para serem efetivamente funcionais, devem permanecer adequadamente visíveis e percetíveis. Neste artigo apresenta-se uma metodologia para avaliar o nível de conformidade dos sinais, procurando identificar eventuais deficiências funcionais. A metodologia baseia-se numa análise multicritério, onde são considerados dois critérios e oito subcritérios relacionados com as características físicas e operacionais dos sinais. A visibilidade dos sinais foi avaliada através de uma análise em SIG, considerando as distâncias de travagem e de paragem. O nível de intervenção obtido é constituído por quatro níveis, em função da necessidade e da urgência em recuperar a função dos sinais. A metodologia foi aplicada na cidade de Guimarães, Portugal. Os resultados comprovam a funcionalidade da metodologia e revelam que mais de metade dos sinais analisados não estão totalmente em conformidade com as normas, muito por culpa da estrutura urbana compacta e da presença de vegetação nas ruas. Uma vez que, para vários sinais, as distâncias de travagem e de paragem não são adequadas, pode-se concluir que os utilizadores destas ruas estão expostos a riscos que ameaçam a sua segurança.Road safety depends on the existence of an adequate network of signs and an effective management for proper conservation. Vertical traffic signs will only be effectively functional if they still provide adequate visibility and legibility. This paper presents a methodology to evaluate the level of conformity of traffic signs, in order to identify where to improve their functionality. The methodology is based on a multicriteria analysis, using two criteria and eight subcriteria that are related with signs physical and operational attributes. Their visibility was evaluated through a spatial analysis in a geographical information system, taking into account the braking and stopping distances. The intervention level is defined by four levels related with the necessity and urgency in restoring signs functionality. This methodology was applied in the city of Guimarães, Portugal. The results showed the usefulness of the methodology and revealed that more than half of the analyzed signs not fully complied with the norms, mainly due to the compactness of the urban structure e the presence of vegetation in streets. Since the braking and stopping distances of many signs are not adequate, it can be concluded that road users are exposed to risks and their safety can be threated.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Avaliação da visibilidade de sinais de trânsito com base numa análise multicritério implementada num SIG. Uma aplicação no centro de Guimarães, Portugal

Publicado em "Anais do 7º Congresso Luso-Brasileiro para o Planejamento Urbano, Regional, Integrado e Sustentável"A visibilidade dos sinais de trânsito é fundamental para regular o tráfego rodoviário, auxiliar os condutores e garantir a segurança dos utilizadores das vias. Neste artigo apresenta-se uma metodologia para avaliar a visibilidade dos sinais verticais de trânsito. Com base numa análise multicritério, atribuiram-se pesos a três parâmetros que condicionam a visibilidade dos sinais: a dimensão do sinal, a dimensão do poste e a visibilidade do sinal. A análise da visibilidade foi realizada através do geoprocessamento num SIG a partir da rasterização do terreno. Com a aplicação da análise multicritério obteve-se uma escala de prioridades de intervenção associada à visibilidade dos sinais. Esta metodologia foi aplicada a um conjunto de sinais na cidade de Guimarães, Portugal. Os resultados comprovam a funcionalidade da metodologia e revelam que os sinais na cidade de Guimarães têm problemas de visibilidade resultantes da estrutura urbana compacta e da presença de vegetação nas ruas

Geostatistics applied to the study of soil physiochemical characteristics in seasonal deciduous forest areas

Utilizaram-se m\ue9todos da geoestat\uedstica na identifica\ue7\ue3o do tamanho e da estrutura da variabilidade espacial de alguns atributos f\uedsico-qu\uedmicos do solo em \ue1reas de Floresta Estacional Decidual as quais foram denominadas floresta madura, floresta secund\ue1ria e capoeir\ue3o. As \ue1reas, localizadas no munic\uedpio de Santa Tereza, RS, foram amostradas durante o per\uedodo de 2002 a 2003, compreendendo as classes de solo: Chernossolo Argil\ufavico, Cambissolo Ta e Neossolo Lit\uf3lico. Realizou-se amostragem sistem\ue1tica com grid de espa\ue7amento regular entre os pontos variando de 30 m para o capoeir\ue3o e 40 m para floresta madura e secund\ue1ria, totalizando oitenta pontos amostrais em uma \ue1rea total de 7,34 ha. Foram coletadas amostras de solo \u201cin situ\u201d para an\ue1lise em laborat\uf3rio dos atributos densidade do solo, argila, pH, pot\ue1ssio, mat\ue9ria org\ue2nica e f\uf3sforo. A estrutura da variabilidade espacial foi identificada por meio dos semivariogramas, definindo-se os par\ue2metros necess\ue1rios para a krigagem. O atributo mais vari\ue1vel foi a mat\ue9ria org\ue2nica, n\ue3o obtendo ajuste a nenhum modelo te\uf3rico de semivariograma, enquanto que o pH foi o menor. Na an\ue1lise de estrutura da variabilidade espacial por meio da geoestat\uedstica, a argila e densidade, ambas em \ue1rea de floresta secund\ue1ria, e o pH nas \ue1reas experimentais apresentaram a maior depend\ueancia espacial. O modelo gaussiano para o atributo argila obteve o maior alcance da depend\ueancia espacial, sendo 400 e 388 m, nas \ue1reas de floresta secund\ue1ria e madura respectivamente. A valida\ue7\ue3o cruzada mostrou acuracidade no ajuste dos modelos variogr\ue1ficos, tendo a vari\ue1vel pH apresentado o melhor desempenho, 0,87; 0,94 e 0,92 nas \ue1reas de floresta madura, secund\ue1ria e capoeir\ue3o respectivamente.Methods of geostatistics were used in the identification of size and structure of space variability of some physiochemical attributes of soils under seasonal deciduous forest areas, which were called mature forest, secondary forest and "capoeir\ue3o". The areas, located in Santa Tereza, RS, were sampled during the period of 2002 and 2003, comprising the soil classes: Argiluvic Chernosol, Cambisol Ta and Litholic Neosol. Systematic sampling was performed with regular spacing grid of points varying of 30 m for "capoeir\ue3o" and 40 m for mature and secondary forest, in an amount of 80 sample points in a total area of 7.34 ha. For each point, measurements "in situ" were made of the soil bulk density, clay content, pH, potassium, organic matter and phosphorus. The structure of space variability was identified through the variograms, being defined the needed parameters for the Kriging. The most variable attribute was the organic matter, being not adjusted to any model of variogram, while the pH was the least. In the analysis of the space variability structure through the geostatistics, the clay and bulk density, both in area of secondary forest, and pH in the experimental areas, had showed the biggest space dependence. The Gauss model for the clay attribute obtained the largest reach (a), being 400 m and 388 m in the areas of secondary and mature forest, respectively. The crossed validation showed accuracy in the variographic models adjustment, being the pH variable the one which presented the optimum performance, 0.87; 0.94 and 0.92 in the areas of mature forest, secondary forest and "capoeir\ue3o", respectively

Geoestatística aplicada ao estudo das características físico-químicas do solo em áreas de Floresta Estacional Decidual

Methods of geostatistics were used in the identification of size and structure of space variability of some physiochemical attributes of soils under seasonal deciduous forest areas, which were called mature forest, secondary forest and “capoeirão”. The areas, located in Santa Tereza, RS, were sampled during the period of 2002 and 2003, comprising the soil classes: Argiluvic Chernosol, Cambisol Ta and Litholic Neosol. Systematic sampling was performed with regular spacing grid of points varying of 30 m for “capoeirão” and 40 m for mature and secondary forest, in an amount of 80 sample points in a total area of 7.34 ha. For each point, measurements "in situ" were made of the soil bulk density, clay content, pH, potassium, organic matter and phosphorus. The structure of space variability was identified through the variograms, being defined the needed parameters for the Kriging. The most variable attribute was the organic matter, being not adjusted to any model of variogram, while the pH was the least. In the analysis of the space variability structure through the geostatistics, the clay and bulk density, both in area of secondary forest, and pH in the experimental areas, had showed the biggest space dependence. The Gauss model for the clay attribute obtained the largest reach (a), being 400 m and 388 m in the areas of secondary and mature forest, respectively. The crossed validation showed accuracy in the variographic models adjustment, being the pH variable the one which presented the optimum performance, 0.87; 0.94 and 0.92 in the areas of mature forest, secondary forest and “capoeirão”, respectively.Utilizaram-se métodos da geoestatística na identificação do tamanho e da estrutura da variabilidade espacial de alguns atributos físico-químicos do solo em áreas de Floresta Estacional Decidual as quais foram denominadas floresta madura, floresta secundária e capoeirão. As áreas, localizadas no município de Santa Tereza, RS, foram amostradas durante o período de 2002 a 2003, compreendendo as classes de solo: Chernossolo Argilúvico, Cambissolo Ta e Neossolo Litólico. Realizou-se amostragem sistemática com grid de espaçamento regular entre os pontos variando de 30 m para o capoeirão e 40 m para floresta madura e secundária, totalizando oitenta pontos amostrais em uma área total de 7,34 ha. Foram coletadas amostras de solo "in situ" para análise em laboratório dos atributos densidade do solo, argila, pH, potássio, matéria orgânica e fósforo. A estrutura da variabilidade espacial foi identificada por meio dos semivariogramas, definindo-se os parâmetros necessários para a krigagem. O atributo mais variável foi a matéria orgânica, não obtendo ajuste a nenhum modelo teórico de semivariograma, enquanto que o pH foi o menor. Na análise de estrutura da variabilidade espacial por meio da geoestatística, a argila e densidade, ambas em área de floresta secundária, e o pH nas áreas experimentais apresentaram a maior dependência espacial. O modelo gaussiano para o atributo argila obteve o maior alcance da dependência espacial, sendo 400 e 388 m, nas áreas de floresta secundária e madura respectivamente. A validação cruzada mostrou acuracidade no ajuste dos modelos variográficos, tendo a variável pH apresentado o melhor desempenho, 0,87; 0,94 e 0,92 nas áreas de floresta madura, secundária e capoeirão respectivamente

Determinants of intensive insulin therapeutic regimens in patients with type 1 diabetes: data from a nationwide multicenter survey in Brazil

Background: To evaluate the determinants of intensive insulin regimens (ITs) in patients with type 1 diabetes (T1D).Methods: This multicenter study was conducted between December 2008 and December 2010 in 28 public clinics in 20 Brazilian cities. Data were obtained from 3,591 patients (56.0% female, 57.1% Caucasian). Insulin regimens were classified as follows: group 1, conventional therapy (CT) (intermediate human insulin, one to two injections daily); group 2 (three or more insulin injections of intermediate plus regular human insulin); group 3 (three or more insulin injections of intermediate human insulin plus short-acting insulin analogues); group 4, basal-bolus (one or two insulin injections of long-acting plus short-acting insulin analogues or regular insulin); and group 5, basal-bolus with continuous subcutaneous insulin infusion (CSII). Groups 2 to 5 were considered IT groups.Results: We obtained complete data from 2,961 patients. Combined intermediate plus regular human insulin was the most used therapeutic regimen. CSII was used by 37 (1.2%) patients and IT by 2,669 (90.2%) patients. More patients on IT performed self-monitoring of blood glucose and were treated at the tertiary care level compared to CT patients (p < 0.001). the majority of patients from all groups had HbA1c levels above the target. Overweight or obesity was not associated with insulin regimen. Logistic regression analysis showed that economic status, age, ethnicity, and level of care were associated with IT (p < 0.001).Conclusions: Given the prevalence of intensive treatment for T1D in Brazil, more effective therapeutic strategies are needed for long term-health benefits.Farmanguinhos/Fundacao Oswaldo Cruz/National Health MinistryBrazilian Diabetes SocietyFundacao do Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Univ Estado Rio de Janeiro, Unit Diabet, BR-20551030 Rio de Janeiro, BrazilBaurus Diabet Assoc, São Paulo, BrazilFed Univ São Paulo State, Diabet Unit, São Paulo, BrazilFed Univ Hosp Porto Alegre, Porto Alegre, BrazilUniv Hosp São Paulo, Diabet Unit, São Paulo, BrazilUniv Fed Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, BrazilUniv Fed Ceara, Fortaleza, Ceara, BrazilSanta Casa Misericordia, Belo Horizonte, MG, BrazilSanta Casa Misericordia São Paulo, São Paulo, BrazilUniv Fed Amazonas, Manaus, Amazonas, BrazilHosp Geral de Bonsucesso, Rio de Janeiro, BrazilHosp Univ Clementino Fraga Filho IPPMG, Rio de Janeiro, BrazilUniv Hosp São Paulo, São Paulo, BrazilFac Ciencias Med Santa Casa São Paulo, São Paulo, BrazilUniv São Paulo, Inst Crianca, Hosp Clin, São Paulo, BrazilUniv São Paulo, Fac Med Ribeirao Preto, Hosp Clin, Ribeirao Preto, BrazilAmbulatorio Fac Estadual Med Sao Jose Rio Preto, Ribeirao Preto, BrazilEscola Paulista Med, Ctr Diabet, Ribeirao Preto, BrazilClin Endocrinol Santa Casa Belo Horizonte, Belo Horizonte, MG, BrazilUniv Estadual Londrina, Londrina, BrazilUniv Fed Parana, Hosp Clin, Porto Alegre, RS, BrazilInst Crianca Com Diabet Rio Grande Sul, Rio Grande Do Sul, RS, BrazilGrp Hosp Conceicao, Inst Crianca Com Diabet, Porto Alegre, RS, BrazilHosp Univ Santa Catarina, Florianopolis, SC, BrazilInst Diabet Endocrinol Joinville, Joinville, BrazilHosp Reg Taguatinga, Brasilia, DF, BrazilHosp Geral Goiania, Goiania, Go, BrazilCtr Diabet & Endocrinol Estado Bahia, Goiania, Go, BrazilUniv Fed Maranhao, Sao Luis, BrazilCtr Integrado Diabet & Hipertensao Ceara, Fortaleza, Ceara, BrazilUniv Fed Sergipe, Aracaju, BrazilHosp Univ Alcides Carneiro, Campina Grande, BrazilHosp Univ Joao de Barros Barreto, Belem, Para, BrazilFed Univ São Paulo State, Diabet Unit, São Paulo, BrazilUniv Hosp São Paulo, Diabet Unit, São Paulo, BrazilUniv Hosp São Paulo, São Paulo, BrazilEscola Paulista Med, Ctr Diabet, Ribeirao Preto, BrazilWeb of Scienc

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