Avaliação dos riscos alimentares e ambientais: estudo de caso da soja geneticamente modificada utilizando o método GMP-RAM.

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.

Método Gmp-Ram para avaliação caso a caso dos riscos alimentares e ambientais da soja geneticamente modificada.

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.

Estudo de caso da avaliação dos riscos alimentares e ambientais da soja geneticamente modificada - método GMP-RAM para avaliação caso a caso dos riscos de plantas geneticamente modificadas.

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.

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox.

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.

Análise dos componentes principais e métodos multicritério ordinais no estudo de organossolos e solos afins.

Uma importante propriedade dos Organossolos, e de outros solos com alto teor de C orgânico para predizer o potencial de uso e riscos de degradação, é o grau de subsidência (perda de massa e volume). Nos Organossolos ocorrem diferentes riscos de subsidência, resultantes de seus atributos, em especial da natureza da matéria orgânica e do ambiente de deposição. Este estudo foi realizado com dados de 19 perfis de solos de diferentes regiões do Brasil. Foram adotados os procedimentos da SBCS para descrição e coleta dos perfis, e os métodos analíticos da Embrapa Solos para caracterização dos solos. A análise dos componentes principais foi utilizada para agrupar os perfis com o auxílio de atributos morfológicos, físicos, químicos e do ambiente de ocorrência e mostrou-se adequada no agrupamento dos solos estudados com base em seus atributos, comparando-se com a sua taxonomia. Neste artigo foram usados os métodos multicritério ordinais de Borda, Condorcet e Copeland para ordenar, segundo o risco de subsidência, os perfis de Organossolos estudados. Os resultados mostram correlação entre os métodos (exceto Condorcet, que não foi capaz de ordenar as alternativas) e o resíduo mínimo, parâmetro usual para avaliar subsidência. Isso indica eficácia para ordenar/classificar os perfis de solos estudados quanto ao risco de subsidência. Os métodos quantitativos utilizados neste trabalho mostraram-se promissores como ferramentas em estudos na Ciência do Solo.