ABSTRACT Objectives: to assess agreement with COVID-19 disinformation among Portuguese-speaking individuals aged 50 years or older. Methods: a descriptive and analytical study involving 1,214 older adults born in Portuguese-speaking countries. Data collection occurred through online information mining to recognize COVID-19 and disinformation content, and the application of a structured questionnaire. Results: agreement with disinformation content was 65.2%. Residing outside Brazil is a protective factor for agreement with disinformation content, and those who believe in the truthfulness of the information sources they receive were 31% more likely to agree with disinformation content. Conclusions: there is a high prevalence of disinformation among the older population in two Portuguese-speaking countries, which should raise the attention of healthcare professionals and guide coping strategies.

RESUMEN Objetivos: evaluar la concordancia con contenido de desinformación relacionado con COVID-19 entre personas de 50 años o más de edad, hablantes de portugués. Métodos: estudio descriptivo y analítico con 1.214 personas mayores nacidas en países de habla portuguesa. La recolección de datos se realizó mediante la minería de información en línea para el reconocimiento de contenido de desinformación y COVID-19, y la aplicación de un cuestionario estructurado. Resultados: la concordancia con contenido de desinformación fue del 65,2%. Residir fuera de Brasil es un factor de protección para la concordancia con contenido de desinformación, y aquellos que creen en la veracidad de las fuentes de información que reciben tuvieron un 31% más de probabilidades de estar de acuerdo con contenido de desinformación. Conclusiones: hay una alta prevalencia de desinformación entre la población mayor en dos países de habla portuguesa, lo que debe llamar la atención de los profesionales de la salud y la enfermería y orientar estrategias de enfrentamiento.

RESUMO Objetivos: avaliar a concordância com conteúdos de desinformação relacionados à COVID-19 entre pessoas com 50 anos ou mais de idade, falantes do português. Métodos: estudo descritivo e analítico com 1.214 idosos nascidos em países de língua portuguesa. A coleta de dados ocorreu por meio da mineração de informações online para reconhecimento de conteúdos de desinformação e COVID-19, e aplicação de questionário estruturado. Resultados: a concordância com conteúdos de desinformação foi de 65,2%. Residir fora do Brasil é um fator de proteção para a concordância com conteúdos de desinformação, e aqueles que acreditam na veracidade das fontes de informação que recebem tiveram 31% mais probabilidade de concordar com conteúdos de desinformação. Conclusões: há alta prevalência de desinformação entre a população idosa em dois países de língua portuguesa, o que deve despertar a atenção dos profissionais da saúde e enfermagem, e orientar estratégias de enfrentamento.

ABSTRACT Objective: The aim of this study was to assess the prevalence of COVID-19 misinformation among migrants aged 50 or older residing in Brazil and Portugal. Method: This was a cross-sectional analytical study conducted among migrants from Portuguese-speaking countries living in Brazil and Portugal, who were 50 years of age or older. The prevalence ratios (PR) were estimated using the Poisson regression model. Results: Out of the 304 participants included in the study, 188 (61.8%) agreed with at least one piece of misinformation. Factors such as having a religious affiliation (aPR: 1.24), higher educational attainment (aPR: 1.17), knowing someone who died from COVID-19 (aPR: 1.78), and having no intention to get vaccinated (aPR: 1.36) were associated with a higher likelihood of agreeing with COVID-19 misinformation. Conclusion: The findings suggest that access to misinformation was influenced by social, economic, and religious factors among elderly migrants with low digital literacy, thus contributing to the dissemination of false content within this population.

RESUMEN Objetivo: Evaluar los contenidos de desinformación relacionados con COVID-19 entre migrantes de 50 años o más que residen en Brasil y Portugal. Método: Estudio transversal y analítico con migrantes de países de habla portuguesa que residen en Brasil y Portugal y tienen 50 años o más. Se utilizó el modelo de regresión de Poisson para estimar las razones de prevalencia (RP). Resultados: De los 304 participantes en este estudio, 188 (61,8%) estuvieron de acuerdo con al menos un contenido de desinformación. Tener una religión (aPR:1,24), mayor nivel educativo (aPR:1,17), conocer a alguien que murió a causa de COVID-19 (aPR:1,78) y no tener la intención de vacunarse (aPR:1,36) influyeron en la concordancia con la desinformación sobre COVID-19. Conclusión: El acceso a la desinformación estuvo relacionado con aspectos sociales, económicos y religiosos de los participantes y contribuyó a que la población migrante de edad avanzada y con bajo nivel educativo digital difundiera contenido falso entre otras personas.

RESUMO Objetivo: Avaliar os conteúdos de desinformação relacionados a COVID-19 entre migrantes com 50 ou mais anos de idade residentes no Brasil e em Portugal. Método: Estudo transversal e analítico, com migrantes de países falantes do português residentes no Brasil e em Portugal que possuíam 50 anos ou mais de idade. O modelo de regressão de Poisson foi utilizado para estimar as razões de prevalência (RP). Resultados: Dos 304 participantes deste estudo, 188 (61,8%) concordaram com ao menos um conteúdo de desinformação. Ter uma religião (aPR:1,24), maior escolaridade (aPR:1,17), conhecer alguém que morreu decorrente da COVID-19 (aPR:1,78) e não pretender se vacinar (aPR:1,36) influenciaram a concordância com a desinformação da COVID-19. Conclusão: O acesso às desinformações esteve relacionado com aspectos sociais, econômicos e religiosos dos envolvidos e contribuíram para que a população idosa migratória de baixo letramento digital, pulverizasse conteúdos falsos entre outras pessoas.

Resumo A modelagem do recrutamento em florestais tropicais é importante para estudos de sustentabilidade do manejo florestal, por dar subsídio adequado à recuperação do estoque de madeira. O objetivo do trabalho foi estimar o recrutamento após a colheita de madeira, empregando um modelo de rede neural artificial (RNA). A área de estudo está localizada na Floresta Nacional do Tapajós (55°00’ W, 2°45’ S), Pará. Em 64 ha da área de estudo, em 1979, foi realizada colheita intensiva de 72,5 m3 ha-1. Em 1981 foram instaladas, aleatoriamente, 36 parcelas permanentes de 50 m x 50 m. Essas parcelas foram mensuradas em 1982, 1983, 1985, 1987, 1992, 1997, 2007, 2010 e 2012. Para modelar o recrutamento foram consideradas as variáveis da subparcela-alvo e a sua vizinhança. As estimativas obtidas no treino e na generalização da RNA foram avaliadas pelas estatísticas: correlação () e raiz quadrada do erro quadrático médio (RQRQM), sendo obtido RQRQM 35,6% e 0,89. Foi possível modelar a tendência do recrutamento ao longo do tempo em florestas tropicais, após a colheita de madeira.

Abstract Recruitment models in tropical forests are important for studies on forest management sustainability because they provide adequate support to recovery of wood stocks. The objective of this work was to estimate recruitment after wood harvesting by using an artificial neural network (ANN) model. The study area is located at Tapajós National Forest (55° 00’ W, 2° 45’ S), Pará state. In 64 ha of the study area, in 1979, an intensive harvest of 72.5 m3 ha-1 was carried out. In 1981, 36 permanent plots of 50 m x 50 m were randomly installed. These plots were measured in 1982, 1983, 1985, 1987, 1992, 1997, 2007, 2010 and 2012. For recruitment modeling, the variables of the target subplot and its vicinity were considered. The estimates obtained in ANN training and generalization were evaluated by statistics: correlation () and root mean square error (RMSE) were determined: RMSE 35.6% and 0.89. Recruitment tendency could be modeled over time in tropical forests after wood harvesting.

Abstract: Timber from the second cutting cycle may make up the majority of future crop volumetric. However, there are few studies of the physical and mechanical properties of this timber, which are important to support the consolidation of new species. This study aimed to use Artificial Neural Networks to estimate the physical and mechanical properties of wood from the Amazon, based on basic density. The properties were: shrinkage (tangential, radial and volumetric), static bending, parallel and perpendicular to the fiber compression, parallel and transverse to the fibers, Janka hardness, traction, splitting and shear. The estimate followed the tendency of the data observed for the tangential, radial and volumetric shrinkage. The network estimated the mechanical properties with significant accuracy. Distribution of errors, static bending, parallel compression and perpendicular to the fiber compression also showed significant accuracy. Artificial Neural Networks can be used to estimate the physical and mechanical properties of wood from Amazon species.

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar a dinâmica do estoque de carbono no fuste das árvores de uma Floresta Estacional Semidecidual, por meio do monitoramento de 10 parcelas permanentes instaladas na Mata da Silvicultura, Viçosa, Minas Gerais. Foram identificados e medidos todos os indivíduos com DAP ≥ 5 cm, nos anos de 1994, 1997, 2000, 2004 e 2008. O estoque médio de carbono no fuste das árvores aumentou de 47,9 ton.ha-1, no ano de 1994, para 61,81 ton.ha-1, no ano de 2008, representando, para os 14 anos de monitoramento, um incremento periódico de 0,994 ton.ha-1.ano-1.

The objective of this study was to evaluate the dynamics of stem carbon storage in a Semideciduous Forest, through the monitoring of 10 permanent plots established in the Mata da Silvicultura, Viçosa, Minas Gerais. All trees with DBH ≥ 5 cm were identified and measured in the years 1994, 1997, 2000, 2004 and 2008. The stems average carbon storage increased 47.9 ton.ha-1 from the year of 1994 to 61.81 ton.ha-1 in the year of 2008, representing, for the monitoring of 14 years, a regular increase of 0.994 ton.ha-1.year-1.