Produtividade do minimilho em função das adubações nitrogenada e potássica

Há grande carência de informações quanto à adubação com Nitrogênio e Potássio para a produção de minimilho. Quando colhido antes do início da formação de grãos, as quantidades de nutrientes exigidas podem ser diferenciadas. Por essa razão, o presente trabalho teve por objetivo avaliar a resposta do minimilho às adubações nitrogenada e potássica em solo de textura média na região de Maringá, gerando dados que possibilitam a recomendação da aplicação de doses adequadas desses nutrientes para a cultura, evitando os desperdícios e a contaminação ambiental. Os experimentos foram conduzidos na Fazenda Experimental de Iguatemi, na safra verão 2010/2011 e safrinha 2011. O delineamento experimental para os dois experimentos foi blocos casualizados no esquema fatorial 4 x 4, utilizando-se quatro doses de nitrogênio (N) (0, 50, 75 e 100 kg ha-1) e quatro de potássio (K) (0, 20, 40 e 60 kg ha-1), aplicadas 50% na semeadura e 50% em cobertura no estádio V6 de desenvolvimento. O cultivar de milho-pipoca utilizado foi o IAC 125, híbrido triplo top cross, de ciclo precoce. Para as condições em que foi realizada a pesquisa, o potássio e a interação NK não influenciaram a altura de plantas e o comprimento das espiguetas comerciais na safra verão. A máxima produtividade de minimilho, na safra verão, foi obtida com a aplicação de 64,35 kg ha-1 de nitrogênio, não havendo incremento na produtividade com a aplicação de potássio. Na safrinha, a maior produtividade foi alcançada com a combinação das doses 60,9 e 51,23 kg ha-1 de nitrogênio e potássio, respectivamente.

Solubilization of diabase and phonolite dust by filamentous fungus

The objective of this study was to evaluate the effect of the fungus Aspergillus niger strain CCT4355 in the release of nutrients contained in two types of rock powder (diabase and phonolite) by means of in vitro solubilization trials. The experimental design was completely randomized in a 5 x 4 factorial design with three replications. It was evaluated five treatments (phonolite dust + culture medium; phonolite dust + fungus + culture medium; diabase powder + culture medium; diabase powder + fungus + culture medium and fungus + culture medium) and four sampling dates (0, 10, 20 and 30 days). Rock dust (0.4% w/v) was added to 125 mL Erlenmeyer flasks containing 50 mL of liquid culture medium adapted to A. niger. The flasks were incubated at 30°C for 30 days, and analysis of pH (in water), titratable acidity, and concentrations of soluble potassium, calcium, magnesium, zinc, iron and manganese were made. The fungus A. niger was able to produce organic acids that solubilized ions. This result indicates its potential to alter minerals contained in rock dust, with the ability to interact in different ways with the nutrients. A significant increase in the amount of K was found in the treatment with phonolite dust in the presence of the fungus. The strain CCT4355 of A. niger can solubilize minerals contained in these rocks dust.

Comparative analysis between statistical and artificial intelligence models in business failure prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Comparative Analysis between Statistical and Artificial Intelligence Models in Business Failure Prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Computer-aided recognition of dental implants in X-ray images

Dental implant recognition in patients without available records is a time-consuming and not straightforward task. The traditional method is a complete user-dependent process, where the expert compares a 2D X-ray image of the dental implant with a generic database. Due to the high number of implants available and the similarity between them, automatic/semi-automatic frameworks to aide implant model detection are essential. In this study, a novel computer-aided framework for dental implant recognition is suggested. The proposed method relies on image processing concepts, namely: (i) a segmentation strategy for semi-automatic implant delineation; and (ii) a machine learning approach for implant model recognition. Although the segmentation technique is the main focus of the current study, preliminary details of the machine learning approach are also reported. Two different scenarios are used to validate the framework: (1) comparison of the semi-automatic contours against implant’s manual contours of 125 X-ray images; and (2) classification of 11 known implants using a large reference database of 601 implants. Regarding experiment 1, 0.97±0.01, 2.24±0.85 pixels and 11.12±6 pixels of dice metric, mean absolute distance and Hausdorff distance were obtained, respectively. In experiment 2, 91% of the implants were successfully recognized while reducing the reference database to 5% of its original size. Overall, the segmentation technique achieved accurate implant contours. Although the preliminary classification results prove the concept of the current work, more features and an extended database should be used in a future work.

Terceirização em informática no Brasil

Este trabalho descreve uma pesquisa de campo feita no Brasil em 1995. Foram consultadas 125 empresas para investigar aspectos ligados a motivações para terceirizar em informática, os mecanismos pelo quais esse processo se materializa, os resultados alcançados e os problemas enfrentados como conseqüência desta opção. São revelados alguns importantes aspectos, até então pouco conhecidos, sobre esta realidade no contexto brasileiro.

Formação de tradutores

Revista Lusófona de Línguas, Culturas e Tradução

Anemia ferropriva em populações da região sul do Estado de São Paulo

Foi feito um levantamento da ocorrência de anemia ferropriva no Vale do Ribeira, nas localidades de Iguape, Apiaí, Ribeira, Barra do Chapéu e Pontal do Ribeira, através de dosagens, no sangue, de Hemoglobina, Hematócrito, Ferro sérico e Capacidade de Ligação de Ferro. Na mesma amostra populacional, pelo estudo da composição dos alimentos consumidos, foi obtida a ingestão de ferro, média, diária, "per capita" nas seis localidades referidas. Os resultados da adequação de consumo foram: em Iguape, 91%; Pontal do Ribeira, 63%; Icapara, 81%; Apiaí, 122%; Ribeira, 99% e em Barra do Chapéu, 125%. Através dos índices aplicados, evidenciou-se a existência de anemia como problema de Saúde Pública na grande maioria das áreas estudadas.

A obesidade infantil: um problema emergente

A obesidade é um dos problemas de saúde mais graves que afecta crianças e adolescentes a nível mundial. As evidências sugerem que o problema está a agravar-se rapidamente. O aumento da prevalência de obesidade infantil pode fazer com que a próxima geração apresente indicadores de obesidade no adulto superiores aos indicadores actuais. Pelo facto de a obesidade estar intimamente associada a diferentes patologias crónicas faz com que estejamos perante um enorme desafio para o sistema de cuidados de saúde. A definição de obesidade em crianças é dificultada pelo facto de ser um processo caro e pouco prático. O índice de massa corporal (IMC) é utilizado como indicador de obesidade no adulto. Nas crianças e adolescentes, é consensual a utilização dos percentis obtidos estatisticamente através de uma população de referência. O tratamento recomendado para que crianças e adolescentes com excesso de peso consigam atingir um peso mais saudável utiliza quatro estratégias comportamentais primárias: redução do aporte energético, aumento do gasto energético, participação activa dos pais e educadores no processo de mudança e ajuda do ambiente familiar de suporte. A prevenção do excesso de peso é critica para um tratamento com sucesso devido aos resultados a longo prazo. Factores genéticos, ambientais ou a combinação de factores de risco que predispõem a criança ou adolescente para a obesidade podem e devem ser identificados. As famílias devem ser educadas antecipadamente para reconhecer o impacto que têm nos hábitos alimentares e de actividade física na vida das crianças e adolescentes. Práticas alimentares que incentivem a moderação em vez do consumo excessivo devem ser promovidas, enfatizando escolhas alimentares saudáveis em vez de padrões alimentares restritivos. Actividade física regular deve ser promovida de forma prioritária no ambiente familiar, escolar e comunitário. O caminho ideal para a prevenção é aliar a intervenção dietética com a actividade física. As crianças e adolescentes devem ser ajudados precocemente a desenvolver hábitos alimentares e de actividade física, porque as intervenções tornam-se mais efectivas quando os hábitos comportamentais se estão a formar. Neste artigo são apresentadas a epidemiologia, a avaliação, o tratamento e a prevenção associado a este fenómeno de saúde pública.

Utilidade do PET/CT na caracterização do nódulo solitário pulmonar

Introdução – O cancro de pulmão/traqueia e brônquios é a principal causa de morte por neoplasia na União Europeia. A técnica de duas aquisições de imagem em tempos diferentes no Positron Emission Tomography/Computed Tomography (PET/CT) tem sido referenciada em alguns artigos como uma mais-valia no diagnóstico do cancro do pulmão. O objectivo deste estudo consiste em avaliar a eficiência diagnóstica do PET/CT com a aquisição das duas imagens em tempos diferentes na caracterização do nódulo solitário pulmonar (NSP), tendo em conta a histologia e o tamanho do nódulo. Metodologia – Foram analisados 115 NSP, num total de 110 pacientes, dos quais 65 nódulos eram malignos. Adquiriram-se duas imagens, a primeira a um tempo médio de 52 minutos e a segunda a um tempo médio de 125 minutos após administração do 18F-2-fluoro-2-deoxi-D-glucose (18F-FDG). Para a análise das imagens obteve-se o standard uptake value máximo (SUVmax) e a percentagem de variação dos SUVmax (%variação). Resultados – A %variação apresenta valores de eficiência diagnóstica superiores à análise dos SUVmax em separado. Existem também diferenças significativas na histologia e no SUVmax, registando-se um aumento do SUVmax2 comparativamente ao SUVmax1 nas patologias malignas. Conclusão – A técnica da aquisição de duas imagens em tempos diferentes mostrou ser mais eficaz na caracterização do NSP do que a análise de apenas uma imagem.