PATH dependency e a transformação agrária do bioma amazônico: o sentido econômico das capoeiras para o desenvolvimento sustentável

As capoeiras - áreas alteradas por ação antrópica que se encontram em estágios de regeneração espontânea de cobertura florestal - são componentes da paisagem rural de grande significado na Amazônia. No último Censo Agropecuário, as áreas de capoeira perfaziam 4,5 milhões de hectares em toda a Região Norte. Uma literatura crescentemente importante considera tais áreas proxy de economias rurais decadentes e insustentáveis, sobre as quais se ergue uma pecuária de corte eficiente e sustentável. Este artigo procura estabelecer os diferentes tipos de capoeira que se constatam na economia rural da Amazônia, associando-as às diferentes formas de produção, cujos sistemas se expressam dinamicamente como trajetórias tecnológicas concorrentes. A partir daí a) demonstra que parte dessas áreas resulta de mudanças positivas nos sistemas produtivos que produzem capoeiras com grande capacidade de regeneração – estando associada, portanto, a inovações relevantes para o desenvolvimento da Região numa perspectiva que incorpora critérios de sustentabilidade ambiental; b) demonstra que os tipos de capoeira que indicam degradação, pela baixa capacidade de regeneração, se associam à pecuária de corte, a qual na Região tem apresentado dificuldades estruturais de modernização técnica e c) indica que o ambiente institucional, favorecendo os sistemas que produzem capoeira degradada em detrimento daqueles que produzem capoeiras de rápida recomposição, podem aprisionar (levar a um lock-in) a economia agrária da região nas piores soluções, tanto econômica, quanto social e ecologicamente.

Wavelength assignment using a hybrid evolutionary computation to reduce cross-phase modulation

In this paper, we propose a hybrid methodology based on Graph-Coloring and Genetic Algorithm (GA) to solve the Wavelength Assignment (WA) problem in optical networks, impaired by physical layer effects. Our proposal was developed for a static scenario where the physical topology and traffic matrix are known a priori. First, we used fixed shortest-path routing to attend demand requests over the physical topology and the graph-coloring algorithm to minimize the number of necessary wavelengths. Then, we applied the genetic algorithm to solve WA. The GA finds the wavelength activation order on the wavelengths grid with the aim of reducing the Cross-Phase Modulation (XPM) effect; the variance due to the XPM was used as a function of fitness to evaluate the feasibility of the selected WA solution. Its performance is compared with the First-Fit algorithm in two different scenarios, and has shown a reduction in blocking probability up to 37.14% when considered both XPM and residual dispersion effects and up to 71.42% when only considered XPM effect. Moreover, it was possible to reduce by 57.14% the number of wavelengths.