Impacto das mudanças climáticas no Brasil: modelagem para a previsão de deslocamentos no sudeste brasileiro

doi:10.22167/2675-6528-202602701

Artigo

30 de setembro de 2026

Impacto das mudanças climáticas no Brasil: modelagem para a previsão de deslocamentos no sudeste brasileiro

Impacto das Mudanças Climáticas no Brasil: Modelagem para a Previsão de Deslocamentos no Sudeste Brasileiro

Anne Caroline Charles Braga; Andressa Porto Castro

DOI: 10.22167/2675-6528-202602701

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

As mudanças climáticas intensificaram a frequência e severidade dos eventos climáticos extremos, aumentando significativamente seus impactos sociais, incluindo os deslocamentos populacionais internos. O estudo analisou a ocorrência mensal de deslocamentos internos na região sudeste do Brasil entre 2013 e 2024, avaliando a relação entre variáveis meteorológicas e deslocamentos forçados para identificar padrões e desenvolver um modelo preditivo para dados de contagem. Integraram-se dados públicos do Internal Displacement Monitoring Center (IDMC) e do Instituto Nacional de Meteorologia. A análise foi realizada em Python, combinando estatística exploratória e modelos lineares generalizados para dados de contagem, incluindo modelos Poisson, Binomial Negativo, Binomial Negativo com Inflação de Zeros e Hurdle. Os dados revelaram forte assimetria, excesso de zeros, superdispersão e sazonalidade, com associação positiva entre precipitação e deslocamentos, e relação não linear com a temperatura. Entre os modelos testados, o modelo Hurdle sem sazonalidade apresentou o melhor equilíbrio entre ajuste, estabilidade e parcimônia. A precipitação foi a variável de maior influência na magnitude dos deslocamentos, enquanto a temperatura impactou a probabilidade de sua ocorrência, com um comportamento não linear. Concluiu-se que modelos de contagem, que representam superdispersão, excesso de zeros e estrutura temporal, são ferramentas eficazes para a previsão de deslocamentos climáticos. Os achados fornecem subsídios quantitativos para o aprimoramento de estratégias de monitoramento, prevenção e resposta a desastres, além de apoiar a formulação de políticas públicas de adaptação climática.

Palavras-chave: dados de contagem; desastres climáticos; deslocamentos internos; eventos raros.

1. Introdução

A crise climática tem sido objeto de ampla discussão nas últimas décadas, impulsionada pela intensificação dos eventos extremos e pela dificuldade de mitigação de seus efeitos. Com o crescente reconhecimento de seus impactos, ela vem extrapolando o campo da preocupação ambiental e assumindo relevância no cenário mundial no que pode ser caracterizado como um movimento de securitização do clima, processo em que determinadas questões políticas são discursivamente enquadradas como questões de segurança que podem vir a demandar ações excepcionais (Buzan et al., 1998).

Eventos como o aumento do nível do mar, secas, enchentes e tempestades intensificadas são fenômenos que têm potencial para transformar profundamente as condições de vida. Por isso, a crise climática, associada a fatores econômicos, políticos e sociais, passou a ser descrita como um multiplicador de riscos (Zickgraf, 2020). O aumento na frequência com que os desastres naturais têm ocorrido e o discurso securitizador adotado em relação ao assunto, consequentemente, levam a um aumento do interesse pelo tema em si (Pelling et al., 2002; Sulaiman e Aledo, 2016).

Apesar do potencial devastador dos desastres naturais por si mesmos, eles não devem ser tratados de forma isolada, mas sim conectados com vulnerabilidades pré-existentes e normalizadas no dia a dia, como a pobreza estrutural e a urbanização precária (Blaikie et al., 2004). Essa perspectiva é corroborada por estudos que identificam como os eventos climáticos extremos agravam a insegurança alimentar, a propagação de doenças e as desigualdades sociais (Bellizzi et al., 2023). Do ponto de vista econômico, os desastres afetam negativamente o crescimento, a produtividade, competitividade e a formação de capital humano, especialmente em países considerados em desenvolvimento (Klomp e Valckx, 2014). Essa interseção entre riscos ambientais e fragilidades socioeconômicas reforça a necessidade de estudos que subsidiem políticas públicas eficazes e estratégias de adaptação territorial.

O presente estudo tem como foco um dos efeitos da crise climática e de eventos associados a ela que tem ganhado atenção crescente na agenda humanitária e econômica internacional: o deslocamento forçado de indivíduos. Segundo relatório publicado em 2024 pelo Centro de Monitoramento de Deslocamentos Internos (IDMC), dentre os 46,9 milhões de deslocamentos internos registrados ao redor do mundo em 2023, 56% tiveram desastres naturais como causa principal, número que excede o de deslocamentos provocados por conflitos armados e repressão (Internal Displacement Monitoring Center, 2024).

No Brasil, os impactos são particularmente expressivos. Em 2022, as enchentes que afetaram o território nacional levaram mais de 700 mil pessoas a deixar suas residências, o que posicionou o país como líder em número de deslocamentos internos por desastres naturais na América do Sul e a ocupar a sexta colocação em nível mundial (Organização das Nações Unidas, 2024; Internal Displacement Monitoring Center, 2024). Corroborando as observações dos estudos publicados por Blaikie et al. (2004) e Sulaiman e Aledo (2016) sobre a ocorrência de desastres e as características socioeconômicas locais, Ribeiro et al. (2022) concluem que os municípios brasileiros com maior incidência de desastres tendem a apresentar baixos níveis de escolaridade, infraestrutura precária e altos índices de pobreza.

Por essas razões, o caso do Brasil torna-se um interessante foco de estudo para que se compreenda melhor os padrões dos desastres e dos deslocamentos que surgem como consequência deles. A região Sudeste, formada pelos estados de Minas Gerais, São Paulo, Rio de Janeiro e Espírito Santo, ocupa 924.558,342 km² do território nacional (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2025) e apresenta uma das maiores diversidades climáticas do país (Neto, 2005). Com mais de 84 milhões de habitantes (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2023), esta região é frequentemente acometida por fortes chuvas, alagamentos, enxurradas e movimentos de massa que afetam um grande número de cidades. Em virtude dessas condições, há uma demanda significativa por estratégias que possam contribuir com uma melhora da capacidade adaptativa dos estados e municípios da região.

Considerando o contexto apresentado e os impactos socioeconômicos significativos associados a ele, o presente trabalho utiliza registros climáticos e de deslocamentos ocorridos entre 2013 e 2024 no Brasil, mais especificamente nos estados do Rio de Janeiro, Minas Gerais, Espírito Santo e São Paulo, para que se possa responder à seguinte pergunta de pesquisa: quantos deslocamentos internos causados por eventos climáticos ocorrem mensalmente no sudeste brasileiro? A partir da integração de dados meteorológicos e registros de deslocamentos, o estudo busca analisar o comportamento dos deslocamentos ocorridos entre 2013 e 2024, identificar padrões, e propor uma abordagem preditiva através do desenvolvimento e avaliação de modelos estatísticos que contribuam para o planejamento e a gestão de riscos associados a eventos extremos.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa de natureza quantitativa, com abordagem metodológica baseada em estatística exploratória e modelagem preditiva. O objetivo central foi analisar o comportamento dos deslocamentos internos causados por eventos climáticos extremos na região Sudeste do Brasil, identificar padrões temporais e desenvolver modelos estatísticos para previsão. A pesquisa concentrou-se nos registros ocorridos entre os anos de 2013 e 2024.

A unidade de análise consistiu nos deslocamentos internos mensais registrados nos estados de Minas Gerais, São Paulo, Rio de Janeiro e Espírito Santo. A coleta de dados foi realizada por meio de consulta a bancos de dados públicos. O primeiro conjunto de dados, referente aos deslocamentos, foi obtido no site do Internal Displacement Monitoring Center (IDMC), uma instituição que monitora casos de deslocamentos internos globalmente.

O banco de dados do IDMC forneceu informações sobre o número de deslocamentos internos causados por desastres climáticos no Brasil. Para este estudo, adotou-se a definição de deslocamento interno como o movimento involuntário ou forçado de uma pessoa dentro das fronteiras nacionais de seu país de residência habitual (Internal Displacement Monitoring Center, 2025). Inicialmente, o banco continha 867 observações de deslocamentos registrados entre 2008 e 2024 em todo o território brasileiro.

O segundo conjunto de dados, de natureza meteorológica, foi acessado no site do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Este banco disponibilizou registros diários de temperatura máxima, em graus Celsius, e do nível de precipitação total, em milímetros, para os quatro estados da região Sudeste. Foram utilizados apenas dados provenientes de estações meteorológicas convencionais, após a identificação e tratamento de registros inconsistentes, como temperaturas excessivamente elevadas.

A etapa de limpeza e pré-processamento dos dados do IDMC envolveu a filtragem para incluir apenas deslocamentos provocados por eventos climáticos a partir de 2013. Colunas sem registros, redundantes ou não relevantes, como “Country” e “ISO3”, foram eliminadas. A coluna “evento” foi subdividida para criar uma coluna “estado”, permitindo a seleção exclusiva dos deslocamentos ocorridos na região Sudeste.

Os registros de deslocamentos, originalmente por ocorrência de evento, foram reamostrados para uma frequência mensal utilizando o método “resample” da biblioteca Pandas. Isso permitiu somar os valores de cada mês e atribuir zero aos meses sem registros, alinhando os dados à exposição temporal desejada para a pergunta de pesquisa sobre deslocamentos mensais.

Similarmente, os dados meteorológicos diários do INMET foram reamostrados para granularidade mensal, calculando-se a soma da precipitação e a média das temperaturas máximas. As quatro tabelas resultantes, uma para cada estado, foram unidas em um único dataframe. Posteriormente, os conjuntos de dados de deslocamento e meteorológicos foram integrados em um banco de dados final.

Devido à ausência de dados meteorológicos para o Espírito Santo nos meses de setembro, outubro, novembro e dezembro de 2024, esses meses foram removidos do conjunto de dados completo. Essa medida garantiu a correspondência entre os dados de deslocamento, temperatura e precipitação para todos os estados, resultando em um painel estado-mês balanceado com 140 observações por unidade federativa.

Todo o processo de extração, tratamento, análise exploratória, visualização e modelagem dos dados foi conduzido na linguagem Python, utilizando o ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) PyCharm. As bibliotecas de código aberto empregadas incluíram Pandas v.2.1.4, Numpy v.1.26.4, Matplotlib v.3.8.0, Seaborn v.0.13.2, Statsmodels 0.14.0, Statstests 1.0.7 e SciPy 1.11.4.

A análise exploratória de dados (EDA) foi realizada para investigar o conjunto de dados, identificar padrões, estruturas subjacentes e avaliar pressupostos para a escolha do modelo (Heckert e Filliben, 2003). A variável dependente definida foi o número de deslocamentos internos, caracterizada por valores inteiros e não negativos, o que direcionou a escolha por modelos de contagem.

Na fase de modelagem, foram estimados modelos lineares generalizados (GLM) para dados de contagem. Inicialmente, um modelo Poisson foi desenvolvido como parâmetro de referência. Em seguida, foram estimados modelos mais adequados à distribuição dos dados de deslocamentos, incluindo o Binomial Negativo, Binomial Negativo com Inflação de Zeros (ZINB) e Hurdle.

Cada um desses modelos foi desenvolvido considerando as variáveis preditoras precipitação e temperatura. Para a precipitação, optou-se pela transformação logarítmica para representar associações não lineares e reduzir a influência de valores extremos. Para a temperatura, incluíram-se termos linear e quadrático, previamente centralizados, para capturar a curva observada nos dados e reduzir a colinearidade.

A comparação entre os modelos estimados foi baseada nos critérios de log-verossimilhança e no Critério de Informação de Akaike (AIC), que avaliam o ajuste do modelo e a parcimônia. O modelo Hurdle sem sazonalidade foi selecionado como o mais robusto, apresentando convergência completa e estabilidade numérica, justificando sua escolha como modelo final para a interpretação dos resultados.

3. Resultados e Discussão

A análise dos deslocamentos internos na região Sudeste do Brasil entre 2013 e 2024 revelou padrões complexos e uma forte associação com variáveis meteorológicas, indicando a necessidade de abordagens estatísticas robustas para sua previsão. Os dados de deslocamentos apresentaram características notáveis, como forte assimetria à direita, excesso de zeros e superdispersão, que são típicas de eventos raros e de alta magnitude. Essas particularidades foram cruciais para a seleção e avaliação dos modelos preditivos, orientando a escolha por métodos mais flexíveis do que os modelos de regressão linear tradicionais.

Análise Exploratória

A fase de análise exploratória de dados forneceu um entendimento aprofundado da natureza da variável dependente, os deslocamentos internos. As estatísticas descritivas revelaram uma média de 996 deslocamentos, com um desvio-padrão de 6.360,04, indicando uma heterogeneidade substancial entre os eventos. A variância, que atingiu aproximadamente 4,05 x 10^7, resultou em uma razão variância/média de cerca de 40.612, um valor significativamente superior ao esperado para uma distribuição de Poisson, confirmando a presença de superdispersão nos dados. Além disso, 75% das observações registraram zero deslocamentos, evidenciando uma inflação de zeros que demandou modelos específicos.

A distribuição da variável de deslocamentos mostrou-se extremamente assimétrica à direita, com a maioria das observações concentrada em valores próximos de zero e a ocorrência de poucos eventos extremos, que foram responsáveis por deslocamentos superiores a 100 mil pessoas. Esse comportamento é característico de fenômenos de cauda longa, onde a severidade de eventos raros tem um impacto desproporcional na média. A elevada heterogeneidade e a inflação de zeros foram fatores determinantes para a inadequação de modelos como o Poisson, que pressupõe equidispersão, e justificaram a exploração de modelos Binomial Negativo e Hurdle.

A distribuição geográfica dos desastres climáticos na região Sudeste entre 2013 e 2024 também foi investigada. Foram registrados 182 eventos, com Minas Gerais concentrando a maior parte (35,71%, com 65 eventos), seguido por Espírito Santo (23,63%, com 43 eventos), Rio de Janeiro (23,08%, com 42 eventos) e São Paulo (17,58%, com 32 eventos). Essa distribuição heterogênea sugere que fatores geográficos e climáticos específicos de cada estado, como a elevada heterogeneidade fisiográfica de Minas Gerais, contribuem para a suscetibilidade a eventos hidrológicos extremos, conforme apontado por Reboita et al. (2015) e Pazini et al. (2020).

As tempestades foram identificadas como o principal tipo de desastre, representando aproximadamente 60 ocorrências, um número que superou a soma de enchentes, movimentos de massa, incêndios florestais e eventos de temperatura extrema. Este achado reforça que os deslocamentos internos no Sudeste são predominantemente desencadeados por processos hidrometeorológicos. A análise da frequência de ocorrência dos desastres em comparação com o número de deslocamentos que eles provocam revelou que, embora as tempestades sejam as mais frequentes, a magnitude dos deslocamentos que elas geram pode variar amplamente, com alguns episódios resultando em mais de 100 mil pessoas deslocadas.

Os movimentos de massa, apesar de sua baixa frequência (aproximadamente seis eventos), demonstraram um elevado potencial para produzir deslocamentos expressivos, com alta variabilidade na magnitude. Essa observação, juntamente com a análise da escala logarítmica dos deslocamentos, que evidencia a concentração da maior parte dos deslocamentos em poucos eventos extremos, reforça a ideia de que a severidade do evento tem maior influência sobre os deslocamentos do que sua frequência absoluta. Isso sublinha a importância de considerar variáveis relacionadas à intensidade das chuvas e à vulnerabilidade territorial na modelagem estatística.

A investigação da sazonalidade nos dados confirmou um padrão temporal claro, onde os níveis de precipitação e a média de deslocamentos tendem a aumentar significativamente no período correspondente ao verão no hemisfério sul, entre dezembro e março. Janeiro, por exemplo, apresentou uma média de deslocamentos superior a 5.000, cerca de 50 vezes maior do que os valores observados nos meses secos de junho a setembro. A precipitação média mensal também ultrapassou 2.800 mm em dezembro e janeiro, contrastando com menos de 400 mm no inverno, uma diferença superior a 600%.

Esse elevado sincronismo temporal entre precipitação e deslocamentos sugere uma forte associação e justifica a inclusão de funções seno e cosseno na modelagem para capturar oscilações periódicas anuais, reduzindo vieses associados à dependência temporal dos dados. A estratificação descritiva da precipitação e temperatura em quartis revelou que a precipitação tem uma associação positiva e progressiva com a média de deslocamentos, aumentando de aproximadamente 200 para 2.200 deslocamentos entre o primeiro e o quarto quartil, um aumento superior a 1.000%. Este resultado é consistente com a literatura que associa eventos de precipitação intensa a maiores riscos de enchentes e deslizamentos (IPCC, 2022).

Em contrapartida, a temperatura apresentou um comportamento não-monotônico, com a média de deslocamentos aumentando até o terceiro quartil (aproximadamente 2.400 deslocamentos) e, em seguida, diminuindo no quarto quartil (aproximadamente 1.100 deslocamentos). Essa relação não linear da temperatura com os deslocamentos indicou a necessidade de especificações mais flexíveis no modelo, como a inclusão de um termo quadrático, para evitar vieses na estimação de seu efeito, conforme sugerido por Schuster et al. (2022). Embora a análise por quartis seja exploratória, ela foi fundamental para guiar a escolha das variáveis e suas transformações na modelagem.

Modelagem dos Dados

A etapa de modelagem dos dados iniciou-se com a estimação de um modelo Poisson como base, apesar das características dos dados indicarem sua inadequação. O teste de superdispersão de Cameron e Trivedi (1990) confirmou a superdispersão com um p-valor de 0.009 para o parâmetro alfa, demonstrando que o modelo Poisson não era adequado para representar a estrutura de dispersão da variável resposta. Em seguida, foi estimado um modelo Binomial Negativo, que apresentou resultados mais estáveis e um ajuste superior ao Poisson, com uma redução significativa no Critério de Informação de Akaike (AIC).

Considerando a elevada inflação de zeros nos dados, foram testados modelos Binomial Negativo com Inflação de Zeros (ZINB). Embora o ZINB tenha mostrado um melhor ajuste em termos de AIC e o teste de Vuong (1989) tenha indicado a presença de inflação de zeros, o modelo não convergiu e produziu muitos valores vazios, comprometendo sua confiabilidade e interpretabilidade. A inclusão de variáveis de sazonalidade (sin12 e cos12) no modelo ZINB sazonal melhorou o ajuste e a interpretabilidade dos erros padrão e p-valores, mas a não convergência persistiu, indicando instabilidade.

Por fim, foram estimados modelos Hurdle, que separam o processo de geração de zeros do processo de contagem. O modelo Hurdle sem sazonalidade convergiu em ambas as etapas e obteve um ajuste que gerou o segundo melhor valor de log-verossimilhança e AIC entre todos os modelos testados. A versão sazonal do modelo Hurdle apresentou os melhores valores de log-verossimilhança e AIC, mas sua convergência foi apenas parcial, o que exigiu cautela na interpretação. A comparação das métricas de ajuste, estabilidade e parcimônia entre os modelos levou à escolha do modelo Hurdle sem sazonalidade como a especificação mais adequada para a interpretação dos resultados.

O modelo Hurdle selecionado demonstrou ser estatisticamente adequado para representar a dinâmica dos deslocamentos, evidenciado pela convergência completa de suas duas partes e por um teste de razão de verossimilhança significativo (p-valor inferior a 0.05). Este resultado indica que o conjunto de variáveis explicativas contribui de forma relevante para a explicação dos deslocamentos internos. O parâmetro alfa, também estatisticamente significativo, confirmou a superdispersão dos dados, reforçando a pertinência da escolha de um modelo mais flexível que acomoda essa característica.

Os resultados do modelo Hurdle revelaram que as variáveis preditoras exercem efeitos distintos nos componentes binário e de contagem. No componente binário, que modela a probabilidade de ocorrência de deslocamentos, a temperatura centralizada (temp_c) e seu termo quadrático (temp_c2) foram estatisticamente significativos, indicando uma influência não linear da temperatura na probabilidade de um evento ocorrer. Já a precipitação logarítmica (log_precipitação) não foi estatisticamente significativa neste componente. No componente de contagem, que modela a magnitude dos deslocamentos quando estes ocorrem, a precipitação logarítmica (log_precipitação) foi a variável de maior influência, com um coeficiente positivo e estatisticamente significativo (0.645, p=0.001), enquanto os termos da temperatura não foram significativos.

Essa distinção nos efeitos das variáveis valida a escolha do modelo Hurdle, que permite analisar separadamente a ocorrência e a intensidade dos deslocamentos. A precipitação, portanto, é o fator mais relevante para determinar a magnitude dos deslocamentos uma vez que um evento climático ocorre, enquanto a temperatura, com seu comportamento não linear, influencia principalmente a probabilidade de que tais eventos resultem em deslocamentos. Esses achados fornecem uma base quantitativa para o desenvolvimento de sistemas de alerta precoce e para o aprimoramento de estratégias de monitoramento e resposta a desastres.

Em síntese, a pesquisa identificou que os deslocamentos internos na região Sudeste do Brasil são fenômenos complexos, caracterizados por superdispersão, inflação de zeros e forte sazonalidade, predominantemente desencadeados por tempestades e eventos hidrometeorológicos. O modelo Hurdle sem sazonalidade, ao equilibrar ajuste, estabilidade e parcimônia, demonstrou ser uma ferramenta eficaz para prever tanto a probabilidade quanto a magnitude desses deslocamentos, com a precipitação influenciando a magnitude e a temperatura, de forma não linear, a probabilidade de ocorrência. Esses resultados são cruciais para o planejamento e a gestão de riscos associados a eventos climáticos extremos, subsidiando políticas públicas de adaptação e aprimorando a capacidade de resposta a desastres.

4. Conclusão

O presente estudo buscou analisar a ocorrência mensal de deslocamentos internos na região Sudeste do Brasil entre 2013 e 2024, identificando padrões e desenvolvendo uma abordagem preditiva por meio de modelos estatísticos. Verificou-se que os dados de deslocamentos apresentaram características de forte assimetria, excesso de zeros e superdispersão, além de uma clara sazonalidade, com maior incidência de eventos no período de verão. A análise revelou que as tempestades foram o principal tipo de desastre, e que a severidade dos eventos, mais do que sua frequência, influenciou a magnitude dos deslocamentos. Observou-se uma associação positiva e progressiva entre a precipitação e a magnitude dos deslocamentos, enquanto a temperatura demonstrou uma relação não linear com a probabilidade de sua ocorrência. Entre os modelos testados, o modelo Hurdle sem sazonalidade foi selecionado como o mais robusto, equilibrando ajuste, estabilidade e parcimônia, e demonstrou ser estatisticamente adequado para representar a dinâmica complexa dos deslocamentos.

A principal contribuição deste trabalho reside no fornecimento de subsídios quantitativos para o aprimoramento de sistemas de alerta precoce, estratégias de monitoramento, prevenção e resposta a desastres, além de apoiar a formulação de políticas públicas de adaptação climática. Contudo, o estudo enfrentou limitações relacionadas à dimensão e à qualidade dos dados, incluindo a subnotificação de eventos climáticos e a falta de padronização dos registros. Para estudos futuros, recomenda-se fortalecer o monitoramento contínuo e aprimorar a qualidade dos bancos de dados. Sugere-se também a ampliação da resolução espacial da análise para o nível municipal e a incorporação de variáveis sociodemográficas e territoriais, como densidade populacional, Índice de Desenvolvimento Humano, relevo e uso do solo, em modelos espaço-temporais e técnicas de aprendizado de máquina, visando aprimorar o desempenho preditivo e a construção de sistemas de apoio à decisão para a gestão integrada de riscos.

Referências Bibliográficas

Bellizzi, S., Popescu, C., Panu Napodano, C. M., Fiamma, M., & Cegolon, L. 2023. Global health, climate change and migration: the need for recognition of “climate refugees”. Journal of Global Health Issue: 2023 Mar 24.

Blaikie, P., Cannon, T., Davis, I. & Wisner, B., 2004. At Risk: Natural Hazards, People’s Vulnerability and Disasters. 2ed. Routledge. Londres, Inglaterra.

Buzan, B., Wæver, O. & de Wilde, J., 1998. Security: A New Framework for Analysis. Lynne Rienner. Londres, Inglaterra / Boulder, CO, EUA.

Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (1990). Regression-based tests for overdispersion in the Poisson model. Journal of Econometrics, 46(3), 347–364.

Heckert, N.A.; Filliben, J.J., 2003 What is EDA? In: NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods. National Institute of Standards and Technology. Disponível em: <https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section1/eda11.htm>. Acesso em: 30 março 2026

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. 2023. Censo Demográfico 2022: população e domicílios: primeiros resultados. IBGE, Coordenação Técnica do Censo Demográfico. Disponível em: <https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv102011.pdf>.

Intergovernmental Panel on Climate Change. (2022). Central and South America. In H.-O. Pörtner et al. (Eds.), Climate change 2022: Impacts, adaptation, and vulnerability. Cambridge University Press.

Internal Displacement Monitoring Center, 2024. Global Report on Internal Displacement 2024. Internal Displacement Monitoring Center. Disponível em: <https://www.internal-displacement.org/global-report/grid2024>. Acesso em: 12 jun de 2025

Internal Displacement Monitoring Center, 2025. About our Data. Disponível em: <https://www.internal-displacement.org/monitoring-tools/>. Acesso em 02 abr. 2025.

Klomp, J. & Valckx, K., 2014. Natural disasters and economic growth: a meta-analysis. Global Environmental Change, Volume 26, pp. 183-195.

Marengo, J. A., Ambrizzi, T., Alves, L. M., Barreto, N. J. C., Simões Reboita, M., & Ramos, A. M. 2020. Changing trends in rainfall extremes in the Metropolitan Area of São Paulo: Causes and impacts. Frontiers in Climate, 2, Article 3.

Neto, J. L. S. 2005. Decálogo da Climatologia do Sudeste Brasileiro. Revista Brasileira de Climatologia, 1(1). https://doi.org/10.5380/abclima.v1i1.25232

Organização das Nações Unidas, 2024. ONU News. Disponível em: <https://news.un.org/pt/story/2024/05/1831336> Acesso em 20 jan. 2025.

Pazini et al., 2020 [Referência completa não encontrada no documento original]

Pelling, M., Özerdem, A. & Barakat, S. 2002. The macro-economic impact of disasters. Progress in Development Studies. 2(4), pp. 283-305.

Ribeiro, D. F., Saito, S. M. & Alvalá, R. C. d. S., 2022. Disaster vulnerability analysis of small towns in Brazil.. International Journal of Disaster Risk Reduction, Volume 68.

Schuster, N. A., Rijnhart, J. J. M., Twisk, J. W. R., & Heymans, M. W. 2022. Modeling non-linear relationships in epidemiological data: The application and interpretation of spline models. Frontiers in Epidemiology, 2, Article 975380.

Sulaiman, S. N. & Aledo, A., 2016. Desastres naturais: convivência com o risco. Estudos Avançados, 30(88), pp. 11-23.

Vuong, Q. H. 1989. Likelihood ratio tests for model selection and non-nested hypotheses. Econometrica, 57(2), 307–333

Zickgraf, C., 2020. Green European Journal. Available at: <https://www.greeneuropeanjournal.eu/climate-change-and-migration-myths-and-realities/> Acesso em 17 fev. 2025.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

Para saber mais sobre o curso, clique aqui e acesse a plataforma MBX Academy

Mais recentes

09 de outubro de 2026

Baixa Produção de Conteúdo Gerado Pelo Usuário em Colaborações de Cosméticos nas Plataformas Digitais

09 de outubro de 2026

Previsão de vendas por produto e cliente com modelos da família ARIMA

09 de outubro de 2026

Automação e Curadoria de Séries Históricas Hidrometeorológicas da ANA via Pipeline Computacional em Linguagem R

09 de outubro de 2026

Ferramentas e técnicas de gestão do tempo utilizadas por técnicos da capacitação profissional rural e promoção social

09 de outubro de 2026

Análise de Correspondência Aplicada a Dados Periciais: Identificação de Padrões Para Melhoria dos Serviços de Atendimento

09 de outubro de 2026

Predição do MVP da NBA com Técnicas de Aprendizado de Máquina

09 de outubro de 2026

O comportamento das gerações de consumidores digitais de materiais para construção: análise da Geração X

Digital Business

09 de outubro de 2026

Experiência do cliente digital e satisfação do consumidor em plataformas online

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

09 de outubro de 2026

Fundamentos para estruturação de currículos baseados em habilidades de raciocínio

Você também pode gostar

09 de outubro de 2026

Baixa Produção de Conteúdo Gerado Pelo Usuário em Colaborações de Cosméticos nas Plataformas Digitais

Este estudo analisou a relação entre colaborações de marcas, conhecidas como “collabs”, no setor de cosméticos e a produção de conteúdo gerado pelo usuário (UGC) em plataformas digitais. A pesquisa abordou a relevância do tema diante do crescimento do mercado de beleza e da intensificação das estratégias de “co-branding” como ferramenta de diferenciação e inovação. O objetivo principal foi compreender de que forma essas colaborações influenciaram o comportamento do consumidor digital, com foco na criação de UGC e na intenção de compra. Para isso, a metodologia adotada foi exploratória e descritiva, com a aplicação de um questionário online a 493 respondentes da região Sudeste do Brasil. Os dados coletados foram analisados por meio de estatística descritiva. Os resultados indicaram que, embora as “collabs” gerassem engajamento entre os consumidores, a produção de UGC ativo foi baixa, predominando interações passivas como curtidas, salvamentos e reações rápidas. Adicionalmente, as colaborações demonstraram influência limitada na intenção de compra e na disposição a pagar mais pelos produtos. Concluiu-se que, apesar do potencial estratégico das “collabs” para o mercado de cosméticos, sua efetividade dependeu de fatores como a relevância percebida, a identificação com a marca e a presença de estímulos adicionais para a criação de conteúdo pelo usuário.

Palavras-chave: Comportamento online; Co-branding; Engajamento do consumidor; Intenção de compra; Interação digital.

09 de outubro de 2026

Previsão de vendas por produto e cliente com modelos da família ARIMA

O planejamento de vendas e estoques mostrou-se relevante para a tomada de decisão empresarial. O trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo de previsão de vendas por produto, cliente e loja para os 12 meses subsequentes, utilizando dados históricos mensais. A metodologia baseou-se na aplicação de modelos da família ARIMA a 5.669 registros de vendas, abrangendo 745 combinações únicas de produto, cliente e loja, de janeiro de 2021 a dezembro de 2024. Realizou-se análise exploratória da série agregada, decomposição sazonal, testes de estacionariedade, análise de autocorrelação e identificação de modelos candidatos. A seleção dos modelos foi apoiada por procedimento stepwise e comparação walk-forward com estimador uniforme (SARIMAX). Os resultados indicaram que o modelo SARIMA(1,1,0)(1,0,0,12) apresentou desempenho superior ao ARIMA(1,1,1), com um MAPE de 13,51% e melhor aderência ao comportamento sazonal. Na aplicação granular, 122 séries receberam SARIMA, 247 receberam ARIMA e 376 utilizaram média histórica. Concluiu-se que a incorporação da componente sazonal fortaleceu a consistência metodológica e a utilidade prática do modelo para a previsão de vendas.

Palavras-chave: planejamento de estoques; SARIMA; sazonalidade; séries temporais.

09 de outubro de 2026

Automação e Curadoria de Séries Históricas Hidrometeorológicas da ANA via Pipeline Computacional em Linguagem R

A disponibilidade de dados ambientais consistentes é fundamental para o avanço das pesquisas em climatologia e gestão de recursos hídricos. Desenvolveu-se e implementou-se um algoritmo computacional em linguagem R para a aquisição automatizada, padronização e organização de séries históricas diárias de precipitação, nível e vazão, provenientes do WebService da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA). O método baseou-se em um pipeline de dados estruturado, operando conforme as janelas temporais de 1961–1990, 1991–2020 e 2021–2024. A implementação utilizou processamento paralelizado, o que garantiu ganho de desempenho em relação a métodos sequenciais. Como resultado, o algoritmo qualificou o inventário de estações e gerou dados estruturados em formato Parquet com compressão gzip, assegurando alta performance e economia volumétrica. Concluiu-se que a solução automatizada superou as limitações operacionais de ferramentas manuais e preexistentes, provendo datasets curados e de alta granularidade, aptos para aplicações avançadas de modelagem hidrológica e algoritmos de Machine Learning.

Palavras-chave: Automação; Ciência de dados; Hidrologia; Linguagem R; Séries temporais.

09 de outubro de 2026

Ferramentas e técnicas de gestão do tempo utilizadas por técnicos da capacitação profissional rural e promoção social

A gestão do tempo configura-se como um elemento essencial para a melhoria da produtividade e da qualidade das entregas, ao permitir a organização, priorização e execução eficiente das atividades, contribuindo diretamente para o alcance de metas e a otimização dos resultados no contexto profissional e pessoal. Objetivou-se compreender como práticas, ferramentas e técnicas de gestão do tempo, adotadas por instrutores de formação profissional rural e de promoção social, se associaram a dois desfechos centrais: a realização das atividades diárias planejadas e a percepção do impacto dessas práticas no bem-estar e produtividade. Os dados foram coletados por meio de questionário on-line estruturado, composto por 18 questões, e as análises foram realizadas no ambiente Python com bibliotecas estatísticas. Os resultados revelaram que a elevada formação acadêmica e maturidade profissional não se traduziu em maior eficácia na gestão do tempo. Observou-se amplo conhecimento sobre ferramentas e técnicas, mas sua utilização prática foi limitada e desigual. Ferramentas mais simples e intuitivas, como listas de tarefas, apresentaram maior adesão, enquanto técnicas que exigem transformações comportamentais, como a Técnica Pomodoro, tiveram baixa aplicação. Houve predominância do uso de soluções digitais, com destaque para o Google Agenda. Evidenciou-se uma percepção quase unânime de que a gestão do tempo influencia diretamente a produtividade e o bem-estar. Concluiu-se que a melhoria da gestão do tempo não dependeu exclusivamente da adoção de ferramentas e técnicas, mas, sobretudo, do desenvolvimento de habilidades práticas e comportamentais, aliado a ajustes nas condições de trabalho.

Palavras-chave: 5W2H; Matriz de Eisenhower; Matriz GUT; Multitarefa; Procrastinação.

09 de outubro de 2026

Análise de Correspondência Aplicada a Dados Periciais: Identificação de Padrões Para Melhoria dos Serviços de Atendimento

A necessidade de otimizar recursos e compreender a complexa dinâmica criminal motivou a exploração de dados periciais, frequentemente subutilizados em laudos textuais. Aplicou-se a Análise de Correspondência Múltipla (ACM) em atendimentos periciais na Macrorregião de Bauru, SP. O objetivo foi investigar e identificar padrões de associação entre o tipo de ocorrência, o período do dia, o dia da semana e a localização, visando subsidiar decisões operacionais. Utilizaram-se dados da Superintendência da Polícia Técnico-Científica (SPTC), coletados entre maio de 2023 e janeiro de 2026. A metodologia englobou a limpeza, transformação e categorização das variáveis, além da construção de matrizes de contingência processadas em Python. A análise descritiva inicial revelou que furtos e colisões predominaram no volume total de ocorrências, enquanto crimes violentos, como homicídios, estupros e feminicídios, representaram uma parcela menor, mas demandaram tempos de resposta significativamente maiores. A ACM mapeou visualmente as correlações estruturais, demonstrando associações claras entre crimes noturnos e de finais de semana com regiões específicas. Identificaram-se dois agrupamentos principais: um perfil noturno e de fim de semana, associado a choques, atropelamentos e suicídios, com destaque para Bauru; e um perfil diurno em dias úteis, dominado por furtos e danos à propriedade. Demonstrou-se que o uso de técnicas exploratórias de aprendizado de máquina transformou dados periciais brutos em informações estratégicas vitais, fornecendo subsídios para a alocação eficiente de equipes e fundamentando a elaboração de políticas públicas baseadas em evidências.

Palavras-chave: Crimes violentos; Matriz de contingência; Priorização de serviços; Python; Tempos de resposta.

09 de outubro de 2026

Predição do MVP da NBA com Técnicas de Aprendizado de Máquina

O prêmio de Most Valuable Player (MVP) da NBA possui grande relevância no basquete profissional, refletindo o reconhecimento de atletas e os padrões de votação. Um estudo desenvolveu e avaliou modelos de aprendizado de máquina supervisionado para prever o prêmio MVP da NBA, tratando o problema como uma tarefa de ordenação baseada na estimação do valor de “Share” da votação. Foram treinados e avaliados cinco algoritmos – Random Forest, LightGBM, XGBoost, CatBoost e NGBoost – utilizando dados históricos da NBA de 1996 a 2025, coletados do portal “Basketball Reference”. Os modelos foram testados nas temporadas de 2019 a 2025. O CatBoost alcançou o melhor desempenho na acurácia Top-5 (77,14%), identificando consistentemente os cinco principais candidatos. Random Forest, LightGBM e NGBoost empataram na acurácia Top-1 (42,86%), prevendo corretamente o vencedor em três das sete temporadas avaliadas. A análise de importância das variáveis indicou que o desempenho ofensivo individual, especialmente pontos por partida, e o desempenho coletivo da equipe, representado pelo percentual de vitórias, foram os principais determinantes das previsões. Os resultados demonstraram a viabilidade da abordagem proposta e seu elevado potencial para estudos futuros.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Boosting; NBA; Predição esportiva; Random Forest.

09 de outubro de 2026

O comportamento das gerações de consumidores digitais de materiais para construção: análise da Geração X

Analisou-se o comportamento da Geração X na compra de materiais para construção, considerando a articulação entre canais digitais e físicos e as percepções de varejistas e indústrias sobre esse processo. O objetivo foi investigar como esse público utiliza os canais digitais e físicos no processo decisório e relacionar os achados às respostas de varejistas e indústrias. Realizou-se uma pesquisa descritiva e exploratória, com abordagem quantitativa e interpretação qualitativa, por meio de três questionários aplicados a 37 consumidores, 25 varejistas e 25 representantes da indústria. Os dados de cada grupo foram analisados separadamente e, em seguida, relacionados por eixos temáticos. Os resultados indicaram que os consumidores da Geração X utilizam meios digitais para pesquisa e comparação, mas valorizam a loja física para contato com o produto, confiança e atendimento consultivo. Os varejistas reconheceram a transformação, mas apresentaram diferentes níveis de adaptação, enquanto as indústrias relataram uso heterogêneo de tecnologias e reconheceram seu papel de apoio ao varejo. Concluiu-se que o comportamento da Geração X se caracteriza por uma jornada híbrida, que exige maior integração entre os canais e os agentes da cadeia de materiais para construção.

Palavras-chave: Comportamento do consumidor; Geração X; Jornada de compra híbrida; Transformação digital; Varejo de materiais para construção.

Digital Business

09 de outubro de 2026

Experiência do cliente digital e satisfação do consumidor em plataformas online

Um estudo analisou como as dimensões da experiência do cliente digital (controle percebido, conveniência do serviço, atendimento ao cliente e cumprimento dos serviços) influenciam a satisfação do consumidor em plataformas online para aquisição de produtos e serviços. Adotou-se uma abordagem quantitativa e descritiva, com dados primários coletados entre 02 e 13 de fevereiro de 2026, por meio de escalas validadas aplicadas a consumidores de e-commerce. A amostra, definida por conveniência, contemplou diversos perfis de usuários. Realizou-se análise descritiva para caracterização dos respondentes, seguida de análises de correlação e regressão linear múltipla para verificar as relações entre as variáveis. Os resultados evidenciaram que as dimensões Conveniência do Serviço, Cumprimento dos Serviços e Atendimento ao Cliente apresentaram associação positiva e estatisticamente significativa com a satisfação do consumidor. O Controle Percebido, contudo, não demonstrou influência significativa no modelo estimado. Esses achados contribuíram para a compreensão das relações entre a experiência digital e a satisfação do consumidor em plataformas de e-commerce.

Palavras-chave: Análise multivariada; Comércio eletrônico; Comportamento do consumidor; Experiência do usuário; Qualidade do serviço.

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

09 de outubro de 2026

Fundamentos para estruturação de currículos baseados em habilidades de raciocínio

Nas últimas décadas, observou-se uma transição educacional de modelos focados em conteúdo para o desenvolvimento de competências, impulsionada pela ubiquidade da informação. Nesse contexto, as habilidades de raciocínio tornaram-se pedagogicamente cruciais por embasarem a compreensão, relação e adaptação de conteúdos em cenários complexos. Com base nessa perspectiva, buscou-se consolidar um modelo detalhado das habilidades que compõem o raciocínio cognitivo, visando servir de base para a elaboração de currículos e programas pedagógicos. Para tanto, realizou-se uma pesquisa qualitativa e exploratória, que envolveu uma síntese multidisciplinar de conhecimentos da filosofia da mente, epistemologia, semiótica, psicologia cognitiva e neurociência. Essa abordagem proporcionou uma visão abrangente da natureza e das funções do raciocínio humano. O modelo resultante classificou as habilidades em quatro funções cognitivas principais, subdivididas em níveis crescentes de complexidade, que acompanharam o desenvolvimento cognitivo humano. A estrutura final mostrou-se bem fundamentada e aplicável à elaboração de currículos e programas pedagógicos, oferecendo uma taxonomia de habilidades do raciocínio diretamente utilizável no sequenciamento instrucional e na avaliação de competências cognitivas.

Palavras-chave: Currículo baseado em competências; Desenvolvimento cognitivo; Habilidades cognitivas; Pensamento crítico; Raciocínio cognitivo.

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão De Projetos

25 de setembro de 2026

A IA acelera as respostas; quem assume as decisões?

Velocidade da tecnologia só vira vantagem quando acompanha a capacidade de compreender, verificar e assumir a responsabilidade pelos resultados Imagine uma equipe que passa a produzir em uma tarde as análises que antes exigiam uma semana. A mudança parece justificar o investimento em inteligência artificial. Mas, antes de contabilizar o ganho, cabe perguntar quem examinou […]

Inovação

14 de setembro de 2026

Não lemos apenas palavras

Como novos códigos, tecnologias e formas de comunicação ampliam aquilo que precisamos aprender a interpretar Ser alfabetizado costuma ser entendido inicialmente como: reconhecer letras, formar palavras, compreender frases e produzir textos. Durante muito tempo, foi principalmente a partir desse domínio que definimos o que significava saber ler e, consequentemente, participar de diferentes espaços da sociedade. […]

Redes Sociais

14 de setembro de 2026

O efeito da influência no consumo

O que a pesquisa Youpix/Nielsen 2026 mostra sobre o avanço da Creator Economy Em 2025, 80% dos consumidores brasileiros compraram algum produto recomendado por influenciadores. Em 2026, o índice chegou a 81%. A estabilidade em um patamar tão elevado indica que a compra por influência deixou de ser um comportamento restrito a determinados públicos. O […]

Chamada De Artigos

11 de setembro de 2026

Chamada de artigos – Edição Temática Gestão de Pessoas

Submissões abertas de 11/09/2026 a 30/09/2026 Estão abertas as submissões para a Chamada Temática Gestão de Pessoas 2026, da Revista Estratégias & Soluções (E&S). A chamada será organizada em dois fluxos editoriais: Fluxo 1 – Trabalhos finais de destaque do MBA USP/EsalqDestinado aos TCCs do curso de Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq que obtiveram […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]