UFV Journals (Universidade Federal de Viçosa)
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Avaliação comparativa das respostas do chatGPT sobre solubilidade: : uma análise educacional e conceitual
No full textO avanço das tecnologias digitais tem intensificado o uso de ferramentas baseadas em inteligência artificial no ensino de química, entre elas o ChatGPT, cuja adoção cresce entre estudantes como forma de acesso rápido a explicações conceituais. Este estudo tem como objetivo analisar comparativamente como as versões gratuita (GPT-3.5) e paga (GPT-4) do ChatGPT abordam o conceito de solubilidade em meio aquoso, tomando como referência dois livros de química geral amplamente utilizados na educação brasileira: Brown et al. (2005) e Feltre (2012). Foram submetidas três perguntas ao modelo, com cinco replicações independentes cada, e as respostas foram analisadas à luz dos níveis representacionais de Johnstone (macroscópico, submicroscópico e simbólico). Os resultados indicam que ambas as versões do ChatGPT apresentam explicações adequadas em nível macroscópico, mas revelam lacunas significativas nos níveis submicroscópico e simbólico, sobretudo na ausência de representações moleculares, equações químicas e fundamentos termodinâmicos. A versão paga exibe maior detalhamento conceitual, embora não elimine limitações estruturais da IA como fonte autônoma de conhecimento químico. Conclui-se que o ChatGPT pode atuar como ferramenta de apoio inicial à aprendizagem, desde que mediado por intervenção docente crítica e articulado a materiais didáticos validados. O estudo reforça a necessidade de uso pedagógico orientado e sugere investigações futuras com ampliação de corpus e aplicação em contextos reais de ensino
Análise da média de gols por partida nas edições da UEFA Champions League Feminina
No full textIntrodução: O gol é um ponto crucial para compreender o jogo, já que fazer mais gols do que a equipe adversária é o fator determinante para a vitória em uma partida.
Objetivo: Investigar a tendência na média de gols por partida na principal competição europeia de clubes do futebol profissional feminino.
Metodologia: A amostra foi composta pelas 23 edições da UEFA Champions League feminina e pelas últimas 23 edições masculinas. A fim de verificar a presença ou ausência de tendência ao longo dos anos na média de gols por partida, foi utilizado o teste não paramétrico de Mann-Kendall, adotando-se um nível de significância de 5%, e o sinal do valor S obtido para indicar a direção da tendência. Por fim, com o objetivo de realizar uma previsão para os próximos cinco anos na média de gols por partida, fez-se uso do modelo Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), com o teste de Ljung-Box sendo utilizado para verificação de autocorrelação no modelo.
Conclusão: A média de gols por temporada na maior competição por clubes femininos do continente europeu apresenta tendência de queda, um indicativo de evolução da modalidade feminina no contexto deste continente, com os valores se aproximando daqueles observados na competição masculina
Editorial
No full textEDITORIAL - ANAIS DO VI CONGRESSO BRASILEIRO DE FUTEBOL WEB
A ciência e a tecnologia continuam a desempenhar papéis fundamentais na evolução do futebol, contribuindo decisivamente para o aprimoramento do desempenho esportivo e a promoção de avanços na gestão e treinamento das equipes. O 6º Congresso Brasileiro de Futebol na WEB (CBFW), realizado em 2024, mais uma vez se destacou ao reunir pesquisadores, treinadores, atletas e profissionais das mais variadas áreas do futebol, fortalecendo redes de conhecimento e incentivando a inovação no esporte mais popular do mundo.
O evento deste ano consolidou-se como um espaço fundamental de discussão, aprendizado e colaboração científica, mantendo a tradição de excelência dos encontros anteriores. Foram abordados temas contemporâneos e de relevância prática, refletindo os desafios atuais do futebol, desde a base até o profissional, sempre com foco no desenvolvimento técnico-científico.
Em sua sexta edição, o congresso contou com ampla participação, refletindo o interesse crescente pela ciência do esporte. A programação incluiu mesas redondas e apresentações de trabalhos científicos, proporcionando uma imersão profunda em temas cruciais para o avanço do futebol. Destaca-se a participação significativa de palestrantes nacionais e internacionais, o que contribuiu para a diversificação e enriquecimento dos debates.
Queremos expressar nossa gratidão aos professores Filipe Manuel Clemente (Portugal) e à professora Ana Filipa Silva (Portugal) pela valiosa contribuição ao evento, cujas palestras e presença foram fundamentais para o sucesso do congresso. Suas expertises ajudaram a ampliar o entendimento sobre tópicos críticos e emergentes no futebol contemporâneo, fortalecendo a qualidade das discussões e contribuindo para o enriquecimento do evento.
Além disso, agradecemos a todos os palestrantes, participantes, organizadores e instituições parceiras que tornaram possível a realização deste congresso. O sucesso deste encontro científico e profissional reflete o compromisso coletivo com o avanço do futebol brasileiro e mundial.
Por fim, destacamos o papel fundamental da Revista Brasileira de Futebol (RBF), que, através do apoio constante e incansável do Prof. Dr. João Bouzas Marins, continua a ser uma peça essencial na construção dessas "Pontes de Conhecimento". A contribuição da revista é inestimável na divulgação científica e na promoção da ciência aplicada ao futebol. Que os frutos deste congresso inspirem ainda mais inovações e desenvolvimento no esporte que nos une.
Elto LegnaniPresidente do VI Congresso Brasileiro de Futebol We
Comparative assessment of LiDAR and conventional methods in evaluating genetic parameters of eucalypt progeny trials
No full textThis study compared Light Detection and Ranging (LiDAR) and conventional methods in progeny trials of Eucalyptus cloeziana and E. saligna. Two populations, derived from open-pollinated progenies, were evaluated by using a randomized complete block design. Measurements were taken six years after planting for E. cloeziana and three years for E. saligna. The study aimed to assess genetic parameters and select individuals at typical breeding evaluation ages in Brazil. Both methods demonstrated strong alignment, with high correlations in genetic parameters and values at both progeny and individual levels. Correlations exceeded 97% for progenies and 81% for individuals when analyzing the genetic values of diameter at breast height and height. The methods aligned closely under lower selection intensities but diverged under higher selection intensities. While the accuracy of LiDAR can be improved through refinement, the choice between these methods ultimately depends on operational factors such as the availability of skilled labor and equipment
Validated multiplex PCR of microsatellites for breeding purposes, clonal fidelity and controlled crosses in teak
No full textTeak (Tectona grandis L.f), a valuable hardwood species, is widely cultivated for its superior wood properties. Effective breeding and clonal propagation programs require robust genetic verification methods such as clonal fidelity and parentage verification when these programs include controlled cross-pollination and propagation of elite clones. This study validates the use of ten optimized microsatellite markers in a multiplex PCR system for clonal identification and parentage testing. The system showed high discrimination power, with probabilities of identity (PI) and exclusion (PE), confirming its efficacy. The ten markers accurately identified clonal fidelity and ensured genetic fidelity of progenies. Overall, the study confirms effectiveness of microsatellites for genetic analysis and highlights a cost effective and precise approach for breeding and clonal propagation of teak
Procedure for obtaining NIR spectra in sugarcane stalks using a portable instrument under field conditions
No full textObtaining near-infrared spectra (NIR) directly from the sugarcane stalks in the field requires additional care due to the presence of wax on their surface. This study investigated the best cleaning procedure to be applied in sugarcane studies to obtain NIR spectra with reduced noise. NIR spectra were obtained from two sugarcane varieties using three cleaning methods (wax not removed, polyurethane abrasive sponge, and stainless steel sponge), and the sample sizes ranged from 2 to 8 stalk. Different pre-treatments were compared by principal components analysis (PCA). The p-value associated with the Mahalanobis distance measure was used to choose the best number of stalks to be sampled. PCA results demonstrated that the stainless steel sponge method is the most efficient procedure for distinguishing between the different sugarcane varieties once all wax is removed from the surface. Four stalks are necessary to obtain the average spectrum (p-value < 0.05)
Detection of Diatraea Saccharalis in images using convolutional neural networks
No full textAgricultural pests are organisms capable of significantly impacting the yield and quality of cultivated crops. Traditionally, population control of insect pests has relied on methods such as trapping and subsequent analysis of captured individuals to implement specific control actions, such as the use of insecticides. However, advancements in Computer Vision and Deep Learning techniques offer promising ways for more efficient pest detection and management. This study aims to apply Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect the insect pest Diatraea saccharalis, a major pest of sugarcane crops. A dataset comprising 945 training images and 470 test images of deceased insects collected from traps was compiled in order to train and test the model. The Yolov8 Computer Vision framework was employed for software implementation. Results indicate promising outcomes, with the trained CNN achieving 96.2% precision and 95.8% recall. The application of Computer Vision in pest management could lead to more timely and accurate detection of pests, reducing the need for widespread insecticide use, enabling specific interventions, and minimizing labor-intensive monitoring tasks. This research highlights the potential of Deep Learning methodologies to enhance agricultural pest management strategies by improving early pest detection, reducing crop damage, and optimizing the use of pest control resources.Agricultural pests are organisms capable of significantly impacting the yield and quality of cultivated crops. Traditionally, population control of insect pests has relied on methods such as trapping and subsequent analysis of captured individuals to implement specific control actions, such as the use of insecticides. However, advancements in Computer Vision and Deep Learning techniques offer promising ways for more efficient pest detection and management. This study aims to apply Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect the insect pest Diatraea saccharalis, a major pest of sugarcane crops. A dataset comprising 945 training images and 470 test images of deceased insects collected from traps was compiled in order to train and test the model. The Yolov8 Computer Vision framework was employed for software implementation. Results indicate promising outcomes, with the trained CNN achieving 96.2% precision and 95.8% recall. The application of Computer Vision in pest management could lead to more timely and accurate detection of pests, reducing the need for widespread insecticide use, enabling specific interventions, and minimizing labor-intensive monitoring tasks. This research highlights the potential of Deep Learning methodologies to enhance agricultural pest management strategies by improving early pest detection, reducing crop damage, and optimizing the use of pest control resources
Popularização do conhecimento científico via mídias digitais: relato de experiência de uma ação de extensão universitária
No full textThis article reports on the experience of a university extension project carried out at a federal university, with the objective of promoting the popularization of scientific knowledge through accessible and attractive language. The initiative sought to expand access to relevant information and foster dialogue between the university and society. The methodology adopted included planning themes, producing episodes with interviews with experts and editing content with interactive resources, in addition to the dissemination of podcasts on digital platforms. As a result, thematic series were produced and socio-environmental issues were addressed, reaching a broad and diverse audience. It is concluded that digital media are effective tools for democratizing scientific knowledge, although challenges such as misinformation and the need to expand reach beyond academic circles persist. The initiative reinforced the importance of public engagement and scientific communication as fundamental pillars for the country's development, highlighting the potential of new media in building bridges between academia and society.Este artículo relata la experiencia de un proyecto de extensión universitaria realizado en una universidad federal, con el objetivo de promover la popularización del conocimiento científico a través de un lenguaje accesible y atractivo. La iniciativa buscó ampliar el acceso a información relevante y fomentar el diálogo entre la universidad y la sociedad. La metodología adoptada incluyó la planificación de temas, la producción de episodios con entrevistas a expertos y la edición de contenidos con recursos interactivos, además de distribuir los podcasts en plataformas digitales. Como resultado, se produjeron series temáticas y se abordaron temas socioambientales, llegando a un público amplio y diverso. Se concluye que los medios digitales son herramientas efectivas para democratizar el conocimiento científico, aunque persisten desafíos como la desinformación y la necesidad de ampliar el alcance más allá de los círculos académicos. La iniciativa reforzó la importancia de la participación pública y la comunicación científica como pilares fundamentales para el desarrollo del país, destacando el potencial de los nuevos medios para construir puentes entre la academia y la sociedad.Este artigo relata a experiência de um projeto de extensão universitária realizado em uma universidade federal, com o objetivo de promover a popularização do conhecimento científico por meio de uma linguagem acessível e atrativa. A iniciativa buscou ampliar o acesso a informações relevantes e fomentar o diálogo entre a universidade e a sociedade. A metodologia adotada incluiu o planejamento de temas, a produção de episódios com entrevistas a especialistas e a edição de conteúdo com recursos interativos, além da divulgação dos podcasts em plataformas digitais. Como resultados, foram produzidas séries temáticas e abordados temas socioambientais, alcançando um público amplo e diversificado. Conclui-se que as mídias digitais são ferramentas eficazes para democratizar o conhecimento científico, embora desafios como a desinformação e a necessidade de ampliação do alcance para além dos círculos acadêmicos, persistam. A iniciativa reforçou a importância do engajamento público e da comunicação científica como pilares fundamentais para o desenvolvimento do país, evidenciando o potencial das novas mídias na construção de pontes entre a academia e a sociedade
Effect of temperature and sample thickness on the hot-air drying kinetics of cupuassu pulp
No full textCupuassu (Theobroma grandiflorum) is one of the main non-timber forest products of the Amazon biome. The pulp of the fruit is widely used in beverages, ice creams, and desserts. However, its high moisture content makes the pulp highly susceptible to spoilage. This study aimed to examine the impact of temperature (50, 60, and 70 ºC) and sample thickness (1.5, 3.0, and 4.5 mm) on the hot-air drying of cupuassu pulp to obtain a more stable product. In general, drying time can be reduced by 15% to 30% for every 10 ºC increase in air temperature at the three thickness. Additionally, when the sample thickness is reduced from 4.5 mm to 1.5 mm, drying time can be decreased by approximately 60% at the three temperature conditions. The modified Page model close agreement with experimental data (R²>0.99), showing that the drying curves exhibited an initial increasing dry rate period followed by a falling dry rate period. Furthermore, the moisture effective diffusion coefficient in the cupuassu pulp was estimated to range between 2.65×10-10 - 1.56×10-9 m2/s under the studied conditions. This research contributes to advancing knowledge about food processing, particularly those of regional interest such as cupuassu
Entre avanços, construções e desafios: aplicação da inteligência artificial na Engenharia Civil
No full textArtificial intelligence (AI) in civil engineering has revolutionized the sector, optimizing processes, reducing costs, and increasing efficiency. The application of AI covers several areas, such as predictive modeling, project automation, and construction monitoring. In planning and design, machine learning algorithms analyze large volumes of data to create more efficient and sustainable structural models. AI-based software assists in creating optimized designs, considering factors such as materials, environmental impact, and cost-benefit. In construction, automation and robotics, driven by AI, improve precision and safety. Drones and sensors monitor construction sites in real time, identifying structural flaws and preventing accidents. Additionally, AI systems can predict failures in existing infrastructures, enabling predictive maintenance and extending the lifespan of buildings. AI is also applied in project management, optimizing schedules and resource allocation. With predictive analysis, companies can avoid delays and waste, increasing productivity. In the future, it is expected that AI will continue transforming civil engineering by integrating with technologies such as BIM (Building Information Modeling) and IoT (Internet of Things), making constructions smarter, more sustainable, and safer.A inteligência artificial (IA) na engenharia civil tem revolucionado o setor, otimizando processos, reduzindo custos e aumentando a eficiência. A aplicação de IA abrange diversas áreas, como modelagem preditiva, automação de projetos e monitoramento de obras. No planejamento e design, algoritmos de aprendizado de máquina analisam grandes volumes de dados para criar modelos estruturais mais eficientes e sustentáveis. Softwares baseados em IA auxiliam na criação de projetos otimizados, considerando fatores como materiais, impacto ambiental e custo-benefício. Na construção, a automação e a robótica, impulsionadas por IA, melhoram a precisão e a segurança. Drones e sensores monitoram obras em tempo real, identificando falhas estruturais e prevenindo acidentes. Além disso, sistemas de IA podem prever falhas em infraestruturas existentes, permitindo a manutenção preditiva e prolongando a vida útil das construções. A IA também é aplicada na gestão de obras, otimizando cronogramas e alocação de recursos. Com análise preditiva, empresas podem evitar atrasos e desperdícios, aumentando a produtividade. No futuro, espera-se que a IA continue transformando a engenharia civil, integrando-se a tecnologias como BIM (Building Information Modeling) e IoT (Internet das Coisas), tornando as construções mais inteligentes, sustentáveis e seguras