EDITORIAL

Revista Kínesis – Revista de Estudos dos Pós-Graduandos em Filosofia da UNESP, em seu novo número, traz ao público novas abordagens e investigações acerca do âmbito filosófico e literário com artigos diversos acerca do conhecimento científico e acadêmico. Contamos, nessa edição, com duas traduções e 21 artigos, o que constata o crescimento e manutenção da Revista em seu caráter semestral

EDITORIAL

A nova edição da Revista Kínesis contempla a comemoração dos 15 anos do Programa de Pós-Graduação em Filosofia da UNESP (Marília-SP), juntamente com o 5º Encontro de Pesquisa da Pós-Graduação em Filosofia da UNESP, que promoveu uma homenagem ao Programa trazendo como tema do Encontro a comemoração pelos 15 anos do Programa com uma Homenagem ao Prof. Dr. Antonio Trajano de Menezes Arruda, por todos os anos de dedicação e trabalhos prestados ao curso e ao programa de Filosofia da UNESP. A Edição conta com 19 artigos que versam sobre diversos temas e discussões filosóficas, contribuindo para as reflexões e críticas no âmbito do trabalho de pesquisa e investigação em filosofia

EDITORIAL

É com grande satisfação que a Revista Kínesis – Revista de Estudos dos Pós-Graduandos em Filosofia da UNESP vem a público anunciar mais um número. O volume II, número 4, apresenta diversos artigos em meio às mais diversas investigações no âmbito acadêmico em seu viés científico e filosófico, trazendo em seu bojo artigos sobre ética, política, metafísica, lógica e educação, bem como a tradução do ensaio The Sceptic in His Place and Time de Myles Burnyeat, por Rodrigo Pinto de Brito (PUC-Rio). Nesta edição, a Revista contou com 21 artigos, aprovados em meio a várias contribuições com alto grau de intelectualidade, deixando uma tarefa difícil para seus pareceristas. Ao contrário das outras edições, esta não conta com Entrevista, uma vez que a exiguidade do tempo não permitiu a conclusão da entrevista outrora agendada. Por mais uma vez a Revista traz consigo a consolidação do trabalho de seus idealizadores, buscando satisfazer seus leitores e colaboradores, sem os quais nosso trabalho não teria sentido algum. Assim, agradecemos a todos que contribuíram para a realização deste trabalho, que agora trazemos ao público

ARQUITETURA E EVOLUÇÃO DEPOSICIONAL DA SUCESSÃO SEDIMENTAR PLEISTOCENO TARDIO-HOLOCENO (ÚLTIMOS ~20 Ka) DA BAÍA DE SEPETIBA (RJ): Architecture and Depositional Evolution of the Latest Pleistocene-Holocene (last ~20ky) Sedimentary Succession of Sepetiba Bay (RJ)

The Sepetiba Bay, western coastal area of Rio de Janeiro state, consists of an embayment where estuarine conditions prevail, due to its limited contact to open ocean being isolated by a barrier island of ~40 km extent - restinga da Marambaia. The present study aims at investigating the stratigrahic evolution of the bay’s infilling units, based on seismic anlysis of ~800 km of high-resolution reflection seismic profiles. Seismic analysis was coupled with previously dated horizon on the Rio de Janeiro continental shelf (14C AMS), as well as with recently-dated sedimentary evolutional stages of the Marambaia barrier island (14C AMS/OSL). Integration of all results revealed the existence of a transgressive-highstand sedimentary sucession (up to 30 m thick) composed of units U2-U5 which testifies the onset and evolution of estuarine conditions in the Sepetiba area: an open ocean estuarine system (deposition of unit U2) progressively envolved into more isolated estuarine conditions (depositions units U3-U4), until attaining the configuration of a low energy estuarine environment no longer in direct connection with the open sea (deposition of Unit U5) related to the constructional phases of the Marambaia barrier island itself.   Palavras-chave: Transgressive deposition; Paleoestuarine system; Latest Pleistocene-Holocene transgression.A baía de Sepetiba, localizada na costa oeste fluminense, consiste de um embaiamento onde predominam condições estuarinas com contato limitado ao oceano aberto, devido à presença da restinga da Marambaia - uma ilha-barreira de ~40 km de comprimento. O presente estudo visa o detalhamento da evolução estratigráfica do preenchimento sedimentar da baía, baseado na análise de ~ 800 km de linhas sísmicas de alta resolução, correlacionada a dados de datação de horizonte sísmico na plataforma continental (14C AMS) e de estágios de evolução da restinga da Marambaia (14C AMS/LOE). A integração dos resultados revelou a existência das unidades U2-U5 - uma sucessão sedimentar transgressiva e de mar alto de até ~30 m de espessura, que testemunha a implantação de um sistema estuarino aberto na região em direta conexão com o mar (deposição de U2), que evoluiu para condições estuarinas progressivamente mais isoladas (deposição das unidades U3 e U4) até atingir uma configuração de ambiente estuarino de baixa energia sem conexão direta com o mar (deposição da unidade U5), similar às condições do sistema deposicional atual. Os diferentes ambientes estuarinos, revelados pela fácies sísmicas das unidades U2-U5, estão diretamente correlacionados às diferentes fases de construção e/ou fechamento da restinga da Marambaia. Palavras-chave: Deposição transgressiva; Paleosistema estuarino; Transgressão Pleistoceno Tardio-Holoceno

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