Questões de Concurso Comentadas sobre português

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Q3236537 Português
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva


   Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.

   Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.

   Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.

   Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.

    A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.

    No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.


(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
A escolha linguística para indicar o sujeito, agente da ação verbal, em “Estamos vivendo a era da datificação, [...]” (1º§) denota:
Alternativas
Q3236536 Português
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva


   Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.

   Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.

   Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.

   Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.

    A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.

    No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.


(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
O livre comentário a seguir, referente ao texto, que apresenta correção gramatical, está indicado em:
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Q3236534 Português
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva


   Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.

   Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.

   Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.

   Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.

    A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.

    No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.


(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
A forma como a temática é abordada no texto apresenta aspectos não apenas positivos, mas situações que muitas vezes apontam certa preocupação. Representa(m) o exposto anteriormente:
Alternativas
Q3236408 Português
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva


   Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.

   Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.

   Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.

   Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.

    A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.

    No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.


(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
Considerando o primeiro parágrafo do texto, é correto afirmar que no encadeamento entre os períodos que o constituem pode-se observar, na introdução dos períodos, a partir do segundo:
Alternativas
Q3236407 Português
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva


   Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.

   Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.

   Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.

   Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.

    A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.

    No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.


(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
De acordo com a prosódia, assinale o grupo de palavras que são equivalentes quanto à classificação do acento tônico das palavras.
Alternativas
Q3236404 Português
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva


   Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.

   Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.

   Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.

   Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.

    A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.

    No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.


(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
Em “Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade.” (2º§), pode-se afirmar que a estruturação sintática do período demonstra:
Alternativas
Q3236403 Português
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva


   Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.

   Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.

   Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.

   Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.

    A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.

    No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.


(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
A reescrita do segmento destacado em que há adequação semântica e gramatical de acordo com o texto original está indicada em: 
Alternativas
Q3236400 Português
Futuro da Inteligência Artificial e a necessidade da ética relacional para uma governança inclusiva


   Estamos vivendo a era da datificação, em que todos os aspectos da vida social são transformados em dados. Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes. No entanto, isso frequentemente simplifica a complexidade da vida humana em métricas e números, ignorando as relações e os contextos que tornam cada indivíduo único. Quando esses dados são usados em sistemas de IA, eles podem acabar reforçando as mesmas desigualdades e exclusões que pretendiam resolver.

   Os dados que alimentam esses sistemas muitas vezes refletem contextos históricos de desigualdade. Como Coté (2022) observa, ao moldar identidades e comportamentos humanos em padrões digitais, a datificação impõe limites às representações, limitando a diversidade de experiências humanas e, em muitos casos, perpetuando estereótipos. Isso pode resultar em decisões enviesadas, criando um ciclo de exclusão e discriminação. Esse desafio nos obriga a questionar a suposta neutralidade dos algoritmos e a refletir sobre como essas decisões automatizadas moldam a sociedade, frequentemente favorecendo certos grupos em detrimento de outros.

   Pensando em uma governança que seja realmente inclusiva, Browne (2023) propõe a criação de “AI Public Body” – uma entidade pública que permite a participação de cidadãos comuns, especialmente daqueles mais afetados pelas tecnologias de IA, nas decisões sobre o uso dessas tecnologias. Inspirado em modelos de democracia deliberativa, esse corpo incluiria a voz de comunidades diversas, trazendo uma nova perspectiva para as decisões que, até hoje, são dominadas por especialistas técnicos.

   Esse modelo representa uma mudança significativa na forma como entendemos a governança, enfatizando que a IA não deve ser apenas uma questão de precisão técnica, mas também de justiça e representatividade. A inclusão dessas vozes no processo de governança cria um espaço onde os efeitos sociais das tecnologias podem ser mais bem compreendidos e endereçados, resultando em uma governança que reflete a diversidade da sociedade.

    A justiça algorítmica muitas vezes é tratada como uma questão de otimização matemática, ajustando dados e métricas para minimizar desigualdades estatísticas. No entanto, como Van Nuenen (2022) aponta, a justiça social na IA deve ir além dos ajustes técnicos, considerando as complexas desigualdades estruturais que esses dados representam. Em vez de se limitar a resultados estatísticos, a justiça social exige uma compreensão mais profunda do impacto das decisões tecnológicas na vida das pessoas.

    No caso de algoritmos usados em concessão de crédito ou reconhecimento facial, é essencial entender que esses sistemas não operam em um vácuo: eles são parte de uma sociedade com uma longa história de desigualdade. Para que a IA seja realmente justa, ela deve ser projetada com o compromisso de mitigar essas desigualdades, considerando as realidades vividas por comunidades marginalizadas e integrando suas vozes no desenvolvimento e na aplicação dessas tecnologias.


(Carine Roos. Em: 08/02/2025. Disponível em: https://www.hojeemdia.com.br/opiniao. Fragmento.)
Em “Esse processo, fundamental para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA), nos promete um futuro onde decisões complexas podem ser automatizadas e otimizadas em uma escala sem precedentes.” (1º§), as vírgulas:

I. Podem ser substituídas por travessões.
II. Podem ser substituídas pelos parênteses.
III. Foram empregadas com adequação de acordo com a norma culta.

Está correto o que se afirma em 
Alternativas
Q3236323 Português
O texto a seguir deve ser lido com atenção para responder à questão.


Pesquisadores da USP encontram microplásticos nos cérebros de oito pessoas


    De tão pequenas, é impossível vê-las a olho nu. Mas elas existem e estão em todos os lugares. No mexilhão comprado direto do pescador, nas frutas e nos legumes da feira ou nos alimentos industrializados do mercado. Também já foram encontradas na cerveja, no chá, no leite, na água (em especial a engarrafada) e ainda no solo e no ar.

    Em formato de esfera, fios ou fragmentos de filmes ou espuma, as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes do que nunca no planeta. Com a vida imersa em plásticos, era esperado que, em algum momento, diminutos fragmentos do material fossem encontrados até mesmo no mais protegido dos órgãos humanos, o cérebro. Agora foram.

    Na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FM-USP), a patologista Thais Mauad, o engenheiro ambiental Luís Fernando Amato Lourenço e a bióloga Regiani Carvalho de Oliveira identificaram partículas de microplástico no cérebro de oito pessoas que viveram ao menos cinco anos na cidade de São Paulo. Após a morte, elas foram submetidas a autopsia no Serviço de Verificação de Óbitos da Capital, onde os pesquisadores coletaram amostras de uma estrutura chamada bulbo olfatório.

    Localizado no interior do crânio logo acima do nariz, os bulbos olfatórios - há dois, um em cada hemisfério cerebral - são a primeira parte do sistema nervoso central a que chegam as informações sobre os cheiros. Eles estão em contato com neurônios que detectam moléculas de odor no fundo do nariz e funcionam como uma potencial via de entrada dessas e de outras partículas, além de microrganismos, no cérebro.

    Os pesquisadores precisaram resgatar equipamentos que não eram usados havia mais de 40 anos, como seringas de vidro, para lidar com esse material biológico. Também tiveram de adotar um protocolo rigoroso de limpeza dos utensílios - com lavagens com água filtrada três vezes e o uso de acetona -, além de substituir o plástico por papel alumínio ou vidro para cobrir ou fechar os recipientes. Nos dias de manipulação do material, só se podia usar roupas de algodão. 

    Eles congelaram as amostras do bulbo olfatório e as fatiaram em lâminas com 10 micrômetros (µm) - cada micrômetro corresponde ao milímetro dividido em mil partes iguais. Uma parte do material foi digerida por enzimas para que fosse possível detectar partículas eventualmente situadas em regiões profundas das amostras. Depois de preparado, o material foi levado para o Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em Campinas. Lá fica o Sirius, uma das mais brilhantes fontes de radiação síncrotron em atividade no mundo.

    Ele produz um tipo especial de luz altamente energética que alimenta 10 estações de trabalho. Com o auxílio do físico Raul de Oliveira Freitas e da química Ohanna Menezes, ambos do CNPEM, a equipe da USP usou uma dessas estações - a Imbuia - ao longo de uma semana para iluminar as amostras com um feixe de radiação infravermelha e caracterizar a composição de partículas de plástico encontradas nelas.

    Ao comparar a quantidade de micro e nanoplásticos (MNP) nos três órgãos, os pesquisadores observaram que ela era até 20 vezes mais elevada no cérebro do que no fígado, onde foi encontrada a menor concentração. Também notaram que a quantidade de micro e nanoplásticos mais do que dobrou de um período para outro. Nas amostras de 2024, havia, em média, 8.861 microgramas (µg) de micro e nanoplásticos por grama (g) de tecido cerebral. Oito anos antes, a concentração média era de 3.057 µg/g.

    No fígado, ela era 145 µg/g em 2016 e subiu para 465 µg/g em 2024. Nos rins, a quantidade foi intermediária (cerca de 600 µg/g) nos dois períodos. Em todos os casos, o material detectado em maior abundância foi o polietileno. Também derivado do petróleo, esse polímero plástico foi sintetizado casualmente em 1898 pelo químico alemão Hans von Pechmann (1850-1902) e hoje é o plástico mais produzido no mundo (34% do total), usado em sacolas, garrafas, copos e filmes plásticos.


Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/pesquisadores-da-usp-encontram-microplasticos-no-cerebro-de-oito-pessoas/ (adaptado).
O que os pesquisadores observaram ao comparar a quantidade de micro e nanoplásticos nos órgãos analisados?
Alternativas
Q3236322 Português
O texto a seguir deve ser lido com atenção para responder à questão.


Pesquisadores da USP encontram microplásticos nos cérebros de oito pessoas


    De tão pequenas, é impossível vê-las a olho nu. Mas elas existem e estão em todos os lugares. No mexilhão comprado direto do pescador, nas frutas e nos legumes da feira ou nos alimentos industrializados do mercado. Também já foram encontradas na cerveja, no chá, no leite, na água (em especial a engarrafada) e ainda no solo e no ar.

    Em formato de esfera, fios ou fragmentos de filmes ou espuma, as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes do que nunca no planeta. Com a vida imersa em plásticos, era esperado que, em algum momento, diminutos fragmentos do material fossem encontrados até mesmo no mais protegido dos órgãos humanos, o cérebro. Agora foram.

    Na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FM-USP), a patologista Thais Mauad, o engenheiro ambiental Luís Fernando Amato Lourenço e a bióloga Regiani Carvalho de Oliveira identificaram partículas de microplástico no cérebro de oito pessoas que viveram ao menos cinco anos na cidade de São Paulo. Após a morte, elas foram submetidas a autopsia no Serviço de Verificação de Óbitos da Capital, onde os pesquisadores coletaram amostras de uma estrutura chamada bulbo olfatório.

    Localizado no interior do crânio logo acima do nariz, os bulbos olfatórios - há dois, um em cada hemisfério cerebral - são a primeira parte do sistema nervoso central a que chegam as informações sobre os cheiros. Eles estão em contato com neurônios que detectam moléculas de odor no fundo do nariz e funcionam como uma potencial via de entrada dessas e de outras partículas, além de microrganismos, no cérebro.

    Os pesquisadores precisaram resgatar equipamentos que não eram usados havia mais de 40 anos, como seringas de vidro, para lidar com esse material biológico. Também tiveram de adotar um protocolo rigoroso de limpeza dos utensílios - com lavagens com água filtrada três vezes e o uso de acetona -, além de substituir o plástico por papel alumínio ou vidro para cobrir ou fechar os recipientes. Nos dias de manipulação do material, só se podia usar roupas de algodão. 

    Eles congelaram as amostras do bulbo olfatório e as fatiaram em lâminas com 10 micrômetros (µm) - cada micrômetro corresponde ao milímetro dividido em mil partes iguais. Uma parte do material foi digerida por enzimas para que fosse possível detectar partículas eventualmente situadas em regiões profundas das amostras. Depois de preparado, o material foi levado para o Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em Campinas. Lá fica o Sirius, uma das mais brilhantes fontes de radiação síncrotron em atividade no mundo.

    Ele produz um tipo especial de luz altamente energética que alimenta 10 estações de trabalho. Com o auxílio do físico Raul de Oliveira Freitas e da química Ohanna Menezes, ambos do CNPEM, a equipe da USP usou uma dessas estações - a Imbuia - ao longo de uma semana para iluminar as amostras com um feixe de radiação infravermelha e caracterizar a composição de partículas de plástico encontradas nelas.

    Ao comparar a quantidade de micro e nanoplásticos (MNP) nos três órgãos, os pesquisadores observaram que ela era até 20 vezes mais elevada no cérebro do que no fígado, onde foi encontrada a menor concentração. Também notaram que a quantidade de micro e nanoplásticos mais do que dobrou de um período para outro. Nas amostras de 2024, havia, em média, 8.861 microgramas (µg) de micro e nanoplásticos por grama (g) de tecido cerebral. Oito anos antes, a concentração média era de 3.057 µg/g.

    No fígado, ela era 145 µg/g em 2016 e subiu para 465 µg/g em 2024. Nos rins, a quantidade foi intermediária (cerca de 600 µg/g) nos dois períodos. Em todos os casos, o material detectado em maior abundância foi o polietileno. Também derivado do petróleo, esse polímero plástico foi sintetizado casualmente em 1898 pelo químico alemão Hans von Pechmann (1850-1902) e hoje é o plástico mais produzido no mundo (34% do total), usado em sacolas, garrafas, copos e filmes plásticos.


Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/pesquisadores-da-usp-encontram-microplasticos-no-cerebro-de-oito-pessoas/ (adaptado).
Segundo o texto, qual material foi identificado como o mais abundante nas partículas de plástico analisadas?
Alternativas
Q3236321 Português
O texto a seguir deve ser lido com atenção para responder à questão.


Pesquisadores da USP encontram microplásticos nos cérebros de oito pessoas


    De tão pequenas, é impossível vê-las a olho nu. Mas elas existem e estão em todos os lugares. No mexilhão comprado direto do pescador, nas frutas e nos legumes da feira ou nos alimentos industrializados do mercado. Também já foram encontradas na cerveja, no chá, no leite, na água (em especial a engarrafada) e ainda no solo e no ar.

    Em formato de esfera, fios ou fragmentos de filmes ou espuma, as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes do que nunca no planeta. Com a vida imersa em plásticos, era esperado que, em algum momento, diminutos fragmentos do material fossem encontrados até mesmo no mais protegido dos órgãos humanos, o cérebro. Agora foram.

    Na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FM-USP), a patologista Thais Mauad, o engenheiro ambiental Luís Fernando Amato Lourenço e a bióloga Regiani Carvalho de Oliveira identificaram partículas de microplástico no cérebro de oito pessoas que viveram ao menos cinco anos na cidade de São Paulo. Após a morte, elas foram submetidas a autopsia no Serviço de Verificação de Óbitos da Capital, onde os pesquisadores coletaram amostras de uma estrutura chamada bulbo olfatório.

    Localizado no interior do crânio logo acima do nariz, os bulbos olfatórios - há dois, um em cada hemisfério cerebral - são a primeira parte do sistema nervoso central a que chegam as informações sobre os cheiros. Eles estão em contato com neurônios que detectam moléculas de odor no fundo do nariz e funcionam como uma potencial via de entrada dessas e de outras partículas, além de microrganismos, no cérebro.

    Os pesquisadores precisaram resgatar equipamentos que não eram usados havia mais de 40 anos, como seringas de vidro, para lidar com esse material biológico. Também tiveram de adotar um protocolo rigoroso de limpeza dos utensílios - com lavagens com água filtrada três vezes e o uso de acetona -, além de substituir o plástico por papel alumínio ou vidro para cobrir ou fechar os recipientes. Nos dias de manipulação do material, só se podia usar roupas de algodão. 

    Eles congelaram as amostras do bulbo olfatório e as fatiaram em lâminas com 10 micrômetros (µm) - cada micrômetro corresponde ao milímetro dividido em mil partes iguais. Uma parte do material foi digerida por enzimas para que fosse possível detectar partículas eventualmente situadas em regiões profundas das amostras. Depois de preparado, o material foi levado para o Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em Campinas. Lá fica o Sirius, uma das mais brilhantes fontes de radiação síncrotron em atividade no mundo.

    Ele produz um tipo especial de luz altamente energética que alimenta 10 estações de trabalho. Com o auxílio do físico Raul de Oliveira Freitas e da química Ohanna Menezes, ambos do CNPEM, a equipe da USP usou uma dessas estações - a Imbuia - ao longo de uma semana para iluminar as amostras com um feixe de radiação infravermelha e caracterizar a composição de partículas de plástico encontradas nelas.

    Ao comparar a quantidade de micro e nanoplásticos (MNP) nos três órgãos, os pesquisadores observaram que ela era até 20 vezes mais elevada no cérebro do que no fígado, onde foi encontrada a menor concentração. Também notaram que a quantidade de micro e nanoplásticos mais do que dobrou de um período para outro. Nas amostras de 2024, havia, em média, 8.861 microgramas (µg) de micro e nanoplásticos por grama (g) de tecido cerebral. Oito anos antes, a concentração média era de 3.057 µg/g.

    No fígado, ela era 145 µg/g em 2016 e subiu para 465 µg/g em 2024. Nos rins, a quantidade foi intermediária (cerca de 600 µg/g) nos dois períodos. Em todos os casos, o material detectado em maior abundância foi o polietileno. Também derivado do petróleo, esse polímero plástico foi sintetizado casualmente em 1898 pelo químico alemão Hans von Pechmann (1850-1902) e hoje é o plástico mais produzido no mundo (34% do total), usado em sacolas, garrafas, copos e filmes plásticos.


Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/pesquisadores-da-usp-encontram-microplasticos-no-cerebro-de-oito-pessoas/ (adaptado).
Considerando as medidas adotadas pelos pesquisadores para evitar a contaminação das amostras por microplásticos, quais procedimentos foram implementados para garantir a integridade das análises?
Alternativas
Q3236320 Português
O texto a seguir deve ser lido com atenção para responder à questão.


Pesquisadores da USP encontram microplásticos nos cérebros de oito pessoas


    De tão pequenas, é impossível vê-las a olho nu. Mas elas existem e estão em todos os lugares. No mexilhão comprado direto do pescador, nas frutas e nos legumes da feira ou nos alimentos industrializados do mercado. Também já foram encontradas na cerveja, no chá, no leite, na água (em especial a engarrafada) e ainda no solo e no ar.

    Em formato de esfera, fios ou fragmentos de filmes ou espuma, as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes do que nunca no planeta. Com a vida imersa em plásticos, era esperado que, em algum momento, diminutos fragmentos do material fossem encontrados até mesmo no mais protegido dos órgãos humanos, o cérebro. Agora foram.

    Na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FM-USP), a patologista Thais Mauad, o engenheiro ambiental Luís Fernando Amato Lourenço e a bióloga Regiani Carvalho de Oliveira identificaram partículas de microplástico no cérebro de oito pessoas que viveram ao menos cinco anos na cidade de São Paulo. Após a morte, elas foram submetidas a autopsia no Serviço de Verificação de Óbitos da Capital, onde os pesquisadores coletaram amostras de uma estrutura chamada bulbo olfatório.

    Localizado no interior do crânio logo acima do nariz, os bulbos olfatórios - há dois, um em cada hemisfério cerebral - são a primeira parte do sistema nervoso central a que chegam as informações sobre os cheiros. Eles estão em contato com neurônios que detectam moléculas de odor no fundo do nariz e funcionam como uma potencial via de entrada dessas e de outras partículas, além de microrganismos, no cérebro.

    Os pesquisadores precisaram resgatar equipamentos que não eram usados havia mais de 40 anos, como seringas de vidro, para lidar com esse material biológico. Também tiveram de adotar um protocolo rigoroso de limpeza dos utensílios - com lavagens com água filtrada três vezes e o uso de acetona -, além de substituir o plástico por papel alumínio ou vidro para cobrir ou fechar os recipientes. Nos dias de manipulação do material, só se podia usar roupas de algodão. 

    Eles congelaram as amostras do bulbo olfatório e as fatiaram em lâminas com 10 micrômetros (µm) - cada micrômetro corresponde ao milímetro dividido em mil partes iguais. Uma parte do material foi digerida por enzimas para que fosse possível detectar partículas eventualmente situadas em regiões profundas das amostras. Depois de preparado, o material foi levado para o Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em Campinas. Lá fica o Sirius, uma das mais brilhantes fontes de radiação síncrotron em atividade no mundo.

    Ele produz um tipo especial de luz altamente energética que alimenta 10 estações de trabalho. Com o auxílio do físico Raul de Oliveira Freitas e da química Ohanna Menezes, ambos do CNPEM, a equipe da USP usou uma dessas estações - a Imbuia - ao longo de uma semana para iluminar as amostras com um feixe de radiação infravermelha e caracterizar a composição de partículas de plástico encontradas nelas.

    Ao comparar a quantidade de micro e nanoplásticos (MNP) nos três órgãos, os pesquisadores observaram que ela era até 20 vezes mais elevada no cérebro do que no fígado, onde foi encontrada a menor concentração. Também notaram que a quantidade de micro e nanoplásticos mais do que dobrou de um período para outro. Nas amostras de 2024, havia, em média, 8.861 microgramas (µg) de micro e nanoplásticos por grama (g) de tecido cerebral. Oito anos antes, a concentração média era de 3.057 µg/g.

    No fígado, ela era 145 µg/g em 2016 e subiu para 465 µg/g em 2024. Nos rins, a quantidade foi intermediária (cerca de 600 µg/g) nos dois períodos. Em todos os casos, o material detectado em maior abundância foi o polietileno. Também derivado do petróleo, esse polímero plástico foi sintetizado casualmente em 1898 pelo químico alemão Hans von Pechmann (1850-1902) e hoje é o plástico mais produzido no mundo (34% do total), usado em sacolas, garrafas, copos e filmes plásticos.


Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/pesquisadores-da-usp-encontram-microplasticos-no-cerebro-de-oito-pessoas/ (adaptado).
No segmento "Em formato de esfera, fios ou fragmentos de filmes ou espuma, as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes do que nunca no planeta.", a palavra "microscópico" está flexionada no masculino singular para concordar com "tamanho". Se quisermos modificar a frase para que "microscópico" concorde com "partículas", quais alterações devem ser feitas?
Alternativas
Q3236317 Português
O texto a seguir deve ser lido com atenção para responder à questão.


Pesquisadores da USP encontram microplásticos nos cérebros de oito pessoas


    De tão pequenas, é impossível vê-las a olho nu. Mas elas existem e estão em todos os lugares. No mexilhão comprado direto do pescador, nas frutas e nos legumes da feira ou nos alimentos industrializados do mercado. Também já foram encontradas na cerveja, no chá, no leite, na água (em especial a engarrafada) e ainda no solo e no ar.

    Em formato de esfera, fios ou fragmentos de filmes ou espuma, as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes do que nunca no planeta. Com a vida imersa em plásticos, era esperado que, em algum momento, diminutos fragmentos do material fossem encontrados até mesmo no mais protegido dos órgãos humanos, o cérebro. Agora foram.

    Na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FM-USP), a patologista Thais Mauad, o engenheiro ambiental Luís Fernando Amato Lourenço e a bióloga Regiani Carvalho de Oliveira identificaram partículas de microplástico no cérebro de oito pessoas que viveram ao menos cinco anos na cidade de São Paulo. Após a morte, elas foram submetidas a autopsia no Serviço de Verificação de Óbitos da Capital, onde os pesquisadores coletaram amostras de uma estrutura chamada bulbo olfatório.

    Localizado no interior do crânio logo acima do nariz, os bulbos olfatórios - há dois, um em cada hemisfério cerebral - são a primeira parte do sistema nervoso central a que chegam as informações sobre os cheiros. Eles estão em contato com neurônios que detectam moléculas de odor no fundo do nariz e funcionam como uma potencial via de entrada dessas e de outras partículas, além de microrganismos, no cérebro.

    Os pesquisadores precisaram resgatar equipamentos que não eram usados havia mais de 40 anos, como seringas de vidro, para lidar com esse material biológico. Também tiveram de adotar um protocolo rigoroso de limpeza dos utensílios - com lavagens com água filtrada três vezes e o uso de acetona -, além de substituir o plástico por papel alumínio ou vidro para cobrir ou fechar os recipientes. Nos dias de manipulação do material, só se podia usar roupas de algodão. 

    Eles congelaram as amostras do bulbo olfatório e as fatiaram em lâminas com 10 micrômetros (µm) - cada micrômetro corresponde ao milímetro dividido em mil partes iguais. Uma parte do material foi digerida por enzimas para que fosse possível detectar partículas eventualmente situadas em regiões profundas das amostras. Depois de preparado, o material foi levado para o Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em Campinas. Lá fica o Sirius, uma das mais brilhantes fontes de radiação síncrotron em atividade no mundo.

    Ele produz um tipo especial de luz altamente energética que alimenta 10 estações de trabalho. Com o auxílio do físico Raul de Oliveira Freitas e da química Ohanna Menezes, ambos do CNPEM, a equipe da USP usou uma dessas estações - a Imbuia - ao longo de uma semana para iluminar as amostras com um feixe de radiação infravermelha e caracterizar a composição de partículas de plástico encontradas nelas.

    Ao comparar a quantidade de micro e nanoplásticos (MNP) nos três órgãos, os pesquisadores observaram que ela era até 20 vezes mais elevada no cérebro do que no fígado, onde foi encontrada a menor concentração. Também notaram que a quantidade de micro e nanoplásticos mais do que dobrou de um período para outro. Nas amostras de 2024, havia, em média, 8.861 microgramas (µg) de micro e nanoplásticos por grama (g) de tecido cerebral. Oito anos antes, a concentração média era de 3.057 µg/g.

    No fígado, ela era 145 µg/g em 2016 e subiu para 465 µg/g em 2024. Nos rins, a quantidade foi intermediária (cerca de 600 µg/g) nos dois períodos. Em todos os casos, o material detectado em maior abundância foi o polietileno. Também derivado do petróleo, esse polímero plástico foi sintetizado casualmente em 1898 pelo químico alemão Hans von Pechmann (1850-1902) e hoje é o plástico mais produzido no mundo (34% do total), usado em sacolas, garrafas, copos e filmes plásticos.


Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/pesquisadores-da-usp-encontram-microplasticos-no-cerebro-de-oito-pessoas/ (adaptado).
Os sinônimos são palavras que possuem significados semelhantes, podendo ser usados em diferentes contextos para enriquecer o vocabulário. Nesse sentido, analise as assertivas sobre possíveis sinônimos de palavras do texto:

I. Um sinônimo adequado para "abundantes", no contexto do texto (as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes), é "escassas".
II. "situadas" pode ser substituída por "localizadas" sem alterar o sentido da frase "detectar partículas eventualmente situadas em regiões profundas".
III. "rigoroso", em "tiveram de adotar um protocolo rigoroso de limpeza", tem como sinônimo "meticuloso", ambos indicando precisão e cuidado.

Sobre as assertivas, é correto afirmar que:
Alternativas
Q3236316 Português
O texto a seguir deve ser lido com atenção para responder à questão.


Pesquisadores da USP encontram microplásticos nos cérebros de oito pessoas


    De tão pequenas, é impossível vê-las a olho nu. Mas elas existem e estão em todos os lugares. No mexilhão comprado direto do pescador, nas frutas e nos legumes da feira ou nos alimentos industrializados do mercado. Também já foram encontradas na cerveja, no chá, no leite, na água (em especial a engarrafada) e ainda no solo e no ar.

    Em formato de esfera, fios ou fragmentos de filmes ou espuma, as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes do que nunca no planeta. Com a vida imersa em plásticos, era esperado que, em algum momento, diminutos fragmentos do material fossem encontrados até mesmo no mais protegido dos órgãos humanos, o cérebro. Agora foram.

    Na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FM-USP), a patologista Thais Mauad, o engenheiro ambiental Luís Fernando Amato Lourenço e a bióloga Regiani Carvalho de Oliveira identificaram partículas de microplástico no cérebro de oito pessoas que viveram ao menos cinco anos na cidade de São Paulo. Após a morte, elas foram submetidas a autopsia no Serviço de Verificação de Óbitos da Capital, onde os pesquisadores coletaram amostras de uma estrutura chamada bulbo olfatório.

    Localizado no interior do crânio logo acima do nariz, os bulbos olfatórios - há dois, um em cada hemisfério cerebral - são a primeira parte do sistema nervoso central a que chegam as informações sobre os cheiros. Eles estão em contato com neurônios que detectam moléculas de odor no fundo do nariz e funcionam como uma potencial via de entrada dessas e de outras partículas, além de microrganismos, no cérebro.

    Os pesquisadores precisaram resgatar equipamentos que não eram usados havia mais de 40 anos, como seringas de vidro, para lidar com esse material biológico. Também tiveram de adotar um protocolo rigoroso de limpeza dos utensílios - com lavagens com água filtrada três vezes e o uso de acetona -, além de substituir o plástico por papel alumínio ou vidro para cobrir ou fechar os recipientes. Nos dias de manipulação do material, só se podia usar roupas de algodão. 

    Eles congelaram as amostras do bulbo olfatório e as fatiaram em lâminas com 10 micrômetros (µm) - cada micrômetro corresponde ao milímetro dividido em mil partes iguais. Uma parte do material foi digerida por enzimas para que fosse possível detectar partículas eventualmente situadas em regiões profundas das amostras. Depois de preparado, o material foi levado para o Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em Campinas. Lá fica o Sirius, uma das mais brilhantes fontes de radiação síncrotron em atividade no mundo.

    Ele produz um tipo especial de luz altamente energética que alimenta 10 estações de trabalho. Com o auxílio do físico Raul de Oliveira Freitas e da química Ohanna Menezes, ambos do CNPEM, a equipe da USP usou uma dessas estações - a Imbuia - ao longo de uma semana para iluminar as amostras com um feixe de radiação infravermelha e caracterizar a composição de partículas de plástico encontradas nelas.

    Ao comparar a quantidade de micro e nanoplásticos (MNP) nos três órgãos, os pesquisadores observaram que ela era até 20 vezes mais elevada no cérebro do que no fígado, onde foi encontrada a menor concentração. Também notaram que a quantidade de micro e nanoplásticos mais do que dobrou de um período para outro. Nas amostras de 2024, havia, em média, 8.861 microgramas (µg) de micro e nanoplásticos por grama (g) de tecido cerebral. Oito anos antes, a concentração média era de 3.057 µg/g.

    No fígado, ela era 145 µg/g em 2016 e subiu para 465 µg/g em 2024. Nos rins, a quantidade foi intermediária (cerca de 600 µg/g) nos dois períodos. Em todos os casos, o material detectado em maior abundância foi o polietileno. Também derivado do petróleo, esse polímero plástico foi sintetizado casualmente em 1898 pelo químico alemão Hans von Pechmann (1850-1902) e hoje é o plástico mais produzido no mundo (34% do total), usado em sacolas, garrafas, copos e filmes plásticos.


Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/pesquisadores-da-usp-encontram-microplasticos-no-cerebro-de-oito-pessoas/ (adaptado).
A classificação gramatical das palavras é essencial para compreender a estrutura das orações na língua portuguesa. No trecho "Eles congelaram as amostras", as palavras pertencem a diferentes classes gramaticais. Nesse sentido, assinale a alternativa que classifica corretamente cada palavra da frase.
Alternativas
Q3236315 Português
O texto a seguir deve ser lido com atenção para responder à questão.


Pesquisadores da USP encontram microplásticos nos cérebros de oito pessoas


    De tão pequenas, é impossível vê-las a olho nu. Mas elas existem e estão em todos os lugares. No mexilhão comprado direto do pescador, nas frutas e nos legumes da feira ou nos alimentos industrializados do mercado. Também já foram encontradas na cerveja, no chá, no leite, na água (em especial a engarrafada) e ainda no solo e no ar.

    Em formato de esfera, fios ou fragmentos de filmes ou espuma, as partículas de plástico de tamanho microscópico são hoje mais abundantes do que nunca no planeta. Com a vida imersa em plásticos, era esperado que, em algum momento, diminutos fragmentos do material fossem encontrados até mesmo no mais protegido dos órgãos humanos, o cérebro. Agora foram.

    Na Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (FM-USP), a patologista Thais Mauad, o engenheiro ambiental Luís Fernando Amato Lourenço e a bióloga Regiani Carvalho de Oliveira identificaram partículas de microplástico no cérebro de oito pessoas que viveram ao menos cinco anos na cidade de São Paulo. Após a morte, elas foram submetidas a autopsia no Serviço de Verificação de Óbitos da Capital, onde os pesquisadores coletaram amostras de uma estrutura chamada bulbo olfatório.

    Localizado no interior do crânio logo acima do nariz, os bulbos olfatórios - há dois, um em cada hemisfério cerebral - são a primeira parte do sistema nervoso central a que chegam as informações sobre os cheiros. Eles estão em contato com neurônios que detectam moléculas de odor no fundo do nariz e funcionam como uma potencial via de entrada dessas e de outras partículas, além de microrganismos, no cérebro.

    Os pesquisadores precisaram resgatar equipamentos que não eram usados havia mais de 40 anos, como seringas de vidro, para lidar com esse material biológico. Também tiveram de adotar um protocolo rigoroso de limpeza dos utensílios - com lavagens com água filtrada três vezes e o uso de acetona -, além de substituir o plástico por papel alumínio ou vidro para cobrir ou fechar os recipientes. Nos dias de manipulação do material, só se podia usar roupas de algodão. 

    Eles congelaram as amostras do bulbo olfatório e as fatiaram em lâminas com 10 micrômetros (µm) - cada micrômetro corresponde ao milímetro dividido em mil partes iguais. Uma parte do material foi digerida por enzimas para que fosse possível detectar partículas eventualmente situadas em regiões profundas das amostras. Depois de preparado, o material foi levado para o Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em Campinas. Lá fica o Sirius, uma das mais brilhantes fontes de radiação síncrotron em atividade no mundo.

    Ele produz um tipo especial de luz altamente energética que alimenta 10 estações de trabalho. Com o auxílio do físico Raul de Oliveira Freitas e da química Ohanna Menezes, ambos do CNPEM, a equipe da USP usou uma dessas estações - a Imbuia - ao longo de uma semana para iluminar as amostras com um feixe de radiação infravermelha e caracterizar a composição de partículas de plástico encontradas nelas.

    Ao comparar a quantidade de micro e nanoplásticos (MNP) nos três órgãos, os pesquisadores observaram que ela era até 20 vezes mais elevada no cérebro do que no fígado, onde foi encontrada a menor concentração. Também notaram que a quantidade de micro e nanoplásticos mais do que dobrou de um período para outro. Nas amostras de 2024, havia, em média, 8.861 microgramas (µg) de micro e nanoplásticos por grama (g) de tecido cerebral. Oito anos antes, a concentração média era de 3.057 µg/g.

    No fígado, ela era 145 µg/g em 2016 e subiu para 465 µg/g em 2024. Nos rins, a quantidade foi intermediária (cerca de 600 µg/g) nos dois períodos. Em todos os casos, o material detectado em maior abundância foi o polietileno. Também derivado do petróleo, esse polímero plástico foi sintetizado casualmente em 1898 pelo químico alemão Hans von Pechmann (1850-1902) e hoje é o plástico mais produzido no mundo (34% do total), usado em sacolas, garrafas, copos e filmes plásticos.


Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/saude/pesquisadores-da-usp-encontram-microplasticos-no-cerebro-de-oito-pessoas/ (adaptado).
Analise as assertivas a seguir sobre o uso correto da crase conforme as normas da língua portuguesa:

I. Foi necessária a utilização de uma luz especial à estrutura das amostras.
II. Os pesquisadores se referem à partículas encontradas como perigosas.
III. Os utensílios foram submetidos à uma rigorosa limpeza.

O uso da crase está correto em:
Alternativas
Q3236173 Português
O menestrel

    Depois de algum tempo, você aprende a diferença, a sutil diferença, entre dar a mão e acorrentar uma alma. E você aprende que amar não significa apoiar-se, e que companhia nem sempre significa segurança. E começa a aprender que beijos não são contratos e presentes não são promessas. E começa a aceitar suas derrotas com a cabeça erguida e olhos adiante, com a graça de um adulto e não com a tristeza de uma criança.
    Descobre que se levam anos para se construir confiança e apenas segundos para destruí-la, e que você pode fazer coisas em um instante das quais se arrependerá pelo resto da vida. Aprende que verdadeiras amizades continuam a crescer mesmo a longas distâncias. E o que importa não é o que você tem na vida, mas quem você tem na vida. E que bons amigos são a família que nos permitiram escolher. Aprende que não temos que mudar de amigos se compreendemos que os amigos mudam, percebe que seu melhor amigo e você podem fazer qualquer coisa, ou nada, e terem bons momentos juntos.
    Descobre que as pessoas com quem você mais se importa na vida são tomadas de você muito depressa, por isso sempre devemos deixar as pessoas que amamos com palavras amorosas, pode ser a última vez que as vejamos. Aprende que as circunstâncias e os ambientes têm influência sobre nós, mas nós somos responsáveis por nós mesmos. Começa a aprender que não se deve comparar com os outros, mas com o melhor que pode ser. Descobre que se leva muito tempo para se tornar a pessoa que quer ser, e que o tempo é curto. Aprende que não importa onde já chegou, mas onde está indo, mas se você não sabe para onde está indo, qualquer lugar serve. Aprende que ou você controla seus atos ou eles o controlarão, e que ser flexível não significa ser fraco ou não ter personalidade, pois não importa quão delicada e frágil seja uma situação; sempre existem dois lados.
    Aprende que maturidade tem mais a ver com os tipos de experiência que se teve e o que você aprendeu com elas do que com quantos aniversários você celebrou. Aprende que há mais dos seus pais em você do que você supunha. Aprende que nunca se deve dizer a uma criança que sonhos são bobagens, poucas coisas são tão humilhantes e seria uma tragédia se ela acreditasse nisso.
    Portanto... plante seu jardim e decore sua alma, ao invés de esperar que alguém lhe traga flores. E você aprende que realmente pode suportar... que realmente é forte, e que pode ir muito mais longe depois de pensar que não se pode mais. E que realmente a vida tem valor e que você tem valor diante da vida!


(Adaptado do poema de Veronica Shoffstall. Versão original registrada em 1971.)
Em “Descobre que se leva muito tempo para se tornar a pessoa que quer ser, e que o tempo é curto. Aprende que não importa onde já chegou, mas onde está indo, mas se você não sabe para onde está indo, qualquer lugar serve. Aprende que, ou você controla seus atos ou eles o controlarão, e que ser flexível não significa ser fraco ou não ter personalidade, pois não importa quão delicada e frágil seja uma situação;sempre existem dois lados.” (3º§), os termos “mas” e “ou…ou” denotam, respectivamente:
Alternativas
Q3236172 Português
O menestrel

    Depois de algum tempo, você aprende a diferença, a sutil diferença, entre dar a mão e acorrentar uma alma. E você aprende que amar não significa apoiar-se, e que companhia nem sempre significa segurança. E começa a aprender que beijos não são contratos e presentes não são promessas. E começa a aceitar suas derrotas com a cabeça erguida e olhos adiante, com a graça de um adulto e não com a tristeza de uma criança.
    Descobre que se levam anos para se construir confiança e apenas segundos para destruí-la, e que você pode fazer coisas em um instante das quais se arrependerá pelo resto da vida. Aprende que verdadeiras amizades continuam a crescer mesmo a longas distâncias. E o que importa não é o que você tem na vida, mas quem você tem na vida. E que bons amigos são a família que nos permitiram escolher. Aprende que não temos que mudar de amigos se compreendemos que os amigos mudam, percebe que seu melhor amigo e você podem fazer qualquer coisa, ou nada, e terem bons momentos juntos.
    Descobre que as pessoas com quem você mais se importa na vida são tomadas de você muito depressa, por isso sempre devemos deixar as pessoas que amamos com palavras amorosas, pode ser a última vez que as vejamos. Aprende que as circunstâncias e os ambientes têm influência sobre nós, mas nós somos responsáveis por nós mesmos. Começa a aprender que não se deve comparar com os outros, mas com o melhor que pode ser. Descobre que se leva muito tempo para se tornar a pessoa que quer ser, e que o tempo é curto. Aprende que não importa onde já chegou, mas onde está indo, mas se você não sabe para onde está indo, qualquer lugar serve. Aprende que ou você controla seus atos ou eles o controlarão, e que ser flexível não significa ser fraco ou não ter personalidade, pois não importa quão delicada e frágil seja uma situação; sempre existem dois lados.
    Aprende que maturidade tem mais a ver com os tipos de experiência que se teve e o que você aprendeu com elas do que com quantos aniversários você celebrou. Aprende que há mais dos seus pais em você do que você supunha. Aprende que nunca se deve dizer a uma criança que sonhos são bobagens, poucas coisas são tão humilhantes e seria uma tragédia se ela acreditasse nisso.
    Portanto... plante seu jardim e decore sua alma, ao invés de esperar que alguém lhe traga flores. E você aprende que realmente pode suportar... que realmente é forte, e que pode ir muito mais longe depois de pensar que não se pode mais. E que realmente a vida tem valor e que você tem valor diante da vida!


(Adaptado do poema de Veronica Shoffstall. Versão original registrada em 1971.)
As palavras destacadas nos trechos a seguir possuem a correta associação com a classe de palavras correspondente, EXCETO: 
Alternativas
Q3236171 Português
O menestrel

    Depois de algum tempo, você aprende a diferença, a sutil diferença, entre dar a mão e acorrentar uma alma. E você aprende que amar não significa apoiar-se, e que companhia nem sempre significa segurança. E começa a aprender que beijos não são contratos e presentes não são promessas. E começa a aceitar suas derrotas com a cabeça erguida e olhos adiante, com a graça de um adulto e não com a tristeza de uma criança.
    Descobre que se levam anos para se construir confiança e apenas segundos para destruí-la, e que você pode fazer coisas em um instante das quais se arrependerá pelo resto da vida. Aprende que verdadeiras amizades continuam a crescer mesmo a longas distâncias. E o que importa não é o que você tem na vida, mas quem você tem na vida. E que bons amigos são a família que nos permitiram escolher. Aprende que não temos que mudar de amigos se compreendemos que os amigos mudam, percebe que seu melhor amigo e você podem fazer qualquer coisa, ou nada, e terem bons momentos juntos.
    Descobre que as pessoas com quem você mais se importa na vida são tomadas de você muito depressa, por isso sempre devemos deixar as pessoas que amamos com palavras amorosas, pode ser a última vez que as vejamos. Aprende que as circunstâncias e os ambientes têm influência sobre nós, mas nós somos responsáveis por nós mesmos. Começa a aprender que não se deve comparar com os outros, mas com o melhor que pode ser. Descobre que se leva muito tempo para se tornar a pessoa que quer ser, e que o tempo é curto. Aprende que não importa onde já chegou, mas onde está indo, mas se você não sabe para onde está indo, qualquer lugar serve. Aprende que ou você controla seus atos ou eles o controlarão, e que ser flexível não significa ser fraco ou não ter personalidade, pois não importa quão delicada e frágil seja uma situação; sempre existem dois lados.
    Aprende que maturidade tem mais a ver com os tipos de experiência que se teve e o que você aprendeu com elas do que com quantos aniversários você celebrou. Aprende que há mais dos seus pais em você do que você supunha. Aprende que nunca se deve dizer a uma criança que sonhos são bobagens, poucas coisas são tão humilhantes e seria uma tragédia se ela acreditasse nisso.
    Portanto... plante seu jardim e decore sua alma, ao invés de esperar que alguém lhe traga flores. E você aprende que realmente pode suportar... que realmente é forte, e que pode ir muito mais longe depois de pensar que não se pode mais. E que realmente a vida tem valor e que você tem valor diante da vida!


(Adaptado do poema de Veronica Shoffstall. Versão original registrada em 1971.)
No trecho transcrito “Aprende que as circunstâncias e os ambientes têm influência sobre nós, mas nós somos responsáveis por nós mesmos.” (3º§), a expressão em destaque é acentuada pela mesma razão que a seguinte palavra:
Alternativas
Q3236170 Português
O menestrel

    Depois de algum tempo, você aprende a diferença, a sutil diferença, entre dar a mão e acorrentar uma alma. E você aprende que amar não significa apoiar-se, e que companhia nem sempre significa segurança. E começa a aprender que beijos não são contratos e presentes não são promessas. E começa a aceitar suas derrotas com a cabeça erguida e olhos adiante, com a graça de um adulto e não com a tristeza de uma criança.
    Descobre que se levam anos para se construir confiança e apenas segundos para destruí-la, e que você pode fazer coisas em um instante das quais se arrependerá pelo resto da vida. Aprende que verdadeiras amizades continuam a crescer mesmo a longas distâncias. E o que importa não é o que você tem na vida, mas quem você tem na vida. E que bons amigos são a família que nos permitiram escolher. Aprende que não temos que mudar de amigos se compreendemos que os amigos mudam, percebe que seu melhor amigo e você podem fazer qualquer coisa, ou nada, e terem bons momentos juntos.
    Descobre que as pessoas com quem você mais se importa na vida são tomadas de você muito depressa, por isso sempre devemos deixar as pessoas que amamos com palavras amorosas, pode ser a última vez que as vejamos. Aprende que as circunstâncias e os ambientes têm influência sobre nós, mas nós somos responsáveis por nós mesmos. Começa a aprender que não se deve comparar com os outros, mas com o melhor que pode ser. Descobre que se leva muito tempo para se tornar a pessoa que quer ser, e que o tempo é curto. Aprende que não importa onde já chegou, mas onde está indo, mas se você não sabe para onde está indo, qualquer lugar serve. Aprende que ou você controla seus atos ou eles o controlarão, e que ser flexível não significa ser fraco ou não ter personalidade, pois não importa quão delicada e frágil seja uma situação; sempre existem dois lados.
    Aprende que maturidade tem mais a ver com os tipos de experiência que se teve e o que você aprendeu com elas do que com quantos aniversários você celebrou. Aprende que há mais dos seus pais em você do que você supunha. Aprende que nunca se deve dizer a uma criança que sonhos são bobagens, poucas coisas são tão humilhantes e seria uma tragédia se ela acreditasse nisso.
    Portanto... plante seu jardim e decore sua alma, ao invés de esperar que alguém lhe traga flores. E você aprende que realmente pode suportar... que realmente é forte, e que pode ir muito mais longe depois de pensar que não se pode mais. E que realmente a vida tem valor e que você tem valor diante da vida!


(Adaptado do poema de Veronica Shoffstall. Versão original registrada em 1971.)
Assinale a alternativa que possui a correta associação com o termo sublinhado, sem alteração de sentido do trecho em destaque.
Alternativas
Q3236169 Português
O menestrel

    Depois de algum tempo, você aprende a diferença, a sutil diferença, entre dar a mão e acorrentar uma alma. E você aprende que amar não significa apoiar-se, e que companhia nem sempre significa segurança. E começa a aprender que beijos não são contratos e presentes não são promessas. E começa a aceitar suas derrotas com a cabeça erguida e olhos adiante, com a graça de um adulto e não com a tristeza de uma criança.
    Descobre que se levam anos para se construir confiança e apenas segundos para destruí-la, e que você pode fazer coisas em um instante das quais se arrependerá pelo resto da vida. Aprende que verdadeiras amizades continuam a crescer mesmo a longas distâncias. E o que importa não é o que você tem na vida, mas quem você tem na vida. E que bons amigos são a família que nos permitiram escolher. Aprende que não temos que mudar de amigos se compreendemos que os amigos mudam, percebe que seu melhor amigo e você podem fazer qualquer coisa, ou nada, e terem bons momentos juntos.
    Descobre que as pessoas com quem você mais se importa na vida são tomadas de você muito depressa, por isso sempre devemos deixar as pessoas que amamos com palavras amorosas, pode ser a última vez que as vejamos. Aprende que as circunstâncias e os ambientes têm influência sobre nós, mas nós somos responsáveis por nós mesmos. Começa a aprender que não se deve comparar com os outros, mas com o melhor que pode ser. Descobre que se leva muito tempo para se tornar a pessoa que quer ser, e que o tempo é curto. Aprende que não importa onde já chegou, mas onde está indo, mas se você não sabe para onde está indo, qualquer lugar serve. Aprende que ou você controla seus atos ou eles o controlarão, e que ser flexível não significa ser fraco ou não ter personalidade, pois não importa quão delicada e frágil seja uma situação; sempre existem dois lados.
    Aprende que maturidade tem mais a ver com os tipos de experiência que se teve e o que você aprendeu com elas do que com quantos aniversários você celebrou. Aprende que há mais dos seus pais em você do que você supunha. Aprende que nunca se deve dizer a uma criança que sonhos são bobagens, poucas coisas são tão humilhantes e seria uma tragédia se ela acreditasse nisso.
    Portanto... plante seu jardim e decore sua alma, ao invés de esperar que alguém lhe traga flores. E você aprende que realmente pode suportar... que realmente é forte, e que pode ir muito mais longe depois de pensar que não se pode mais. E que realmente a vida tem valor e que você tem valor diante da vida!


(Adaptado do poema de Veronica Shoffstall. Versão original registrada em 1971.)
Após a leitura do texto, é possível afirmar que:
Alternativas
Respostas
31141: D
31142: D
31143: C
31144: A
31145: B
31146: B
31147: D
31148: A
31149: D
31150: C
31151: D
31152: B
31153: D
31154: B
31155: D
31156: B
31157: C
31158: C
31159: C
31160: C