Histórias de pessoas e lugares : memórias das comunidades de Manguinhos

Em um contexto urbano complexo e vulnerável como o pesquisado, a obra busca reconstituir a história de pessoas e lugares do território de Manguinhos – hoje repleto de favelas que circundam a Fiocruz –, com seus inúmeros problemas socioambientais e sanitários. Os autores estendem-se por cerca de cem anos de ocupação da história social e urbana do Rio de Janeiro (capítulo importante e até hoje tão pouco explorado), mediante abordagens relacionadas à própria história, à memória e ao urbanismo. Trabalhou-se com a história oral, optando-se por dar voz aos moradores da região. Entre depoimentos, fotografias, vídeos, documentos oficiais, cartas e jornais de época, bem como entrevistas com experientes profissionais envolvidos na implantação de projetos em favelas cariocas, o livro nos revela, de forma consistente, com seu material inédito, a diversidade e a singularidade dos processos socioespaciais constitutivos das 12 comunidades estudadas. Entre lembranças e vivências narradas, transparecem as configurações desse típico bairro de periferia que retrata uma triste realidade de exclusão social e de discriminações. Com base no conteúdo, o leitor terá a oportunidade de poder continuar a registrar e a acompanhar as futuras transformações que ocorrerão em Manguinhos

Um lugar para a ciência

Importante contribuição à cultura e à historiografia da arquitetura, oferece um panorama de como se deu a formação e a ocupação do campus de Manguinhos durante o primeiro século de existência da Fundação Oswaldo Cruz – maior instituição de pesquisa biomédica da América Latina e uma das mais respeitadas do mundo -, resgatando a história de seus construtores. Teve como ponto de partida um levantamento histórico dos edifícios da Fiocruz, enviado em 1999 ao Iphan para o tombamento definitivo da área de entorno do conjunto arquitetônico de Manguinhos, delimitada em 1986 e que agora cumpre uma significativa etapa na edição deste livro

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