Cadeia produtiva do trigo

Bibliografia: p. 218-219O texto apresenta um breve histórico da produção e da indústria moageira de trigo no Brasil e seus principais impactos em sua cadeia produtiva. Em seguida, mostra os principais dados e informações atualizados sobre a produção nacional, as importações e o consumo, sob as diversas formas, do complexo agroindustrial do trigo - indústrias de massas, pães e biscoitos. Ao final, são apontadas algumas sugestões para melhorar o desempenho do setor tritícola no Brasil

Characterization of dystocia in a herd of Holstein dairy cows in Brazil

The objective of this study was to characterize calvings with low and high difficulty based on the productive and reproductive performance of dairy cows. Calvings were grouped in no calving assistance, calving with low assistance, and calving with high assistance. The original data set comprised 1,902 calving records obtained from a large dairy farm in Southeast Brazil. Factor analysis was applied using the SAS® Studio 3.8 statistical program through the factor procedure, considering the Multivariate Analysis category. Milk fat (0.92–0.79) and total solids (0.91–0.80) were strongly correlated with Factor 1. Calving interval (0.87–0.68) and the number of AI (artificial inseminations) per conception (0.87–0.71) showed high correlations with Factor 2. Milk yield (0.84–0.76) and accumulated milk yield (0.84–0.77) were strongly correlated with Factor 3. Based on the results, we conclude that the three calving scenarios were characterized by well-defined and independent factors. Cows which required a high assistance at calving showed a lower variance explained by the model for milk fat and total solids contents, calving interval, and the number of AIs per conception. Keywords: calving assistance; calving management; milk production; multivariate analysi

Valorizando o exame clínico

Nosso roteiro dé Avaliação Fisiátrica do Amputado será sucinto, visando orientar o médico na condução dos casos, de maneira segura e eficiente. Nos portadores de amputações de membros, o que mais importa é a pessoa e não o membro amputado, daí a necessidade de urna abordagem global do paciente, buscando o máximo de suas potencialidades não só, no aspecto físico, mas também psicossocial, familiar e profissional. É indispensável a memorização das principais causas e complicações das amputações para a realização da avaliação

Projeto PlowDeR: manual de formação avançada

Este manual resulta do desenvolvimento do projeto de investigação “PLowDeR - Framework para Análise do Impacto Económico e Social das Atividades Turísticas nos Territórios de Baixa Densidade: o Caso das Aldeias Históricas de Portugal”, com a referência CENTRO-01-0145-FEDER-023984 suportado pelo orçamento do Programa Operacional Regional do Centro na sua componente FEDER. A rede das Aldeias Históricas de Portugal (rAHP) teve origem no Programa das Aldeias Históricas, formulado em 1991, cujo objetivo era fixar populações num território, já na altura, considerado de baixa densidade populacional. Este programa, incluiu inicialmente 10 aldeias: Almeida; Castelo Mendo; Castelo Novo; Castelo Rodrigo; Idanha-a-Velha; Linhares da Beira; Marialva; Monsanto; Piódão e Sortelha. Em 2003, foram incluídas mais duas aldeias: Belmonte e Trancoso, constituindo-se assim a atual rAHP com 12 aldeias distribuídas por 10 concelhos: Almeida; Arganil; Belmonte; Celorico da Beira; Figueira de Castelo Rodrigo; Fundão; Idanha-a-Nova; Mêda; Sabugal e Trancoso. Os concelhos de Almeida e Idanha-a-Nova contribuem com duas aldeias históricas cada um. A região em que se insere a rAHP é, como referido, de baixa densidade populacional, sendo os aglomerados populacionais distantes entre si e, embora possuindo boas acessibilidades rodoviárias, estão distantes dos principais centros de decisão. O Programa das Aldeias Históricas foi, inicialmente, executado no II Quadro Comunitário de Apoio (1994-1999) e aprofundado durante o III Quadro Comunitário de Apoio (2000-2006). Independentemente, dos grandes investimentos feitos na recuperação das aldeias que constituem a rAHP, em 2013 não existiam quaisquer indicadores que permitissem avaliar o impacto socioeconómico desta rede nos territórios de baixa densidade. Perante este facto decidiu a equipa de investigação, associada ao projeto PLowDeR, desenvolver e propor uma framework de indicadores que permita aos decisores políticos, agentes económicos e académicos fazerem análises mais avisadas sobre os investimentos feitos e avaliarem o seu impacto nos territórios de baixa densidade, em particular, nas Aldeias Históricas. Nesta framework de indicadores, foram consideradas duas dimensões para o seu enquadramento (uma dimensão para caracterizar os indicadores propostos “dimensão de caracterização” e uma outra dimensão para agregação dos referidos indicadores “dimensão de agregação”). A organização por dimensões ajudará a verificar se todos os objetivos do projeto e os diferentes tipos de impacto estão considerados pelos indicadores propostos. Com inspiração no modelo proposto por Tanguay, Rajaonson e Therrien (2013) devidamente adaptado aos territórios de baixa densidade, foram consideradas sete dimensões para caracterizar os indicadores desenvolvidos com o objetivo de avaliar o impacto das atividades turísticas (denominadas “dimensões de caracterização”): económico; social; ambiental; viabilidade; habitabilidade; equidade e sustentabilidade (Melo, Rocha, Natário, Biscaia, & Dias, 2018). Adicionalmente, foram elaboradas oito dimensões de agregação para os indicadores, incorporando as áreas consideradas fundamentais para medir o impacto do turismo nos territórios estudados: ecossistema; bem-estar; satisfação; cultura; vitalidade económica; emprego; marketing; mobilidade e acessibilidade (Melo et al., 2018). Consideradas as dimensões acabadas de referir, foi identificado, através de uma vasta revisão da literatura, o conjunto de indicadores a incluir em cada uma das dimensões de agregação. Ao desenvolver e propor um conjunto de indicadores, está sempre implícita a forma de recolha de dados necessários para a sua construção. Assim, foi considerado que determinados dados já podem estar disponíveis nas bases de dados do Instituto Nacional de Estatística (INE), da Autoridade Regional de Turismo do Centro de Portugal ou da associação Aldeias Históricas de Portugal – Associação de Desenvolvimento Turístico (AHP-ADT), sendo que as duas últimas entidades são parceiras neste projeto. No entanto, a grande maioria dos dados, principalmente os de natureza mais micro que dizem respeito às aldeias, não se encontram disponíveis naquelas entidades pelo que se tornou inevitável que os dados fossem recolhidos via inquérito por questionário, ouvindo os diferentes stakeholders envolvidos na rAHP (visitantes, agentes económicos e outros stakeholders). Estes inquéritos por questionário foram disponibilizados tanto em suporte papel quanto através da plataforma digital “Indicators for Low Density Areas” (ILDA), desenvolvida para recolha de dados online, para efetuar o seu processamento e posterior disseminação dos indicadores. Em face da utilidade da framework e dos resultados obtidos, este manual de formação avançada é justificado pela necessidade de acompanhar a divulgação dos resultados do trabalho de investigação feito no âmbito do projeto PLowDeR, por um processo explicativo e formativo, podendo assim contribuir: para uma melhor compreensão do trabalho de investigação realizado; para uma melhor interpretação dos resultados alcançados e das potencialidades da framework desenvolvida; para enriquecer os currículos de cursos ministrados nas instituições de ensino superior parceiras do projeto, ou outros em que estas temáticas se justifiquem. Para que a framework de indicadores tenha o impacto esperado nos territórios de baixa densidade, deve ser devidamente explicada e divulgada a todos os seus potenciais utilizadores: decisores políticos, agentes económicos, e académicos. A vertente explicativa e formativa deste manual é ainda importante na perspetiva de replicação da mesma metodologia e aplicação da framework a outros territórios de baixa densidade com redes similares à rAHP. Considerando o acabado de expor, este manual de formação tem dois grandes objetivos. Por um lado, o de apoiar a divulgação e a utilização de uma framework de indicadores, desenvolvida para avaliar o impacto socioeconómico da rAHP e, por outro lado, o de se constituir uma referência para apoiar a interpretação, pelas partes interessadas, dos referidos indicadores e resultados. Estes indicadores permitirão identificar oportunidades que possam ser facilitadoras do processo de melhoria de dinâmicas regionais. Este manual servirá, também, de apoio ao desenvolvimento de atividades curriculares focadas na economia regional e atividades relacionadas, assim como ao apoio no preenchimento dos questionários. Este manual é organizado em capítulos. Para além da introdução, no capítulo 2 é apresentada a framework de indicadores e respetivas fichas técnicas (indicadores primários e indicadores derivados). No capítulo 3 é apresentada uma visão geral e forma de utilização da plataforma digital ILDA. Finalmente, no capítulo 4 é descrita a metodologia utilizada para recolha de dados.publishe

Projeto PlowDeR: relatório final

O Interior de Portugal é caracterizado por ter territórios de baixa densidade populacional, com fracas vias de comunicação, escassos serviços públicos e privados, uma dinâmica económica débil e reduzida capacidade para atrair investimentos que ajudem a fixar as populações, quando comparado com o Litoral. A sustentabilidade a curto, médio e longo prazos dos territórios de baixa densidade requer uma estratégia assente em fatores e recursos endógenos e enquadrada nos objetivos da Estratégia Europa 2020 para um crescimento inteligente, sustentável e inclusivo, que se focalize nos resultados e que procure maximizar o impacto do financiamento da União Europeia. Neste contexto, importa perceber como as regiões e os seus atores podem gerar mecanismos endógenos de criação de riqueza com base nos seus recursos específicos (Alves, 2007), e como se podem avaliar os resultados (sociais e económicos) da aplicação desses recursos. A rede Aldeias Históricas de Portugal (rAHP) integra 12 aldeias unidas por características históricas, patrimoniais, paisagísticas e, também, pela sua interioridade: Almeida; Belmonte; Castelo Mendo; Castelo Novo; Castelo Rodrigo; Idanha-a-Velha; Linhares da Beira; Marialva; Monsanto; Piódão; Sortelha e Trancoso. Estas aldeias estão inseridas em três NUTS III – Beiras e Serra da Estrela; Beira Baixa e Região de Coimbra –, integradas na NUTS II Centro. A indisponibilidade de dados estatísticos oficiais desagregados ao nível da aldeia, intramuros, e o facto de três das aldeias que integram a rAHP serem sede de concelho (Almeida, Belmonte e Trancoso) ou de haver concelhos em que coexistem duas aldeias pertencentes à rAHP (Almeida e Idanha-a-Nova), tem dificultado ou impossibilitado o estudo em profundidade, e real, do impacto social e económico das atividades turísticas das aldeias pertencentes à rAHP. Face à ausência de estudos nesta área, considera-se que estudar o impacto da criação da rAHP na economia regional e no contexto social é inovador e de grande relevância. A inovação e relevância do estudo passam, essencialmente, pelo desenho de indicadores mais adequados e completos, atendendo às particularidades já referidas e à melhoria das possibilidades de recolha de informação verificadas nos últimos anos. O projeto PLowDeR surge com o intuito de criar um mecanismo de monitorização de um conjunto de dimensões consideradas relevantes para análise do impacto social e económico das atividades turísticas nos territórios de baixa densidade, tendo como caso de estudo a rAHP. Assim, o projeto PlowDeR tem como objetivo principal definir um conjunto de indicadores integrados numa framework para avaliar o impacto económico e social das atividades turísticas das Aldeias Históricas de Portugal (AHP). No âmbito do projeto foi ainda desenvolvida uma plataforma tecnológica, para permitir a recolha de dados e a gestão dos dados recolhidos e o protótipo de uma aplicação móvel para monitorizar a satisfação dos visitantes das AHP. Ao avaliar o impacto económico e social das atividades turísticas das AHP nos territórios de baixa densidade em que estão inseridas, através da criação de um conjunto de indicadores, espera-se que o projeto não só forneça às AHP os dados necessários para planearem a sua estratégia de desenvolvimento, mas que também contribua para apoiar a tomada de decisão por parte das entidades que necessitam de ter indicadores económicos e sociais relacionados com a valorização do património. Para além disso, espera-se que o projeto permita a transferência de conhecimento para as comunidades académicas, através da melhoria dos curricula de algumas unidades curriculares, e que promova a atração de turistas, novos investidores e habitantes para as AHP, contribuindo, deste modo, para a sua sustentabilidade e para o desenvolvimento dos territórios de baixa densidade em que se inserem. Para concretizar os objetivos deste projeto, após a revisão da literatura e devida construção da framework, seguiu-se o trabalho de seleção e definição dos indicadores de forma a ser dada resposta às dimensões definidas na framework. Este trabalho foi validado junto de diversos stakeholders: académicos; políticos; agentes económicos e residentes. De seguida, procedeu-se ao trabalho de construção do instrumento de recolha de dados (Inquérito por Questionário) para alimentar os indicadores, quer na versão física (em papel), quer digital (online), via plataforma tecnológica. Finalmente, os indicadores foram calculados e os resultados analisados. Este relatório, para além deste capítulo, onde se faz a sua introdução, apresenta no segundo capítulo o enquadramento teórico. O terceiro capítulo apresenta uma breve caracterização das Aldeias Históricas de Portugal. No capítulo seguinte, capítulo quatro, é apresentado o enquadramento metodológico, dividido em três partes: a construção dos indicadores da framework, a construção do instrumento de recolha de dados e a administração do inquérito por questionário. O capítulo cinco desenvolve e descreve o trabalho de construção das dimensões de caracterização e de agregação que compõem a framework de indicadores, bem como os requisitos tidos em conta na sua construção. No capítulo seis apresenta-se a plataforma – Indicators for Low Density Areas (ILDA) –. O capítulo sete é dedicado ao tratamento e análise de dados, onde cada uma das dimensões de caracterização é tratada individualmente, seguindo-se um trabalho de análise complementar dos dados, isto é, da informação recolhida por inquérito por questionário que não é utilizada diretamente para o cálculo dos indicadores, mas que complementa a análise global. Esta análise complementar debruça-se sobre dois grupos populacionais: os residentes e os visitantes. Finalmente, no capítulo oito são apresentadas as principais conclusões e possíveis desenvolvimentos do trabalho feito no âmbito deste projeto.publishe

Manual de utilização da plataforma SomosIPSS

Sem resumo disponível.publishe

TheoFrameAccountability: relatório final

Sem resumo disponível.publishe

TheoFrameAccountability: apresentação de resultados: seminário final

Sem resumo disponível.publishe

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