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Má alimentação ameaça o futuro das crianças e do Brasil
Autores: Raul Cutait, Marcos Kisil e Aracélia Costa
O Dia Mundial da Alimentação, celebrado nesta quinta-feira (16/10), enseja reflexões. Segundo relatório do IBGE desta semana, 25% dos brasileiros vivem com algum grau de insegurança alimentar: incerteza quanto à próxima refeição (grave), limitação na quantidade (moderada) ou composição inadequada dos alimentos disponíveis (leve). Quanto a crianças de 0 a 10 anos, 7% convivem com insegurança alimentar grave.
No estado de São Paulo, responsável pelo maior PIB do país, 12 milhões de pessoas não conseguem realizar as refeições diárias de forma adequada; ou seja, 25% da população paulista enfrenta algum grau de insegurança alimentar. Estudo da Rede Pensan estima que em um terço dos lares paulistas com crianças menores de 10 anos ocorre insegurança moderada ou grave.
Ora, o desenvolvimento saudável de uma criança depende não só de educação e amor, mas também da boa alimentação, que desempenha um papel central em sua formação física, cognitiva e emocional desde os primeiros anos de vida. Assim, carências impactam diretamente na formação do futuro cidadão. Porém, além da desnutrição, crianças vivenciam outro grave problema, a obesidade, relacionada com a ingestão excessiva de alimentos inadequados do ponto de vista nutricional.
No Brasil, 3 milhões de crianças com menos de 10 anos são obesas, e 6,4 milhões apresentam excesso de peso, sendo que esse problema afeta 1,2 milhão de crianças paulistas. A obesidade torna essas crianças sérias candidatas a desenvolver doenças crônicas quando adultas, dentre elas hipertensão arterial, diabetes, dislipidemias e câncer, o que irá interferir em sua qualidade de vida futura, sobrecarregar o sistema de saúde e gerar altos custos de tratamentos.
Adicionalmente, a má alimentação compromete uma futura mobilidade social, pois jovens que tiveram crescimento físico, cognitivo e emocional limitados convivem com limitações pessoais para se qualificar e disputar melhores oportunidades no mercado de trabalho. Por outro lado, o setor produtivo encontra dificuldades na busca de profissionais qualificados, o que impacta em produtividade e competitividade econômica. Portanto, insegurança alimentar e nutricional é não só uma questão social, mas também econômica e de desenvolvimento humano.
Alimentar bem as crianças é uma missão para todos. Por esse motivo, a Fiesp, através de seu Conselho Superior de Responsabilidade Social, lançou há dois anos o Programa Alimentar o Futuro, em parceria com instituições nacionais e internacionais, visando aumentar a interação efetiva entre governos municipais e empresariado na busca de caminhos que permitam corrigir distorções como a por nós verificada em duas regiões do estado, onde 92% das refeições escolares não atendem plenamente os critérios nutricionais estabelecidos pelo Programa Nacional de Alimentação Escolar.
Assim, políticas de melhoria da alimentação infantil têm sido conjuntamente desenhadas pelos setores público e privado e complementadas com ações de capacitação de nutricionistas e cozinheiros das cidades envolvidas.
Como proposta, pretendemos estender essa experiência para outras regiões do estado e incluir creches públicas, bem como auxiliar na expansão da agricultura familiar, que por lei será responsável por 45% dos cardápios escolares. Acreditamos que, dessa forma, a Fiesp faz mais uma importante contribuição social, ao participar da construção de um futuro mais justo para nossas crianças e, consequentemente, para o desenvolvimento do país.
Fonte: https://www1.folha.uol.com.br/opiniao/2025/10/ma-alimentacao-ameaca-ofuturo-das-criancas-e-do-brasil.shtml (consultado em 16/10/2025)
I.A text is considered cohesive when the elements of the text are tied together and are considered meaningful to the reader.
II.Coherence refers to the adequate choice of vocabulary iin a text.
III.Reference involves the omission of an item where that item is replaced by nothing.
IV.Substitution is the replacing of an item by another item.
V.Ellipsis can be found in the sentence "John ate two slices of cake, and I ate three."
I.One of the goals of the 2014-2024 PNE addresses the quality of basic education and the Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB). One of the elements that support the IDEB is the Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB), which is promoted by the Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP).
II.Among the programs included in the PNE is the PNAE, the Programa Nacional de Alimentação Escolar , which consists of the transfer of federal financial resources to serve students in basic education in municipal, district, state, and federal networks, among other types of institutions.
III.The last valid PNE only covered the decade of 2014-2024. Since this document ceased to be valid at the end of 2024, Brazil currently does not have a valid National Education Plan (PNE) for the year 2025.
IV.The PNE is composed of a total of 10 goals, which include, among other important points, Early Childhood Education, Elementary Education, Secondary Education, Comprehensive Education, and Vocational Education. Higher Education, as well as Postgraduate Studies, are not covered by the PNE, since the document is dedicated to the most basic levels of Education.
V.Among the programs and actions foreseen in the goal of Elevação da Escolaridade/Diversidade presented in the 2014-2024 PNE are programs such as the Programa Nacional de Educação do Campo (Pronacampo) and the Ação Saberes Indígenas na Escola.
I.The sounds / θ/ and /ð/ are also present in the Phonetic Alphabet of the Portuguese language.
II.A phoneme is the smallest unit of sound that can distinguish one word from another.
III.A grapheme is the written representation of a sound.
IV.In the English language, each letter of the alphabet corresponds to one specific sound.
V.The phoneme /∫/ is present in the words nation and mission.
First column: phrasal verbs
1.To remain at the same level
2.To become weaker
3.To rely, to expect
4.To behave badly
5.To destroy something
Second column: sentences
(__)Hurricane Melissa is expected to die down over the next few days.
(__)She runs too fast, I just can't keep up!
(__)Her mom tore up the note after reading it.
(__)He is not reliable, so don't bank on his support.
(__)The boys are acting up in the living room.
I.With regard to the Writing axis, the BNCC recommends text production practices that involve movements that are sometimes collective, sometimes individual, of planning-production-revision, in which decisions are made and evaluated about the ways of communicating what is desired, keeping in mind aspects such as the objective of the text, the support that will allow it social circulation and its possible readers.
II.In the Orality axis, the BNCC prioritizes the use of media resources that bring a more standardized variant of the English language, with the aim of avoiding harm to the student's comprehension and learning, preferring, even, oral use practices without face-to-face contact.
III.The Intercultural Dimension axis points, among other things, to the importance of problematizing the different roles of the English language itself in the world, its values, its reach, and its effects on relations between different people and peoples, both in contemporary society and from a historical perspective.
IV.The Reading axis, in turn, includes, among its guidelines, working with verbal and hybrid genres, mainly enhanced by digital media, as this work makes it possible to experience, in a meaningful and situated way, different modes of reading and different reading goals.
V.The Linguistic Knowledge axis prioritizes the study of the correct form of the English Language as indicated in grammars, which is the appropriate norm established by language scholars, who are the most specialized professionals to indicate how one should speak. Furthermore, this axis recommends studying the language in isolation, to avoid comparisons with the Portuguese Language, for example.
I.Free direct speech is characterized by conveying the original message, but not the speaker's exact words.
II.He said their house had been for sale for six months is an example of reported speech.
III.Free reported speech is used in narratives to convey the thoughts or words of a character, through the narrator's voice.
IV.Reported speech presents with introductory verbs such as to say, to ask or to tell , and with quotation marks.
V.Direct speech can require a shift in verb tenses, pronouns and adverbs.
Leia o texto a seguir:
O que é inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permitem aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir idiomas falados e escritos, analisar dados, fazer recomendações e muito mais.
A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, agregando valor para indivíduos e empresas. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usa IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, transformando conteúdo não estruturado em pronto para negócios, dados estruturados e insights valiosos.
Definição da inteligência artificial
A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
A IA é um campo amplo que abrange muitas disciplinas diferentes, como ciência da computação, estatísticas e análises de dados, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia.
Em um nível operacional para uso comercial, a IA é um conjunto de tecnologias baseadas principalmente em machine learning e aprendizado profundo, usada para análise de dados, previsões, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.
Como a IA funciona?
Embora as especificidades variem de acordo com as técnicas de IA, o princípio básico gira em torno dos dados. Os sistemas de IA aprendem e melhoram por meio da exposição a grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que os humanos podem não perceber.
Esse processo de aprendizado geralmente envolve algoritmos, que são conjuntos de regras ou instruções que orientam a análise e a tomada de decisões da IA. Em machine learning, um subconjunto conhecido da IA, algoritmos são treinados em dados rotulados ou não rotulados para fazer previsões ou categorizar informações.
O aprendizado profundo, uma especialização adicional, utiliza redes neurais artificiais com várias camadas para processar informações, imitando a estrutura e a função do cérebro humano. Com o aprendizado e a adaptação contínuos, os sistemas de IA se tornam cada vez mais competentes para realizar tarefas específicas, como reconhecer imagens, traduzir idiomas e muito mais.
Fonte: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=pt-BR. Acesso em 03/09/2025. Adaptado.
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O que é inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permitem aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir idiomas falados e escritos, analisar dados, fazer recomendações e muito mais.
A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, agregando valor para indivíduos e empresas. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usa IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, transformando conteúdo não estruturado em pronto para negócios, dados estruturados e insights valiosos.
Definição da inteligência artificial
A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
A IA é um campo amplo que abrange muitas disciplinas diferentes, como ciência da computação, estatísticas e análises de dados, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia.
Em um nível operacional para uso comercial, a IA é um conjunto de tecnologias baseadas principalmente em machine learning e aprendizado profundo, usada para análise de dados, previsões, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.
Como a IA funciona?
Embora as especificidades variem de acordo com as técnicas de IA, o princípio básico gira em torno dos dados. Os sistemas de IA aprendem e melhoram por meio da exposição a grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que os humanos podem não perceber.
Esse processo de aprendizado geralmente envolve algoritmos, que são conjuntos de regras ou instruções que orientam a análise e a tomada de decisões da IA. Em machine learning, um subconjunto conhecido da IA, algoritmos são treinados em dados rotulados ou não rotulados para fazer previsões ou categorizar informações.
O aprendizado profundo, uma especialização adicional, utiliza redes neurais artificiais com várias camadas para processar informações, imitando a estrutura e a função do cérebro humano. Com o aprendizado e a adaptação contínuos, os sistemas de IA se tornam cada vez mais competentes para realizar tarefas específicas, como reconhecer imagens, traduzir idiomas e muito mais.
Fonte: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=pt-BR. Acesso em 03/09/2025. Adaptado.
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O que é inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permitem aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir idiomas falados e escritos, analisar dados, fazer recomendações e muito mais.
A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, agregando valor para indivíduos e empresas. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usa IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, transformando conteúdo não estruturado em pronto para negócios, dados estruturados e insights valiosos.
Definição da inteligência artificial
A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
A IA é um campo amplo que abrange muitas disciplinas diferentes, como ciência da computação, estatísticas e análises de dados, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia.
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Como a IA funciona?
Embora as especificidades variem de acordo com as técnicas de IA, o princípio básico gira em torno dos dados. Os sistemas de IA aprendem e melhoram por meio da exposição a grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que os humanos podem não perceber.
Esse processo de aprendizado geralmente envolve algoritmos, que são conjuntos de regras ou instruções que orientam a análise e a tomada de decisões da IA. Em machine learning, um subconjunto conhecido da IA, algoritmos são treinados em dados rotulados ou não rotulados para fazer previsões ou categorizar informações.
O aprendizado profundo, uma especialização adicional, utiliza redes neurais artificiais com várias camadas para processar informações, imitando a estrutura e a função do cérebro humano. Com o aprendizado e a adaptação contínuos, os sistemas de IA se tornam cada vez mais competentes para realizar tarefas específicas, como reconhecer imagens, traduzir idiomas e muito mais.
Fonte: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=pt-BR. Acesso em 03/09/2025. Adaptado.
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O que é inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permitem aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir idiomas falados e escritos, analisar dados, fazer recomendações e muito mais.
A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, agregando valor para indivíduos e empresas. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usa IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, transformando conteúdo não estruturado em pronto para negócios, dados estruturados e insights valiosos.
Definição da inteligência artificial
A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
A IA é um campo amplo que abrange muitas disciplinas diferentes, como ciência da computação, estatísticas e análises de dados, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia.
Em um nível operacional para uso comercial, a IA é um conjunto de tecnologias baseadas principalmente em machine learning e aprendizado profundo, usada para análise de dados, previsões, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.
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Embora as especificidades variem de acordo com as técnicas de IA, o princípio básico gira em torno dos dados. Os sistemas de IA aprendem e melhoram por meio da exposição a grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que os humanos podem não perceber.
Esse processo de aprendizado geralmente envolve algoritmos, que são conjuntos de regras ou instruções que orientam a análise e a tomada de decisões da IA. Em machine learning, um subconjunto conhecido da IA, algoritmos são treinados em dados rotulados ou não rotulados para fazer previsões ou categorizar informações.
O aprendizado profundo, uma especialização adicional, utiliza redes neurais artificiais com várias camadas para processar informações, imitando a estrutura e a função do cérebro humano. Com o aprendizado e a adaptação contínuos, os sistemas de IA se tornam cada vez mais competentes para realizar tarefas específicas, como reconhecer imagens, traduzir idiomas e muito mais.
Fonte: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=pt-BR. Acesso em 03/09/2025. Adaptado.
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O que é inteligência artificial (IA)?
A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permitem aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir idiomas falados e escritos, analisar dados, fazer recomendações e muito mais.
A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, agregando valor para indivíduos e empresas. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usa IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, transformando conteúdo não estruturado em pronto para negócios, dados estruturados e insights valiosos.
Definição da inteligência artificial
A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar.
A IA é um campo amplo que abrange muitas disciplinas diferentes, como ciência da computação, estatísticas e análises de dados, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia.
Em um nível operacional para uso comercial, a IA é um conjunto de tecnologias baseadas principalmente em machine learning e aprendizado profundo, usada para análise de dados, previsões, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.
Como a IA funciona?
Embora as especificidades variem de acordo com as técnicas de IA, o princípio básico gira em torno dos dados. Os sistemas de IA aprendem e melhoram por meio da exposição a grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que os humanos podem não perceber.
Esse processo de aprendizado geralmente envolve algoritmos, que são conjuntos de regras ou instruções que orientam a análise e a tomada de decisões da IA. Em machine learning, um subconjunto conhecido da IA, algoritmos são treinados em dados rotulados ou não rotulados para fazer previsões ou categorizar informações.
O aprendizado profundo, uma especialização adicional, utiliza redes neurais artificiais com várias camadas para processar informações, imitando a estrutura e a função do cérebro humano. Com o aprendizado e a adaptação contínuos, os sistemas de IA se tornam cada vez mais competentes para realizar tarefas específicas, como reconhecer imagens, traduzir idiomas e muito mais.
Fonte: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=pt-BR. Acesso em 03/09/2025. Adaptado.