O PISA como tecnologia de governação por dados: a OCDE no Brasil

O texto objetiva analisar a governação por dados incorporada pelo Brasil nos acordos firmados com a OCDE. Por meio da análise de documentos (leis brasileiras e documentos da OCDE e Eurostat), o estudo relaciona a governação dos dados à perspectiva ordoliberal de modo a identificar a criação e institucionalização da Eurostat como parte dessa lógica, assim como o PISA no campo da educação. Os fundamentos ordoliberais movimentam a racionalidade da economia política na forma de tratados e acordos de cooperação que apontam para uma agenda política sustentada no valor do conhecimento adquirido pelos dados e indicadores coletados no PISA e outras tecnologias de poder. A governação por dados é movimento via ação ordenadora da política de moldura, atuando como instrumento de intervenção científica na construção da lógica de mercado por dentro de um direito social: a educação. Palavras-chave: ordoliberalismo; regime de verdade; moldura

Desenvolvimento Profissional de Professores em Exercício: contribuições do curso de Licenciatura em Ciências Biológicas vinculado ao Parfor

O presente texto tem como objetivo analisar as contribuições do curso de Licenciatura em Ciências Biológicas, vinculado ao Plano Nacional de Formação de Professores da Educação Básica da Universidade Federal do Amazonas (Ufam), no que tange às vivências e expectativas dos licenciandos-professores. Adotou-se abordagem qualitativa de pesquisa, utilizando questionário e entrevista semiestruturada como instrumentos de coleta de dados. Participaram da pesquisa licenciandos-professores das turmas localizadas nos municípios de Maués e Codajás, no Estado do Amazonas. A análise de dados ocorreu com ênfase de conteúdo dos relatos obtidos durante a investigação, recorrendo à técnica de análise do conteúdo. Os resultados apontaram que o programa apresenta fragilidades e deficiências, fazendo-se necessário melhorar, mas foi bastante significativo no que se refere ao saber fazer docente dos licenciandos-professores no exercício da profissão, pois constituiu-se um lugar de discussão, aprendizagem, trocas de saberes entre os pares, oportunizando a reflexão da própria prática pedagógica dos participantes, no sentido de olhar o ensino aprendizagem sob uma nova ótica e buscar novos caminhos para melhorar sua prática docente e a qualidade de ensino da Educação Básica no estado do Amazonas. Professional development of in-office teachers: contributions from theBiological Sciences Degree course linked to ParforAbstractThis text aims to analyze the contributions of the Biological Sciences Degree course, linked to the National Plan for the Training of Teachers of Basic Education at the Federal University of Amazonas (UFAM), with regard to the experiences and expectations of the teacher-teachers. A qualitative research approach was adopted, using a questionnaire and semi-structured interviews as data collection instruments. Participating in the research were teacher-teachers from classes located in the municipalities of Maués and Codajás, in the State of Amazonas. Data analysis occurred with emphasis on the content of the reports obtained during the investigation, using the content analysis technique. The results showed that the program has weaknesses and deficiencies, making it necessary to improve, but it was quite significant with regard to the teaching skills of undergraduate teachers in the exercise of the profession, as it was a place for discussion, learning, exchanges of knowledge among peers, allowing the reflection of the participants' own pedagogical practice, in the sense of looking at teaching learning from a new perspective and seeking new ways to improve their teaching practice and the quality of teaching in Basic Education in the state of Amazonas.Keywords: Teacher training. Graduation. Teacher Knowledge

Interfaces entre o PNAE, capital social e o fortalecimento da agricultura familiar no quilombo do Pacoval/Alenquer-Pará

A aludida pesquisa teve como base a operacionalização do Programa Nacional de Alimentação Escolar (PNAE) na comunidade remanescente de quilombo do Pacoval em Alenquer/Pará. Analisou-se as interfaces do capital social, a agricultura familiar e a política pública, utilizando a metodologia qualitativa e quantitativa, com procedimentos de entrevistas semiestruturada com diversos atores. Concluímos que existe pouca eficiência na execução do programa, que perpassa pelo a) despreparo dos gestores públicos responsáveis; b) ausência de informações dos agricultores no tocante as exigências burocráticas e ausência de assistência técnica agronômica/gestão para os agricultores; e c) inadequação de um cardápio alimentar quilombola, associada a baixa participação dos agricultores familiares no programa. Em contraponto e buscando soluções, a estratégia interorganizacional puxada pela dianteira do capital social quilombola, vem possibilitando um curso de mudanças com a inserção dos agricultores familiares no PNAE de 2019, incrementando renda na economia local e garantindo alimentos de qualidade aos alunos das escolas do quilombo

Utjecaj prethodne obrade ultrazvukom na sušenje dinje i modeliranje temperaturnog profila pomoću računalne dinamike fluida

Research background: Drying is one of the most traditional processes of food preservation. Optimizing the process can result in a competitive product on the market regarding its price and quality. A common method in use as a pretreatment to drying is ultrasound. The goal of this work is to analyze different drying methods with and without applying ultrasound (US) pretreatment, on heat and mass transfer, simulating numerically the temperature profile by computational fluid dynamics (CFD). Experimental approach: The melon slices were pretreated with ultrasound for 10 (US10), 20 (US20) and 30 (US30) min at 25 kHz, and the water loss and solid gain were evaluated. Samples were dried at different temperatures (50, 60 and 70 °C). The effective diffusivity was estimated, and experimental data were modelled using empirical models. The airflow in the dryer and the temperature profile in the melon slice were simulated via computational fluid dynamics (CFD). Results and conclusions: Ultrasound pretreatment reduced the drying time from 25% (samples US20 and US30 at 50 °C) to 40% (samples US20 and US30 at 70 °C). The two-term exponential model presented the best fit to the experimental data, and the diffusivity coefficients showed a tendency to increase as the time of exposure of the melon to ultrasonic waves increased. Pretreatment water loss and solid gain behaviour and drying kinetic and diffusion data were used to choose the best experimental conditions to be simulated with CFD. The heat transfer modelling through CFD showed that the temperature distribution along the melon slice was representative. Therefore, the profile obtained via CFD satisfactorily describes the drying process. Novelty and scientific contribution: The use of simulation tools in real processes allows the monitoring and improvement of existing technologies, such as food drying processes, that involve complex mechanisms, making it difficult to obtain some data. Application of CFD in the drying processes of fruits and vegetables is still very recent, being a field little explored. There is no record in the literature that uses CFD in the drying of melon.Pozadina istraživanja. Sušenje je jedan od najtradicionalnijih postupaka konzerviranja hrane. Optimiranjem postupka sušenja dobivaju se proizvodi koji su cijenom i kakvoćom konkurentni na tržištu. Primjena ultrazvuka je uobičajena metoda prethodne obrade proizvoda prije sušenja. Svrha je ovoga rada bila ispitati različite metode sušenja s prethodnom obradom ultrazvukom ili bez nje na prijenos topline i mase, te napraviti simulaciju temperaturnog profila primjenom računalne dinamike fluida. Eksperimentalni pristup. Kriške dinje su prethodno obrađene ultrazvukom pri 25 kHz tijekom 10, 20 i 30 min, te su izmjereni gubitak vode i povećanje mase suhe tvari uzoraka. Uzorci su zatim sušeni pri temperaturama od 50, 60 i 70 °C. Procijenjena je efektivna difuzivnost vode, a eksperimentalni su rezultati oblikovani pomoću empirijskih modela. Protok zraka u sušari i promjena temperature u krišci dinje simulirani su pomoću računalne dinamike fluida. Rezultati i zaključci. Prethodnom obradom ultrazvukom vrijeme se sušenja smanjilo od 25 % (za uzorke obrađene ultrazvukom tijekom 20 i 30 min, a zatim sušene na 50 °C) do 40 % (za uzorke obrađene ultrazvukom tijekom 20 i 30 min, a zatim sušene na 70 °C). Dvočlani eksponencijalni model najbolje je opisao eksperimentalne podatke, a koeficijent difuzivnosti povećavao se s produljenjem obrade uzoraka dinje ultrazvukom. Gubitak vode i povećanje mase suhe tvari tijekom prethodne obrade ultrazvukom, te kinetika sušenja i podaci o difuzivnosti korišteni su za odabir najboljih eksperimentalnih uvjeta i njihovu simulaciju pomoću računalne dinamike fluida. Modeliranjem prijenosa topline potvrđeno je da je distribucija topline u kriški dinje bila u skladu s očekivanjima. Stoga je zaključeno da temperaturni profil dobiven računalnom dinamikom fluida na zadovoljavajući način opisuje postupak sušenja. Novina i znanstveni doprinos. Alati za simulaciju stvarnih procesa omogućuju praćenje i poboljšanje postojećih postupaka obrade hrane kao što je sušenje, koje uključuje kompleksne mehanizme, što otežava dobivanje podataka. Primjena računalne dinamike fluida pri sušenju voća i povrća je noviji i slabo istražen postupak. U znanstvenoj literaturi nema podataka o upotrebi računalne dinamike fluida pri sušenju dinje

A FORMAÇÃO PROFISSIONAL EM SAÚDE NA REDE FEDERAL DE EDUCAÇÃO PROFISSIONAL E TECNOLÓGICA

Trata-se de uma pesquisa qualitativa, norteada e estruturada a partir da análise documental, tomando como base documentos e publicações institucionais, assim como marcos legais da Educação Profissional e Tecnológica no Brasil, inclusive no que tange à normatização da formação inicial e continuada, de nível técnico e tecnológico em saúde. Versa sobre a história da formação profissional em saúde no âmbito da Rede Federal de Educação Profissional e Tecnológica (RFEPT), tendo como lócus de pesquisa a Escola de Saúde da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (ESUFRN), uma Unidade Acadêmica especializada na formação profissional em saúde, regulamentada pela Resolução nº 008/15-CONSUNI, de 22 de Maio de 2015. Este artigo objetiva descrever a experiência da qualificação e profissionalização de trabalhadores da área de saúde pela ESUFRN, através da oferta de cursos de formação inicial e continuada, técnicos, tecnológicos e de pós-graduação Lato e Stricto Sensu ao longo de sua trajetória histórica de 63 anos

Atenção à saúde mental de crianças nas unidades básicas de saúde: uma revisão de literatura / Mental health care for children in primary health care units: a literature review

Anteriormente à reforma psiquiátrica, o modelo de atenção à saúde da criança era focalizado predominantemente aos aspectos físicos e biológicos, com o surgimento do modelo psicossocial, a criança passou a “ser ouvida” deixando de ser considerada apenas como alguém a ser disciplinado, mas sim que necessita de cuidados, apoio social e psicológico. OBJETIVO: A partir dessa mudança de paradigma, o objetivo do presente trabalho é identificar problemas de saúde mental nas crianças usuárias das Unidades Básicas de Saúde,  além de identificar fatores positivos para o tratamento dos problemas de saúde mental na infância (PSM). METODOLOGIA: revisão de literatura das publicações referentes à atenção à saúde mental de crianças nas UBS, a estratégia de busca foi realizada nas bases de dados da Biblioteca Virtual de Saúde: Lilacs, e SciELO. Com os descritores: centro de saúde, atenção primária à saúde, saúde mental, crianças e UBS. RESULTADOS: Os resultados foram divididos nos seguintes tópicos, de acordo com a literatura consultada : Principais PSM na infância nas Unidades básicas de saúde, impasses e fatores protetivos na Assistência à saúde mental infantil nas UBS; atenção à saúde mental na infância e atitudes que contribuem para uma assistência integral; diálogo entre equipe e famílias; discussão de casos entre as equipes da UBS; enfrentamento da violência doméstica contra crianças, problemas de saúde mental em crianças: interseções entre Escola e UBS; Clínica Ampliada e unidade básica de saúde. CONCLUSÃO:  Qualificações de psicólogas(os) para o ambiente das UBS com relação ao atendimento infantil em saúde mental, abordagem interdisciplinar de profissionais especializados em saúde mental, tratamento em equipe multidisciplinar e presença da família, são fatores positivos para o tratamento das crianças. Os principais Problemas de saúde mental, podem estar relacionados a fatores psicossociais, que em contextos diversos influenciam negativamente na saúde mental das crianças, cabe aos profissionais compreender a integralidade do sujeito, para o desenvolvimento de intervenções e tratamentos mais eficazes

Soil Class Prediction By Data Mining In An Area Of The Sedimentary Sao Francisco Basin

The objective of this work was to evaluate different strategies for the prediction of soil class distribution on digital soil maps of areas without reference data, in the sedimentary basin of San Francisco, in the north of the state of Minas Gerais, Brazil. The strategies included: taxonomic generalization, training by field observations, training set expansion, and the use of different data mining algorithms. Four matrices were developed, differentiated by the volume of data for machine learning and by soil taxonomic levels to be predicted. The performance of the machine learning algorithms - Random Forest, J48, and MLP-, associated with discretization, class balancing, variable selection, and expansion of the training set was evaluated. Class balancing, variable discretization by equal frequencies, and the Random Forest algorithm showed the best performances. The representativeness extension of field observations, that assumes a larger training area, brought no predictive gain. Soil taxonomic generalization to the suborder level reduces the fragmentation of mapped polygons and improves the accuracy of digital soil maps. When generated by training on in situ soil observations at the mapping area, digital soil maps are as accurate as those trained on preexistent maps.5191396140

Soil Class Prediction By Data Mining In An Area Of The Sedimentary São Francisco Basin

O objetivo deste trabalho foi avaliar diferentes estratégias para a predição da distribuição de classes de solo em mapas pedológicos digitais de áreas sem dados de referência, na bacia sedimentar do São Francisco, no Norte de Minas Gerais. As estratégias incluíram: o detalhamento da legenda, o treinamento por observações em campo, a ampliação do conjunto de treinamento e o uso de diferentes algoritmos de mineração de dados. Foram elaboradas quatro matrizes, diferenciadas pelo volume de dados, para o aprendizado dos algoritmos, e pelo nível taxonômico das classes de solo a serem preditas. Avaliou-se o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina - Random Forest, J48 e MLP -, associados a procedimentos de discretização, balanceamento de classes, seleção de variáveis e expansão do conjunto de treinamento. O balanceamento de classes, a discretização de variáveis por frequências iguais e o algoritmo Random Forest apresentaram os melhores desempenhos. A extensão da representatividade das observações em campo, que presume uma área de treinamento mais ampla, não trouxe ganho preditivo. A generalização taxonômica para subordem diminui a fragmentação dos polígonos mapeados e aumenta a acurácia dos mapas pedológicos digitais. Quando são produzidos após treinamento por observações de solo in situ, na área de mapeamento, os mapas pedológicos digitais têm valores de acurácia equivalentes aos dos treinados em mapas preexistentes.5191396140

FLORESTA EM PÉ, EXTRATIVISMO E DESENVOLVIMENTO NA AMAZÔNIA: A PRÁTICA DE GESTÃO SOCIAL DO ARRANJO INTERORGANIZACIONAL ORIGENS BRASIL

Based on the methodology of qualitative analysis, with bibliographic review procedures, documental research and field research with semi-structured interviews, we analyze in this article the extractive interorganizational arrangement in the Paraíso de Desenvolvimento Sustentável Settlement Project (PDS Paraíso) in the municipality of Alenquer/PA. . As part of the Origins Brasil Network, the activity in progress since 2016 reveals a development model based on the standing forest, which provides for: a) decision-making processes with a predominance of social management and substantive rationality; b) income generation by inhibiting the action of intermediaries; c) participation of the local population in territorial strategies; d) creation of an inter-organizational arrangement and promotion of a productive chain, of commercialization and processing of forest seeds, in an economically viable, socially fair and environmentally sustainable perspective. There are, however, challenges and impasses, notably with regard to the preservation of the associative act and the loyalty of extractivists to the established commercial system. In addition, the market regulates the final price of the seed at a disadvantageous value for the extractivist. Finally, we see the offensive of large development projects, fundamentals in agribusiness, which jeopardize the reproduction of life based on the standing forest.A partir da metodologia de análise qualitativa, com procedimentos de revisão bibliográfica, pesquisa documental e pesquisa de campo com entrevistas semiestruturadas, analisamos neste artigo o arranjo interorganizacional extrativista no Projeto de Assentamento Desenvolvimento Sustentável Paraíso (PDS Paraíso) no município de Alenquer/PA, inserida na Rede Origens Brasil. A atividade em andamento desde 2016 desvela um modelo de desenvolvimento pautado na floresta em pé, em que propiciam: a) processos decisórios com predomínio da gestão social e racionalidade substantiva; b) geração de renda com inibição da ação de atravessadores; c) participação da população local em estratégias territoriais; d) criação de arranjo interorganizacional e fomento a cadeia produtiva de comercialização e beneficiamento de sementes da floresta em perspectiva economicamente viável, socialmente justa e ambientalmente sustentável.&nbsp

Soil class prediction by data mining in an area of the sedimentary São Francisco basin

O objetivo deste trabalho foi avaliar diferentes estratégias para a predição da distribuição de classes de solo em mapas pedológicos digitais de áreas sem dados de referência, na bacia sedimentar do São Francisco, no Norte de Minas Gerais. As estratégias incluíram: o detalhamento da legenda, o treinamento por observações em campo, a ampliação do conjunto de treinamento e o uso de diferentes algoritmos de mineração de dados. Foram elaboradas quatro matrizes, diferenciadas pelo volume de dados, para o aprendizado dos algoritmos, e pelo nível taxonômico das classes de solo a serem preditas. Avaliou-se o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina – Random Forest, J48 e MLP –, associados a procedimentos de discretização, balanceamento de classes, seleção de variáveis e expansão do conjunto de treinamento. O balanceamento de classes, a discretização de variáveis por frequências iguais e o algoritmo Random Forest apresentaram os melhores desempenhos. A extensão da representatividade das observações em campo, que presume uma área de treinamento mais ampla, não trouxe ganho preditivo. A generalização taxonômica para subordem diminui a fragmentação dos polígonos mapeados e aumenta a acurácia dos mapas pedológicos digitais. Quando são produzidos após treinamento por observações de solo in situ, na área de mapeamento, os mapas pedológicos digitais têm valores de acurácia equivalentes aos dos treinados em mapas preexistentes.The objective of this work was to evaluate different strategies for the prediction of soil class distribution on digital soil maps of areas without reference data, in the sedimentary basin of San Francisco, in the north of the state of Minas Gerais, Brazil. The strategies included: taxonomic generalization, training by field observations, training set expansion, and the use of different data mining algorithms. Four matrices were developed, differentiated by the volume of data for machine learning and by soil taxonomic levels to be predicted. The performance of the machine learning algorithms – Random Forest, J48, and MLP –, associated with discretization, class balancing, variable selection, and expansion of the training set was evaluated. Class balancing, variable discretization by equal frequencies, and the Random Forest algorithm showed the best performances. The representativeness extension of field observations, that assumes a larger training area, brought no predictive gain. Soil taxonomic generalization to the suborder level reduces the fragmentation of mapped polygons and improves the accuracy of digital soil maps. When generated by training on in situ soil observations at the mapping area, digital soil maps are as accurate as those trained on preexistent maps