Questões de Concurso
Para especialista em recursos minerais
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Texto CG4A1
Globalmente, as mulheres representam de 8% a 17% da força de trabalho na mineração. O Brasil está na ponta positiva do espectro, com representação média feminina de 17% — ainda que os números sejam mais baixos que os do setor industrial brasileiro em geral, em que esse percentual fica em torno de 25%. Na alta liderança, as mulheres representam 20% dos cargos de chefia e 21% dos conselhos administrativos na mineração.
De acordo com uma pesquisa global da McKinsey, além de colocar em prática valores de igualdade e equidade, a diversidade melhora o desempenho operacional. Equipes diversas são mais produtivas, aderindo 11% mais ao cronograma de produção; têm práticas mais seguras, com uma frequência de acidentes 67% menor; e são mais criativas e resilientes.
Signatária dos Princípios de Empoderamento da Mulher da ONU, uma mineradora global criou, em 2018, um programa de trainee 100% feminino e, no ano seguinte, realizou seu primeiro processo seletivo exclusivo para mulheres engenheiras, analistas e gestoras. A medida tem impulsionado o índice de participação feminina da empresa, que passou de 13% para 22% entre 2019 e 2022.
Há, ainda, um obstáculo anterior, como aponta uma gerente de governança do setor: “A mineração tem muitos cargos em ciências exatas, mas não encontramos muitas universitárias nesses cursos”.
De fato, se, por um lado, as brasileiras têm maior grau de escolaridade do que os homens, por outro, elas são minoria nos cursos STEM (ciências, tecnologia, engenharias e matemática): 10% das universitárias e 28% de homens universitários estão matriculados em graduações nessas áreas.
A fim de vencer esse obstáculo, mineradoras globais passaram a oferecer, em parceria com universidades, bolsas de estudos para mulheres nas áreas de engenharia e ciências exatas.
Julgue o item que se segue, referente às ideias do texto CG4A1.
Depreende-se do texto que o Brasil é o país onde a representação feminina na mineração é a maior entre os países que realizam essa atividade.
Texto CG4A1
Globalmente, as mulheres representam de 8% a 17% da força de trabalho na mineração. O Brasil está na ponta positiva do espectro, com representação média feminina de 17% — ainda que os números sejam mais baixos que os do setor industrial brasileiro em geral, em que esse percentual fica em torno de 25%. Na alta liderança, as mulheres representam 20% dos cargos de chefia e 21% dos conselhos administrativos na mineração.
De acordo com uma pesquisa global da McKinsey, além de colocar em prática valores de igualdade e equidade, a diversidade melhora o desempenho operacional. Equipes diversas são mais produtivas, aderindo 11% mais ao cronograma de produção; têm práticas mais seguras, com uma frequência de acidentes 67% menor; e são mais criativas e resilientes.
Signatária dos Princípios de Empoderamento da Mulher da ONU, uma mineradora global criou, em 2018, um programa de trainee 100% feminino e, no ano seguinte, realizou seu primeiro processo seletivo exclusivo para mulheres engenheiras, analistas e gestoras. A medida tem impulsionado o índice de participação feminina da empresa, que passou de 13% para 22% entre 2019 e 2022.
Há, ainda, um obstáculo anterior, como aponta uma gerente de governança do setor: “A mineração tem muitos cargos em ciências exatas, mas não encontramos muitas universitárias nesses cursos”.
De fato, se, por um lado, as brasileiras têm maior grau de escolaridade do que os homens, por outro, elas são minoria nos cursos STEM (ciências, tecnologia, engenharias e matemática): 10% das universitárias e 28% de homens universitários estão matriculados em graduações nessas áreas.
A fim de vencer esse obstáculo, mineradoras globais passaram a oferecer, em parceria com universidades, bolsas de estudos para mulheres nas áreas de engenharia e ciências exatas.
Julgue o item que se segue, referente às ideias do texto CG4A1.
Entende-se da leitura do texto que o baixo número de mulheres matriculadas em cursos superiores de ciências exatas tem impacto na participação feminina na área de trabalho da mineração.
Texto CG4A1
Globalmente, as mulheres representam de 8% a 17% da força de trabalho na mineração. O Brasil está na ponta positiva do espectro, com representação média feminina de 17% — ainda que os números sejam mais baixos que os do setor industrial brasileiro em geral, em que esse percentual fica em torno de 25%. Na alta liderança, as mulheres representam 20% dos cargos de chefia e 21% dos conselhos administrativos na mineração.
De acordo com uma pesquisa global da McKinsey, além de colocar em prática valores de igualdade e equidade, a diversidade melhora o desempenho operacional. Equipes diversas são mais produtivas, aderindo 11% mais ao cronograma de produção; têm práticas mais seguras, com uma frequência de acidentes 67% menor; e são mais criativas e resilientes.
Signatária dos Princípios de Empoderamento da Mulher da ONU, uma mineradora global criou, em 2018, um programa de trainee 100% feminino e, no ano seguinte, realizou seu primeiro processo seletivo exclusivo para mulheres engenheiras, analistas e gestoras. A medida tem impulsionado o índice de participação feminina da empresa, que passou de 13% para 22% entre 2019 e 2022.
Há, ainda, um obstáculo anterior, como aponta uma gerente de governança do setor: “A mineração tem muitos cargos em ciências exatas, mas não encontramos muitas universitárias nesses cursos”.
De fato, se, por um lado, as brasileiras têm maior grau de escolaridade do que os homens, por outro, elas são minoria nos cursos STEM (ciências, tecnologia, engenharias e matemática): 10% das universitárias e 28% de homens universitários estão matriculados em graduações nessas áreas.
A fim de vencer esse obstáculo, mineradoras globais passaram a oferecer, em parceria com universidades, bolsas de estudos para mulheres nas áreas de engenharia e ciências exatas.
Julgue o item que se segue, referente às ideias do texto CG4A1.
De acordo com o texto, apenas 10% das mulheres brasileiras estão matriculadas em cursos de graduação nas áreas de STEM.
Texto CG4A1
Globalmente, as mulheres representam de 8% a 17% da força de trabalho na mineração. O Brasil está na ponta positiva do espectro, com representação média feminina de 17% — ainda que os números sejam mais baixos que os do setor industrial brasileiro em geral, em que esse percentual fica em torno de 25%. Na alta liderança, as mulheres representam 20% dos cargos de chefia e 21% dos conselhos administrativos na mineração.
De acordo com uma pesquisa global da McKinsey, além de colocar em prática valores de igualdade e equidade, a diversidade melhora o desempenho operacional. Equipes diversas são mais produtivas, aderindo 11% mais ao cronograma de produção; têm práticas mais seguras, com uma frequência de acidentes 67% menor; e são mais criativas e resilientes.
Signatária dos Princípios de Empoderamento da Mulher da ONU, uma mineradora global criou, em 2018, um programa de trainee 100% feminino e, no ano seguinte, realizou seu primeiro processo seletivo exclusivo para mulheres engenheiras, analistas e gestoras. A medida tem impulsionado o índice de participação feminina da empresa, que passou de 13% para 22% entre 2019 e 2022.
Há, ainda, um obstáculo anterior, como aponta uma gerente de governança do setor: “A mineração tem muitos cargos em ciências exatas, mas não encontramos muitas universitárias nesses cursos”.
De fato, se, por um lado, as brasileiras têm maior grau de escolaridade do que os homens, por outro, elas são minoria nos cursos STEM (ciências, tecnologia, engenharias e matemática): 10% das universitárias e 28% de homens universitários estão matriculados em graduações nessas áreas.
A fim de vencer esse obstáculo, mineradoras globais passaram a oferecer, em parceria com universidades, bolsas de estudos para mulheres nas áreas de engenharia e ciências exatas.
Julgue o item que se segue, referente às ideias do texto CG4A1.
Nas equipes de trabalho, a diversidade pode ser considerada um fator de alavancagem do desempenho operacional, segundo a pesquisa citada no texto.
Julgue o item a seguir, referente a algoritmos de aprendizado de máquina.
O algoritmo K-means garante a otimização dos clusters, independentemente da inicialização dos centroides, desde que a métrica de distância utilizada seja euclidiana, e os dados estejam em um espaço vetorial de baixa dimensionalidade.
Julgue o item a seguir, referente a algoritmos de aprendizado de máquina.
O algoritmo KNN (k-nearest neighbors) é um modelo supervisionado de aprendizado de máquina que realiza previsões classificando uma nova amostra com base na maioria dos votos de seus K vizinhos mais próximos, definidos por uma métrica de distância.
Uma equipe de mineração deseja analisar a distribuição do teor de minério em uma amostra coletada. O código a seguir utiliza a biblioteca matplotlib do Python para criar um histograma dos teores coletados.
import matplotlib.pyplot as plt
# Dados de teores de minério (%)
teores = [0.5, 0.7, 1.2, 1.5, 1.8,
2.0, 2.2, 2.5, 2.8, 3.0,
3.5, 4.0, 4.2, 4.5, 5.0,
5.5, 6.0, 6.5, 7.0, 7.5]
# Criação do histograma plt.hist(teores, bins=5, edgecolor='black')
plt.xlabel('Teor de Minério (%)')
plt.ylabel('Frequência')
plt.title('Distribuição do Teor de Minério')
plt.show()
Com base no código precedente, julgue o item a seguir.
O parâmetro bins = 5, no código em apreço, especifica que o histograma terá exatamente cinco barras, com o mesmo número de dados em cada barra.
Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
Para a variável teor_de_ferro, a discretização baseada em intervalos é adequada para classificá-la em categorias como baixo, médio e alto, utilizando faixas predefinidas de percentual de ferro.
Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
A partir da situação hipotética precedente, julgue o próximo item.
Quanto à normalização estatística, na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade devem ser normalizadas. Já na tabela 22A6-II, não há necessidade de se normalizar as variáveis temperatura e precipitação.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
As metas de desempenho administrativo e operacional especificadas no plano de gestão anual de agência reguladora poderão, ao seu critério, prever ações de cooperação com órgãos ambientais e de defesa do consumidor.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
Minutas e propostas de alteração de atos normativos de interesse geral dos agentes econômicos sujeitam-se à consulta pública, instrumento de controle que chancela as decisões tomadas pelo conselho diretor ou pela diretoria colegiada.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
A análise de impacto regulatório (AIR) é exigida como elemento prévio a propostas alteração de atos normativos de interesse geral dos agentes econômicos.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
Aos órgãos de defesa da concorrência incumbem a análise de atos de dissolução empresarial e a instauração de processos administrativos para apuração de infrações em defesa da concorrência nos setores regulados.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
Na concessão, o poder público cede a um particular a titularidade do serviço público, atribuindo-lhe a sua execução no próprio nome, por conta e risco do particular.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
Agências reguladoras são dotadas de competência primária para monitorar e acompanhar a atuação de empresas em setores regulados, visando combater a formação de cartéis.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
A conduta estatal que, de modo omissivo ou comissivo, se insere no domínio econômico privado para produzir resultados de proteção concorrencial caracteriza-se como uma intervenção econômica.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
A ausência de tutela ou de subordinação hierárquica e a autonomia decisória são atributos caracterizadores da natureza especial conferida às agências reguladoras.
No que se refere à regulação de setores econômicos, a concessões e às disposições da Lei n.º 13.848/2019 acerca da gestão, da organização, do processo decisório e do controle social das agências reguladoras, julgue o item seguinte.
A agenda regulatória é um instrumento de planejamento da atividade normativa da agência reguladora, contendo o conjunto dos temas prioritários a serem regulamentados pela agência durante sua vigência.
Com relação à delegação de serviço público, aos bens públicos, ao processo administrativo federal e aos atos de improbidade administrativa, julgue o item seguinte.
A concessão caracteriza-se pela delegação de serviço público de forma precária, havendo a necessidade de prévia licitação.
Com relação à delegação de serviço público, aos bens públicos, ao processo administrativo federal e aos atos de improbidade administrativa, julgue o item seguinte.
Especialista da ANM que praticar ato culposo que ocasione dano ao erário deverá ser sujeito passivo de ação de improbidade administrativa, que poderá ser proposta pelo Ministério Público Federal.
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