Gestão do Conhecimento e geração de benefícios intermediários em programas públicos: o caso do Programa Mãe Curitibana

Este artigo tem por objetivo apresentar, de maneira sucinta, resultados de estudo de caso sobre contribuições dos processos de Gestão do Conhecimento (GC) para a geração de beneficios intermediarios no âmbito do Programa Mãe Curitibana, na Secretaria Municipal de Saúde de Curitiba (SMS). Para a realização da pesquisa optou-se pela metodologia qualitativa e descritiva. A pesquisa de campo foi realizada no periodo de outubro de 2003 a junho de 2004. Resultados da pesquisa possibilitam constatar urna grande quantidade de atividades não formalizadas de GC desenvolvidas desde a fase de formulação do programa, as quais vêm contribuindo, significativamente, para geração de beneficios no funcionamento do programa, na prestação dos serviços ao público alvo, bem como nas reações externas ao programa. Por outro lado, informações relativas ao modo e à freqüência com que os processos de GC investigados vêm sendo realizados remetem a diversas possibilidades de aperfeiçoamento, com vistas a contribuir de maneira mais efetiva para a geração de benefícios no âmbito do Programa Mãe Curitibana

Estimativa de área de vegetação secundária na Amazônia Legal Brasileira Estimation of secondary vegetation area in the Brazilian Legal Amazon

A vegetação secundária tem funções relevantes para os ecossistemas, tais como a fixação de carbono atmosférico, a manutenção da biodiversidade, o estabelecimento da conectividade entre remanescentes florestais, manutenção dos regime hidrológico e a recuperação da fertilidade do solo. O objetivo deste trabalho é, através de uma abordagem amostral, estimar a área ocupada por vegetação secundária na Amazônia Legal Brasileira (AML) em 2006. A amostragem se baseia em uma abordagem estratificada pelo grau de desflorestamento das cenas LANDSAT-TM que recobrem a AML. Foram selecionadas 26 cenas para o ano de 2006, distribuídas em sete estratos conforme o percentual de desflorestamento, nas quais foram mapeadas as áreas de vegetação secundária a partir de técnicas de classificação de imagens. Foi desenvolvido um modelo multivariado de regressão para estimar a área de vegetação secundária utilizando como variáveis independentes a área de desflorestamento, a área de hidrografia, a estrutura agrária, e área das unidades de conservação. A análise de regressão encontrou um R2 ajustado de 0,84 , e coeficientes positivos para a proporção de hidrografia na imagem (2,055) e para a estrutura agrária (0,197), e coeficientes negativos para o grau de desflorestamento na imagem (-0,232) e para a proporção de Unidades de Conservação na imagem (-0,262). O modelo de regressão estimou uma área de 131.873 km² de vegetação secundária para o ano de 2006. Aplicando uma simulação Monte Carlo foi estimada uma incerteza de aproximadamente 12.445 km² para a área.<br>Secondary vegetation has many relevant functions to the ecosystems such as atmospheric carbon fixation , maintenance of biodiversity, establishment of connectivity among forest remnants, maintenance of hydrological regime, and restoration of soil fertility. The objective of this work is to estimate the area occupied by secondary vegetation in the Brazilian Legal Amazon (BLA) for 2006 using a sampling scheme. The sampling is based on a stratified approach according to the degree of deforestation observed in the 229 TM-Landsat scenes that cover the BLA. Thus, 26 scenes were selected for 2006 and distributed into seven strata, according to their degree of deforestation, in which secondary vegetation areas were mapped. A regression model was constructed to estimate secondary vegetation area in the remaining images using deforestation area, hydrographic area, agrarian structure , and area of conservation units, as independent variables. The regression analysis found an adjusted R2 of 0.84 and positive coefficients for the proportion of hydrography in the image (2.055) and for the agrarian structure (0.197), while negative coefficients for the degree of deforestation in the image (-0.232) as well as for the proportion of Conservation Unity(-0.262). Using the multivariate regression model, an area of 131,873 km² of secondary vegetation was estimated for the year of 2006. Applying a Monte Carlo simulation we estimated an uncertainty of approximately 12,445 km²