A incorporação de ferramentas de inteligência artificial generativa no ensino superior está transformando as dinâmicas tradicionais de aprendizagem universitária. Nesse contexto, a presente pesquisa tem como objetivo analisar a associação entre o uso do ChatGPT e a autopercepção do desenvolvimento do pensamento crítico em estudantes de Direito na cidade de Cochabamba, Bolívia. A pesquisa adotou uma abordagem quantitativa com um desenho descritivo de corte transversal. A população foi composta por estudantes do curso de Direito de quatro universidades privadas de Cochabamba, da qual foi selecionada uma amostra não probabilística por conveniência de 111 participantes. Os dados foram coletados por meio de um questionário estruturado de seis itens com escala Likert de cinco níveis, que demonstrou alta confiabilidade (α = 0,954). Os resultados indicam que 77% dos estudantes utilizam o ChatGPT com frequência para realizar tarefas acadêmicas. Da mesma forma, 76% consideram que essa ferramenta facilita o acesso rápido a informações jurídicas, embora indiquem que não contribui significativamente para o desenvolvimento de argumentações jurídicas sólidas. Além disso, 68% reconhecem que o uso frequente do ChatGPT pode gerar dependência acadêmica e reduzir o esforço intelectual para analisar problemas jurídicos de forma autônoma. Os testes de qui-quadrado de Pearson confirmaram associações estatisticamente significativas (p < 0,001) entre a frequência de uso, a dependência acadêmica e a percepção de afetação do raciocínio jurídico crítico. O estudo conclui que, embora o ChatGPT seja um recurso útil para a obtenção rápida de informações, seu uso intensivo sem orientação pedagógica adequada está associado a dificuldades no desenvolvimento do pensamento crítico na educação jurídica. Recomenda-se integrar a ferramenta de forma crítica e responsável nos processos formativos.

The representation of the State, as a manifestation of its political power, rests on the consent of the true sovereign and their guidelines for its legitimate exercise. Exercising such power effectively entails a great personal and professional responsibility that also requires leadership reflected in actions. Current Equatorial Guinean society lacks indicators that reflect its capacity to discern between leadership and mere followers or disorganization, and one of the causes is the correlation between ethnic origin and the perceived objectivity of those best qualified to lead or perform representative functions. Although ethnic identity is personal and private, national identity, for its part, is the secondary origin that permanently connects us to a specific territory among the subjects that make up the international community. The representation of the State must consider both identities: on one hand, having the presence of each ethnic group established in the country in the powers and organs of the State; and, on the other hand, designing a system of representation that recognizes those best qualified above ethnic identity, that is, meritocracy and ability. Article 9 of the Fundamental Law is essential for this matter, as in a broad sense it is a cornerstone for the adoption of integrative formulas and social cohesion.

O presente artigo debruçou-se sobre "o papel de Angola na resolução de conflitos da região dos Grandes Lagos: o caso da RDC 2014-2023. Com base ao tema referenciado a abordagem adotada é de natureza qualitativa, buscando compreender o contexto político e diplomático por meio de uma análise detalhada de significados, motivações e valores subjacentes aos eventos estudados. O mesmo recorreu-se aos métodos documentais  e históricos com realce aos instrumentos de recolha de dados bibliográficos e documentais. Face a estes dados, confirmou-se que a maior dos conflitos atuais estão localizados no continente africano, sendo a República Democrática dos Congo, vizinha de Angola, um dos países que causa grande instabilidade na região dos Grandes Lagos. Angola durante os seus mandatos na Conferência Internacional da Região dos Grandes Lagos (CIRGL), desempenhou um papel importante na organizações regionais africanas, concretamente na mediação de conflitos da região dos Grandes Lagos neutralizando as forças negativas dos Movimentos 23 de Março (M23) na RDC e o cessar-fogo na República Centro Africana (RCA)  e no enfraquecimento da Forças Armadas Aliadas (ADF) e para que as Forças Democráticas Libertação do Ruanda (FDRL) entregasse voluntariamente as armas.

Introduction. Corporate recreational event agencies often rely on manual routines that extend production cycles and increase rework. This study examines whether adopting generative AI is associated with reduced event production time. Methodology. A quasi-experimental before–after single-case design was conducted in a corporate recreational events company (Bogotá, Colombia) between June and September 2025. Three comparable events were produced under a traditional approach (no AI) and then with systematic ChatGPT support for creative and administrative tasks (concept development, proposal drafting, budgeting, and supplier selection). The dependent variable was total production time (hours) from brief reception to final approval. Given the small sample, the analysis prioritized paired differences, confidence intervals, and effect sizes. Results. A consistent reduction in total production time was observed across events (51 h, 60 h, and 69 h), yielding an average saving of 60 h (19.1%). The largest savings occurred in Concept Development (23.3 h) and Proposal Preparation (20.0 h), while Final Validation slightly increased (+1.3 h), reflecting additional quality checks. Conclusions. Findings suggest generative AI can be an efficiency lever for mid-sized agencies when combined with governance, training, and human verification. Results should be interpreted as applied and exploratory due to the small sample and single organizational setting. Future research should test replicability with more events and additional outcomes (cost, quality, and client satisfaction).

Esta pesquisa objectivou o dimensionamento hidráulico de uma rede malhada de grande porte para abastecimento de água no Bairro 11 de Novembro (Luanda), uma localidade crítica onde se enfrentam severas deficiências no sistema existente. A metodologia integrou a determinação da demanda hídrica via análise demográfica, entrevistas e consultas técnicas com a análise hidráulica pelo método de Hardy-Cross utilizando a equação de Hazen-Williams (C=140), aplicando correções iterativas (ΔQ) até o equilíbrio das malhas (ε ≤ 0,01 m). A análise de sensibilidade identificou o coeficiente de rugosidade (C) como parâmetro mais crítico para perdas de carga (S ≈ 2,6), enquanto os coeficientes de demanda (K₁, K₂) impactam diretamente as vazões (S ≈ 1). Os resultados demonstraram convergência eficiente (3,7 iterações/anel em média) e equilíbrio hidráulico (ΣΔH=0 m). A rede dimensionada apresenta vazões finais entre 125,41 L/s (principais) e 5,90 L/s (secundários), diâmetros de 350 mm a 80 mm, velocidades entre 0,6 e 2,9 m/s, e pressões mínimas superiores a 15 m.c.a. em 92% dos nós. A solução proposta resolve o problema técnico identificado e, uma vez implementada, transformará o acesso à água. A metodologia mostra-se replicável para outras localidades com desafios similares, constituindo uma contribuição significativa para a engenharia de saneamento em contextos de rápido crescimento urbano.

The present research focuses on the development of a prediction system for the EUR/USD currency pair, recognized for its stability and attractive profitability in the global market, yet subject to episodes of volatility. The study seeks to mitigate the impact of traders’ emotional management, known as “psychotrading,” a variable that can compromise the effectiveness of technical strategies in the field of trading. With the purpose of reducing the influence of the human factor in decision-making, the methodology proposed by Tinoco-Figueroa S. (2024) was adopted, who applied algorithms such as Lorentz distance and approximate nearest neighbors in the analysis of the BTC/USD currency pair. This research incorporates the use of Recurrent Neural Networks, specifically the LSTM (Long Short-Term Memory) model, given its ability to model financial time series with high accuracy. The technical implementation was carried out in the Visual Studio Code – VSCODE development environment, using the Python programming language. Historical data were obtained from the MetaTrader5 platform, establishing a real-time connection to collect information from the last 60 days with 15-minute intervals. Initially, a diagnostic assessment was conducted, followed by the design of the strategy and evaluation of the system’s performance through specific metrics. The results were compared with those obtained by Tinoco-Figueroa S. (2024), and improvement actions were proposed along with the presentation of the model’s limitations.