Em América Latina no Século XIX: Tramas, Telas e Textos, Maria Ligia Prado trabalha tanto tópicos clássicos do pensamento político latino-americano do século XIX quanto novos temas, produto das últimas revisões da história política: velhos e novos problemas abordados a partir de uma perspectiva atualizada e inovadora 1 . Borges, resgatando o processo da leitura e da interpretação, certa vez escreveu: "A veces creo que los buenos lectores son cisnes aun más tenebrosos y singulares que los buenos autores."Maria Ligia lê e analisa biografias, novelas, relatos de viajantes, quadros e pinturas para interpretar as sociedades latino-americanas do século XIX, especialmente no que se refere à produção de idéias e de imaginários políticos.Procedamos por círculos concêntricos, partindo de fora para dentro. O livro (editado pela EDUSP e EDUSC em 1999) é um objeto primorosamente elaborado, impresso com esmero e acompanhado por ilustrações muito bem escolhidas, que se tornam imprescindíveis, como no caso do artigo sobre as representações pictóricas da natureza nos Estados Unidos e no Rio da Prata ("Natureza e Identidade Nacional nas Américas"). Este cuidado estético não pretende ser trivial, uma vez que se encontra associado a uma das preocupações da autora com relação ao suporte material da leitura: como se lê, como circulam os textos e para quem estão dirigidos (remeto ao artigo sobre novelas voltadas a um público feminino, editadas pela Imprensa Régia no Brasil Joanino). Maria Ligia também incorpora epígrafes e citações literárias, que em geral são pedras de toque um tanto misteriosas, mas que sempre sugerem uma intenção a decifrar.A autora nos propõe sete ensaios de história das idéias políticas e das representações e imaginários sociais, tecendo uma trama menos visível e mais sutil, mas sempre operante, aludida no próprio título do livro. PRADO, Maria Ligia Coelho. América Latina no século XIX: tramas, telas e TextosPatrícia Funes
<p>The climate change has turned out to be a determining factor in the development of forest in Spain. Production systems have emitted polluting gases and other particles into the atmosphere, for which some plants have not yet developed adaptation systems. Among the most harmful pollutants for the environment are gases such as nitrous oxides, ozone, particulate matter.</p><p>However, this condition is not the same in Peninsular Spain, and the Balearic Islands since the plant compositions differ in the territory and the bioclimatic, topographic, and anthropic characteristics. Monitoring the vegetation with sufficient spatial and temporal resolution, studying variables conditioning plant health is a challenge from the nature of the variables and the amount of data to be handled.&#160;</p><p>The Mediterranean forest is one of the most ecosystem affected by climate change because of usually experimented long periods of drought that, in combination with increased temperatures, can drastically reduce the photosynthetic activity of trees and therefore the biomass of forests.</p><p>That is why the application of environmental technologies based on Remote Sensing (which provide plant health indices from passive sensors on satellite platforms and other variables of interest), Geographic Information Systems (to integrate, process, analyze spatial and temporal data) and machine learning models (which facilitate the extraction of relationships between variables, conditioning factors and predict patterns).&#160;</p><p>In this regard, this work's objective is to evaluate the possible effect that different pollutants have on the health of the vegetation, measured from the annual values of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), in the Mediterranean forests of Peninsular Spain. To achieve this, we are used machine learning techniques using the Random Forest algorithm. The study has also been done with various climatic, topographic, and anthropic variables that characterize the forest to carry it out.&#160;</p><p>The results showed that certain variables such as the aridity index had generated the NDVI values and therefore plant development, while others are limiting factors such as the concentration of certain pollutants and the direct relationship between them particulates and NOx. This study can verify how the Random Forest algorithm offers reliable results, even when working with heterogeneous variables.&#160;</p>
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