Texto – A eficácia das palavras certas
Havia um cego sentado numa calçada em Paris. A seus pés, um
boné e um cartaz em madeira escrito com giz branco gritava:
"Por favor, ajude-me. Sou cego". Um publicitário da área de
criação, que passava em frente a ele, parou e viu umas poucas
moedas no boné. Sem pedir licença, pegou o cartaz e com o giz
escreveu outro conceito. Colocou o pedaço de madeira aos pés
do cego e foi embora.
Ao cair da tarde, o publicitário voltou a passar em frente ao cego
que pedia esmola. Seu boné, agora, estava cheio de notas e
moedas. O cego reconheceu as pegadas do publicitário e
perguntou se havia sido ele quem reescrevera o cartaz,
sobretudo querendo saber o que ele havia escrito.
O publicitário respondeu: "Nada que não esteja de acordo com o
conceito original, mas com outras palavras". E, sorrindo,
continuou o seu caminho. O cego nunca soube o que estava
escrito, mas seu novo cartaz dizia: "Hoje é primavera em Paris e
eu não posso vê-la". (Produção de Texto, Maria Luíza M. Abaurre
e Maria Bernadete M. Abaurre)
A polissemia – possibilidade de uma palavra ter mais de um
sentido – está presente em todas as frases abaixo, EXCETO em:
READ TEXT I AND ANSWER QUESTIONS 16 TO 20
TEXT I
Will computers ever truly understand what we're saying?
Date: January 11, 2016
Source University of California - Berkeley
Summary:
If you think computers are quickly approaching true human
communication, think again. Computers like Siri often get
confused because they judge meaning by looking at a word's
statistical regularity. This is unlike humans, for whom context is
more important than the word or signal, according to a
researcher who invented a communication game allowing only
nonverbal cues, and used it to pinpoint regions of the brain where
mutual understanding takes place.
From Apple's Siri to Honda's robot Asimo, machines seem to be
getting better and better at communicating with humans. But
some neuroscientists caution that today's computers will never
truly understand what we're saying because they do not take into
account the context of a conversation the way people do.
Specifically, say University of California, Berkeley, postdoctoral
fellow Arjen Stolk and his Dutch colleagues, machines don't
develop a shared understanding of the people, place and
situation - often including a long social history - that is key to
human communication. Without such common ground, a
computer cannot help but be confused.
“People tend to think of communication as an exchange of
linguistic signs or gestures, forgetting that much of
communication is about the social context, about who you are
communicating with," Stolk said.
The word “bank," for example, would be interpreted one way if
you're holding a credit card but a different way if you're holding a
fishing pole. Without context, making a “V" with two fingers
could mean victory, the number two, or “these are the two
fingers I broke."
“All these subtleties are quite crucial to understanding one
another," Stolk said, perhaps more so than the words and signals
that computers and many neuroscientists focus on as the key to
communication. “In fact, we can understand one another without
language, without words and signs that already have a shared
meaning."
(Adapted from http://www.sciencedaily.com/releases/2016/01/1
60111135231.htm)
If you are holding a fishing pole, the word “bank” means a:
READ TEXT II AND ANSWER QUESTIONS 21 TO 25:
TEXT II
The backlash against big data
[…]
Big data refers to the idea that society can do things with a large
body of data that weren't possible when working with smaller
amounts. The term was originally applied a decade ago to
massive datasets from astrophysics, genomics and internet
search engines, and to machine-learning systems (for voicerecognition
and translation, for example) that work
well only when given lots of data to chew on. Now it refers to the
application of data-analysis and statistics in new areas, from
retailing to human resources. The backlash began in mid-March,
prompted by an article in Science by David Lazer and others at
Harvard and Northeastern University. It showed that a big-data
poster-child—Google Flu Trends, a 2009 project which identified
flu outbreaks from search queries alone—had overestimated the
number of cases for four years running, compared with reported
data from the Centres for Disease Control (CDC). This led to a
wider attack on the idea of big data.
The criticisms fall into three areas that are not intrinsic to big
data per se, but endemic to data analysis, and have some merit.
First, there are biases inherent to data that must not be ignored.
That is undeniably the case. Second, some proponents of big data
have claimed that theory (ie, generalisable models about how the
world works) is obsolete. In fact, subject-area knowledge remains
necessary even when dealing with large data sets. Third, the risk
of spurious correlations—associations that are statistically robust
but happen only by chance—increases with more data. Although
there are new statistical techniques to identify and banish
spurious correlations, such as running many tests against subsets
of the data, this will always be a problem.
There is some merit to the naysayers' case, in other words. But
these criticisms do not mean that big-data analysis has no merit
whatsoever. Even the Harvard researchers who decried big data
"hubris" admitted in Science that melding Google Flu Trends
analysis with CDC's data improved the overall forecast—showing
that big data can in fact be a useful tool. And research published
in PLOS Computational Biology on April 17th shows it is possible
to estimate the prevalence of the flu based on visits to Wikipedia
articles related to the illness. Behind the big data backlash is the
classic hype cycle, in which a technology's early proponents make
overly grandiose claims, people sling arrows when those
promises fall flat, but the technology eventually transforms the
world, though not necessarily in ways the pundits expected. It
happened with the web, and television, radio, motion pictures
and the telegraph before it. Now it is simply big data's turn to
face the grumblers.
(From http://www.economist.com/blogs/economist explains/201
4/04/economist-explains-10)
When Text II mentions “grumblers” in “to face the grumblers”, it refers to:
Sejam Y, X, Z e W variáveis aleatórias tais que Z = 2.Y - 3.X, sendo E(X²) = 25, E(X ) = 4, V (Y ) = 16,Cov (X,Y ) . Então a variância de Z é:
A determinação do número de espécies que vivem em certa área
nem sempre é uma atividade fácil de ser realizada, entre outras
coisas, devido à variação da riqueza de espécies como função do
tamanho da amostra.
Para reduzir os erros no momento de avaliar a riqueza de
espécies, foram criados diferentes métodos.
A alternativa que contém apenas os métodos de avaliar a riqueza
de espécies de uma área de estudo é:
Ao se contarem as plantas de uma área conhecida, pode-se
utilizar a metodologia dos quadrats.
O gráfico abaixo apresenta os resultados de um experimento
feito para avaliar o tamanho do quadrat, que aumenta na direção
de 1 para 5.
Com base no gráfico, analise as afirmativas a seguir:
I. O tamanho de quadrat mais adequado é o número 1, porque
nele o tamanho das plantas é significativamente maior que nos
demais quadrats.
II. O tamanho mais adequado é o número 2, porque nele o
tamanho das plantas é muito semelhante aos quadrats 3, 4 e 5, e
o quadrat 2, por ser menor, economiza os custos do
levantamento.
III. O quadrat mais adequado é o número 5, pois, por ser o de
maior tamanho, evita a interferência da borda ou o chamado
efeito de borda.
Está correto o que se afirma em:
Ao descrever uma espécie, os autores devem seguir as regras do Código Internacional de Nomenclatura, que apresentam, entre outras, os nomes dos tipos das espécies e subespécies, tais como: Lectótipo, Síntipo, Parátipo e Holótipo. Sobre o tema, analise as definições a seguir: 1 . Exemplar único, designado ou indicado como espécime- tipo de um táxon nominal do grupo da espécie, por ocasião da publicação original. 2 . Todo espécime de uma série-tipo além do holótipo. 3 . Cada exemplar de uma série-tipo da qual não se designou holótipo. Antigamente os exemplares eram designados cótipos. 4 . Um, dentre vários sintipos, designado como espécime-tipo de um táxon nominal do grupo da espécie. Essa designação é feita somente quando o autor original não designou um holótipo. Holótipo e Lectótipo correspondem, respectivamente, às definições:
A produtividade primária líquida por m²
dos ecossistemas
terrestres é cerca de três vezes superior à produtividade primária
líquida por m2
dos oceanos. Sobre o tema, analise as afirmativas
a seguir:
I.Nos oceanos, a distância entre o local de acúmulo de nutrientes
e o local onde se realiza a fotossíntese é muito maior que nos
ecossistemas terrestres.
II.Nos ecossistemas terrestres, os nutrientes se movem dentro
de canais existentes nas plantas, mas nos oceanos os nutrientes
se movem ao sabor das correntes oceânicas.
III.Nas zonas de ressurgência na costa do Peru, a produtividade
marinha é próxima da produtividade dos ecossistemas terrestres.
Está correto o que se afirma em:
O número de espécies descritas pela ciência se aproxima de 2
milhões, mas sabe-se que esse número de espécies é,
certamente, maior do que 5 milhões, podendo chegar a mais de
30 milhões. Alguns grupos são mais conspícuos e neles o
número total de espécies conhecidas se aproxima do número
de espécies existentes, enquanto, em outros grupos, o número
de espécies conhecidas é ainda muito reduzido.
As percentagens mais aproximadas de espécies ainda
desconhecidas dentro dos grupos de Moluscos, Bactérias e
Vertebrados são respectivamente:
O albedo médio da Terra é de grande importância para determinar a temperatura média perto do solo, uma vez que muda a quantidade de raios solares que se refletem diretamente de volta para o espaço sem aquecer o solo: diminuir o albedo médio da terra de 1% conduz a um aumento de 0,75° C na temperatura média do ar perto do solo. Com o objetivo de reduzir o efeito estufa, pode-se pensar em plantar árvores em grande escala. Com relação aos diversos efeitos resultantes do plantio de árvores em terras de cultivo (aráveis), analise as seguintes afirmativas: I.Armazena algum CO2, o que diminui o efeito de estufa e, por conseguinte, as temperaturas. II.Diminui o albedo, levando assim a um aumento da quantidade de raios de sol a ser absorvido pela superfície, o que resulta em aumento das temperaturas. III.Aumenta o albedo, levando assim a uma redução da quantidade de raios de sol a ser absorvida pela superfície, o que resulta em redução das temperaturas. Está correto somente o que se afirma em:
Com relação ao Zoneamento Ecológico-Econômico (ZEE), analise as afirmativas a seguir: I.A regulamentação do zoneamento ambiental (ZA), a nível federal, foi feita em 2002 com o nome de Zoneamento EcológicoEconômico (ZEE), ratificando sua condição de instrumento de ordenamento territorial e estabelecendo medidas de qualidade ambiental. II.O ZEE se fundamenta unicamente nos Estudos de Impacto Ambiental (EIA) e, no seu relatório resumido, o RIMA. III.Os programas de SIG (Sistemas de Informações Geográficas) como o Spring, o Terra Wiew e o Grass (Geographic Resources Analysis Support System) são importantes para a elaboração dos ZEE. Está correto o que se afirma em:
Texto – A eficácia das palavras certas
Havia um cego sentado numa calçada em Paris. A seus pés, um
boné e um cartaz em madeira escrito com giz branco gritava:
"Por favor, ajude-me. Sou cego". Um publicitário da área de
criação, que passava em frente a ele, parou e viu umas poucas
moedas no boné. Sem pedir licença, pegou o cartaz e com o giz
escreveu outro conceito. Colocou o pedaço de madeira aos pés
do cego e foi embora.
Ao cair da tarde, o publicitário voltou a passar em frente ao cego
que pedia esmola. Seu boné, agora, estava cheio de notas e
moedas. O cego reconheceu as pegadas do publicitário e
perguntou se havia sido ele quem reescrevera o cartaz,
sobretudo querendo saber o que ele havia escrito.
O publicitário respondeu: "Nada que não esteja de acordo com o
conceito original, mas com outras palavras". E, sorrindo,
continuou o seu caminho. O cego nunca soube o que estava
escrito, mas seu novo cartaz dizia: "Hoje é primavera em Paris e
eu não posso vê-la". (Produção de Texto, Maria Luíza M. Abaurre
e Maria Bernadete M. Abaurre)
O termo em função adjetiva sublinhado que está substituído por um adjetivo inadequado é:
Suponha que, de um baralho normal, contendo 52 cartas de quatro naipes, é extraído, sem reposição e aleatoriamente, um total de quatro cartas. Se a carta “Ás” é equivalente a uma figura (ou seja, são 4 figuras e 9 números de cada naipe), é correto afirmar que a probabilidade de que todas sejam:
Sabe-se que as notas de uma prova têm distribuição Normal
com média μ = 6,5 e variância α = 4²
. Adicionalmente, são
conhecidos alguns valores tabulados da normal-padrão.
Onde,
é a função distribuição acumulada da Normal Padrão.
Considerando-se que apenas os 10% que atinjam as maiores notas
serão aprovados, a nota mínima para aprovação é:
A teoria da biogeografia de ilhas proposta por MacArthur
estabelece uma relação entre o número de espécies e uma área
(km²) que pode ser uma ilha ou um fragmento de vegetação. O
gráfico abaixo mostra a curva que caracteriza uma distribuição
potencial e a equação de ajuste em um caso hipotético, onde c e
z são as constantes de ajuste ou o coeficiente linear da reta (c ) e
o coeficiente angular da reta (z ).
Para transformar a curva do gráfico em uma reta, é necessário
usar a equação: