13 resultados para Riscos Laborais

em Repositório Alice (Acesso Livre à Informação Científica da Embrapa / Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa)


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A Nanotecnologia está baseada na crescente capacidade da tecnologia moderna de manipular átomos e partículas na nanoescala com o objetivo de criar novos materiais e desenvolver novos produtos e processos. Ela promete grandes avanços nas mais diversas áreas de atuação, desde a Medicina à Engenharia de Materiais. Apesar das nanotecnologias apresentarem propriedades físicas diferentes dos seus correspondente convencionais, ainda não existem metodologias que permitam a avaliação dos riscos associados ao seu emprego e liberação no meio ambiente. Neste cenário, o presente trabalho propõe o emprego e adequação de uma Metodologia comumente empregada para a Avaliação de Risco de Transgênicos para o caso das Nanotecnologias.

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A avaliação da segurança é essencial para a pesquisa e desenvolvimento das plantas geneticamente modificadas (PGMs), incluindo a análise dos riscos potenciais do plantio ou das práticas relacionadas ao seu cultivo para o meio ambiente e seus efeitos para a saúde humana e animal de maneira comparativa com a variedade convencional. O emprego do método GMP ? RAM (Risk Assessment Method for Genetically Modified Plants), a primeira metodologia para avaliação caso a caso dos riscos de PGMs, possibilita a adoção de medidas para evitar ou controlar tal risco. A possibilidade de inserir indicadores específicos para a avaliação da PGM em questão e a necessidade de elaborar a lista de recomendações a partir dos resultados levantados permite uma análise caso a caso do evento. Neste trabalho, foi realizado o estudo de caso da segurança alimentar e ambiental da Soja Roundup Read, que evidenciou a inexistência de risco potencial desde que medidas de manejo e monitoramento sejam seguidas.

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O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.

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A avaliação da segurança é essencial para a pesquisa e desenvolvimento das Plantas Geneticamente Modificadas (PGMs). A análise dos riscos potenciais das plantas transgênicas ou das práticas relacionadas ao seu cultivo para o meio ambiente e para a saúde humana e animal, comparativamente com a variedade convencional, possibilita a adoção de medidas para evitar ou controlar tal risco. O método GMP - RAM é a primeira metodologia formulada para avaliação caso a caso dos riscos de PGMs. A possibilidade de inserir indicadores específicos para a avaliação da PGM em questão e a necessidade de elaborar a lista de recomendações a partir dos resultados levantados permite uma análise caso a caso do evento, neste trabalho foi realizado o estudo de caso da segurança alimentar e ambiental da Soja Roundup Read.

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A avaliação da segurança é essencial para a pesquisa e desenvolvimento das plantas geneticamente modificadas (PGMs), incluindo a análise dos riscos potenciais das plantas ou das práticas relacionadas ao seu cultivo para o meio ambiente e efeitos para a saúde humana e animal de maneira comparativa com a variedade convencional. O método GMP ? RAM (Risk Assessment Method for Genetically Modified Plants), é a primeira metodologia para avaliação caso a caso dos riscos de PGMs, a partir desta análise, possibilita a adoção de medidas para evitar ou controlar tal risco. A possibilidade de inserir indicadores específicos para a avaliação da PGM em questão e a necessidade de elaborar a lista de recomendações a partir dos resultados levantados permite uma análise caso a caso do evento, neste trabalho foi realizado o estudo de caso da segurança alimentar e ambiental da Soja Roundup Read.