993 resultados para Rudolph


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A phylogenetic analysis based on nuclear ITS and plastid trnK intron sequences confirms that Dahlgrenodendron, Sinopora, Triadodaphne, and Yasunia are members of the Cryptocarya group, as expected from morphology. Dahlgrenodendron from South Africa is sister to Aspidostemon from Madagascar. Triadodaphne inaequitepala is nested within Endiandra (both from Australasia), and Yasunia from South America is nested among South American Beilschmiedia species. Sinopora is a member of the Beilschmiedia clade, but its precise position is still uncertain. Among large genera of the group, Cryptocarya is clearly monophyletic, and Endiandra appears to be as well, if T. inaequitepala is included. Beilschmiedia is paraphyletic with respect to (at least) Potameia and Yasunia. Most well-supported clades within genera are geographically homogeneous, except a clade including the Chilean Cryptocarya alba and two New Caledonian species. Both Beilschmiedia and Cryptocarya have reached the Americas more than once. Four-locular anthers are plesiomorphic in the Cryptocarya group; two-locular anthers have arisen by fusion of the two pollen sacs of a theca. In the plesiomorphic fruit type, the ovary is completely enclosed in receptacular tissue; a superior fruit, seated free on its pedicel, is a synapomorphy of the Beilschmiedia clade.

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This paper aims to analyse the spatial distribution of the Brazilian clothing industry in 1997 and 2006. In order to achieve this objective, this study used an exploratory spatial data analysis - ESDA. It was made a univariate analysis of the number of the existing clothing industries among Brazilian states. The null hypotheses of the spatial dependence absence was rejected and the construction of cluster maps showed two patterns: a high industrial concentration and a low one. On the other hand, a bivariate analysis was also conducted to permit a study between the number of clothing industries and the wage income of the neighbor regions. The result revealed spatial dependence besides similar cluster maps in both years. Therefore, two spatial patterns emerged: a high and a low industrial concentration. The final conclusion is that agglomeration economies are the main responsible for the results found in both analyses.

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Este trabalho pretende investigar a eficiência do Programa “Luz para Todos” - LPT, na alocação de recursos financeiros para os estados mais carentes da nação. Para tanto, utiliza-se o ferramental da Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE). Inicialmente, elabora-se uma análise univariada para o PIB estadual per capita, verificando-se dois clusters significativos para essa variável: um, com valores elevados e outro, com valores reduzidos. Em seguida, utiliza-se a mesma metodologia para avaliar os recursos alocados pelo Programa LPT, detectando-se os estados com valores significativos para essa variável. Por fim, é realizada uma análise bivariada confrontando a renda per capita estadual contra os recursos alocados pelo Programa LPT em cada estado. Os resultados sugerem que o Programa LPT cumpre parcialmente sua função social, pois dois estados “ricos”, Minas Gerais e Goiás, possuem como vizinhos, estados que receberam quantias abaixo da média do referido Programa.

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Issues concerning deforestation have become a crucial theme in the environmental world debate. In this picture, Mato Grosso State has become an unfavorable example because it represents 36% of the accumulated deforestation in the Brazilian Amazon. In order to investigate the relationship between deforestation and income growth, this paper estimates an Environmental Kuznets Curve (EKC) for 139 cities of Mato Grosso through spatial econometrics. Using data for the year 2006, we estimate an EKC for the deforestation per capita against income per capita and other variables controlling the spatial effects. The preliminary results indicate that an EKC exists in a reversed U shape, i. e., the income growth reduces environmental effects from the maximum point. However, introducing a cubic term for the income, the economic growth would not reveal any relationship with the deforestation in the Mato Grosso State.