Aplicación del teorema del umbral estocástico de Whittle a un brote de varicela

OBJETIVO: Estimar el ritmo reproductivo básico en un brote de varicela, aplicar el teorema umbral estocástico para estimar la probabilidad de la ocurrencia del brote e identificar medidas preventivas. MÉTODOS: El estudio fue realizado en una guardería de 16 niños, con 13 susceptibles, un infectado inicial y dos niños inmunes por antecedente de enfermedad. Se partió de un modelo estocástico: susceptible - infectado - removido. Se estimó el ritmo de reproducción básico de la enfermedad R0, usando un método de máxima verosimilitud basado en el conocimiento de la distribución de probabilidades para el tamaño total de la epidemia y haciendo una aproximación de epidemia casi-completa. Con el R0 obtenido se aplicó el teorema de umbral estocástico para obtener algunas medidas preventivas que podrían impedir la irrupción del brote de varicela. RESULTADOS: Cada infectado inicial produjo tres casos nuevos de infección, requiriendo para impedir el brote, una cobertura mínima de vacunación del 62%, o disminuir en 62% el contacto entre miembros del grupo o aumentar en 170% la remoción de infectados. CONCLUSIONES: El teorema del umbral estocástico permite identificar medidas que se podrían implementar para prevenir y controlar brotes de varicela. Aunque la distribución del tamaño de la epidemia en forma bimodal con similar probabilidad de ocurrencia de brotes grandes y pequeños, señala la incertidumbre del proceso epidémico en grupos pequeños, requiriéndose un estrecho seguimiento de los brotes en tales grupos.

Teorema fundamental do método dos segmentos, de Ansheles e Dolivo-Dobrovolski

Por meio da projeção gnomônica, o autor demonstra o teorema fundamental do método dos segmentos, nos diversos sistemas cristalográficos.

Faces em zona e teorema de Cauchy

O presente trabalho tem por objetivo estudar a aplicação do teorema de Cauchy, sobre produto de dois determinantes, às matrizes quadradas de ordem 3, representando zonas cristalograficas.

Políticas de governo e planejamento estratégico como problemas de escolha pública - I

Este artigo aborda as políticas públicas como decisões condicionadas pela estrutura constitucional-institucional e influenciada pela ação de grupos de pressão rent-seeking. Inicialmente recupera a tradição de escolha racional aplicada à política para discutir os limites da escolha coletiva, pública e democrática de acordo com o resultado clássico do Teorema de Arrow. Posteriormente, o artigo aborda as teorias econômicas da escolha pública e da política, dando especial destaque à escola de Public Choice de Buchanan e Tullock. Por fim, conclui que as políticas públicas devem ser restritas por um conjunto de regras e instituições que criem incentivos contratuais destinados a minimizar a ação dos agentes caçadores-de-renda.

Políticas de governo e planejamento estratégico como problemas de escolha pública: II

Este artigo aborda as políticas públicas como decisões condicionadas pela estrutura constitucional institucional e influenciadas pela ação de grupos de pressão rent-seeking. Inicialmente recupera a tradição de escolha racional aplicada à política para discutir os limites da escolha coletiva, pública e democrática de acordo com o resultado clássico do Teorema de Arrow. Posteriormente, o artigo aborda as teorias econõmicas da escolha pública e da política, dando especial destaque à escola de Public Choice de Buchanan e Tullock. Por fim, conclui que as políticas públicas devem ser restritas por um conjunto de regras e instituições que criem incentivos contratuais destinados a minimizar a ação dos agentes caçadores-de-renda.

Aplicação de modelo bayesiano empírico na análise espacial da ocorrência de hanseníase

OBJETIVO: Analisar a distribuição espacial da hanseníase, identificar áreas de possível sub-registro de casos ou de provável alta transmissão (risco) e verificar a associação dessa distribuição à existência de casos de formas multibacilares. MÉTODOS: O estudo foi realizado em Recife, PE, de acordo com 94 bairros analisados. A fonte de coleta de dados foi o Sistema de Informações sobre Agravos de Notificação do Ministério da Saúde. Foi adotada uma abordagem ecológica com utilização do método bayesiano empírico para suavização local de taxas, a partir de informações de bairros vizinhos por adjacência. RESULTADOS: A ocorrência média anual foi de 17,3% de casos novos em menores de 15 anos (28,3% de formas multibacilares), indicando um processo de intensa transmissão da doença. A análise da distribuição espacial de hanseníase apontou três áreas onde se concentram bairros com taxas de detecção elevadas e que possuem baixa condição de vida. CONCLUSÕES: O emprego do modelo bayesiano, baseado em informações de unidades espaciais vizinhas, permitiu estimar novamente indicadores epidemiológicos. Foi possível identificar áreas prioritárias para o programa de controle de hanseníase no município, tanto pelo elevado número de ocorrências correlacionado à presença de formas multibacilares de doença em menores de 15 anos quanto pela existência de subnotificação.

Usefulness of corneal esthesiometry for screening diabetic retinopathy

OBJECTIVE: To assess the usefulness of corneal esthesiometry for screening diabetic retinopathy. METHODS: A cross-sectional study was carried out comprising 575 patients attending a diabetic retinopathy-screening program in the city of São Paulo. Corneal esthesiometry was assessed with the Cochet-Bonnet esthesiometer. The presence of diabetic retinopathy was detected with indirect fundoscopy. The validity of corneal esthesiometry in identifying diabetic retinopathy was evaluated by the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. RESULTS: Sensitivity and specificity analyses of the corneal esthesiometry for detecting the stages of diabetic retinopathy using different cut-offs showed values less than 80%. The best indices (72.2% sensitivity and 57.4% specificity) were obtained for the identification of patients with proliferative diabetic retinopathy. CONCLUSIONS: In the study series, corneal esthesiometry was not a good indicator of diabetic retinopathy.

Modelagem Bayesiana do risco de infecção tuberculosa para estudos com perdas de seguimento

OBJETIVO: Desenvolver um modelo estatístico baseado em métodos Bayesianos para estimar o risco de infecção tuberculosa em estudos com perdas de seguimento, comparando-o com um modelo clássico determinístico. MÉTODOS: O modelo estocástico proposto é baseado em um algoritmo de amostradores de Gibbs, utilizando as informações de perdas de seguimento ao final de um estudo longitudinal. Para simular o número desconhecido de indivíduos reatores ao final do estudo e perdas de seguimento, mas não reatores no tempo inicial, uma variável latente foi introduzida no novo modelo. Apresenta-se um exercício de aplicação de ambos os modelos para comparação das estimativas geradas. RESULTADOS: As estimativas pontuais fornecidas por ambos os modelos são próximas, mas o modelo Bayesiano apresentou a vantagem de trazer os intervalos de credibilidade como medidas da variabilidade amostral dos parâmetros estimados. CONCLUSÕES: O modelo Bayesiano pode ser útil em estudos longitudinais com baixa adesão ao seguimento.

Life cycle of Trypanosoma cruzi (y strain) in mice

Since 1958, we have studied experimental Chagas' disease (CD) by subcutaneous inoculation of 1,000 blood forms of Trypanosoma cruzi (Y strain) in Balb/C. mice. Evolution of parasitemia remained constant, beginning on the 5th and 6th day of the disease, increasing progressively, achieving a maximum on about the 30th day. After another month, only a few forms were present, and they disappeared from the circulation after the third month, as determined from direct examination of slides and the use of a Neubauer Counting Chamber. These events coincided with the appearance of amastigote nests in the tissues (especially the cardiac ones), starting the first week, and following the Gauss parasitemia curve, but they were not in parallel until the chronic stage. In 1997, we began to note the following changes: Parasites appeared in the circulation during the first week and disappeared starting on the 7th day, and there was a coincident absence of the amastigote nests in the tissues. A careful study verified that young forms in the evolutionary cycle of T. cruzi (epi + amastigotes) began to appear alongside the trypomastigotes in the circulation on the 5th and 7th post-inoculation day. At the same time, rounded, oval, and spindle shapes were seen circulating through the capillaries and sinusoids of the tissues, principally of the hematopoietic organs. Stasis occurs because the diameter of the circulating parasites is greater than the vessels, and this makes them more visible. Examination of the sternal bone marrow revealed young cells with elongated forms and others truncated in the shape of a "C" occupying the internal surface of the blood cells that had empty central portions (erythrocytes?). We hypothesize that there could be a loss of virulence or mutation of the Y strain of Trypanosoma cruzi.

Two practical approaches to monitoring the zooplanktonic community at Lago Grande do Curuai, Pará, Brazil

The use of substitute groups in biomonitoring programs has been proposed to minimize the high financial costs and time for samples processing. The objectives of this study were to evaluate the correlation between (i) the spatial distribution among the major zooplankton groups (cladocerans, copepods, rotifers, and testaceans protozoa), (ii) the data of density and presence/absence of species, and (iii) the data of species, genera, and families from samples collected in the Lago Grande do Curuai, Pará, Brazil. A total of 55 sample of the zooplanktonic community was collected, with 28 samples obtained in March and 27 in September, 2013. The agreement between the different sets of data was assessed using Mantel and Procrustes tests. Our results indicated high correlations between genus level and species level and high correlations between presence/absence of species and abundance, regardless of the seasonal period. These results suggest that zooplankton community could be incorporated in a long-term monitoring program at relatively low financial and time costs.

As distribuições do acaso

1) Chamamos um desvio relativo simples o quociente de um desvio, isto é, de uma diferença entre uma variável e sua média ou outro valor ideal, e o seu erro standard. D= v-v/ δ ou D = v-v2/δ Num desvio composto nós reunimos vários desvios de acordo com a equação: D = + Σ (v - 2)²: o o = o1/ o o Todo desvio relativo é caracterizado por dois graus de liberdade (número de variáveis livres) que indicam de quantas observações foi calculado o numerador (grau de liberdade nf1 ou simplesmente n2) e o denominador (grau de liberdade nf2 ou simplesmente n2). 2) Explicamos em detalhe que a chamada distribuição normal ou de OAUSS é apenas um caso especial que nós encontramos quando o erro standard do dividendo do desvio relativo é calculado de um número bem grande de observações ou determinado por uma fórmula teórica. Para provar este ponto foi demonstrado que a distribuição de GAUSS pode ser derivada da distribuição binomial quando o expoente desta torna-se igual a infinito (Fig.1). 3) Assim torna-se evidente que um estudo detalhado da variação do erro standard é necessário. Mostramos rapidamente que, depois de tentativas preliminares de LEXIS e HELMERT, a solução foi achada pelos estatísticos da escola londrina: KARL PEARSON, o autor anônimo conhecido pelo nome de STUDENT e finalmente R. A. FISHER. 4) Devemos hoje distinguir quatro tipos diferentes de dis- tribuições de acaso dos desvios relativos, em dependência de combinação dos graus de liberdade n1 e n2. Distribuição de: fisher 1 < nf1 < infinito 1 < nf2 < infinito ( formula 9-1) Pearson 1 < nf1 < infinito nf 2= infinito ( formula 3-2) Student nf2 = 1 1 < nf2= infinito ( formula 3-3) Gauss nf1 = 1 nf2= infinito ( formula 3-4) As formas das curvas (Fig. 2) e as fórmulas matemáticas dos quatro tipos de distribuição são amplamente discutidas, bem como os valores das suas constantes e de ordenadas especiais. 5) As distribuições de GAUSS e de STUDENT (Figs. 2 e 5) que correspondem a variação de desvios simples são sempre simétricas e atingem o seu máximo para a abcissa D = O, sendo o valor da ordenada correspondente igual ao valor da constante da distribuição, k1 e k2 respectivamente. 6) As distribuições de PEARSON e FISHER (Fig. 2) correspondentes à variação de desvios compostos, são descontínuas para o valor D = O, existindo sempre duas curvas isoladas, uma à direita e outra à esquerda do valor zero da abcissa. As curvas são assimétricas (Figs. 6 a 9), tornando-se mais e mais simétricas para os valores elevados dos graus de liberdade. 7) A natureza dos limites de probabilidade é discutida. Explicámos porque usam-se em geral os limites bilaterais para as distribuições de STUDENT e GAUSS e os limites unilaterais superiores para as distribuições de PEARSON e FISHER (Figs. 3 e 4). Para o cálculo dos limites deve-se então lembrar que o desvio simples, D = (v - v) : o tem o sinal positivo ou negativo, de modo que é em geral necessário determinar os limites bilaterais em ambos os lados da curva (GAUSS e STUDENT). Os desvios relativos compostos da forma D = O1 : o2 não têm sinal determinado, devendo desprezar-se os sinais. Em geral consideramos apenas o caso o1 ser maior do que o2 e os limites se determinam apenas na extremidade da curva que corresponde a valores maiores do que 1. (Limites unilaterais superiores das distribuições de PEARSON e FISHER). Quando a natureza dos dados indica a possibilidade de aparecerem tanto valores de o(maiores como menores do que o2,devemos usar os limites bilaterais, correspondendo os limites unilaterais de 5%, 1% e 0,1% de probabilidade, correspondendo a limites bilaterais de 10%, 2% e 0,2%. 8) As relações matemáticas das fórmulas das quatro distribuições são amplamente discutidas, como também a sua transformação de uma para outra quando fazemos as necessárias alterações nos graus de liberdade. Estas transformações provam matematicamente que todas as quatro distribuições de acaso formam um conjunto. Foi demonstrado matematicamente que a fórmula das distribuições de FISHER representa o caso geral de variação de acaso de um desvio relativo, se nós extendermos a sua definição desde nfl = 1 até infinito e desde nf2 = 1 até infinito. 9) Existe apenas uma distribuição de GAUSS; podemos calcular uma curva para cada combinação imaginável de graus de liberdade para as outras três distribuições. Porém, é matematicamente evidente que nos aproximamos a distribuições limitantes quando os valores dos graus de liberdade se aproximam ao valor infinito. Partindo de fórmulas com área unidade e usando o erro standard como unidade da abcissa, chegamos às seguintes transformações: a) A distribuição de STUDENT (Fig. 5) passa a distribuição de GAUSS quando o grau de liberdade n2 se aproxima ao valor infinito. Como aproximação ao infinito, suficiente na prática, podemos aceitar valores maiores do que n2 = 30. b) A distribuição de PEARSON (Fig. 6) passa para uma de GAUSS com média zero e erro standard unidade quando nl é igual a 1. Quando de outro lado, nl torna-se muito grande, a distribuição de PEARSON podia ser substituída por uma distribuição modificada de GAUSS, com média igual ale unidade da abcissa igual a 1 : V2 n 1 . Para fins práticos, valores de nl maiores do que 30 são em geral uma aproximação suficiente ao infinito. c) Os limites da distribuição de FISHER são um pouco mais difíceis para definir. I) Em primeiro lugar foram estudadas as distribuições com n1 = n2 = n e verificamos (Figs. 7 e 8) que aproximamo-nos a uma distribuição, transformada de GAUSS com média 1 e erro standard l : Vn, quando o valor cresce até o infinito. Como aproximação satisfatória podemos considerar nl = n2 = 100, ou já nl =r n2 - 50 (Fig. 8) II) Quando n1 e n2 diferem (Fig. 9) podemos distinguir dois casos: Se n1 é pequeno e n2 maior do que 100 podemos substituir a distribuição de FISHER pela distribuição correspondente de PEARSON. (Fig. 9, parte superior). Se porém n1é maior do que 50 e n2 maior do que 100, ou vice-versa, atingimos uma distribuição modificada de GAUSS com média 1 e erro standard 1: 2n1 n3 n1 + n2 10) As definições matemáticas e os limites de probabilidade para as diferentes distribuições de acaso são dadas em geral na literatura em formas bem diversas, usando-se diferentes sistemas de abcissas. Com referência às distribuições de FISHER, foi usado por este autor, inicialmente, o logarítmo natural do desvio relativo, como abcissa. SNEDECOR (1937) emprega o quadrado dos desvios relativos e BRIEGER (1937) o desvio relativo próprio. As distribuições de PEARSON são empregadas para o X2 teste de PEARSON e FISHER, usando como abcissa os valores de x² = D². n1 Foi exposto o meu ponto de vista, que estas desigualdades trazem desvantagens na aplicação dos testes, pois atribui-se um peso diferente aos números analisados em cada teste, que são somas de desvios quadrados no X2 teste, somas des desvios quadrados divididos pelo grau de liberdade ou varianças no F-teste de SNEDECOR, desvios simples no t-teste de STUDENT, etc.. Uma tábua dos limites de probabilidade de desvios relativos foi publicada por mim (BRIEGER 1937) e uma tábua mais extensa será publicada em breve, contendo os limites unilaterais e bilaterais, tanto para as distribuições de STUDENT como de FISHER. 11) Num capítulo final são discutidas várias complicações que podem surgir na análise. Entre elas quero apenas citar alguns problemas. a) Quando comparamos o desvio de um valor e sua média, deveríamos corretamente empregar também os erros de ambos estes valores: D = u- u o2 +²5 Mas não podemos aqui imediatamente aplicar os limites de qualquer das distribuições do acaso discutidas acima. Em geral a variação de v, medida por o , segue uma distribuição de STUDENT e a variação da média V segue uma distribuição de GAUSS. O problema a ser solucionado é, como reunir os limites destas distribuições num só teste. A solução prática do caso é de considerar a média como uma constante, e aplicar diretamente os limites de probabilidade das dstribuições de STUDENT com o grau de liberdade do erro o. Mas este é apenas uma solução prática. O problema mesmo é, em parte, solucionado pelo teste de BEHRENDS. b) Um outro problema se apresenta no curso dos métodos chamados "analysis of variance" ou decomposição do erro. Supomos que nós queremos comparar uma média parcial va com a média geral v . Mas podemos calcular o erro desta média parcial, por dois processos, ou partindo do erro individual aa ou do erro "dentro" oD que é, como explicado acima, uma média balançada de todos os m erros individuais. O emprego deste último garante um teste mais satisfatório e severo, pois êle é baseado sempre num grau de liberdade bastante elevado. Teremos que aplicar dois testes em seguida: Em primeiro lugar devemos decidir se o erro ou difere do êrro dentro: D = δa/δ0 n1 = np/n2 m. n p Se este teste for significante, uma substituição de oa pelo oD não será admissível. Mas mesmo quando o resultado for insignificante, ainda não temos certeza sobre a identidade dos dois erros, pois pode ser que a diferença entre eles é pequena e os graus de liberdade não são suficientes para permitir o reconhecimento desta diferença como significante. Podemos então substituirmos oa por oD de modo que n2 = m : np: D = V a - v / δa Np n = 1 n2 = np passa para D = v = - v/ δ Np n = 1 n2 = m.n p as como podemos incluir neste último teste uma apreciação das nossas dúvidas sobre o teste anterior oa: oD ? A melhor solução prática me parece fazer uso da determinação de oD, que é provavelmente mais exata do que oa, mas usar os graus de liberdade do teste simples: np = 1 / n2 = np para deixar margem para as nossas dúvidas sobre a igualdade de oa a oD. Estes dois exemplos devem ser suficientes para demonstrar que apesar dos grandes progressos que nós podíamos registrar na teoria da variação do acaso, ainda existem problemas importantes a serem solucionados.

Análise da variação qualitativa em amostras pequenas

Na aplicação do X2-teste devemos distinguir dois casos : Á) Quando as classes de variáveis são caracterizadas por freqüências esperadas entre p = 0,1 e p = 0,9, podemos aplicar o X2-teste praticamente sem restrição. É talvez aconselhável, mas não absolutamente necessário limitar o teste aos casos nos quais a freqüência esperada é pelo menos igual a 5. e porisso incluimos na Táboa II os limites da variação de dois binômios ( 1/2 + 1/2)n ( 1/4 + 3/4)n para valo r es pequenos de N e nos três limites convencionais de precisão : ,5%, 1% e 0,1%. Neste caso, os valores dos X2 Índividuais têm apenas valor limitado e devemos sempre tomar em consideração principalmente o X2 total. O valor para cada X2 individual pode ser calculado porqualquer das expressôe seguintes: x2 = (f obs - f esp)²> f. esp = ( f obs - pn)2 pn = ( f obs% - p)2.N p% (100 - p%) O delta-teste dá o mesmo resultado estatístico como o X2-teste com duas classes, sendo o valor do X2-total algébricamente igual ao quadrado do valor de delta. Assim pode ser mais fácil às vezes calcular o X2 total como quadrado do desvio relativo da. variação alternativa : x² = ( f obs -pn)² p. (1-p)N = ( f obs - p %)2.N p% (100 - p%) B) Quando há classes com freqüência esperada menor do que p = 0,1, podemos analisar os seus valores individuais de X2, e desprezar o valor X2 para as classes com p maior do que 0,9. O X2-teste, todavia, pode agora ser aplicado apenas, quando a freqüência esperada for pelo menos igual ou maior do que 5 ou melhor ainda, igual ou maior do que 10. Quando a freqüência esperada for menor do que 5, a variação das freqüências observadas segue uma distribuição de Poisson, não sendo possível a sua substituição pela aproximação Gausseana. A táboa I dá os limites da variação da série de Poisson para freqüências esperadas (em números) desde 0,001 até 15. A vantagem do emprego da nova táboa I para a comparação, classe por classe, entre distribuições esperadas e observadas é explicada num exemplo concreto. Por meio desta táboa obtemos informações muito mais detablhadas do que pelo X2-teste devido ao fato que neste último temos que reunir as classes nas extremidades das distribuições até que a freqüência esperada atinja pelo menos o valor 5. Incluimos como complemento uma táboa dos limites X2, pára 1 até 30 graus de liberdade, tirada de um outro trabalho recente (BRIEGER, 1946). Para valores maiores de graus da liberdade, podemos calcular os limites por dois processos: Podemos usar uma solução dada por Fischer: √ 2 X² -√ 2 nf = delta Devem ser aplicados os limites unilaterais da distribuição de Gauss : 5%:1, 64; 1%:2,32; 0,1%:3,09: Uma outra solução podemos obter segundo BRIEGER (1946) calculando o valor: √ x² / nf = teta X nf = teta e procurando os limites nas táboas para limites unilaterais de distribuições de Fischer, com nl = nf(X2); n2 = inf; (BRIEGER, 1946).

Ascídias (Tunicata, Ascidiacea) introduzidas no Arquipélago de Alcatrazes, São Paulo

O Arquipélago de Alcatrazes (24º06'S, 45º42'W) localiza-se a 36 km da costa e constitui uma Estação Ecológica desde 1987. Estando próximo à região portuária de São Sebastião, São Paulo, está sujeito à introdução de espécies exóticas. Com o objetivo de detectar se está ocorrendo ou não introdução de espécies, foram coletados 40 exemplares de ascídias da principal ilha do arquipélago, a Ilha de Alcatrazes, sendo 15 amostras da Baía do Oratório e 25 do Saco do Funil. Foram encontradas 24 espécies em sete famílias. Dentre estas, apenas cinco espécies podem ser consideradas como nativas para o Atlântico; quatro são atlânticas, mas criptogênicas na região devido à distribuição disjunta; cinco são classificadas como criptogênicas de ampla distribuição mundial; e uma pode ser considerada como um caso certo de introdução, Ciona intestinalis (Linnaeus, 1767). Há ainda nove espécies que não puderam ser identificadas, podendo algumas se tratar de espécies novas. A presença de uma espécie exótica e a grande quantidade de espécies criptogênicas com forte evidência de introdução são indícios de que as ilhas estão sendo ameaçadas por uma fauna não nativa. A conservação do Arquipélago deve levar em consideração a presença do porto como fonte de estresse e o controle das espécies introduzidas como parte do plano de manejo da Unidade de Conservação.

Interferência da fração mineral na estimativa do grau de humificação da matéria orgânica em agregados organominerais por ressonância paramagnética eletrônica

A concentração de radicais livres semiquinona (CRLS), determinada por ressonância paramagnética eletrônica (EPR), é considerada um índice do grau de humificação, sendo uma importante determinação em estudos qualitativos da matéria orgânica do solo. Neste trabalho, avaliou-se a interferência da fração mineral na quantificação da CRLS em agregados organominerais 20-53, 2-20 e < 2 ∝m de Podzólico Vermelho-Amarelo, Podzólico Vermelho-Escuro e Latossolo Roxo. A CRLS foi determinada pela área do sinal, estimada pela aproximação intensidade do sinal (I, em cm), multiplicada pela sua largura de linha ao quadrado (∆H², em Gauss). Os parâmetros espectrais I e ∆H foram obtidos em espectros de EPR com e sem interferência da fração mineral. No Podzólico Vermelho-Amarelo e no Podzólico Vermelho-Escuro, foram detectados dois sinais de radicais livres, um com um valor g 2,004 e largura de linha de 5-6 G, típico de radicais livres semiquinona, outro com um valor g 2,000 e largura de linha de 2-3 G, associado à fração mineral, especificamente ao quartzo (SiO2), como confirmado posteriormente por análise de amostra purificada. Nestes solos, a interferência da fração mineral na obtenção dos parâmetros I e ∆H resultou num erro na estimativa da CRLS de -7 a +488%, comparativamente às quantificações realizadas a partir dos espectros sem interferência da fração mineral. No Latossolo Roxo, os altos teores de Fe3+ não permitiram detectar os sinais dos radicais livres semiquinona por causa da sobreposição dos sinais do metal. A eliminação da interferência da fração mineral demonstrou ser um pré-requisito fundamental no estudo da matéria orgânica por EPR em agregados organominerais, para a qual são sugeridos alguns procedimentos alternativos.

A Lei de Lotka na bibliometria brasileira

Usando os dados reportados em artigos publicados em revistas brasileiras e trabalhos apresentados em congressos nacionais, replicaram-se as aplicações da Lei de Lotka à literatura brasileira em 10 campos diferentes. Utilizou-se o modelo do poder inverso pelos métodos do mínimo quadrado e probabilidade máxima. Das 10 literaturas nacionais analisadas, somente a literatura de medicina, siderurgia, jaca e biblioteconomia ajustaram-se ao modelo do poder inverso generalizado pelo método dos mínimos quadrados. No entanto, só duas literaturas (veterinária e cartas do Arquivo Privado de Getúlio Vargas) não se ajustaram ao modelo quando se usou o método da máxima probabilidade. Para ambas literaturas, tentaram-se modelos diferentes. A literatura de veterinária ajustou-se à distribuição binomial negativa, e as cartas do Arquivo Privado de Getúlio Vargas ajustaram-se melhor à distribuição Gauss-Poisson Inversa Generalizada.