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13 novembro 2024

Onde está o público no ciclo de políticas públicas? Uma mensagem aos tribunais de contas do país




Apresentação feita no IX Encontro Nacional dos Tribunais de Contas do Brasil, de 11 a 14 de novembro de 2024.


RESUMO da minha mensagem às conselheiras(os) e auditoras(es) no IX Encontro Nacional dos Tribunais de Contas:

- O "ex ante" é a essência do ciclo de políticas públicas. Verifique se dirigentes e gestores dedicaram a devida atenção a esse momento e se responderam às perguntas mais básicas e nada triviais: para que e para quem servem essas políticas e programas? Quais são os principais problemas a serem enfrentados e qual público prioritário é mais diretamente afetado?

- Não espere pelo "ex post". Avaliações de resultado ou impacto têm que respeitar ciclos de entregas, estabilização e consolidação para serem feitas a contento. Aprendizados e ajustes cruciais podem ser feitos no início, com monitoramento e avaliações formativas (de processo e de desempenho). É muito útil saber  identificar quais políticas e programas nascem prontos para o monitoramento e avaliação e quais saem de fábrica sem faróis, sem retrovisores e sem painéis de instrumentos;

- Evite o fetichismo do "big data" e da inteligência artificial, por mais importantes que sejam (e são). O que parece uma grande novidade e um novo mundo que se abre, na verdade, é uma visão obsoleta de ciência, um retrocesso ao empiricismo do século XVIII (*). Ciência se faz primeiro com teoria e método. Dados são imprescindíveis na fase de testes ou simulações, mas números não são mágicos e não dizem nada confiável se não estiverem amparados em uma moldura de análise que precede e orienta a quantificação. Por isso, não terceirize para a inteligência artificial decisões transparentes que devem ser tomadas por você, com base em fundamentos e pressupostos explícitos.

- Sem monitoramento, não há avaliação (que preste). É o monitoramento que vai gerar os dados necessários a uma boa avaliação;

- O orçamento deveria ir além da implementação e prever ciclos de monitoramento e avaliação. Políticas e programas deveriam ter unidades treinadas e com orçamento próprio para tal—inclusive, para quando for preciso contratar avaliação externa, saber fazê-lo adequadamente.

Vários(as) auditores(as) reforçaram comigo, em conversas, o quanto isso é essencial para que os tribunais sejam:

- Mais dedicados a orientar do que a punir; 

- Mais focados em disseminar aprendizado e a estimular revisões de processos previamente à alocação e execução orçamentária;

- Capazes de fazer com que as tradicionais e demoradas auditorias sejam precedidas por interações mais amigáveis de acompanhamento sistemático, desde os primeiros momentos em que as políticas são formuladas e os programas são montados.


________________________________

(*) Só para se ter uma ideia, se estivéssemos estacionados no empiricismo, não teríamos chegado à teoria das ondas, de Maxwell, que revolucionou o mundo da eletricidade que conhecemos hoje e permite a comunicação sem fio, o micro-ondas, o radar e os exames de ressonância magnética. O empiricismo arraigado era um fantasma que, ainda no século XIX, intimidava Darwin e sua teoria da origem das espécies, o que o fez atrasar em muitos anos sua publicação, tão criticada por seus pares empiricistas a cada vez que ele a expunha. Tampouco teríamos a teoria da relatividade, de Einstein, ou a quântica, de Bohr, e tudo o que elas nos proporcionam. 











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17 outubro 2024

Os recados do Nobel de economia de 2024


Estimulem a inovação; impeçam monopólios e cartéis; taxem os super-ricos; garantam serviços públicos e um sistema de justiça ágeis e equitativos; impeçam que o dinheiro e a violência intimidem e sequestrem a democracia. Quem assim fizer abre caminho para a prosperidade e para sociedades mais inclusivas, menos desiguais. Este é o resumo das teses principais dos laureados este ano com o prêmio de economia em homenagem a Alfred Nobel. Daron Acemoglu, Simon Johnson e James A. Robinson, os premiados, têm décadas de estudos nessa linha. 


Leia o artigo completo no Nexo Políticas Públicas.












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06 agosto 2024

QUAL A AGENDA DO ESTADO BRASILEIRO ATÉ DEZEMBRO DE 2024?


Como fazer o rastreamento de agendas político-institucionais? Que teorias, metodologias e técnicas de pesquisa podem ajudar a mapear atores e rastrear eventos futuros para antecipar seu impacto na agenda de políticas públicas?


Os Textos para Discussão:
LASSANCE, Antonio. Como fazer o rastreamento de agendas político-institucionais? Teoria, metodologia e técnicas de pesquisa para prospectar eventos futuros e antecipar seu impacto na agenda de políticas públicas. Brasília: Ipea. Texto para Discussão n° 3011 (publicação expressa). Disponível em: https://lnkd.in/dWCHgp-3 

LASSANCE, Antonio. Calendário político-institucional do estado brasileiro 2024. Brasília: Ipea. Texto para Discussão n° 3012 (publicação expressa). Disponível em: https://lnkd.in/dX_GPJ8s 

LASSANCE, Antonio. Análise da agenda político-institucional do estado brasileiro 2024. Texto para Discussão n° 3013 (publicação expressa). Brasília: Ipea, 2024. Disponível em:

A explicação em vídeo e o debate, inclusive com os colegas da Agência Brasileira de Inteligência (Abin) e do Eurasia Group:
















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04 agosto 2024

COMO VOCÊ COMUNICA informações e dados técnicos?

Minha apresentação na Conferência Nacional do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) sobre Comunicação na Era Digital: produção, disseminação e certificação de informações.


 

Os órgãos públicos produzem diversas informações sobre o ciclo de políticas públicas, incluindo não apenas perspectivas aprofundadas sobre a expansão dos direitos de cidadania, mas também dados sobre o relacionamento das pessoas com o poder público. 
As oportunidades de disseminação de tais informações podem ser incrementadas com o auxílio de novos formatos e suportes, que tornam cada vez mais necessária a garantia da proteção e autenticidade dos dados.

Coordenação do grupo de trabalho: Luciana Ferreira Lau, Gerência de Biblioteca, Informação e Memória – IBGE

Participantes:
• Danilo Rothberg, Universidade Estadual Paulista - Unesp
• Iluska Coutinho, Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF
• Diana Paula de Souza, Gerência de Conteúdo e Promoção - IBGE
• Ana Laura Moura dos Santos Azevedo, Gerência de Conteúdo e Promoção - IBGE



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19 julho 2024

OS DOIS HEMISFÉRIOS DO MESMO MUNDO DA PESQUISA

A Interação e as Diferenças entre Análise Exploratória de Dados (EDA) e Análise Confirmatória de Dados (CDA)

E atenção: jamais confunda Análise Exploratória de Dados com análise inicial de dados.




"A diferença entre Análise Exploratória de Dados (EDA) e Análise Confirmatória de Dados (CDA) é mais proeminente no início de uma análise. A EDA começa com os dados. Lendo o texto clássico de Tukey, encontra-se repleto do puro prazer de simplesmente 'rabiscar números' (hoje os dados são mais do que números). Essa é a essência da EDA, uma essência que se perdeu na maior parte do que hoje é chamado de EDA. O que a maioria das pessoas chama de EDA hoje (resumido em Staniak & Biecek, 2019) deve ser considerado como análise inicial de dados (IDA), que emerge da escola britânica de análise de dados, com o termo cunhado por Chatfield (1985). Chatfield enfatiza "a necessidade de ver a IDA e a inferência clássica como complementares e não como rivais" [...]. Para Chatfield, a IDA é o quarto passo no processo de análise, após clarificar os objetivos, coletar dados de forma apropriada, investigar a estrutura e a qualidade dos dados, sendo seguida pela realização de uma análise estatística formal, comparando os resultados com descobertas anteriores e, por fim, comunicando os resultados. Assim, a IDA é preliminar à análise estatística formal, embora Chatfield argumente que às vezes a IDA é tudo o que é necessário. Isso é muito diferente da EDA de Tukey, que é mais a do descobridor, que recebe uma criatura exótica e tem a tarefa de nos informar sobre sua magia, ou a falta dela.

Quando você começa com os dados, o primeiro passo é a abstração (que pode parecer um passo para trás) para definir quais tipos de variáveis estão presentes, como os dados foram coletados. Os tipos de variáveis informarão os tipos de gráficos que são apropriados, os tipos de agregações ou modelos que podem ser ajustados para entender os padrões dentro de uma variável e entre variáveis. (Isso é o que Tukey poderia chamar de ‘rabiscar números’.) Também é um bom momento para sentar e ponderar, e delinear explicitamente o que se pode esperar ver quando aplicarmos as técnicas aos dados. Porque isso ajuda a explicitar o que seria interessante (hipótese alternativa) e não interessante (hipótese nula ou conjuntos de referência). Na realidade, a taxonomia fornecida pela Figura 1 não reflete que na prática as linhas entre EDA e CDA podem ser muito mais borradas. Muitas vezes, pode-se começar com CDA, fazer um desvio ortogonal ao objetivo e encontrar padrões inesperados nas medições. Inversamente, alguém começando com EDA pode usar a riqueza das ferramentas computacionais de hoje para calcular a probabilidade de se ver um determinado padrão. A introdução de Cook e Swayne (2007) fornece um exemplo claro e simples de EDA e CDA lado a lado, e uma discussão sobre a interação entre os dois, e sobre questões de investigação de dados, descoberta falsa versus a tragédia da não descoberta. Deve-se notar que a construção de modelos não é sinônimo de CDA e é frequentemente um empreendimento da EDA. Todas as críticas de investigação de dados direcionadas aos gráficos de dados são adequadamente direcionadas também à construção de modelos.

Um exemplo da estreita conexão entre modelagem e EDA pode ser encontrado em Hand et al. (2000), descrevendo uma análise de transações de cartões de crédito para compras em postos de gasolina no Reino Unido. Um padrão interessante de modos em £10, £15, £20, ... é visto a partir de um histograma, e isso é seguido pela construção de um modelo de mistura para capturar esse padrão, que se espera possa ser usado no futuro com novos dados.

O estreito acoplamento de modelagem e gráficos interativos tem sido o objetivo da pesquisa em gráficos estatísticos desde o início. Isso se reflete no trabalho mais antigo de Tukey e pode ser visto repetidamente em vídeos históricos disponíveis na biblioteca de vídeos da ASA (ASA Statistical Graphics Section, 2021). Os padrões de ouro são XLispStat (Tierney, 1991) e DataDesk (Velleman, 2012). O surgimento do R (R Core Team, 2018) como o próximo nível a partir do S (Becker et al., 1988), na verdade, reflete o estreito acoplamento de modelagem e gráficos. O que falta no R são os gráficos interativos de alto nível — uma área de esforço muito ativa agora por vários pesquisadores.

Além disso, formalismos recentes, incluindo dados organizados (Wickham, 2014) e a gramática dos gráficos (Wickham, 2016; L. Wilkinson, 2005), fortalecem a inferência a partir da EDA usando gráficos.


COOK, Dianne; REID, Nancy; TANAKA, Emi. The foundation is available for thinking about data visualization inferentially. Harvard Data Science Review, n. 3.3, 2021. Available at:
https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/mpdasaqt/release/2
 











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17 julho 2024

VOCÊ JÁ COMETEU ALGUM CRIME GRÁFICO QUE PODERIA TER SIDO EVITADO FACILMENTE?

Como fazer e como NÃO fazer gráficos? Eis a questão.


A revista The Economist mostra alguns de seus arrependimentos e as devidas revisões das formas de visualização de gráficos que não eram as mais adequadas para expor informações a seu público leitor.

Diz a revista:
Erros, cometemos alguns.
Aprendendo com nossos erros na visualização de dados.
(Mistakes, we’ve drawn a few. Learning from our errors in data visualisation)

Os erros mais comuns detectados foram: 
  • Truncar a escala; 
  • Forçar uma correlação selecionando dados de forma tendenciosa (o famoso cherry-picking, ou seja, escolher o que mais convém); 
  • Escolher o método errado de visualização; 
  • Estender demais o “esforço mental” que o público leitor deve fazer para entender uma informação que poderia estar exposta de forma mais simples; 
  • Usar as cores de modo confuso; 
  • Incluir detalhes além do absolutamente necessário; 
  • Entulhar dados demais em espaço de menos. 
Ao final, a autora da matéria pergunta: você já cometeu um "crime gráfico" que poderia ter sido corrigido facilmente? 

Leia a matéria e compare os gráficos, antes e depois (como eles poderiam ser melhores).














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09 julho 2024

METODOLOGIA CIENTÍFICA:

um infográfico dos desafios básicos da pesquisa 



Clique na figura para ampliar







20 maio 2024

Qual o caminho que eu devo tomar?

Alice perguntou: Gato Cheshire... pode me dizer qual o caminho que eu devo tomar?

Isso depende muito do lugar para onde você quer ir – disse o Gato.

Eu não sei para onde ir! – disse Alice.

Se você não sabe para onde ir, qualquer caminho serve.

(Lewis Carroll. Alice no País das Maravilhas).

(Clique na imagem acima para abrir a apresentação de slides).


Saiba mais sobre o assunto:

LASSANCE, Antonio. Análise ex ante de políticas públicas: fundamentos teórico-conceituais e orientações metodológicas para a sua aplicação prática. Rio de Janeiro: Ipea, 2022. Texto para Discussão, n° 2817. Disponível em https://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/11399/2/TD_2817_Analise_ExAnte.pdf  DOI: http://dx.doi.org/10.38116/td2817.  

LASSANCE, Antonio. Sistemas e ciclos de monitoramento e avaliação: recomendações da análise ex ante de políticas públicas e de programas governamentais. 2023. Disponível em: https://www.ipea.gov.br/portal/publicacao-item?id=7e314048-aadb-4aef-858b-a9a017e3aac0

LASSANCE, Antonio. Como elaborar projetos de intervenção para a implementação de políticas públicas? Brasília: Ipea, 2022. Texto para Discussão n° 2858. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/11816/1/TD_2858_Web.pdf



06 maio 2024

INSTITUIÇÕES, ESTADO e POLÍTICAS PÚBLICAS

Uma introdução à ciência política em linguagem simples 




Também disponível na plataforma Archive

Para citar:
LASSANCE, Antonio. Instituições, Estado e Políticas Públicas: uma introdução à ciência política em linguagem simples. São Paulo: Nexo Políticas Públicas. Disponível em: https://bit.ly/49Utw13. Acesso em 5 maio 2024.
















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25 abril 2024

Análise de Impacto Regulatório no Brasil – Passado, Presente e Tendências Futuras




Seminário promovido pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada

Palestrantes: 
Nilo Luiz Saccaro Júnior – técnico de planejamento e pesquisa da Diretoria de Estudos e Políticas Regionais, Urbanas e Ambientais (Dirur/Ipea)
Luiz Felipe Monteiro Seixas – professor adjunto da Faculdade de Direito do Recife (UFPE) e pesquisador visitante na Dirur/Ipea 

Mediação: 
Cleandro Krause – coordenador dos seminários da Dirur/Ipea 












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22 abril 2024

Como conduzir avaliações e utilizar evidências científicas para a tomada de decisões em políticas públicas?


Há métodos inovadores que garantam, ao mesmo tempo, ampla participação e rigor científico-metodológico? Como as evidências e os resultados das avaliações são incorporados no desenho e na melhoria das políticas e programas públicos? Essas são as perguntas que motivaram a discussão realizada pela Fiocruz Brasília em conjunto com a Escola Nacional de Administração Pública (Enap) e o Instituto de Pesquisa Econômica e Aplicada (Ipea), com o apoio da Secretaria de Ciência, Tecnologia, Inovação e Complexo da Saúde do Ministério da Saúde (SECTICS/MS) e do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). 




Fiocruz, 9 de abril de 2024.


Evaluation methods: how to conduct evaluations and use scientific evidence to make decisions in public policies?

Are there innovative methods that guarantee, at the same time, broad participation and scientific-methodological rigor? How are evidence and evaluation results incorporated into the design and improvement of public policies and programs? These are the questions that motivated the discussion carried out by the Oswaldo Cruz Foundation  (Fiocruz) Brasília with the National School of Public Administration (Enap) and the Institute of Economic and Applied Research (Ipea), with the support of the Secretariat of Science, Technology, Innovation and Complex of Health of the Ministry of Health (SECTICS/MS) and the National Council for Scientific and Technological Development (CNPq).

17 abril 2024

Há uma omissão imperdoável na biografia que Richard Evans fez de Eric Hobsbawm


Por incrível que pareça, Richard J. Evans, um dos mais proeminentes e prolíficos historiadores deste século, não entendeu a proposta historiográfica que transformou Hobsbawm não apenas no mais conhecido e duradouro representante da magnífica historiografia marxista inglesa como, também, no historiador mais popular do século XX.

O trabalho monumental de Evans (Eric Hobsbawm: A Life in Historycertamente é hoje a fonte mais rica existente sobre os arquivos deixados por Hobsbawm, incluindo informações privilegiadas de seus diários e mesmo da correspondência privada. Mas, quando "documentos falam por si", é sinal de que faltou ao biógrafo algo mais. Há tanta minúcia, tanta conversa anedótica ou de alcova e tanta descrição enfadonha sobre acontecimentos pouco relevantes que Evans se esqueceu do essencial: explicar o que transformou Hobsbawm nesse colosso historiográfico.

O livro de Evans adotou o esquema mais tradicional e “évènementiel” possível, algo que certamente não faz jus ao legado historiográfico do biografado. Na biografia, a infância de Hobsbawm é o primeiro capítulo (“The English Boy, 1917–1933”). Depois vem, nada surpreendentemente, a adolescência. Em seguida, um capítulo sobre o início da vida adulta, já no mundo acadêmico, e assim por diante. Os outros capítulos seguem a mesma sequência cronológica linear: de 1946–1954, 1954–1962, 1962–1975, 1975–1987, 1987–1999 e 1999–2012.
 


Evans tratou Hobsbawm
(foto) como uma celebridade da cultura pop, e não como um historiador que ganhou essa proeminência na cultura pop por alguma razão, o que restou mal explicado. Talvez a ideia fosse essa mesma, para atrair mais leitores interessados em conhecer a celebridade que era historiador do que o historiador que se tornou tão célebre. 

De todo modo, Evans deixou Hobsbawm de cabeça para baixo. 
 
Há também uma omissão imperdoável. Como revelo na resenha deste livro, recém publicada, Evans inexplicavelmente negligenciou um dos mais importantes projetos intelectuais de Hobsbawm, a História do Marxismo. De 1978 a 1982, a História do Marxismo reuniu centenas de artigos e autores dos mais diversos países, mas o biógrafo nem sequer cita esse projeto nem a coleção que envolveu alguns dos maiores expoentes marxistas à época, como Georges Haupt, Franz Marek, István Mészáros, Ernesto Ragionieri (um intelectual muito próximo de Palmiro Togliatti, líder indiscutível do PCI após a Segunda Guerra Mundial), entre muitos outros." 

Difícil entender essa lacuna. A explicação mais provável, se é que há alguma, é que essa obra foi publicada primeiramente na Itália, pela editora Einaudi. Só posteriormente foi traduzida para vários idiomas. Inclusive, a primeira edição em inglês foi feita nos Estados Unidos, e não no Reino Unido. Mas é incrível como isso passou despercebido de Evans, pois há certamente uma correspondência pessoal nos arquivos de Hobsbawm a esse respeito. E o livro está lá, na estante deixada por ele. Como algo dessa magnitude fugiu do radar do biógrafo?


A História do Marxismo é tão importante que Hobsbawm foi seu editor e passou meia década de intenso trabalho dedicado a essa coleção que, ao final, alcançou mais de quatro mil páginas. Mais importante, a obra registrava mais uma vez um aspecto essencial ao projeto historiográfico de Hobsbawm: apresentar um painel abrangente da diversidade de teorias, concepções e vertentes do marxismo. Hobsbawm estava mais uma vez travando sua luta para mostrar o quanto a trajetória política e intelectual do marxismo não se limitava ao marxismo vulgar.

Faltou a Evans, em sua biografia, olhar o essencial.

Leia mais e, se interessar, cite:

Lassance, A. (2024). Book Review: Eric Hobsbawm: A Life in History. Review of Radical Political Economics, 12 April 2024. Avaiable at: https://doi.org/10.1177/04866134241244838 

LASSANCE, Antonio. Eric Hobsbawm: a life in history (resenha). Review of Radical Political Economics, 12 abril 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1177/04866134241244838  







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09 abril 2024

Por que leva tanto tempo para que uma evidência científica seja aceita e se transforme em política pública?

Se uma evidência é de tal forma robusta, por que muitas vezes leva tanto tempo para que o Estado e o mercado a adotem em suas práticas? 
Para encontrar respostas a esse que é um problema típico das mais diversas políticas públicas, selecionamos um caso clássico e significativo capaz de reunir as variáveis-chave de análise: o experimento de James Lind para a cura do escorbuto, no século XVIII. 
Lind sistematizou seu experimento e o publicou no livro Um Tratado sobre o Escorbuto (A Treatise of the Scurvy – Lind, 1753). No entanto, a evidência só foi adotada como regra 42 anos depois (1795) e, ainda assim, de modo restrito à marinha de guerra britânica. A marinha mercante não o faria a não ser depois de mais de um século, em 1865. A pergunta que paira é: por quê?
Submetemos o caso a tratamento pela metodologia de experimentos naturais em história. A principal conclusão é que a evidência, por si só, é um elemento importante, mas frágil diante de fatores político-institucionais adversos e quando a própria autoridade científica (ou “sistema perito”) é fonte de ambiguidades em sua aplicação. O custo e, mais ainda, a logística de implementação se mostram também elementos decisivos para uma solução viável e rápida. Palavras-chave: políticas públicas baseadas em evidências; escorbuto; experimentos naturais em história; metodologia científica

Para citar:
LASSANCE, Antonio. A Longa Jornada da Evidência: a batalha contra o escorbuto. Boletim de Análise Político-Institucional: governança e cultura do uso de evidências no Brasil : experiências, desafios e temas emergentes. Rio de Janeiro: Ipea ; Brasília, DF: Cepal, n. 37, mar. 2024, p. 107-117. ISSN 2237-6208. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/13474/11/BAPI_37_Artigo_9.pdf   















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19 fevereiro 2024

Apresentação em slides: tudo o que você queria saber e tinha vergonha de perguntar

Este tutorial foi feito para o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, mas tem dicas que podem ser interessantes a você para saber o que fazer, como fazer e o que evitar.



 

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