Viabilidade da substituição parcial do resíduo de construção civil pelo agregado miúdo nas propriedades físicas e mecânicas do concreto / Feasibility of partial replacement of construction waste by the small aggregate in the physical and mechanical properties of concrete

O crescimento das construções está cada vez mais frequente e, em função disto, há um aumento na geração dos resíduos decorrentes da falta de gestão para devido destino e, também, a reutilização desses dejetos. Para garantir os efeitos de reutilização, o objetivo desta pesquisa é propor a substituição dos agregados naturais pelos resíduos da construção civil gerado em demolições e/ou construções, com a finalidade de analisar métodos sustentáveis, a fim de avaliar sua resistência a compressão axial em laboratório. Foram moldados 10 CP’s de referência, 10 CP’s com 50% de substituição e 10 CP’s com 100% de substituição do agregado miúdo pelo RCC com dimensões de (10 cm x 20 cm). De acordo com os resultados obtidos, foi constatado um aumento na resistência média dos corpos de provas de concreto com 50% de substituição com 32,48 MPa, sendo 20,86% e 4,38% maior do que a resistência a compressão de 100% e 0% (referência) respectivamente. Em suma, observa-se que os resultados foram satisfatórios, mas é necessárias realizações de outros ensaios para que possa garantir a utilização técnica do RCC nas obras, minimizando os impactos ambientais e desenvolvendo métodos que direcione o uso correto desses materiais.  

Consequências da resistência antimicrobiana no tratamento das infecções hospitalares / Consequences of antimicrobial resistance in the treatment of hospital infections

Introdução: A resistência a antimicrobianos em ambientes hospitalares representa uma enorme preocupação, constituindo-se um importante problema de saúde pública. Os microrganismos multirresistentes têm sido alvo de elevada implicação no tratamento das infecções hospitalares. O objetivo do estudo foi verificar na literatura vigente quais as consequências e desafios que a resistência antimicrobiana vem provocando para o tratamento das infecções hospitalares. Método: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura pautada com estudos utilizando as seguintes bases de dados: Scientific Eletronic Library Online (SCIELO); Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde (LILACS) e Medical Literature Analysis and Retrieval System Online (MEDLINE). Descritores em Ciências da Saúde - DeCS: Antibióticos, Infecções Hospitalares e Terapêutica. A seleção respeitou critérios de inclusão e exclusão dos artigos disponíveis de forma completa e gratuita, entre os anos de 2014 a 2020, nos idiomas português, inglês e espanhol. Foram excluídos estudos que se mostravam incompletos e repetidos, assim como estudos de revisão. Resultados: Foram encontrados 30 estudos dos quais 19 cumpriram os critérios previamente estabelecidos e foram incluídos na revisão. No qual, o ambiente hospitalar, além de permitir a propagação de agentes infecciosos resistentes, pode afetar diretamente na prevenção e o tratamento eficaz de cada paciente. Considerações finais: Embora a resistência antimicrobiana seja um desafio atual é necessário a implementação de políticas nacionais de prevenção e controle de infecção que visam segurança hospitalar e uso racional de antimicrobianos para melhor adesão na farmacoterapia dos pacientes internados

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