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A qualidade adequada da água estuarina se faz necessária para a balneabilidade. Deste modo, é fundamental que a comunidade entenda a importância da qualidade de suas águas estuarinas, uma vez que influência diretamente na promoção da saúde e do bem-estar da população. O presente estudo teve por objetivo conhecer as condições de balneabilidade da orla estuarina da Reserva de Desenvolvimento Sustentável Estadual Ponta do Tubarão por meio da percepção ambiental dos moradores das comunidades de Chico Martins, Barreiras, Diogo Lopes e Sertãozinho, em Macau/RN. Foram realizadas 384 entrevistas, com o auxílio de um questionário semiestruturado com múltiplas respostas, que buscaram conhecer a percepção ambiental dos entrevistados quanto à balneabilidade. Os resultados obtidos afirmam que a maior parte dos moradores é do sexo masculino, com baixo nível de escolaridade e que a maioria pesca e vive há mais de 20 anos em sua comunidade. Ainda de acordo com os resultados obtidos, o maior número dos entrevistados utiliza a água do estuário para pesca ou lazer e considera a qualidade da água boa, embora confirme a existência de efluentes domésticos, a disposição inadequada de resíduos sólidos urbanos e a presença de animais domésticos na área de estuário. Com isso, concluiu-se que a população das comunidades pesquisadas da Reserva de Desenvolvimento Sustentável Estadual Ponta do Tubarão está caracterizada da seguinte forma: apesar do número elevado de esgotos, os moradores afirmam que a água estuarina é adequada para o consumo.

International audience; AbstractBrazil leads global lists of honeybee colony losses in South America as well as pesticide use, according to a web-based survey (http://www.nobeenofood.com/beealert). In association with that survey, Africanized honeybee (Apis mellifera) samples were opportunistically collected when bee poisoning was apparently linked to pesticide use in crops. The objective was to determine concentrations of fipronil and neonicotinoids in live and dead honeybees, in areas where these compounds are widely used in agriculture. Pesticide residues in honeybees (54 live and 60 dead composite samples) were detected with mass spectrometry (UHPLC-MS/MS using QuEChERS methodology). Toxicological analyses in both matrices detected multiple contaminations with highest indices by fipronil with frequency of 55.3% and amplitude (0.7–23,539.7 ng/g), thiamethoxam 20.2% (0.6–13.6 ng/g), imidacloprid 3.5% (4.5–16.2 ng/g), nitenpyram 1.8% (3.8–7.4 ng/g), and thiacloprid 0.9% (1.6 ng/g). Neonicotinoids and fipronil residues had higher frequencies and amplitudes in honeybees collected near sugarcane plantations and orange orchards in northwest São Paulo state and other agro-industrial rural landscapes across the country dominated with fields of soybean, corn, and tropical fruit crops. These systemic pesticides were presumed to be primary mechanisms of honeybee colony losses in Brazil, according to a recently published 5-year survey by the same authors and reinforced by current analyses.

In 2014, an online survey was launched to assess impacts of bee losses in Brazil (honeybees, stingless bees, and solitary bees). Events from January 2013 to December 2017 were collected on a website http://www.semabelhasemalimento.com.br/beealert as well as in apps for smartphones and tablets. In total, 322 post-confirmed qualified reports (287 for honeybee, 33 for stingless bee, 2 for solitary bee) were included in our analyses. Overall, 19,296 of 37,453 colonies and nests were lost (estimated > 1 billion bees). Losses were highest for Africanized honeybees (Apis mellifera), followed by stingless bee Tetragonisca angustula. Honeybee 95% confidence intervals (CI) for loss rates on the basis of year, 5-year interval, regions, and operation sizes were estimated using a generalized linear model (GLM) for total loss (TL) and a Wald method for average losses (AL). Other species losses were mentioned in the text. Based on information from respondents, pesticide exposures were suspected as the main cause of nest and colony losses. In Sao Paulo State, which accounted for 45.7% of total reports, neonicotinoids and fipronil led pesticide are listed in 55.9% of reports (fipronil, clothianidin, imidacloprid, and thiamethoxam are widely used in sugar cane plantations and orange groves in this state).

Some techniques of multivariate statistical analysis can only be conducted on a complete data matrix, but the process of data collection often misses some elements. Imputation is a technique by which the missing elements are replaced by plausible values, so that a valid analysis can be performed on the completed data set. A multiple imputation method is proposed based on a modification to the singular value decomposition (SVD) method for single imputation, developed by Krzanowski. The method was evaluated on a genotype × environment (G × E) interaction matrix obtained from a randomized blocks experiment on Eucalyptus grandis grown in multienvironments. Values of E. grandis heights in the G × E complete interaction matrix were deleted randomly at three different rates (5%, 10%, 30%) and were then imputed by the proposed methodology. The results were assessed by means of a general measure of performance (Tacc), and showed a small bias when compared to the original data. However, bias values were greater than the variability of imputations relative to their mean, indicating a smaller accuracy of the proposed method in relation to its precision. The proposed methodology uses the maximum amount of available information, does not have any restrictions regarding the pattern or mechanism of the missing values, and is free of assumptions on the data distribution or structure. Algumas técnicas de análise estatística multivariada só podem ser realizadas com uma matriz de dados completa, porém o processo de coleta dos dados freqüentemente leva a uma matriz com dados ausentes. A imputação é uma técnica, na qual os dados ausentes são preenchidos com valores plausíveis, para uma posterior análise na matriz completa. Neste trabalho, nós propomos um método de imputação múltipla, baseado no método da decomposição por valores singulares (DVS) para imputação simples, desenvolvido por Krzanowski, e avaliado numa matriz de interação genótipos × ambientes (G × E), proveniente de um ensaio com o delineamento aleatorizado em blocos em multiambientes com genótipos de Eucalyptus grandis. Valores da altura de E. grandis da matriz completa de interação G × E foram retirados aleatoriamente em três diferentes proporções (5%, 10%, 30%), os quais foram imputados valores dados pelo método proposto. Os resultados obtidos por meio da medida geral de exatidão ou acurácia (Tacc) mostraram um viés pequeno, em relação aos valores originais. No entanto, seus valores foram maiores do que a variabilidade dos valores imputados em relação à sua média, indicando uma exatidão ou acurácia menor do método proposto em relação à sua precisão. A metodologia proposta utiliza o maior número de informação disponível, não possui qualquer restrição quanto ao padrão e mecanismo de ausência de dados e é livre de suposição sobre a distribuição ou estrutura dos dados.