Secretaria de Saúde de Nova Odessa passa a informar data e horário de consultas também por SMS – Portal SB24Horas
Compartilhe essa notícia! A Craec (Central de Regulação e Auditoria de Exames e Consultas) da Secretaria de Saúde de Nova Odessa passou a informar data e horário das consultas aos pacientes da rede pública também por meio de SMS –…

A agricultura biológica baseia-se em fertilizantes de origem orgânica, tais como adubos orgânicos de baixa solubilidade e coloca a ênfase em técnicas como a rotação de culturas e a plantação de adjuvantes ao crescimento e controlo de pragas. Em geral, pode-se resumir a sua essência filosófica em desprezo absoluto por tudo que tenha origem na indústria química (Wikipédia).

Essa é aquela que votou a favor da prisão em segunda instância e depois votou contra... https://t.co/oAegAN8XsG
@tnbrasiloficial @davialcolumbre Qual a sua escolha... Uma vc fica rico mais não será feliz... Na outra será exal… https://t.co/SksARU5AVW
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É para ser arquivada já que o #STFVergonhaNacional não pode faze-lo; entendeu? https://t.co/xTm6gG7JFJ

Platão dizia sobre o atleta Academo que “não foi bom porque ganhou, foi um herói porque se esforçou”. E poderia dizê-lo sobre Neto. Bicampeões como Germano, como Coluna, como José Augusto, como Águas, também Eusébio e Simões, eram bons porque venciam. Já Neto, como Saraiva, como Serra, era bom porque, menos talentoso, fazia trabalho também menos vistoso, menos empolgante, menos bonito, mas seguramente imprescindível. Por vezes, mais nobre até. Sempre assim foi, uns emprestam arte, outros emprestam nervo, na ambivalência de um colectivo.
Nasceu a 5 de Outubro de 1935, no dia em que se comemoravam as Bodas de Prata da Implantação da República. No Montijo, na margem sul, campo privilegiado de recrutamento dos interpretes para as galas benfiquistas. Chegou ao clube em 58/59, na quinta época consecutiva de Otto Glória. Perdeu o Campeonato em igualdade pontual com o FC Porto, mas logrou vencer a Taça de Portugal, já sob a orientação de José Valdivieso, perante o mesmo adversário, mercê do fulminante golo de Cavem, 15 segundos após o inicio da contenda. Era o seu primeiro triunfo.
No ano seguinte, após a viagem de Béla Guttmann, das Antas para a Luz, conquistou o Nacional, com apenas uma derrota, na última jornada, em casa, frente ao Belenenses. Nessa altura, mostrava-se um médio-direito robusto, galhardo, sustentáculo da valia defensiva na zona central do campo.
Nas épocas (60/61 e 61/62) da glória suprema, Neto participou nas duas campanhas vitoriosas, apesar de só ter actuado na primeira final da Taça da Europa com o Barcelona (3-2), ainda sem Eusébio. Jogo comovente foi. Jogo superlativo. “Que raio de trabalho eu tive, acho que só não defendi com os dentes!”, haveria de retrospectivar o guarda-redes Costa Pereira.
Neto continuou no Benfica até 65/66, mas já como pálido campeão. Na factura, apresenta 155 jogos, distribuídos por oito temporadas. Venceu quatro Campeonatos, três Taças de Portugal e duas Taças dos Campeões Europeus. Não chegou a ser internacional A, que os tempos eram de menor actividade da equipa das quinas e a concorrência ainda mais que forte.
Morreu no final da década de 90, senhor da sua banca de peixe no Montijo. Senhor também de um passado de respeito. O de Neto-que-não-era-artista. Tão ou mais importante, o de Neto-que-tinha-nervo-de-campeão.
Não tendo a certeza, tenho a ideia de ter lido no almanaque do Benfica que este senhor não chegou a internacional. Mas é sem dúvida um imortal do Benfica, que é o importante
Neto, jogador montijense do Benfica nunca foi efectivamente internacional A, foi sim internacional B por Portugal, tendo-se estreado nessa categoria num jogo contra a Fraça disputado em Dezembro de 1960 e no qual teve como colegas entre outros Rita (gr que mais tarde jogaria - pouco- no Benfica), Hilário, Vicente Lucas ou Iaúca (que também representaria mais tarde o Benfica naquela que foi à altura a mais cara transferência de sempre do futebol português).
Era um centro campista combativo, lutador, voluntarioso ( um jogador "à Benfica" ) e que fazia o chamado "trabalho de sapa" na extraordinária equipa do Benfica dos anos 60, um autêntico carregador de piano.
Na 1ª Taça dops campeões conquistada pelo Benfica disputou todos os 9 jogos, final incluida, na 2ª caminhada vitoriosa disputou apenas a primeira mão da 2ª eliminatória contra o Nuremberga, na Alemanha (d 3-1). Em 64/65, ano em que o Benfica atingiria a final contra o Inter em San Ciro disputou 3 jogos incluindo a malfadada final.
Não creio que, tenha sido em 1987, pois, antes da final do Bayern Munique nesse ano, os campeões europeus do Benfica fizeram um programa, onde se refere que o único já falecido era o Costa Pereira.

Siga os Números | Descomplicando os dados | Como encontrar dados? | Criando seu conjunto de dados | ED: Guia de limpeza de dados
Como repórter, seu mundo está cheio de dados. E esses dados costumam estar cheios de problemas. O Guia Quartz para limpeza de dados traz descrições completas e sugestões de soluções para muitos desafios que você pode encontrar quando trabalha com dados.
A maioria deles pode ser resolvida. Mas alguns, não – e isso significa que você não deve usar os dados. Outros problemas não podem ser resolvidos, mas tomando precauções é possível continuar a utilizá-los. Para dar conta dessas ambiguidades, o guia é organizado segundo quem está melhor equipado para ajudá-lo: você mesmo, sua fonte ou um especialista.
Você não pode rever todos os detalhes de cada conjunto de dados que encontrar. Se tentar fazer isso, acabará nunca publicando nada. Mas estando familiarizado com os tipos de questões que podem aparecer, terá mais chances de identificar um problema antes que ele o faça cometer um erro.
O Guia Quartz para limpeza de dados foi desenvolvido por Christopher Groskopf, repórter do Quartz, site de notícias de economia e negócios fortemente engajado com ferramentas de jornalismo de dados. O Quartz pertente à Atlantic Media, a mesma empresa que edita a revista The Atlantic. Batizado Quartz Guide to Bad Data, o guia foi disponibilizado sob a licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. O material foi traduzido para português pela Escola de Dados e está integralmente disponível aqui.
Cuidado com valores em branco ou “null” (nulos) em qualquer conjunto de dados, a menos que você esteja certo de que sabe o que eles significam. Se os dados são anuais, o valor para aquele ano nunca foi coletado? Se é uma pesquisa, um entrevistado se recusou a responder a uma pergunta?
Toda vez que você estiver trabalhando com dados que tenham valores ausentes, você deve se perguntar: “Eu sei o que a ausência deste valor significa?” Se a resposta for não, você deve questionar sua fonte.
Pior do que um valor faltando é quando um valor arbitrário é usado em vez disso. Isso pode ser o resultado de um ser humano não pensar nas implicações ou pode acontecer como resultado de processos automatizados, que simplesmente não sabem o que fazer com valores nulos. Em qualquer caso, se você vir zeros em uma série de números, você deve se perguntar se esses valores são realmente o número 0 ou se significam “nada”. Se você não tiver certeza, pergunte para sua fonte. (Às vezes, o -1 também é usado assim).
Às vezes estão faltando dados. Se você tem um conjunto de dados que abrange, por exemplo, todos os estados dos Estados Unidos, deve verificar se há mesmo dados para 50 estados. (A propósito, não esqueça que os 50 estados incluem os territórios, como Porto Rico). Confie na sua intuição se parecer que está faltando algo e verifique isso com sua fonte. O universo de seus dados pode ser menor do que pensa.
Se a mesma linha aparece em seu conjunto de dados mais de uma vez, você deve descobrir a razão. Às vezes, não é uma linha inteira. Alguns dados financeiros de campanha, por exemplo, podem incluir “alterações” identificados pelos mesmos códigos da transação original. Se você não souber disso, todos os cálculos que fizer com os dados serão errados. Se algo indicar que um item deve ser único, verifique se é. Se descobrir que não é, questione sua fonte.
Ortografia é uma das maneiras mais óbvias de verificar se os dados foram compilados à mão. Veja se há nomes de cidades ou estados que não estão consistentes (Los Angelos, por exemplo, é um erro comum). Se você encontrar coisas do tipo, pode saber que os dados foram compilados ou editados à mão, e isso é uma razão para ser cético em relação a eles. Dados editados à mão são mais propensos a conter erros. Isso não significa que você não deve usá-los, mas que pode precisar corrigir os erros manualmente ou explicá-los em sua reportagem.
A ferramenta do OpenRefine para agrupar textos pode ajudar a agilizar o processo de correção ortográfica, sugerindo correspondências entre valores inconsistentes dentro de uma mesma coluna (por exemplo, trocando Los Angelos por Los Angeles). Certifique-se, no entanto, de documentar as mudanças que fez.
Seus dados possuem nomes do Oriente Médio ou do Leste Asiático? Tem certeza de que os sobrenomes estão sempre no mesmo lugar? É possível que alguém em seu conjunto de dados use um “monônimo”? Estes são erros comuns. Se você está trabalhando com uma lista de nomes etnicamente diversos, deve fazer pelo menos uma análise superficial antes de presumir que juntar as colunas de nome e sobrenome vai funcionar.
Se a primeira foi escrita por um europeu e a segunda por um americano, então ambas são. Mas sem saber a história dos dados, você não tem como ter certeza disso. Saiba de onde seus dados vêm e certifique-se de que foram todos criados por pessoas do mesmo continente.
As palavras “peso” ou “custo” não especificam a unidade de medida. Não presuma que dados produzidos nos Estados Unidos estarão em libras e dólares. A dotação científica pode ser a referência. Preços externos podem ser especificados em moedas locais. Se os dados não enunciarem as unidades, volte para sua fonte e descubra quais são.
O que é residência? É onde alguém vive ou onde paga impostos? É uma cidade ou um condado? Os nomes dos campos de dados podem não ser tão específicos quanto gostaríamos – e atenção adicional deve ser direcionada àqueles que podem significar mais de uma coisa. Até mesmo se você inferir corretamente o que os valores significam, a ambiguidade pode ter confundido a pessoa que coletou os dados. Algum valor pode estar errado.
Dados são criados por diferentes indivíduos e organizações, incluindo empresários, governos, ONGs, enfim. Dados são coletados de diferentes formas, incluindo pesquisas, sensores e satélites. Podem ser digitados ou inseridos numa planilha por tecnologia touch screen. Saber de onde vêm seus dados pode ajudar a entender suas limitações.
Dados de pesquisas, por exemplo, raramente são exaustivos. Sensores variam em precisão. Governos podem dar informações enviesadas. Dados de uma zona de guerra podem ter influência geográfica, por causa do perigo de cruzar linhas de batalha. Fora o fato de que analistas frequentemente redistribuem dados que conseguiram do governo. Dados escritos por um médico podem ter sido inseridos numa planilha por uma enfermeira. Cada item desses representa uma chance de erro.
Você obtém estados, mas precisa de municípios. Você obtém empregadores, mas precisa de funcionários. Você obtém anos, mas quer meses. Em muitos casos, conseguimos dados agregados demais para nossos propósitos.
Os dados geralmente não podem ser desagregados, uma vez que foram fundidos. Se recebeu dados muito brutos, você precisa pedir para a sua fonte algo mais específico. Talvez ela não tenha, ou, se tiver, pode não estar disposta a compartilhá-los. Há muitos conjuntos de dados federais que não podem ser acessados no nível local para proteger a privacidade de pessoas que poderiam ser identificadas. Tudo o que você pode fazer é pedir.
Algo que não deve ser feito, de imediato, é dividir um valor anual por 12 e chamar isso de “média por mês”. Sem conhecer a distribuição dos valores, esse número não tem sentido. Talvez todos os casos tenham ocorrido em um só mês. Talvez os dados sigam uma tendência exponencial, e não linear.
Imagine que, depois de pedido via Lei de Acesso à Informação, você recebe uma lista supostamente completa de casos de uso de força policial. Você abre o material e descobre que a planilha tem 2.467 linhas. Ótimo – mas antes de publicar qualquer coisa, procure saber qual foi a última vez que o delegado falou publicamente sobre o assunto. Você pode descobrir que em uma entrevista, algumas semanas antes, ele mencionou “menos de 2 mil casos”, o que não corresponde às informações do seu conjunto de dados.
Esse tipo de discrepância entre estatísticas publicadas e dados em estado bruto podem ser uma ótima fonte de lides jornalísticos. Muitas vezes, a resposta será simples. Por exemplo, os dados que você recebeu podem não cobrir o mesmo período de tempo ao qual o delegado se referia. Mas às vezes, você pode perceber que alguém está mentindo. De qualquer maneira, é importante checar.
O número máximo de linhas que uma planilha antiga de Excel podia ter era 65.536. Se você receber um conjunto de dados com esse número de linhas, provavelmente os dados estão incompletos. Peça o restante. Versões mais recentes do Excel permitem 1.048.576 linhas.
Por motivos para lá de obscuros, a data padrão a partir da qual do Excel conta todas as outras datas é 1º de janeiro de 1900 (ou 1º de janeiro de 1904, no Macintosh). Dados introduzidos ou calculados de maneira incorreta podem fazer aparecer essas datas em uma planilha. Se você encontrá-las nos dados, provavelmente há um problema.