Floras and botanical collections are essential tools for understanding plant diversity, promoting its conservation, and supporting a wide range of scientific applications. Uruguay, located in the biodiverse grassland region of southern South America, has had only an incomplete Flora, the most comprehensive of which was published more than a century ago. We review the country's flora and the history of its study, and introduce the new Flora Uruguaya Online (FUO; https://florauruguaya.org ), which when completed will provide a comprehensive record of all vascular plant species, including information on their distribution, morphological, ecological, and phenological characteristics. This online Flora presently contains information on 182 families, 1053 genera, and 3112 species, 85.4% of which are native to Uruguay and 2.2% endemic. Although Uruguay accounts for only 25% of the surface area of the Río de la Plata Grasslands, it contains over 60% of their species and more than 50% of their endemic taxa, reflecting its core geographical position. Uruguay's flora faces increasing pressure from land‐use change, habitat fragmentation, and invasive species. FUO provides critical support for addressing these challenges, offering systematic botanical data for basic and applied research, conservation, sustainable uses, and land management, including practical applications such as the identification of toxic plants affecting livestock production. We highlight key features of FUO with its research‐enabling tools for the exploration of Uruguay's botanical richness by scientists, as well as by policymakers, educators, conservationists, and citizens. These features include its accessibility, interactivity, multiple filters (e.g., geographic regions, ecological characteristics, conservation status, or specific species attributes), rich graphics, and multiple sources of data inputs tied to herbarium specimens.
Este artigo investiga se a igualdade constitucional reconhecida às famílias homoafetivas se converte, de fato, em efetividade no procedimento de adoção, diante de entraves institucionais e disputas culturais que ainda deslocam o ônus argumentativo para os pretendentes. Objetiva analisar criticamente a aderência entre marco normativo/jurisprudencial e prática cotidiana, identificar pontos de fricção procedimental e discursiva. Metodologicamente, adota-se revisão narrativa de doutrina, jurisprudência, diretrizes administrativas e literatura empírica, com extração de categorias decisórias, confrontação teórico-empírica e foco em proporcionalidade e motivação adequada. Os resultados indicam convergência normativa e empírica: a orientação sexual é irrelevante para predição de desfechos infantis quando controladas variáveis de contexto. Conclui-se pela adoção de formulários padronizados, matriz nacional de fundamentação, dupla leitura obrigatória de indeferimentos, transparência ativa, formação continuada e governança de dados, de modo a reduzir discricionariedade, alinhar o rito ao melhor interesse da criança e incrementar a efetividade do direito à adoção.
O consumo de energia elétrica no estado do Piauí apresenta variações relevantes ao longo do tempo, influenciadas por fatores econômicos, climáticos e comportamentais. Nesse contexto, métodos de previsão tornam-se essenciais para apoiar o planejamento energético e orientar decisões estratégicas de concessionárias e órgãos governamentais. Este trabalho aplica técnicas de Machine Learning para prever o consumo mensal de energia elétrica no Piauí utilizando dados reais referentes ao período de 2020 a 2024. O modelo desenvolvido foi baseado no algoritmo Random Forest, após etapas de pré-processamento, criação de variáveis defasadas e separação dos dados em treino e teste. A previsão para o ano de 2024 apresentou desempenho satisfatório, alcançando um Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) de 3,33%, evidenciando a alta capacidade do modelo em capturar a tendência de crescimento e a sazonalidade da série temporal. A análise de importância das variáveis confirmou que a tendência histórica e o mês do ano são os fatores mais determinantes para o consumo no estado. Os resultados demonstram que o uso de Machine Learning é uma alternativa eficaz para previsão de carga elétrica e pode contribuir para o planejamento energético no estado.
Introdução: A violência obstétrica permanece presente nos serviços de saúde, configurando violação dos direitos das mulheres por meio de práticas desrespeitosas, abusivas ou negligentes no pré-natal, parto e pós-parto, afetando a saúde física e emocional da mulher e o bem-estar do recém-nascido. O estudo teve como objetivo analisar o papel da enfermagem na assistência humanizada frente à violência obstétrica. Aspectos Metodológicos: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura realizada nas bases SciELO, LILACS e PubMed, utilizando os descritores “violência obstétrica”, “parto humanizado”, “causas de violência obstétrica” e “assistência de enfermagem”. Foram incluídos artigos gratuitos, publicados entre 2020 e 2025, em português e disponíveis na íntegra. Resultados: Identificaram-se 378 estudos, dos quais 18 atenderam aos critérios de elegibilidade, sendo sistematizados em quadro contendo autor, ano, objetivo, método e principais achados. Conclusão: Os estudos indicam que a violência obstétrica é frequente e gera impactos emocionais, físicos e sociais duradouros. Persistem fragilidades na humanização do parto e na qualificação profissional, evidenciando a necessidade de educação permanente e conscientização nos serviços de saúde. O papel da enfermagem é central na prevenção da violência obstétrica, por meio de uma prática ética, acolhedora e pautada no respeito aos direitos e à autonomia da mulher.
INTRODUÇÃO: A Doença de Chagas, resultante da infecção pelo protozoário Trypanosoma cruzi, configura-se como um dos principais desafios em saúde pública na América Latina. OBJETIVO: Analisar a evolução dos casos notificados, destacando padrões sazonais e diferenças por sexo e faixa etária (20-39 e 40-59 anos), utilizando dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN). METODOLOGIA: Abordagem epidemiológica observacional, retrospectiva e descritiva, com análise quantitativa de casos confirmados laboratorialmente, processados via estatísticas descritivas no software SPSS. RESULTADOS: Registrou-se um aumento progressivo de 64 casos em 2013 para 292 em 2023, com uma queda em 2020 (120 casos) provavelmente ligada à subnotificação durante a pandemia de COVID-19. Observou-se predominância masculina moderada (54,2%), associada a fatores ocupacionais, exceto em 2018, quando mulheres lideraram a incidência (103 vs. 90 casos). Picos sazonais entre agosto e novembro, com destaque para setembro (284 casos) e outubro (271 casos), sugerem correlação com maior atividade vetorial e consumo de alimentos contaminados, como açaí. CONCLUSÃO: Apesar das limitações, como a ausência de dados regionais e socioeconômicos, o estudo conclui que o crescimento sustentado da Doença de Chagas Aguda reflete tanto maior incidência quanto avanços na vigilância, reforçando a urgência de políticas públicas integradas e estudos futuros para aprimorar a prevenção e o controle adaptados à realidade brasileira.
