Questões de Concurso Comentadas para CESPE / CEBRASPE

Q3973796

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973796 Banco de Dados

No contexto de bancos de dados NoSQL distribuídos, existem princípios que orientam decisões arquiteturais relacionadas a consistência, disponibilidade e tolerância a particionamento, bem como seus impactos na modelagem e no acesso aos dados. Assinale a opção que indica corretamente um conceito associado a esses bancos de dados.

A

CAP

B

3FN

C

ANSI

D

ACID

E

OLTP

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Q3973794

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973794 Banco de Dados

Assinale a opção que corresponde a um elemento fundamental da arquitetura clássica de bancos de dados para garantir independência de dados, desempenho e flexibilidade na evolução dos sistemas.

A

replicação

B

ponteiros

C

abstração

D

arquivos

E

indexação

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Q3973793

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973793 Banco de Dados

O IPAAM mantém um banco de dados SQL para acompanhar empreendimentos e suas licenças ambientais. Esse banco de dados contém as tabelas EMPREENDIMENTO (id_emp, nome) e LICENCA (id_licenca, id_emp, status). O IPAAM deseja listar os nomes dos empreendimentos que possuem mais de uma licença com status 'ATIVA', conforme o padrão SQL ANSI.
Considerando a situação hipotética apresentada, assinale a opção que apresenta o comando SQL correto para atender à necessidade descrita.

A

SELECT e.nome FROM EMPREENDIMENTO e JOIN LICENCA l ON e.id_emp = l.id_emp WHERE l.status = 'ATIVA' GROUP BY e.nome HAVING COUNT(*) > 1;

B

SELECT nome FROM EMPREENDIMENTO WHERE COUNT(status) > 1;

C

SELECT e.nome FROM EMPREENDIMENTO e JOIN LICENCA l WHERE l.status = 'ATIVA';

D

SELECT e.nome FROM EMPREENDIMENTO e GROUP BY e.nome WHERE COUNT(*) > 1;

E

SELECT e.nome FROM EMPREENDIMENTO e WHERE EXISTS LICENCA;

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Q3973792

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973792 Banco de Dados

Assinale a opção que indica característica central da modelagem dimensional aplicada a sistemas de apoio à decisão.

A

foco em transações OLTP

B

dependência de chaves naturais compostas

C

estrutura baseada em grafos

D

separação entre fatos e dimensões

E

eliminação de redundâncias operacionais

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Q3973791

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973791 Banco de Dados

O objetivo principal do processo de normalização de dados em bancos de dados relacionais é

A

garantir a independência física.

B

aumentar o desempenho das consultas.

C

eliminar a necessidade de chaves.

D

substituir a integridade referencial.

E

reduzir redundâncias e anomalias.

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Q3973789

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973789 Banco de Dados

Texto associado

Texto 2A2-III

Um analista ambiental pretende integrar ao sistema institucional dados disponibilizados por órgãos federais em portais públicos, permitindo reutilização por diferentes aplicações e usuários.

Na situação retratada no texto 2A2-III, considerando-se a necessidade de permitir a reutilização de dados ambientais integrados por diferentes aplicações e usuários, é correto afirmar que o uso de uma view em um banco de dados relacional seria adequado porque isso permite

A

disponibilizar uma representação lógica derivada de uma ou mais tabelas, sem duplicação de dados.

B

garantir automaticamente a integridade referencial entre sistemas distintos.

C

aumentar a precisão geométrica dos dados ambientais armazenados.

D

armazenar fisicamente grandes volumes de dados espaciais consolidados.

E

substituir definitivamente tabelas normalizadas no banco de dados.

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Q3973788

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973788 Sistemas de Informação

Texto associado

Texto 2A2-III

Um analista ambiental pretende integrar ao sistema institucional dados disponibilizados por órgãos federais em portais públicos, permitindo reutilização por diferentes aplicações e usuários.

Considerando-se a intenção do analista ambiental mencionada no texto 2A2-III e o conceito de dados abertos, é correto afirmar que os dados

A

são de acesso restrito por meio de plataformas governamentais oficiais.

B

apresentam formatos proprietários ou barreiras técnicas que dificultam ou impedem sua redistribuição.

C

devem, obrigatoriamente, estar em formato não estruturado, como texto livre ou imagem.

D

devem estar disponíveis para uso, reutilização e redistribuição por qualquer pessoa, desde que observada a atribuição de fonte, quando exigida pela licença.

E

estão disponíveis somente para fins educacionais e de pesquisa.

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Q3973787

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973787 Meio Ambiente

Texto associado

Texto 2A2-II

Um órgão ambiental federal responsável pelo monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve a integração de dados heterogêneos, incluindo registros administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais, relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente analítico que permita consultas eficientes, automatização de rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados para os gestores responsáveis pela formulação de políticas públicas e pela priorização de ações de fiscalização.

Ainda em relação à situação apresentada no texto 2A2-II, na arquitetura analítica do projeto de combate à pesca ilegal, a integração entre consultas em SQL e o uso de linguagens como Python e R seria tecnicamente justificável porque essa integração

A

limita a escalabilidade da análise ao volume máximo suportado pelo banco relacional.

B

concentra as etapas do processo analítico exclusivamente no banco de dados.

C

reduz a necessidade de modelagem e saneamento da base de dados.

D

viabiliza a extração estruturada dos dados e a aplicação de métodos estatísticos, modelagem e automação.

E

transfere a lógica de persistência e integridade dos dados para as linguagens de programação.

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Q3973786

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973786 Meio Ambiente

Texto associado

Texto 2A2-II

Um órgão ambiental federal responsável pelo monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve a integração de dados heterogêneos, incluindo registros administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais, relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente analítico que permita consultas eficientes, automatização de rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados para os gestores responsáveis pela formulação de políticas públicas e pela priorização de ações de fiscalização.

No contexto do combate à pesca ilegal descrito no texto 2A2-II, a adoção de práticas associadas a Big Data contribui diretamente para a efetividade da fiscalização, porque possibilita

A

a identificação de padrões complexos em grandes volumes de dados heterogêneos.

B

a substituição da análise humana por sistemas automatizados.

C

a centralização de todos os dados em um único formato padronizado.

D

a eliminação da necessidade de políticas públicas baseadas em evidências.

E

o uso exclusivo de tecnologias proprietárias de visualização.

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Q3973785

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973785 Sistemas de Informação

Texto associado

Texto 2A2-II

Um órgão ambiental federal responsável pelo monitoramento e pela fiscalização de recursos pesqueiros iniciou um projeto nacional de combate à pesca ilegal. O projeto envolve a integração de dados heterogêneos, incluindo registros administrativos de licenças de pesca, dados de rastreamento de embarcações, imagens de satélite, informações geoespaciais, relatórios de fiscalização e séries históricas de infrações ambientais. A equipe técnica precisa estruturar um ambiente analítico que permita consultas eficientes, automatização de rotinas recorrentes, análise e comunicação clara dos resultados para os gestores responsáveis pela formulação de políticas públicas e pela priorização de ações de fiscalização.

No fluxo analítico do projeto descrito no texto 2A2-II, o uso de ferramentas como Power BI e Tableau seria tecnicamente adequado porque essas plataformas

A

dispensam o uso de bancos de dados e linguagens de consulta.

B

substituem a necessidade de integração dos dados.

C

realizam automaticamente inferências causais sobre os fenômenos analisados.

D

restringem a análise de usuários com alto domínio de programação.

E

favorecem a exploração interativa dos dados e a comunicação de padrões relevantes.

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Q3973784

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973784 Meio Ambiente

Texto associado

Texto 2A2-I

Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.

Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).

Os dados espaciais provenientes de satélites e drones, conforme mencionados no texto 2A2-I, são potencialmente integráveis a diferentes órgãos ambientais. Para viabilizar o compartilhamento desses dados geoespaciais, é fundamental o uso de

A

bases de dados espaciais com metadados em processamento de linguagem natural.

B

sistemas isolados de processamento de imagens.

C

padrões abertos de interoperabilidade definidos pelo OGC, no âmbito da INDE.

D

formatos proprietários restritos a um único sistema.

E

armazenamento local sem padronização de acesso.

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Q3973783

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973783 Meio Ambiente

Texto associado

Texto 2A2-I

Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.

Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).

No sensoriamento remoto, o emprego de drones e satélites para coletar informações sobre a cobertura vegetal amazônica, conforme consta no texto 2A2-I, fundamenta-se na

A

captura de imagens vetoriais, sem a necessidade de processamento posterior.

B

observação direta da superfície terrestre em campo.

C

análise espacial restrita a bases de dados locais.

D

obtenção de informações da superfície terrestre por meio de sensores, sem contato físico direto.

E

utilização de sensores terrestres para gerar informações da superfície terrestre.

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Q3973782

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973782 Meio Ambiente

Texto associado

Texto 2A2-I

Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.

Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).

Em relação ao uso integrado de imagens de satélite, dados rotulados e análises espaciais, mencionado no texto 2A2-I, é correto afirmar que a tecnologia que permite organizar, integrar e analisar essas informações georreferenciadas de forma sistemática é o

A

sistema de aprendizado de máquina.

B

sistema de mineração de texto aplicado a dados ambientais.

C

repositório estático de imagens sem capacidade analítica.

D

sistema de informação geográfica (SIG), que integra dados espaciais e atributos.

E

banco de dados relacional convencional.

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Q3973781

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973781 Sistemas de Informação

Texto associado

Texto 2A2-I

Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.

Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).

A classificação automática de culturas agrícolas e espécies vegetais, conforme descrita no texto 2A2-I, corresponde, do ponto de vista da mineração de dados, a uma tarefa de classificação porque

A

reduz a dimensionalidade dos dados para a visualização.

B

agrupa dados sem rótulos previamente definidos.

C

identifica exceções raras em grandes volumes de dados.

D

descobre relações frequentes entre atributos independentes.

E

associa instâncias a classes previamente definidas a partir de exemplos.

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Q3973780

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973780 Noções de Informática

Texto associado

Texto 2A2-I

Imagens de satélite e inteligência artificial podem ser aplicadas para determinar os níveis de desmatamento e os detalhes da biodiversidade da Floresta Amazônica, de maneira que culturas agrícolas sejam automaticamente classificadas por um sistema de aprendizado de máquina que usa imagens de satélite nesse mapeamento.

É nesse sentido que a ferramenta LLP-Co (learning from label proportions with prototypical contrastive clustering) organiza grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites, que conseguem sobrevoar a floresta e coletar dados em grande escala, inclusive em áreas de cobertura vegetal mais densa. Esses dados são organizados, identificados (rotulados) e classificados pelo sistema, que tem a capacidade de aprender sozinho a partir da supervisão e validação dos pesquisadores.

As aplicações do sistema no monitoramento florestal permitem uma maior acurácia no acompanhamento do avanço do desmatamento, possibilitando uma gestão de políticas públicas mais eficaz. Além disso, a identificação e a classificação das espécies vegetais podem revelar detalhes surpreendentes da biodiversidade local, abrindo novos flancos de pesquisas voltadas para a preservação ambiental.

Internet: <https://portal.fgv.br> (com adaptações).

O sistema LLP-Co, descrito no texto 2A2-I, enquadra-se, segundo a literatura especializada, no conceito de sistema de aprendizado de máquina, porque sua característica central consiste em

A

dispensar qualquer tipo de validação humana no processo de aprendizagem.

B

executar instruções determinísticas previamente codificadas.

C

operar com base exclusivamente em regras simbólicas definidas por especialistas.

D

aprender padrões a partir dos dados e fazer generalizações para novos casos.

E

utilizar estatística descritiva sobre imagens de satélite.

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Q3973779

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973779 Engenharia de Software

No IPAAM, analistas ambientais desenvolvem um sistema para análise preditiva de desmatamento na Amazônia, utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Nesse contexto, o modelo treinado classifica áreas de floresta como suscetíveis ou não a degradação, com base em dados geoespaciais e históricos.
No processo de treinamento do modelo de classificação, o método utilizado para ajustar os parâmetros e minimizar erros de predição envolve

A

treinamento iterativo em todo o dataset, sem conjunto de validação separado para otimização.

B

separação estratificada dos dados, garantindo-se equilíbrio de classes apenas no conjunto de teste.

C

aplicação de validação cruzada k-fold adaptada para séries temporais, preservando-se dependência sequencial.

D

divisão aleatória dos dados em grupos para validação cruzada, sem se considerar ordem temporal.

E

uso exclusivo de divisão treino/teste com proporção fixa 80/20, ignorando-se validação intermediária.

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Q3973778

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973778 Arquitetura de Software

O IPAAM planeja modernizar sua plataforma de licenciamento ambiental eletrônico, adotando uma arquitetura de software que facilite a evolução de serviços, a integração com sistemas externos e o isolamento de falhas. A equipe de análise de sistemas avalia diferentes abordagens arquiteturais antes de definir o desenho final da solução.
Na situação hipotética apresentada, a abordagem arquitetural mais adequada consiste em

A

microsserviços por domínios em contêineres independentes e escaláveis.

B

monolito em camadas com todos os módulos no mesmo processo.

C

cliente-servidor de duas camadas com banco de dados centralizado.

D

MVC único que concentre regras de negócio e integrações externas.

E

serviços SOAP em barramento corporativo único para integração.

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Q3973777

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973777 Engenharia de Software

Suponha que, no IPAAM, um SGC seja desenvolvido para disponibilizar relatórios de licenciamento ambiental ao público e que, nessa situação, as noções de UX (User eXperience) orientem o design das interfaces para garantir navegação intuitiva e satisfação dos usuários. Em um SGC, noções de UX caracterizam-se como

A

ferramentas automatizadas para análise de tráfego e métricas de desempenho do servidor.

B

protocolos para versionamento colaborativo de conteúdos administrativos.

C

estudo da experiência percebida pelo usuário durante a interação com a interface.

D

otimização exclusiva do código-fonte para reduzir tempo de carregamento das páginas.

E

conjunto de práticas de segurança para proteção de dados sensíveis dos usuários.

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Q3973776

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973776 Sistemas de Informação

Considerando SGC para portais web e as recomendações W3C para desenvolvimento web (web standards), julgue os itens a seguir.

I As diretrizes W3C enfatizam o uso de HTML semântico para melhorar acessibilidade e indexação por mecanismos de busca em interfaces de consulta pública.
II O padrão CSS3 permite o uso de media queries para criar estilos responsivos específicos de dispositivos, otimizando a apresentação e a performance em telas móveis.
III As WCAG (web content accessibility guidelines) do W3C são recomendações opcionais para implementação em sistemas de gestão de conteúdo.

Assinale a opção correta.

A

Apenas o item I está certo.

B

Apenas o item III está certo.

C

Apenas os itens I e II estão certos.

D

Apenas os itens II e III estão certos.

E

Todos os itens estão certos.

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Q3973775

Ano: 2026 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: IPAAM Prova: CESPE / CEBRASPE - 2026 - IPAAM - Analista Ambiental – Especialidade: Análise de Sistemas |

Q3973775 Sistemas de Informação

No IPAAM, um analista ambiental projeta um sistema de gestão de conteúdo (SGC) para disponibilizar relatórios técnicos sobre licenciamento ambiental e monitoramento de desmatamento. O sistema organiza os conteúdos em categorias hierárquicas (páginas principais: licenças, fiscalização, monitoramento; subcategorias: relatórios anuais, mapas temáticos), com navegação por menu lateral e busca por palavras-chave. Essa estruturação visa facilitar o acesso eficiente por técnicos e pelo público externo.

Ao se analisar a referida estrutura proposta hipoteticamente para o SGC do IPAAM, identifica-se como componente fundamental da arquitetura de informação

A

as diretrizes de experiência do usuário adotadas no design interativo das páginas principais do portal ambiental.

B

a hierarquia de categorias e subcategorias que organiza o conteúdo por níveis lógicos, suportando navegação intuitiva e recuperação rápida de informações.

C

o mecanismo de busca por palavras-chave, que permite localizar conteúdos independentemente da estrutura hierárquica.

D

o fluxo de aprovação de conteúdos definido para relatórios antes de sua disponibilização pública no sistema de gestão.

E

os padrões de acessibilidade técnica aplicados às interfaces de visualização e navegação dos mapas temáticos do sistema.

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Questões de Concurso Comentadas para cespe / cebraspe

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