Ambient temperature may lead to decompensation of cardiovascular diseases and deaths by acute myocardial infarction (AMI). Little is known about this relationship in South American countries located in regions of a hot climate. This study aims to investigate the effects of ambient temperature on mortality due to AMI in six Brazilian micro-regions, which present different climates. We analyzed daily records of deaths by AMI between 1996 and 2013. We estimated the accumulate relative and attributable risks with lags of up to 14 days, using distributed non-linear lag model. Micro-regions that were closest to the equator did not show an association between temperature and mortality. The lowest risk temperatures varied between 22 °C and 28 °C, in the Southern region of Brazil and the Midwest region, respectively. Low temperatures associated with the highest mortality risk were observed in the same areas, varying between 5 °C and 15 °C. The number of deaths attributed to cold temperatures varied from 176/year in Brasilia to 661/year in São Paulo and those deaths attributed to hot temperatures in Rio de Janeiro amounted to 115/year. We showed the relative risk and the attributable risk of warmer and colder days in tropical regions. The estimate of the number of deaths due to climate, varying according to each area, is a way of bringing information to those responsible for health policies based on easily-understood measurements.

Direitos para esta edição cedidos à Atena Editora pelos autores. Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição-Não-Comercial-NãoDerivativos 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0).O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores, inclusive não representam necessariamente a posição oficial da Atena Editora. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais. Todos os manuscritos foram previamente submetidos à avaliação cega pelos pares, membros do Conselho Editorial desta Editora, tendo sido aprovados para a publicação com base em critérios de neutralidade e imparcialidade acadêmica.A Atena Editora é comprometida em garantir a integridade editorial em todas as etapas do processo de publicação, evitando plágio, dados ou resultados fraudulentos e impedindo que interesses financeiros comprometam os padrões éticos da publicação. Situações suspeitas de má conduta científica serão investigadas sob o mais alto padrão de rigor acadêmico e ético.

This paper proposes a philosophical reflection based on the purpose of sport and its relationship with victory, so sought in the Olympic Games since antiquity. Philosophy deals with the pursuit of the wisdom that comes from innumerable forms, with sport being one of them. The philosophy of the sport is called Olympism and its promotion is one of the responsibilities of the Brazilian Olympic Academy. Sport is a means to achieve a greater purpose, the development of the virtuous human being. When the purpose is lost, the sport ceases to fulfill its function. This study found a strong association between values that have been discussed in antiquity and which serve as experience for the present moment.

ResumoNeste artigo, é proposta uma metodologia híbrida para se combinar previsões de séries temporais (estocásticas) chamada de Combinação Linear Wavelet (CLW) SARIMA-RNA com Estágios Múltiplos. Primeiramente, é feita a decomposição wavelet de nível p, gerando-se p+1 (aproximações das) componentes wavelet (CWs). Em seguida, as CWs são individualmente modeladas por meio de um modelo de Box e Jenkins e de uma rede neural artificial -a fim de se capturar, respectivamente, estruturas lineares e não-lineares plausíveis de autodependência -para, em seguida, serem linearmente combinadas, fornecendo previsões híbridas para cada uma. Por fim, as referidas são linearmente combinadas pela CLW de previsões (a ser definida). Para avaliá-la, utilizaram-se modelos de Box e Jenkins (BJ), redes neurais artificiais (RNA) e sua tradicional Combinação Linear (CL1) de previsões; e RNA integrado com a decomposição wavelet (RNA-WAVELET), modelo BJ integrado com decomposição wavelet (BJ-WAVELET) e sua tradicional Combinação Linear (CL2) de previsões. Todos os métodos preditivos aplicados à série temporal mensal de vazão média de afluentes da barragem da Usina de Itaipu, localizada em Foz do Iguaçu, Brasil. Em todas as análises, a metodologia híbrida proposta obteve desempenho preditivo superior que as outras. Palavras-chaves: Séries Temporais. Decomposição Wavelet. Modelos de Box e Jenkins. Redes Neurais Artificiais. Combinação Linear de Previsões. AbstractIn this paper, we put forward a hybrid methodology for combining forecasts to (stochastic) time series referred to as Wavelet Linear Combination (WLC) SARIMA-RNA with Multiple Stages. Firstly, the wavelet decomposition of level p is performed, generating (approximations of the) p+1 wavelet components (WCs). Then, the WCs are individually modeled by means of a Box and Jenkins' model and an artificial neural network -in order to