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Submissões Recentes
Avaliação hormonal em fêmea de muriqui-do-norte (Brachyteles hypoxanthus – Wied, 1820) ex situ
(Universidade Federal de Viçosa, 2025-09-10) Silva, Hallana Couto e; Melo, Fabiana Cristina Silveira Alves de; http://lattes.cnpq.br/2493481272609069
Os muriquis-do-norte são primatas classificados como criticamente em perigo de extinção. A principal ameaça à espécie consiste na perda de habitat, a fragmentação da floresta Mata Atlântica. Neste sentido, o comportamento migrante das fêmeas muitas vezes resulta em isolamento. Assim, manejos in situ e ex situ são fundamentais para manutenção da espécie. O manejo ex situ da espécie é realizado com um único grupo presente em um cativeiro exclusivamente adaptado para a espécie, conhecido como Muriqui’s House. Até o momento, apenas um indivíduo nasceu dentro de um intervalo de 6 anos. Cabe ressaltar que os machos manejados e que formam este grupo social apresentam desafios para performar cópulas assertivas por questões comportamentais e de idade. Pensando nestes desafios, analisamos o perfil reprodutivo de uma fêmea de muriqui-do-norte (Brachyteles hypoxanthus) ex situ. Durante o período de 2020 a 2021, selecionamos dados comportamentais a priori, além disso, também coletamos dados comportamentais durante o período de coleta urina e fezes de uma fêmea adulta primípara durante 30 dias consecutivos em 2024. Aplicamos a metodologia animal focal para a fêmea simultaneamente às coletas de amostras biológicas em março e abril de 2024. Para análises hormonais, utilizamos Kits comerciais ELISA específicos para identificação de hormônio luteinizante urinário e progesterona fecal, respectivamente. As análises retrospectivas dos anos de 2020 e 2021 de duas fêmeas de muriqui-do-norte cativas foram conduzidas com o objetivo de verificar a consistência temporal dos padrões cíclicos comportamentais previamente identificados. Essa abordagem permitiu avaliar a reprodutibilidade dos ciclos e fortalecer inferências sobre sua relação com processos fisiológicos concomitantes. Em nossas coletas no ano de 2024, nas três variáveis analisadas (progesterona fecal, LH urinário e comportamento sexual), identificamos picos e ciclicidade no comportamento reprodutivo da fêmea estudada. Encontramos correlação entre a combinação dos hormônios avaliados e o comportamento, corroborando com nossas hipóteses, esse resultado sugere forte influência hormonal ao comportamento sexual. Os resultados deste trabalho objetivam auxiliar a equipe e os tomadores de decisão acerca do futuro dos indivíduos residentes do Muriqui’s House, além de ser possível contribuir para novas medidas de manejo reprodutivo da espécie em cativeiro. Palavras-chave: primatas; progesterona; hormônio luteinizante; comportamento sexual
Estratégias de acolhimento versus evasão discente no primeiro ano: uma abordagem envolvendo cursos superiores na área de computação da Universidade Federal de Viçosa
(Universidade Federal de Viçosa, 2025-12-05) Mundim, Pedro Cardoso de Carvalho; Silva, Thais Regina de Moura Braga; http://lattes.cnpq.br/0605148561935153
A evasão no ensino superior é um dos principais desafios enfrentados pelas instituições, com impactos acadêmicos, sociais e financeiros significativos. Entre as áreas de conhecimento, os cursos da área de computação merecem destaque por apresentarem elevadas taxas de evasão, em grande parte devido à dificuldade nos primeiros períodos, quando disciplinas introdutórias como Programação são ofertadas. Nos últimos anos, observa-se uma crescente utilização de técnicas de análise exploratória e de aprendizado de máquina para identificar padrões e prever a evasão, geralmente com base em atributos de dados pessoais, desempenho acadêmico e quantidade de reprovações. No entanto, esses atributos dependem de informações obtidas após certo tempo de curso, o que limita sua utilidade em ações preventivas. Dessa forma, torna-se relevante investigar fatores disponíveis desde o ingresso do estudante, como as estratégias de acolhimento, que surgem como alternativas promissoras, especialmente no primeiro ano do curso, mas ainda pouco exploradas na literatura. Assim, o objetivo desta pesquisa é avaliar se as estratégias de acolhimento adotadas nos cursos de computação da Universidade Federal de Viçosa (UFV) possuem impacto na evasão no primeiro ano. Os resultados indicaram que a adoção progressiva dessas estratégias esteve associada a reduções de até 20 pontos percentuais nas taxas médias de evasão. Além disso, a integração dos dados acadêmicos e sociodemográficos com os atributos sobre acolhimento elevou o desempenho de modelos de aprendizado de máquina, com destaque para a Regressão Logística e o Support Vector Machine (SVM). Esses resultados indicam que tais atributos podem funcionar como indicadores precoces de evasão e, ao mesmo tempo, sugerem uma possível relação com o fortalecimento do sentimento de pertencimento dos calouros, fornecendo suporte para intervenções mais direcionadas por parte das instituições de ensino. Palavras-chave: evasão no ensino superior; aprendizado de máquina; estratégias de acolhimento; cursos de computação; evasão no primeiro ano
Ranacephala hogei (Mertens, 1967): new occurrence records, natural history, and subsidies for management and conservation status assessment
(Universidade Federal de Viçosa, 2024-07-19) Assis, Clodoaldo Lopes de; Feio, Renato Neves; http://lattes.cnpq.br/4491167359286441
Here we present the results of a long-term study on the threatened freshwater turtle Ranacephala hogei (Mertens, 1967). This species is endemic to the Atlantic Forest of southeastern Brazil and occurs in the states of Minas Gerais, Rio de Janeiro, and Espírito Santo. It inhabits the river basins of the Paraíba do Sul, Itapemirim, Lagoa Feia, and Córrego São Salvador. Ranacephala hogei is globally classified as Critically Endangered (CR) and is the only Brazilian chelonian included among the 25 most threatened turtle species worldwide. In addition, it is the first freshwater turtle species in Brazil selected for a captive management program. This prominence reflects the severe threats faced by the species, as its distribution is concentrated in some of the most densely populated regions of the country. Nevertheless, despite its high conservation relevance, R. hogei remains poorly studied, and even basic biological data are scarce. The lack of such information hampers conservation actions, compromises assessments of its conservation status, and weakens the efficient allocation of resources directed toward the species. In this context, we conducted a long-term study to update its geographic distribution and provide data on its natural history, with particular emphasis on coloration. Data collection began in 2016 and involved trapping, visits to scientific collections, literature review, citizen science, and spectrophotometric analyses. Among these approaches, citizen science proved to be particularly important, contributing the majority of occurrence records. Our results increased the number of known occurrence localities by 144%, totaling 45 localities for the species. These records expanded its known distribution, added a new river basin to its range, and revealed populations previously considered extinct. Spectrophotometric analyses showed that, despite its conspicuous appearance, the coloration of R. hogei provides effective camouflage in aquatic environments. The species also exhibits sexual and ontogenetic differences in brightness, with females being brighter than males. We further suggest that its shy behavior is associated with its conspicuous coloration. Overall, our findings provide valuable information that will contribute to future assessments of the conservation status of R. hogei and to the development of effective ex situ management strategies. Keywords: Atlantic Forest; distribution; coloration Chelidae; Testudines; conservation; geographic
Computer vision methods for aerial and ground-based farm monitoring: addressing the labeled data scarcity problem
(Universidade Federal de Viçosa, 2025-11-24) Ferreira, Juliana Quintiliano de Oliveira; Silva, Michel Melo da; http://lattes.cnpq.br/3028081422884505
The monitoring of agricultural areas is essential to ensure a safe environment, avoid economic losses, and prevent risks to infrastructure and human safety. Effective monitoring can detect lost animals, unauthorized human access, wild animal intrusions, among other issues. Artificial Intelligence (AI) is a powerful tool to automate this process through the processing of images captured from ground or aerial perspectives. However, supervised models require large volumes of labeled data to achieve good performance, and although data exists, most of it is private and inaccessible to the public or available in limited quantity. The available datasets are generally unlabeled or do not cover domain-specific scenarios, such as rural and farm environments. In addition, data collection in agricultural settings presents further challenges, such as the need for drones or other remote sensing technologies, making the process more expensive and complex. Finally, the annotation stage is also a bottleneck, as beyond collecting images, intensive manual work is required to label them, increasing both cost and time. In this context, we propose to address the problem of data scarcity and annotation complexity from two perspectives, aiming to mitigate the bottleneck of training AI models when only a small amount of labeled data is available. The first study focuses on aerial monitoring using images collected by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) on farms for the task of semantic segmentation. Semantic segmentation brings significant benefits to agricultural monitoring by automatically identifying and differentiating important elements of the rural environment, such as vegetation areas, bodies of water, and buildings. By precisely mapping these elements, the technique enables the identification of risk situations for livestock and infrastructure, contributing to safer and more efficient farm management. Thus, we investigated pre-training strategies using synthetic data from the same domain and real data from slightly different domains. We then fine-tuned on the target dataset, and the quantitative and qualitative results demonstrated that pre- training with the synthetic dataset achieved better final performance, leading to an increase of 3.1 p.p. in IoU, 6.4 in F1-Score, and 7.5 in Recall compared to the cross- domain real-image pre-training strategy. In the second study, we focus on object detection using ground-level images similar to security camera footage. This task is important in agricultural monitoring because it allows automatic identification and localization of animals and people, supporting security, livestock management, and the tracking of activities on the farm. To address the data scarcity challenge in this scenario, we proposed a method to effectively use multiple datasets even when they do not share the same classes, ensuring comprehensive coverage of all required categories. The proposed SmartClass methodology achieved more robust and adaptable detection approaches suitable for agricultural environments, with significant increases in Recall, mAP50, and mAP50-95 metrics compared to models trained without the methodology, thus demonstrating improved efficiency and reliability of the model. Keywords: artificial intelligence; computer vision; farm monitoring.
A física e os sons que (não) estão à nossa volta: volume 1
(CEAD, 2024) Gomes, Danila Ribeiro; Simão, Paulo Ricardo da Silva; Brandenburg, Mayara Romagnha; Oliveira, Lara Braga de; Costa, Ana Karine Vieira
A física e os sons que (não) estão à nossa volta, busca tornar a física das ondas e do som acessível a todos, incluindo pessoas com deficiência visual e auditiva. Os materiais exploram conceitos como refração, reflexão, difração e interferência, além de tópicos como o sistema auditivo humano, qualidades do som e instrumentos musicais. A série se destaca pela abordagem inclusiva, com foco na promoção da educação científica para todos. Os e-books apresentam os conceitos de forma clara e concisa, com linguagem acessível e recursos como imagens e ilustrações. Além disso, os materiais trazem exemplos práticos e experimentos que podem ser realizados em casa ou na escola. Sendo voltados para um público amplo, incluindo estudantes de física e áreas afins, professores de ciências, pessoas com deficiência auditiva ou visual e interessados em educação inclusiva e acessibilidade.