PREVISÃO DA DESPESA TOTAL COM PESSOAL E ENCARGOS SOCIAIS A PARTIR DAS RECEITAS DO FUNDEB E DO SUS: UM ESTUDO NOS MUNICÍPIOS PARAIBANOS

Baseado nas características do Federalismo Fiscal Brasileiro e na necessidade de controle de determinados tipos de gastos imposta pela Lei de Responsabilidade Fiscal por parte dos municípios, o objetivo desse trabalho consistiu em prever o comportamento da despesa total com pessoal e encargos sociais a partir das receitas do Fundeb e do SUS nos municípios do Estado da Paraíba. Tais receitas foram escolhidas como variáveis independentes em função de suas execuções acarretarem em gastos significativos com pessoal e encargos sociais. Utilizou-se como metodologia as técnicas de regressão com dados em painel com efeitos fixos e a regressão quantílica, compreendendo 221 municípios paraibanos nos anos de 2009 a 2012. As duas técnicas utilizadas revelaram uma relação positiva significativa entre as variáveis. Esse resultado sugere que se pode prever o comportamento da despesa total com pessoal e encargos sociais nos municípios paraibanos a partir das receitas do Fundeb e do SUS. Além disso, a regressão quantílica revelou que o modelo mostrou-se mais ajustado para os municípios nos quais tais receitas são mais representativas

Simultaneous occurrence of linear scleroderma and segmental vitiligo Ipsilateral: association with mosaicism?

O Vitiligo e a Esclerodermia são dermatoses distintas, que são marcadas por lesões cutâneas, de etiologia primariamente autoimune e patogênese incerta. Raros relatos descrevem a ocorrência simultânea de ambas afecções, sugerindo uma fisiopatologia comum provável, mas ainda indefinida. Acredita-se que a ocorrência de ambas as doenças pode resultar de mosaicismo genético, com apresentações unilaterais. Neste trabalho relatamos um caso raro e em criança do sexo feminino portadora de Vitiligo e Esclerodermia concomitantes e de acometimento ipsilateral e discutir uma possível associação entre as duas doenças

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

PREVISÃO DA DESPESA TOTAL COM PESSOAL E ENCARGOS SOCIAIS A PARTIR DAS RECEITAS DO FUNDEB E DO SUS: UM ESTUDO NOS MUNICÍPIOS PARAIBANOS

Baseado nas características do Federalismo Fiscal Brasileiro e na necessidade de controle de determinados tipos de gastos imposta pela Lei de Responsabilidade Fiscal por parte dos municípios, o objetivo desse trabalho consistiu em prever o comportamento da despesa total com pessoal e encargos sociais a partir das receitas do Fundeb e do SUS nos municípios do Estado da Paraíba. Tais receitas foram escolhidas como variáveis independentes em função de suas execuções acarretarem em gastos significativos com pessoal e encargos sociais. Utilizou-se como metodologia as técnicas de regressão com dados em painel com efeitos fixos e a regressão quantílica, compreendendo 221 municípios paraibanos nos anos de 2009 a 2012. As duas técnicas utilizadas revelaram uma relação positiva significativa entre as variáveis. Esse resultado sugere que se pode prever o comportamento da despesa total com pessoal e encargos sociais nos municípios paraibanos a partir das receitas do Fundeb e do SUS. Além disso, a regressão quantílica revelou que o modelo mostrou-se mais ajustado para os municípios nos quais tais receitas são mais representativas

Endividamento: um estudo do pré e pós da crise empresarial brasileira na pandemia do COVID-19

A economia brasileira, desde antes da pandemia, vinha passando por um processo de desaceleração, enfrentando dificuldades para o seu crescimento. Com o cenário pandêmico da Covid-19, as empresas sofreram ainda mais com esse momento de crise, devido a paralisação das atividades presenciais. Dessa forma, para a obtenção dos resultados da pesquisa, teve-se como objetivo geral do presente estudo, analisar e comparar o estado econômico das empresas brasileiras, listadas na B3. Neste estudo, foram aplicados sete indicadores financeiros, os quais são ferramentas utilizadas pelos gestores na compreensão dos números das suas empresas. Quanto à metodologia, decorreu de uma pesquisa descritiva e quantitativa utilizado o teste T de Student e o teste F de Levene. A partir das informações extraídas dos testes estatísticos há indícios de que houve um aumento significativo, do ponto de vista estatístico, do endividamento geral da empresa contribuindo para o aumento do risco dos negócios

Orientações TCC e Iniciação Científica

Trabalhos dos orientandos da Profa. Denny Thame e materiais para pesquisa de Direito da Informática, da Comunicação, Internacional e Ambiental