“COM OLHOS DE CRIANÇA”

O objetivo deste artigo consiste em analisar o processo de escolarização das crianças na educação infantil, por meio das charges do pedagogo e desenhista italiano Francesco Tonucci, que compõem a obra “Com olhos de criança”, publicada originalmente em 1988. A análise destaca o olhar das crianças em suas relações com os professores e com o ambiente escolar. Focaliza o processo de criação das charges desde as intenções dos autores na concepção dos materiais a escolhas dos elementos verbais e não verbais que constituem as obras. A fim de examinar as charges, este estudo emprega uma perspectiva metodológica que envolveu as seguintes etapas semióticas: seleção das imagens, o seu inventário denotativo e os níveis de significação mais altos. Constata que a linguagem imagética, utilizada na confecção das charges de Tonucci, oferece potência comunicativa ao produzir efeitos para além do período de sua criação. As charges de Tonucci sinalizam a fragilidade de metodologias de ensino utilizadas na educação infantil que, ao não consultar as crianças sobre seus pontos de vista, negligenciam as suas produções culturais, autorias e subjetividades, reforçando a separação e os conflitos entre professores e crianças em suas interações na escola

Análise semiótica do vídeo “assim é ser criança”: o papel do jogo de faz-de-conta no protagonismo e autoria das crianças

O artigo focaliza o vídeo de animação “Assim é ser criança”, do Mundo Bita, cujas exibições acontecem na rede social Youtube. O objetivo do estudo é analisar, a partir dessa animação, o papel do jogo de faz-de-conta nas criações infantis. Criatividade, ludicidade e produção cultural são alguns traços exibidos pelos personagens infantis no vídeo em questão nesse artigo e servem como reflexão para que professores repensem suas práticas pedagógicas no intuito de valorizar o protagonismo das crianças em suas aulas. No processo de análise, utiliza-se o método semiótico proposto por Charles Sanders Peirce, em diálogo com a Sociologia da Infância e com os Estudos do Cotidiano, para interpretação dos signos e na desocultação dos sentidos propostos pelos criadores desse material audiovisual

Agrupamento de espécies madeireiras da Amazônia com base em propriedades físicas e mecânicas

The intense search for consolidated native wood essences, which are highly used, can lead to the overexploitation of species and decrease their stocks in the forest. An alternative to this situation is the replacement of these species by others with similar wood properties and with sufficient forest growing stock. The objective of this work was to cluster the Amazon species through wood physical-mechanical properties and perform the discriminant analysis to identify which technological characteristics are more important for the clustering. The species studied came from eight different locations in the Amazon region. The properties used were: basic density, contraction (tangential, radial and volumetric), static flexion, compression parallel and perpendicular to the fibers, Janka hardness parallel and transversal, traction perpendicular to the fibers, cracking and shearing, all obtained from the national specialized literature. Multivariate Cluster analysis (simple Euclidean distance and Ward’s method) and the discriminant analyses were used to evaluate the clustering. Cluster analysis was efficient to cluster the species, which were separated into three distinct groups. The species that stood out were Helicostylis pedunculata Benoist. and Tachigali chrysophylla (Poepp.) Zarucchi & Herend., f or clustering with the most commercialized species. The lowest values of Wilks’Lambda were wood density (0.759053), shearing (0.802960) and compression parallel to the fibers (0.825594). These characteristics were the most determinant to discriminate the clusters. The clustering analysis was efficient for the separation of the species into marketing clustersA procura intensa por essências madeireiras nativas consolidadas, que apresentam elevado uso, pode ocasionar a superexploração de espécies e diminuição do seu estoque na floresta. Uma alternativa para essa situação é a substituição dessas espécies por outras com propriedades da madeira semelhantes e com suficiente estoque de crescimento na floresta. O objetivo deste trabalho foi agrupar as espécies da Amazônia através das propriedades físico-mecânicas da madeira e realizar a análise discriminante para identificar quais características tecnológicas são mais importantes para o agrupamento. As espécies estudadas foram provenientes de oito localidades distintas da região amazônica. As propriedades físico-mecânicas utilizadas obtidas da literatura especializada nacional foram: densidade básica, contração (tangencial, radial e volumétrica), flexão estática, compressão paralela e perpendicular às fibras, dureza Janka paralela e transversal, tração perpendicular às fibras, fendilhamento e cisalhamento. Foi utilizada a técnica de análise multivariada de Cluster (distância euclidiana simples e o método de Ward) e a análise discriminante para avaliar o agrupamento. A análise de Cluster foi eficiente para agrupar as espécies, que foram separadas em três grupos distintos. As espécies que se destacaram foram a Helicostylis pedunculata Benoist. e Tachigali chrysophylla (Poepp.) Zarucchi & Herend., por se agruparem com as espécies mais comercializadas. Os menores valores de Wilks’Lambda foram da densidade da madeira (0,759053), cisalhamento (0,802960) e compressão paralela às fibras (0,825594). Essas características foram as mais determinantes para discriminar os grupos. A análise de agrupamento é eficiente para indicar a substituição de espécies consolidadas na Amazônia

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

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

Embargos de declaração no processo eleitoral: peculiaridades e breve análise ao projeto de 'novo' código de processo civil

Este artigo analisa a regulamentação dos embargos de declaração no seio do processo eleitoral, bem como a interpretação que tem sido dada pelos Tribunais Superiores. Aborda questões essenciais dos embargos de declaração, como prazo, natureza jurídica, hipóteses de cabimento e efeito suspensivo, muitas das quais objeto de discussão na doutrina e jurisprudência devido, sobretudo, à diversificação e variedade das normas que tratam do assunto (Código Eleitoral, regimentos internos dos Tribunais e Código de Processo Civil e Código de Processo Penal – aplicados subsidiariamente), além da necessidade de uma interpretação voltada à natureza constitucional da espécie recursal. Observa as propostas do Projeto do Novo CPC, em trâmite legislativo, para a regulamentação dos embargos de declaração e os impactos que esse novo texto trará ao processo eleitoral, pontuando possíveis caminhos para a conciliação entre o “novo” processo civil e o ordenamento eleitoral