
“Coesão e rumo. Exatamente o que falta ao nosso querido país. E mais o seguinte: uma noção completamente diferente do tempo".
O autor do texto 1 separou a “noção diferente do tempo" em relação aos termos anteriores “coesão e rumo" porque:
Observe a seguinte descrição de um museu: “Do lado de fora e diante da porta central, pude observar a enorme porta, de estilo antigo, de madeira sólida, cercada de um pequeno friso de pedra, talvez por exigência do estilo da época; ao lado, uma série de janelas do mesmo material, que, em função do horário, ainda estavam fechadas.”
Nessa descrição, nem todos os elementos do museu estão presentes; isso ocorre em muitas descrições por diferentes limitações de quem descreve.
No caso desse segmento, a limitação descritiva provém:

“As fontes em questão são outras, estão atualmente em debate nos meios jornalísticos e legais: o direito de proteger o sigilo das 'fontes'."
O mesmo sentido da palavra sublinhada aparece em:
TEXTO 2 - Manual de princípios éticos para sites de medicina e
saúde na internet
A veiculação de informações, a oferta de serviços e a venda de
produtos médicos na Internet têm o potencial de promover a
saúde mas também podem causar danos aos internautas,
usuários e consumidores.
O CREMESP define a seguir princípios éticos norteadores de uma
política de autorregulamentação e critérios de conduta dos sites
de saúde e medicina na Internet.
1) TRANSPARÊNCIA
Deve ser transparente e pública toda informação que possa
interferir na compreensão das mensagens veiculadas ou no
consumo dos serviços e produtos oferecidos pelos sites com
conteúdo de saúde e medicina. Deve estar claro o propósito do
site: se é apenas educativo ou se tem fins comerciais na venda de
espaço publicitário, produtos, serviços, atenção médica
personalizada, assessoria ou aconselhamento. É obrigatória a
apresentação dos nomes do responsável, mantenedor e
patrocinadores diretos ou indiretos do site.
2) HONESTIDADE
Muitos sites de saúde estão a serviço exclusivamente dos
patrocinadores, geralmente empresas de produtos e
equipamentos médicos, além da indústria farmacêutica que, em
alguns casos, interferem no conteúdo e na linha editorial, pois
estão interessados em vender seus produtos.
A verdade deve ser apresentada sem que haja interesses
ocultos. Deve estar claro quando o conteúdo educativo ou
científico divulgado (afirmações sobre a eficácia, efeitos,
impactos ou benefícios de produtos ou serviços de saúde) tiver
o objetivo de publicidade, promoção e venda, conforme
Resolução CFM N º 1.595/2000.
3) QUALIDADE
A informação de saúde apresentada na Internet deve ser exata,
atualizada, de fácil entendimento, em linguagem objetiva e
cientificamente fundamentada. Da mesma forma produtos e
serviços devem ser apresentados e descritos com exatidão e
clareza. Dicas e aconselhamentos em saúde devem ser prestados
por profissionais qualificados, com base em estudos, pesquisas,
protocolos, consensos e prática clínica.
Os sites com objetivo educativo ou científico devem garantir a
autonomia e independência de sua política editorial e de suas
práticas, sem vínculo ou interferência de eventuais
patrocinadores.
Deve estar visível a data da publicação ou da revisão da
informação, para que o usuário tenha certeza da atualidade do
site. Os sites devem citar todas as fontes utilizadas para as
informações, critério de seleção de conteúdo e política editorial
do site, com destaque para nome e contato com os responsáveis.
Apesar de narrativo, o texto 1 tem seu primeiro parágrafo no formato descritivo.
Nessa descrição, o autor procura:


“Hoje, esse termo denota, além da agressão física, diversos tipos de imposição sobre a vida civil, como a repressão política, familiar ou de gênero, ou a censura da fala e do pensamento de determinados indivíduos e, ainda, o desgaste causado pelas condições de trabalho e condições econômicas”. Sobre os componentes desse segmento do texto 2, é correto afirmar que:
READ TEXT I AND ANSWER THE QUESTION.
Mark the statements below as true ( T ) or false ( F ) according to Text II:
( ) There are already many studies on the social and political effects of the IoT.
( ) Research studies on security and privacy still need to be carried out.
( ) The report from the US Federal Trade Commission supported the unrestricted use of the IoT.
READ TEXT II AND ANSWER THE QUESTION.
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)
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)
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)

Marcela pagou uma conta vencida com 5% de juros. O valor pago por Marcela foi de R$ 420,00.
Se Marcela tivesse pagado a conta até o vencimento, ela teria economizado:
Torcedores fanáticos do Barcelona foram a Ariquemes para torcer pelo seu time na final do campeonato rondoniense de 2017 e, para isso, alugaram vários ônibus. Os torcedores eram 390 e cada ônibus tinha 46 lugares.
O número mínimo de ônibus que precisaram ser alugados para transportar todos os torcedores é
Nos Estados Unidos, em certo posto de abastecimento, a gasolina custa 2 dólares por galão.
Considerando o galão de 3,8 litros e o valor de 1 dólar igual a R$ 3,20, conclui-se que, nesse posto americano de abastecimento, 1 litro de gasolina custa:
Considere a afirmação:
Se um carro não tem gasolina então não anda.
Considere, agora, as afirmações seguintes:
I. Se um carro tem gasolina então anda.
II. Se um carro não anda então não tem gasolina.
III. Se um carro anda então tem gasolina.
É/são logicamente equivalente(s) à afirmação dada:
Um dia histórico para o mundo da música. A cantora conquistou o Grammy Latino de “Melhor Álbum de Música Popular Brasileira” nesta quinta-feira (17.11) e se tornou a primeira artista assumidamente trans a levar esse prêmio. Ao ter seu nome revelado na cerimônia, que acontece em Las Vegas, todos os convidados a aplaudiram de pé.
(Disponível em: https://cultura.uol.com.br)

Há um ano, no dia 4 de novembro de 2021, o Brasil acompanhava o maior leilão de telecomunicações da história do país: a licitação das faixas de radiofrequências do 5G, realizada pelo Ministério das Comunicações (MCom) e Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel). Agora, a nova geração de internet móvel é uma realidade.
(Disponível em: https://www.gov.br)