What To Expect From The 2017 Yellow Fever Outbreak In Brazil?

5

Modelo de análise da produção científica em Programas de Pós-Graduação com base em redes de interação: estudo de caso nas Ciências Ambientais

A avaliação permanente dos Programas de Pós-Graduação (PPG) constitui importante instrumento para melhoria no cenário de conhecimento científico e no desenvolvimento tecnológico no Brasil. O objetivo do artigo foi desenvolver um modelo para análise da produção científica dos PPG, utilizando recursos de redes de interação, com recorte para as ciências ambientais, visando detectar padrões e conexões entre eles. O recorte da pesquisa abrangeu todos os 112 PPG e os cursos da Área de Ciências Ambientais da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoas de Nível Superior (CAPES), no período de 2013 a 2016. A metodologia foi dividida em quatro etapas: 1. coleta de dados e construção de um banco de dados (informações públicas obtidas em consulta à Plataforma Sucupira — CAPES); 5. mineração e processamento dos dados e a produção de uma rede geral para representar os termos e os temas de maior relevância comuns a todas as produções dos PPG (teses, dissertações, projetos de pesquisas, artigos, livros e capítulos de livros); 3. análise das redes semânticas; 4. geração de produtos. Os resultados da pesquisa retornaram como produtos mapas de proximidade geográfica e de agrupamentos, que permitiram analisar a produção dos PPG das Ciências Ambientais em relação aos seus temas centrais, de forma integrada. A metodologia empregada se mostrou bastante robusta e apropriada para contribuir na avaliação dos programas de pós-graduação brasileiros, bem como para identificar lacunas na pesquisa e áreas emergentes em escala nacional, culminando em uma proposta de modelo que, a partir das redes semânticas, analisem as produções científicas nas avaliações quadrienais

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

Transtorno bipolar em crianças: análise de relato de caso 2018-2023

O transtorno bipolar em crianças é uma realidade clínica que demanda atenção especializada. A compreensão dos sintomas, fatores de risco, prevalência e desafios diagnósticos é fundamental para proporcionar intervenções precoces e adequadas, visando melhorar a qualidade de vida desses jovens e reduzir o impacto a longo prazo dessa condição psiquiátrica. Trata-se de um estudo cujo objetivo foi objetivo revisar relatos de caso publicados entre 2018 e 2023 sobre transtorno bipolar em crianças, identificando o estado da arte desses estudos. Para isso, se realizou uma revisão sistemática de literatura utilizando as bases de dados Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE), Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS) e Scientific Electronic Library Online (SCIELO). Com a análise e interpretação qualitativa dos resultados, a principal conclusão deste estudo é que o transtorno bipolar na infância é uma condição complexa, manifestando-se com comportamentos consistentes com o Transtorno de Conduta e sendo influenciado por fatores ambientais, familiares e genéticos. O tratamento eficaz requer uma abordagem multidisciplinar, integrando intervenções farmacológicas e não farmacológicas, personalizadas conforme as necessidades individuais. A supervisão familiar é crucial para a adesão ao tratamento, mas reconhece-se a necessidade contínua de pesquisa para aprimorar as estratégias terapêuticas diante da diversidade de casos