RESUMOUm dos desafios para construção de modelos agrícolas que se referenciam pela sustentabilidade é a utilização de conhecimentos científicos adequados a singulares situações sociais. Para isso, é necessário considerar saberes acumulados por agricultores no espaço e no tempo. No caso do recurso 'solos', pouco desse saber é considerado no ensino em ciência do solo e nos trabalhos de pedologia. Por isso, a aplicação de tecnologias geradas com base no conhecimento científico é limitada quando destinada a grupos tradicionais, principalmente pela não-adequação às necessidades por eles reconhecidas. O objetivo deste estudo foi apresentar uma abordagem integrada entre os saberes de pedólogos e de agricultores, utilizando-se a hierarquização de ambientes no Cerrado pelos agricultores como ferramenta para compreender as bases sob as quais essa relação pode ocorrer. O estudo baseou-se em características ambientais e sociais da Comunidade Água Boa 2, em Rio Pardo de Minas (MG), onde, por trabalho de campo, foi possível analisar a terminologia local e, assim, descrever os ambientes, classificar as terras e constituir diálogos acerca do ambiente do Cerrado e dos solos.
A saúde mental no trabalho é um tema de grande relevância e impacto no cotidiano das organizações. Lideranças têm, cada vez mais, que lidar com demandas cada vez mais constantes no ambiente laboral. A implementação de ações de prevenção a transtornos psicológicos e comportamentais, bem como de provimento de suporte emocional, vem sendo cada vez mais requerida. Considerando que o trabalho é essencial para a formação da identidade humana, este artigo tem como objetivo analisar, a partir do relato verbal de quinze lideranças de uma Organização pública brasileira, vivências relacionadas à saúde mental no trabalho. Mais especificamente, apresenta-se, aqui, a importância atribuída ao trabalho à vida profissional destas lideranças. Por meio da psicodinâmica do trabalho, descrevem-se sentidos atribuídos ao trabalho, discutindo seus impactos à psique humana. Quinze entrevistas em profundidade foram realizadas com lideranças formais da Organização em estudo. Estas lideranças são estratégicas à Organização. Realizou-se análise de conteúdo categorial considerando entrevistas transcritas. Como resultados, identificou-se forte vinculação afetiva das lideranças com a Organização em estudo. A gestão da qualidade de vida no trabalho foi apontada como essencial na Organização. O ato de trabalhar implica sentir-se útil e valorizado. A pesquisa fornece aos profissionais da administração pública uma compreensão abrangente de questões relacionadas ao fator humano no trabalho. Este artigo demonstra que a administração pública brasileira precisa estar atenta ao desenvolvimento de boas práticas de gestão de pessoas. Várias questões relevantes são apresentadas e discutidas na busca pela conformidade nas práticas de desenvolvimento de pessoas.
Atualmente diversos países estão engajados no desenvolvimento sustentável. Uma das peças fundamentais para alcançar esse desenvolvimento é a construção de uma matriz energética que contenha fontes renováveis, que preservam o meio ambiente, e elimine as opções relativas aos combustíveis fósseis. Nesse sentido, uma das fontes mais limpas e renováveis é a energia eólica. O Brasil está entre os dez maiores geradores de energia eólica no mundo. Para a implantação e planejamento de tais sistemas são necessários estudos detalhando o comportamento do vento. Logo, este artigo tem como objetivo realizar a análise estatística e previsão de uma série temporal de velocidades de ventos, na localidade de Arraial do Cabo situado no Rio de Janeiro, por meio do método clássico ARIMA e Redes Neurais MLP (MultiLayer Perceptron) e LSTM (Long Short Term Memory). Os resultados obtidos neste estudo mostram melhor desempenho dos modelos baseados em Redes Neurais sobre o método estatístico, devido às características estocásticas do vento, fenômenos de mesoescala e os outros aspectos climáticos e geográficos da região. Os resultados alcançados indicam que o uso de aprendizado de máquinas (Machine Learning) é um caminho promissor. No entanto, é importante investigar se outras variáveis, além da série histórica de velocidades de vento, podem melhorar a previsão desta.
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