Este trabalho investiga a aplicação de simuladores virtuais (como o Tinkercad) no ensino de computação e etnomatemática no interior do estado do Amazonas[cite: 1]. A fundamentação teórica orienta-se pela revisão de escopo estruturada sob as diretrizes do PRISMA-ScR promovida por Rios e Braule Pinto (2026), que enfatiza a necessidade de adaptar os métodos de ensino às limitações severas de conectividade e infraestrutura de laboratórios nas comunidades ribeirinhas e indígenas[cite: 1]. Como contribuição prática, o artigo integra um pipeline automatizado em linguagem R que importa dados de um formulário de percepção discente/docente via Google Sheets, salva-os em diretório local (data/base_simuladores.xlsx) e realiza uma Análise Exploratória de Dados (EDA) aprofundada[cite: 1]. Os resultados comprovam que o uso de simuladores apresenta aproximação superior a 90% na escala de concordância, destacando-se como estratégia mitigadora de assimetrias educacionais regionais

impacto coletas pato mergulhão região trinacional

Assignment 5 Question 1, RMarkdown file

1 Project Overview This RPubs-ready practical analysis uses the Sababi Institute six-region Somaliland shapefile and combines: Administrative regions Average annual temperature from WorldClim Elevation / DEM Next 5-day rainfall forecast from CHIRPS3-GEFS The original project script specifies that the maps should be displayed in the RStudio Plot Pane. In this R Markdown/RPubs version, the same plots are also explicitly rendered inside the knitted HTML document, so the maps and charts become visible on the published RPubs page.

my home work of HTML

This lab builds on the count matrix and metadata prepared in Lab 4 and moves from data handling to statistical inference. We begin with principal component analysis and sample-to-sample distances as exploratory quality control, then work through differential expression with DESeq2 and the interpretation of the results table. The differentially expressed genes are visualised with volcano, per-gene count and heatmap plots. The lab closes with pathway-level interpretation using KEGG and the MSigDB Hallmark collection, covering both over-representation analysis and gene set enrichment analysis, with attention to the choice of background set and ranking metric.

Climate data analysis with using world climate data Somalia, Kenya Ethiopia