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

Padrões de interoperabilidade para repositórios de dados de pesquisa

Apresenta uma série de 10 vídeos que destinam-se a discutir brevemente conceitos sobre dados de pesquisa abertos, de seus conceitos associados e de tutoriais práticos acerca da plataforma Dataverse.Vídeo: Não é possível instalar um arquivo de vídeo. Apenas transfira-o para seu computador e abra como um arquivo comum. Arquivos de vídeo não podem ser editados, mas podem ser visualizados em players como o VLC Media Player (que é gratuito), o Windows Media Player ou o QuickTime. Os formatos mais comuns de vídeo serão executados normalmente por estes players (avi, mpeg e mp4). PDF: Este arquivo não pode ser editado, pois é um formato fechado. Este formato permite que sejam feitas edições - como marcação de texto e comentários, além de preenchimento de formulários - caso o autor permita. Este arquivo pode ser visualizado em leitores de PDF como o Adobe Acrobat Reader ou em navegadores da web.VídeoOs vídeos podem ser utilizados para diversos fins, como forma de orientar discentes, docentes, pesquisadores e demais interessados na temática dos dados de pesquisa

Ensino de ciências e matemática II: temas sobre formação de conceitos

Coletânea de textos apresentados no Programa de Pós-Graduação em Educação para a Ciência, sediado na Faculdade de Ciências da UNESP, na área de ensino de Ciências e Matemática. O núcleo de pesquisa do Programa concentra-se em estudos sobre a ciência, a educação científica e nas relações entre o saber científico e seu ensino. Assim, incentiva a reflexão sobre os processos envolvidos na construção dos conhecimentos científicos e tecnológicos, além de contribuir para a produção de um corpo de conhecimentos filosóficos, científicos e pedagógicos destinados à formação de professores e outros profissionais da áre