Projeto de extensão natação na escola: implicações do período pandêmico / School swimming extension project: implications of the pandemic period

Objetivo: Este estudo teve por objetivo analisar os impactos das ações pedagógicas desenvolvidas por meio virtual durante o período de lockdown. Materiais e Métodos: Para esta pesquisa foi utilizado como modelo de investigação o método transversal. Participaram 136 indivíduos, sendo 73 pais/responsáveis, e 63 escolares. Como instrumento de pesquisa, foram utilizados dois questionários: um foi entregue para os pais/responsáveis e o outro aos escolares. Cada instrumento foi composto por nove perguntas fechadas, utilizando a Escala de Likert para classificação das respostas. Para organização da análise dos resultados, as questões foram organizadas em três categorias: “Atividades Práticas”, “Atividades Teóricas'' e “Compreensão Específica”. Os dados foram analisados através da estatística descritiva (apresentados em números absolutos, e percentuais), com tabulação e plotagem no programa Microsoft Excel® for Windows®10. Resultados: Ao analisarmos os resultados referente a  categoria “Atividades Práticas”, foi possível observar nos dois grupos (pais/responsáveis e escolares) a concordância e a relevância em se manter ativo no período de lockdown. No domínio “Atividades Teóricas”, os resultados evidenciados nos dois grupos demonstraram que as tarefas virtuais teóricas recomendadas influenciaram de forma positiva na ampliação dos conhecimentos dos escolares a respeito da modalidade e manutenção de hábitos saudáveis. Em relação a categoria “Compreensão Específica”, os grupos apresentaram a predominância de respostas  equivalentes, demonstrando  o entendimento da importância das atividades virtuais durante o período de lockdown. Conclusão: Diante das evidências encontradas neste estudo, foi possível constatar  pelos pais/responsáveis e escolares, o predomínio da aprovação das ações pedagógicas desenvolvidas por meio virtual  durante o período de lockdown do projeto de extensão Natesc

Efeitos da reabilitação cardiovascular sobre o índice de massa corporal e razão cintura/quadril de cardiopatas / Effects of cardiovascular rehabilitation on body mass index and waist/hip ratio of cardiopaths

Objetivo: A referida pesquisa almeja investigar os efeitos do programa de Reabilitação Cardiovascular (RCV) fase 3 da Univille sobre o Índice de Massa Corporal (IMC) e Razão Cintura/Quadril (RCQ) de cardiopatas após síndrome coronariana aguda. Materiais e Métodos: Este estudo trata-se de um ensaio clínico não randomizado de cunho quantitativo. A amostra foi composta por oito cardiopatas com média de idade de 71,25 ± 9,56 anos, de ambos os gêneros, que participaram do programa no ano de 2019. Foi realizado os cálculos de IMC e de RCQ pré e pós participação. Os dados foram coletados entre os meses de agosto e outubro de 2019, e armazenados em um banco de dados utilizando o Microsoft Excel® for Windows®10. O tratamento estatístico foi realizado através do software Statistica, versão 13. A normalidade da distribuição dos dados foi avaliada pelo Teste Shapiro Wilk’s e teste t de Student para observações dependentes, e o nível de significância adotado foi de p<0,05. Resultados: Mesmo tendo encontrado resultados não significativos do ponto de vista estatístico, foi observado um desfecho clínico favorável do RCQ de 25%, proporcionando a redução da porcentagem referente a quantidade de indivíduos que se mantinham fora do ponto de corte (classificação Ideal - “Baixo”). No IMC, para a classificação “obesidade” não se constatou alteração no grupo, porém, a classificação “sobrepeso” teve uma redução de 13%, consequentemente a classificação “adequado” aumentou de 25% para 38%, melhorando o IMC dos cardiopatas. Conclusão: Conclui-se que mesmo não obtendo resultados significativos estatisticamente nas variáveis de desfecho, foi possível observar a melhora clínica de alguns pacientes que se encontravam em um grupo de risco em relação ao RCQ e IMC e após a intervenção, migraram para a faixa de normalidade prevista no protocolo. 

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

TRY plant trait database – enhanced coverage and open access

Plant traits - the morphological, anatomical, physiological, biochemical and phenological characteristics of plants - determine how plants respond to environmental factors, affect other trophic levels, and influence ecosystem properties and their benefits and detriments to people. Plant trait data thus represent the basis for a vast area of research spanning from evolutionary biology, community and functional ecology, to biodiversity conservation, ecosystem and landscape management, restoration, biogeography and earth system modelling. Since its foundation in 2007, the TRY database of plant traits has grown continuously. It now provides unprecedented data coverage under an open access data policy and is the main plant trait database used by the research community worldwide. Increasingly, the TRY database also supports new frontiers of trait‐based plant research, including the identification of data gaps and the subsequent mobilization or measurement of new data. To support this development, in this article we evaluate the extent of the trait data compiled in TRY and analyse emerging patterns of data coverage and representativeness. Best species coverage is achieved for categorical traits - almost complete coverage for ‘plant growth form’. However, most traits relevant for ecology and vegetation modelling are characterized by continuous intraspecific variation and trait–environmental relationships. These traits have to be measured on individual plants in their respective environment. Despite unprecedented data coverage, we observe a humbling lack of completeness and representativeness of these continuous traits in many aspects. We, therefore, conclude that reducing data gaps and biases in the TRY database remains a key challenge and requires a coordinated approach to data mobilization and trait measurements. This can only be achieved in collaboration with other initiatives

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

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

Circular RNAs as a Diagnostic and Therapeutic Target in Cardiovascular Diseases

Circular RNAs (circRNAs) are a family of noncoding RNAs (ncRNAs) that are endogenous and widely distributed in different species, performing several functions, mainly their association with microRNAs (miRNAs) and RNA-binding proteins. CVDs remain the leading cause of death worldwide; therefore, the development of new therapies and strategies, such as gene therapies or nonpharmacological therapies, with low cost, such as physical exercise, to alleviate these diseases is of extreme importance for society. With increasing evidence of ncRNA participating in the progression of CVDs, several studies have reported these RNAs as promising targets for diagnosis and treatment. There are several studies of CVDs and the role of miRNAs and lncRNAs; however, little is known about the new class of RNAs, called circRNAs, and CVDs. In this mini review, we focus on the mechanisms of circRNAs and CVDs

Circular RNAs as a Diagnostic and Therapeutic Target in Cardiovascular Diseases

Circular RNAs (circRNAs) are a family of noncoding RNAs (ncRNAs) that are endogenous and widely distributed in different species, performing several functions, mainly their association with microRNAs (miRNAs) and RNA-binding proteins. CVDs remain the leading cause of death worldwide; therefore, the development of new therapies and strategies, such as gene therapies or nonpharmacological therapies, with low cost, such as physical exercise, to alleviate these diseases is of extreme importance for society. With increasing evidence of ncRNA participating in the progression of CVDs, several studies have reported these RNAs as promising targets for diagnosis and treatment. There are several studies of CVDs and the role of miRNAs and lncRNAs; however, little is known about the new class of RNAs, called circRNAs, and CVDs. In this mini review, we focus on the mechanisms of circRNAs and CVDs

A Educação Física na era Covid-19: as aulas remotas na graduação durante a pandemia

Esta pesquisa teve por objetivo analisar o impacto das atividades remotas nos cursos de Educação Física da Universidade da Região de Joinville/SC - Univille, durante o período pandêmico. O método adotado para investigação foi o descritivo e transversal. Participaram do estudo 110 estudantes, todos dos cursos de graduação em Educação Física da Univille. Como instrumento de pesquisa foi utilizado um questionário, organizado na plataforma Google Forms®, composto de 12 questões afrmativas, no modelo Escala Likert para mensuração das respostas. As perguntas foram organizadas em três categorias: Aprendizado, Caminho Profssional e Reconhecimento Intrínseco. Os dados depois de coletados foram organizados em uma planilha do programa SPSS® 16.0. Após a determinação da normalidade da distribuição dos dados, por meio do teste de Kolmogorov-Smirnov, foi aplicado o teste de correlação de Pearson e os valores de p<0,05 foram considerados signifcativos. Ao efetuarmos a análise estatística em cada categoria, os resultados revelaram cinco associações lineares signifcativas moderadas. Uma no domínio Aprendizado (p-valor<0,002), duas no Caminho Profssional (p-valor<0,0003 e p-valor<0,003), e duas no Reconhecimento Intrínseco (p-valor<0,005 e p-valor<0,002). Para a análise entre categorias foram encontradas sete correlações moderadas. Duas no componente “Aprendizado e Caminho Profssional” (p-valor<0,004 e p-valor<0,002), três no “Aprendizado e Reconhecimento Intrínseco” (p-valor<0,005, p-valor<0,004 e p-valor<0,001), e duas na “Caminho Profssional e Reconhecimento Intrínseco” com o mesmo valor (p-valor<0,003). Diante das evidências encontradas, foi possível constatar por intermédio do predomínio de associações lineares signifcativas, que as atividades remotas difcultaram o processo ensino-aprendizagem para os acadêmicosdos cursos de Educação Física, durante a pandemia