Pobreza Extrema e a Covid-19 no Mundo: Um Estudo com Abordagens de Inteligência Artificial / Extreme Poverty and Covid-19 in the World: A Study with Artificial Intelligence Approaches

Daniel Christian Henrique; Ivan Aune de Aguiar Filho; João Carlos Prats Ramos; Gabriel Dudena de Faria

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impresso: *806-6356 I*SN Ele*rônico: 2317-2983 </line>

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<line> *obreza Extrema e a Covid-19 no Mun*o: *m Estudo c*m A*ordag**s de Inteligên**a Artificia* </line>

<line> Extreme Pov*rty a*d *ovid-19 in *he World: A Stu** with *rtificia* Int*llige*c* Approa*hes </line>

</par>

<par>

<line> Daniel Christia* He*rique </line>

<line> Doutor em ***inistraç*o pela Universi*ade Feder*l de Santa Ca*arina </line>

<line> Professor *a U*iversidade Fed*ral de San*a C*tarina </line>

<line> E-**il: d.c.he*ri*ue@gmail.com </line>

<line> *v** Aune de A*uiar Filho </line>

<line> Gradu*ç*o em Engen*aria eletrô*ica na Universida*e Fe*eral de Santa *ata*in* </line>

<line> E-mai*: ivandeag*ia*f*lho@gmail.*om </line>

<line> J*ão Carlos Prat* Ramos </line>

<line> Graduação em Engenharia *letrônica pela *n*v*r*id*de Fe*era* *e Santa Catarina </line>

<line> Gab**e* Dudena de Faria </line>

<line> Graduaç*o em En*e*haria de P**d*ção *lenas pe*a Universi**de Feder*l de San*a Catarin* </line>

<line> E-mai*: gabrield*faria@gm*il.com </line>

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<line> *ndereço: D**iel Chris*ian Henrique </line>

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<line> Federal de </line>

<line> Sant* C*tarina, </line>

</par>

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<line> **genha*ia de Produção. Campus *niver**tário Trindade </line>

<line> Editor-Ch*fe: Dr. Ton*y Kerley de Alencar </line>

</par>

<par>

<line> Trind*de, 757*4*20 - Floria*ópolis, SC - *ras*l. </line>

</par>

<par>

<line> Endereç* Ivan Aune de Aguiar Fi*ho </line>

</par>

<par>

<line> Univer*ida*e </line>

<line> *edera* de </line>

<line> Santa Catarina, </line>

<line> Artig* re**bido em *8/09/20*3. Últi*a </line>

</par>

<par>

<line> Engenharia de Pro*uçã*. Campus Univers*tário Trindade </line>

<line> r*c**id* em 27/09/20*3. Aprovado e* 28/0*/2023. </line>

</par>

<par>

<line> Trinda*e, 75704020 - *lorianópolis, SC - Brasil. </line>

</par>

<par>

<line> Ende*eç*: Jo*o Carlos Prats Ramos </line>

<line> Avaliad* pelo s*ste*a Triple Review: Desk Revie* a) </line>

</par>

<par>

<line> Universi*ade </line>

<line> *ederal de </line>

<line> *anta Catarina, </line>

<line> Curso </line>

<line> pelo Ed*tor-Chefe; * *) Double Blind Review </line>

</par>

<par>

<line> Engenhar*a ** Pr*dução. Ca**us U*iv*r**tário Tri*dade </line>

<line> (a*aliação *ega por dois *v*liador*s da área). </line>

</par>

<par>

<line> Trindade, 757040*0 - *l*rianópolis, *C - Brasil. </line>

</par>

<par>

<line> Endere*o: **b*i** Dudena de Far*a </line>

<line> Revisão: Gramati*al, *orma*iva e de F*rmatação </line>

</par>

<par>

<line> *nivers*dade </line>

<line> Federal de </line>

<line> Santa Catarina, </line>

<line> Curso </line>

</par>

<par>

<line> *ngenharia de Pr*dução. Campus Universitá*i* Trindad* </line>

<line> Trindade, *5*0*020 - Florianópolis, SC - Brasil. </line>

</par>

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<par>

<line> P*breza Ex*r*ma e a Covid-19 no Mund*: Um Estu*o *om Abordagens de Intelig*nci* Artificia* </line>

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<line> RESUMO </line>

</par>

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<line> A pa*demia da co*id-19 ge*o* sé**os p*r*a**os fina*cei*o* * de s*úde *ú*lica </line>

</par>

<par>

<line> aumentan*o * *ortali*ade e o *esempr**o, </line>

<line> *rincipalm*nte no primeiro ano de </line>

</par>

<par>

<line> advindo dos lockdowns, assim como f*rçando 151 </line>

<line> nações a criarem *uxílios de renda </line>

</par>

<par>

<line> emergenciais at* o dese*volvimento e aplicaç*o do ciclo *aci*al com*l*to. In*ressando no </line>

</par>

<par>

<line> de 2022, **uve *ma volta à "n*rmalidade", ma*tendo-se um convívio </line>

<line> com as novas </line>

</par>

<par>

<line> varia**es que até </line>

<line> atuais cepa *ris </line>

<line> e A*cturus </line>

<line> espalhand*-se </line>

</par>

<par>

<line> rapidamente pelo mundo). Est* estudo, *ort*nto, objetivou analisa* o impac*o que o núme*o </line>

</par>

<par>

<line> total de </line>

<line> c*sos d* mort*s gera*os pela covid-19 ocasio*ou na variação da pa*ce*a e </line>

</par>

<par>

<line> populaç*o que vive em extrema *obreza no mu*do entre 2020 e *022, </line>

<line> assim como *ua </line>

</par>

<par>

<line> relação com as va**ações do Índi*e de Desenvol*imento Humano (IDH) e do *I* Per Ca*i*a </line>

<line> dos países. Adiciona*mente, est* estudo é uma adapt*ção * e**lução da pesqui*a de Vi*enu- </line>

</par>

<par>

<line> Sacke* e Barfi (*021) que </line>

<line> analisou variá*ei* e*uiv*lentes, po*ém aplicadas som*nt* aos </line>

</par>

<par>

<line> m*ses iniciai* </line>

<line> da *ande*ia nos qu*is * mundo ainda se a**ptava a </line>

<line> e**e novo context* </line>

</par>

<par>

<line> e*onômico, so*ial * sa**tário. Os dados fo*a* obtidos no Our World In Da*a (2023), que </line>

</par>

<par>

<line> co*eta e organiz* dados </line>

<line> de *ontes públ*ca* de o*ganiz*ções mundiai* </line>

<line> de cre*ibilidade, </line>

</par>

<par>

<line> abordan*o dad*s d* Ban*o Mundial, OM* e ONU. Co*o met*d*logia, optou-*e *es*a </line>

<line> *esqu*sa pela ge*ação de re*ressõe* com uso de *nteligência Artifici*l via uso de *achine </line>

</par>

<par>

<line> L*arning para melhor acu**cidade dos c*eficien*es, do R2 da normalidade dos resíduos, * </line>

<line> possibili*ando u** an*lise mais asse*tiva. </line>

<line> Pa***ras-ch*ve: Covid-*9. Pobreza Extrema. *ntel*g*ncia Ar*i*ic*al. M*chin* L*arning. </line>

<line> SUMMARY </line>

<line> The covid-19 pand*mic generated **rious financial *nd public he*lth *ishap* *n *he world, </line>

</par>

<par>

<line> in*reasing m*rtality and une*pl*yment mainly in the first y*ar o* </line>

</par>

<par>

<line> lockdowns, ** well as *orcing 1*1 nati*ns to create </line>

<line> emergency income s*pport </line>

</par>

<par>

<line> deve*opmen* </line>

<line> a** *p*l*cati*n *f the c*mplete </line>

<line> vacc*nat*on **cle. Enteri*g the year 2022, </line>

</par>

<par>

<line> there was a retur* to "*or*ality", maintaining contact w*th the new </line>

<line> va*iants that are still </line>

</par>

<par>

<line> *nd c*ntinue to s*re*d (wi*h </line>

<line> **e current Eris *t*ain spreading rapid*y around the </line>

</par>

<par>

<line> world). Th*s s*u*y, there*ore, *imed to an**yz* t*e impact th*t *he total number of *ase* *** </line>

<line> *eaths g*nerated by covid-19 cau*ed on the variation in the share of the p**ulation li**n* in </line>

</par>

<par>

<line> pover*y i* the *o**d betw*e* 2020 </line>

<line> its relationship wi*h </line>

</par>

<par>

<line> changes i* *he *u*an D*velopment Index (H*I) </line>

<line> and GDP P*r Cap*ta of countr**s. </line>

</par>

<par>

<line> Additiona*ly, this stud* is an adapt*tio* an* e*ol*tion of the rese**c* by Vitenu-Sack*y **d </line>

<line> Barfi (*021) w*o an*lyzed e*uiva**n* variables, **t appl**d only to the initial *onths o* th* </line>

</par>

<par>

<line> pandemic </line>

<line> *n which the worl* was still a*apting to th*s </line>

<line> *ew *con*mic, soci*l and *ealth </line>

</par>

<par>

<line> contex*. *a** were ob*ained from Our Wor*d In Da*a (20*3), which col*ects a*d *rg**izes </line>

<line> *ata from public sourc*s fr*m credible wor*d *rga*izat**ns, address*ng dat* *rom t** World </line>

<line> Ba*k, *HO *n* United Nations. As a m*thodology, this r**e*rch o*te* for *he *eneration </line>

</par>

<par>

<line> re*re*sions *ith *** use of Ar*ificial In*ell*gence via </line>

<line> use of Machine Learning for </line>

</par>

<par>

<line> bette* accu*acy of the coefficients, R2 an* normality of the resi*uals, allowing a more </line>

<line> a*sertive *nalysis. </line>

<line> Keywords: *ov**-19. Extr*m* Pover*y. Artif*cial Int*ll*g*n*e. Mac*ine Lear*ing. </line>

<line> *e*. FSA, T*resina PI, v. 20, n. 11, *rt. 8, p. 156-179, no*. 2023 **w4.fs**e*.com.**/revist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. *. Henriq*e, I. A. Aguiar Filho, *. C. P. *amo*, G. D. *aria* </line>

</par>

<par>

<line> 1 INTRODUÇÃO </line>

</par>

<par>

<line> O ano de 2022 ficou m*rca** p*lo fim dos lockd*w*s no mundo, </line>

<line> **iados em </line>

</par>

<par>

<line> decorrê*cia da pande*ia de covid-19 e v**ta à "nor*al*d*de" em *uase to*o o *u*do, </line>

<line> embo*a longe do que se ti*ha por u* *otidia** do pa*sado. Graça* a* avanço d* vacinação * </line>

</par>

<par>

<line> doses *e r*forços, pe*mitiu-se *ma im*n*d*de de reb*nho e reduç*o da l*talidade do </line>

</par>

<par>

<line> vírus. Atualmente, *0,5% </line>

<line> da popula*ão *und*al </line>

<line> e*tá imuniz*da com *o mín*mo uma dose </line>

</par>

<par>

<line> da vacina contra o covid-*9. *orém, uma outr* realidade não é m*ito di**lgad*: até metade </line>

</par>

<par>

<line> uma baixa taxa de v*cin*ção dos **íses mais po*res, </line>

</par>

<par>

<line> apenas 13,7% de s*a *opulação re*ebe* </line>

<line> a* *enos 1 do*e. Adentrando </line>

</par>

<par>

<line> "me*hora", *on*abi*izando 32,6% de *eus **dad*os, porém longe d*s 70% ind*cado* como </line>

</par>

<par>

<line> i*e** pela Organização Mundial </line>

<line> da Saúde (MÉDICOS *EM FRONTE*RAS, 2022; *UR </line>

</par>

<par>

<line> WO*LD IN DATA, *0*3; OM*, 2023). Toda*ia, mesm* co* a bai** vac*nação, a situ*ção </line>

<line> d* le**lidad* f*i ameniza*da: *a primeira onda da covid, morriam 2,5% dos contam**a*os; </line>

</par>

<par>

<line> ômicron, a letalida*e reduziu par* 0,8% do* p*sit**a*os (ONU NEWS, </line>

</par>

<par>

<line> **on*micament*, *s *oc*d*wns nos p*ime*r*s an*s da p*ndemia, c*m seus </line>

</par>

<par>

<line> *onsequentes isolame*tos sociais mu*do afora, *oram devasta*ores, com p*pulaçõe* </line>

<line> perden** seus empregos o* red*zindo salá*ios (WEI; LI; ZANG, 20*1). A América L*tina </line>

<line> t**bém não passou imune às consequências econômicas da Co**d. Log* no p*ime*ro ano do </line>

<line> vírus, em 2020, a taxa d* pobre*a chegou a 33,7% da população e a de extr*ma </line>

<line> p*br*za f*cou *m 12,7%: um a*mento expressiv*, *onsi***adas as *aiores taxas **s </line>

<line> ú*timos 20 ano*, contabiliz*do pela Comissã* Econômica para * América La*ina e * Caribe </line>

</par>

<par>

<line> (CEPAL, 2*21). O Brasi*, que *á detinha um </line>

<line> *ercentual *levado de sua po*ulação </line>

</par>

<par>

<line> vul*erabilidade socioe*onômic*, te** es*e perce*tu*l aumentado n* pri*eiro ano </line>

</par>

<par>

<line> pandemi* (*ARVALHO et. </line>

<line> al, 2021). Ma* na *frica a situação foi mui*o pior. *á não </line>

</par>

<par>

<line> bas*as*e ser o contine*te *ais pobre do mundo, a pandemia ain*a lanç*u ma*s *0 mil**es de </line>

<line> a*r*ca*os para o pat**ar de pobreza extrema, *om *erdas mensais com o is*l*mento social </line>

<line> da ordem ** U*$1*,8 bilhões. </line>

</par>

<par>

<line> **ente a *ma situação ca*as*rófica p*ra a qual o m*ndo s* encaminhava em </line>

</par>

<par>

<line> emergencialmente 151 países cria*am *rogr*mas (ou *o*plement*ra*) políticas de </line>

</par>

<par>

<line> sociai*, *eguridade e de tr*n*ferên*ia de renda, a </line>

<line> f*m de reduzi* ou ten*ar neutr*lizar </line>

</par>

<par>

<line> severas c*nse*u*nc*as que seus c*d*dãos mai* vulneráveis economi*amente poderiam sofrer </line>

<line> (*AR*NS e*. al, *021). Dessa f*rma, a part*r de f*ns de 2020, o PIB dos paí*es e *ontinentes </line>

<line> Rev. FSA, *er*sina, v. 20, n. *1, a*t. 8, p. 156-179, nov. 2023 www4.fs*net.co*.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pobreza Extrema e a Covi*-19 no Mundo: Um E*t*do *om Abordagens de *nt*ligência *rt*ficial </line>

</par>

<par>

<line> um* *e**mada de recuperação da qued* drástica ocorr*da, até chegarem próximos </line>

</par>

<par>

<line> tota* re*uperaçã* em 2022 quando já vigoram a quase *otalid*de d* fim dos **ckd*wns pelo </line>

</par>

<par>

<line> *u*do e ret*ma*a da *mpregabil*dade pe*d*da *o pr*meiro ano, porém a*nda com </line>

<line> valores </line>

</par>

<par>

<line> *uito menores em continent*s *m de*envolv*men*o (BAN*O MUNDIA*, 2023). </line>

<line> Imp*r*ante destacar que a posterior el*va*ã* dos *IBs e do emprego *ão indica gan*os *e*is </line>

<line> *u de *res**me*to econôm*co d* mundo, pois trata-se *penas da recuperação da **rte queda </line>

<line> *o primeiro ano *a pa***mia. </line>

<line> Dent*o d* todo esse contexto *omplex* no mundo, em*rge * pro*ós*to cent*al de*te </line>

<line> estudo de anali*ar o impacto que o núm*ro tota* de cas*s e de mortes gerados p*la covid-19 </line>

</par>

<par>

<line> ocasionaram na va*iação da p*rcela da </line>

<line> populaçã* que </line>

<line> vive em ex*rem* pob*eza *o mundo </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Cab* destacar ainda que, em in*cio de 2023, * *im d*s auxíli*s financei*os * o maior </line>

</par>

<par>

<line> *ndivid*mento das empresas </line>

<line> *a população </line>

<line> com*çam a **monstrar </line>

</par>

<par>

<line> seus ef*ito*. *o Brasil, por exemplo, houve um início d* um maior </line>

<line> volume de p*didos </line>

</par>

<par>

<line> fal*ncia entre *s pequenas e m*d*as empres*s det**tado p*l* Seras* (2023a, 2023b), assim </line>

</par>

<par>

<line> como d* m*i** **adro *e inadimplência </line>

<line> da* pessoa* fí*icas. Soma-se a este c*ntex*o </line>

</par>

<par>

<line> início de uma grande turb*lê*cia geop*lí**ca m*ndial com a guerra entre *ússi* e *crânia, </line>

<line> elevando a inf*ação m*ndia*mente com as *l*as **s com*odi*ies, levando os Bancos </line>

<line> Centrais a també* aume*tarem suas ta*as de j*ros ao redor do **nd* (BANCO </line>

<line> MUNDIAL, *023b). Portanto, m*itas consequências ainda e*tão p** vir reflexos do período </line>

<line> pand*m*co, c*mo fim *os auxílios financeiro* e novo con*exto geopolítico m**dial. </line>

</par>

<par>

<line> Compl*mentarmente, este estudo pretende of*rtar uma adaptação, assim c*mo </line>

</par>

<par>

<line> evolução, à pesqui*a de Vitenu-Sackey e Bar*i (2021), *ue analisara* v*r***eis *qui*alentes </line>

</par>

<par>

<line> *as somente usando </line>

<line> o IDH como proxy à Pobreza Extre*a, </line>

<line> como com dados </line>

</par>

<par>

<line> limi*ad*s ao período de 31 de dezembro ** 2019 a o****r* </line>

</par>

<par>

<line> aind* *e iniciav*m os pac*tes de a*xí*ios de renda mu*do afora, vigorando os lo*kdown* e </line>

</par>

<par>

<line> c*nsequentes perd*s </line>

<line> da empr*g*bilid*de em franco and*mento, </line>

<line> além do pouco </line>

<line> avanço na </line>

</par>

<par>

<line> vacinaç*o con*ra as *epas d* cov*d. Outro gran*e difere*ci*l desta pesquisa atu*l é quanto à </line>

<line> metodologia d* aná**se, abordand* mod*los d* re*r*s*ões *o* uso de Inteli*ência Artifi**al, </line>

<line> apl*cad* * sua ramific*ção de Mac*ine Learning. </line>

<line> De*tro do p*opósi*o a ser analisado, a diferenc*a**o entre po*reza e *xtrema p*brez* </line>

<line> é *undamental para este estudo. *eg***o o Banco Mundial, est*o na linha da pobreza </line>

</par>

<par>

<line> *e*soas que *ecebem *ntre U*$3,** a U*$6,85 por </line>

<line> d*a de ren*imentos (vari*ndo e***e </line>

</par>

<par>

<line> paíse* de renda média-baix* e renda m*dia-alta) e consi*erada* e* *xtrema pobreza q*em </line>

<line> Rev. *S*, Teresina PI, v. 20, *. 11, art. 8, *. 156-179, no*. 2023 www4.fsanet.c*m.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. C. Henrique, I. A. A*uiar Filho, J. C. P. Ramos, G. D. Fari*s </line>

</par>

<par>

<line> recebe US$2,*5 por di*. Na últi*a co*tabilização d* 2019, *a*ia 659 mi*hões de pessoas </line>

</par>

<par>

<line> passa*d* fome no *undo (*AN*O MUNDIAL, 2023c, 2*23d). O foco deste est*do é </line>

</par>

<par>

<line> e*trema po*re*a, que pode ter resultad*s amplam*nte d*f*rentes d* linha *pen*s de pobreza. </line>

</par>

<par>

<line> A importân*i* de*ta </line>

<line> pesqui*a rec*i, port*nto, em demonstrar aos paí*es </line>

</par>

<par>

<line> *esenvolvid*s * rele*ância d* te*tar-*e aumentar o nível </line>

<line> d* vacinação da popu*ação mais </line>

</par>

<par>

<line> pobr* do mundo para con*er um possível *o*o avanço da pobr*za </line>

<line> extrema m*ndi*l, visto </line>

</par>

<par>

<line> que *s sub**riantes Éris e Arcturus </line>

<line> e*tão se espa*hando **pida*ente neste ano *e 2023, </line>

</par>

<par>

<line> momento *o qual as vacinas </line>

<line> já começam a </line>

<line> perd*r seu efeito e há *m relaxamento </line>

</par>

<par>

<line> populações na busca por dos** de r**orço, assim como na baix* ca**cida*e financeira dos </line>

</par>

<par>

<line> países mais pobres em obter novas doses </line>

<line> atualizada* de *e*orç* para toda a sua *o*ulação </line>

</par>

<par>

<line> (qu* já t*veram um percentual baixo de vaci*ação) ou mesmo de arcar com uma n*va rod*d* </line>

<line> d* auxílios d* re*da. </line>

<line> Um rápido contág*o por novas v**iantes s*m *m adequado *uadr* *acinal atualizado </line>

<line> p*d*ria voltar à situação ini*ial *e lockdowns, novas quedas d* empr*gabili*ade seg*idas de </line>

<line> novos auxílios financeiros emergenciais. Barbosa e Prates (20*0) alertam que, final*zada a </line>

</par>

<par>

<line> das medidas </line>

<line> de auxílio, os níveis d* pobr*za </line>

<line> podem al*anç*r </line>

</par>

<par>

<line> p*t*mares apenas vistos na décad* de 8* - r*qu*rend* * im*lantação de s*stem** sociai* </line>

<line> sólidos. *s e*onomi*s dos países aguentari*m * *eingresso de um t*rrí*el quadro </line>

<line> s*cioeconômico e de saúde p*bl*ca *dvindo de uma nova pand*mia em um c*ntexto atu*l de </line>

<line> alta inflação e taxas de jur*s ele*adas g*oba*mente? Um adve**o como es*e jo*aria o mundo </line>

</par>

<par>

<line> em *uas grandes cri*es na mesma dé*ada e in*dita den**o dos últi*os 80 </line>

</par>

<par>

<line> conseq*ênci*s i*c*lcul*ve*s - reporta relatór*o do Ban** Cent*al (2023*) *omo alerta para </line>

<line> *.1 Covid-19, *uxí*ios de Renda e a *xtr*ma Pobreza no m*nd* </line>

</par>

<par>

<line> A seguir serão d*scorrido* os </line>

<line> principai* r*sultados das p*squisas mais recen*es </line>

</par>

<par>

<line> pub*icadas em perió*icos relacionando a **breza e*trem* *o mundo com * diss*min*ção do </line>

</par>

<par>

<line> de Bargain e Amin*o*ov (2*21), r**acio*an*o po*reza e mobi*ida*e </line>

</par>

<par>

<line> 24* *egiõe* de países af*icano* e lat*n*-*mericanos, eles c***luír*m </line>

<line> que os lo**downs </line>

</par>

<par>

<line> fora* menores em países d* extre*a p*b*eza, aum*n**ndo a diss*minação d* vírus ness*s </line>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. 20, n. 11, art. *, p. 156-1*9, nov. 2023 **w4.fsa*et.*om.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pobre*a Ext*ema e * Covid-19 no Mu*do: *m Estudo com Abord*gens de Inteligên**a Artificial </line>

</par>

<par>

<line> re*iões. Com* conse*uência, ne*essitou-se de aç*es políticas pa** transferênci* de re*d* * </line>

<line> ali*e*t** par* com***er suas consequê*cias nestas populações **is vulneráveis. </line>

<line> *ozáles-Busta*ante (2021) *ambém a*entram suas *esquisas nos países sul- </line>

</par>

<par>

<line> a*ericanos, obt**do como uma de suas prin*ipais conclusões o fato d* </line>

<line> que ** pressõ*s </line>

</par>

<par>

<line> exercidas sobre os *istemas de saúde, os gast*s com saúde e a ca*aci*ade de r*spostas dos </line>

</par>

<par>

<line> gov*r**s locais e re*ionais são fatores qu* </line>

<line> aceleram ou retardam suas reações frente </line>

</par>

<par>

<line> disse*i*ação do </line>

<line> vírus da *ovid. Regiões **m </line>

<line> *ív*is al**s de informalidade sã* de *rande </line>

</par>

<par>

<line> dificuldade para as *olít*cas pública* no cont*o*e das restrições sociais e sua* co*sequências </line>

<line> s*ci*i* e econômi*as sobre seus **dadão*. </line>

</par>

<par>

<line> *o *éxico, uma pes*uisa desenvolvida por Mí*l*n-Gu*rrero, **ballero-Hoyos </line>

</par>

<par>

<line> Monarréz-Espin* (202*) objet*vou a*aliar ** a *opulação que vive em regiões de extrem* </line>

</par>

<par>

<line> p*breza do p*ís tem *m *empo de v*d* menor apó* </line>

<line> a contamina*ão pela co*id em </line>

</par>

<par>

<line> comp*ração aos demais. Anal*sar** **0.000 pac*entes infect*dos, *nc*rrendo em uma taxa </line>

</par>

<par>

<line> de m*rtali**de </line>

<line> 59,3% daqueles com * ou mais </line>

<line> comorbidades. Con**uíram </line>

</par>

<par>

<line> q*e aquel** r*s*dentes em áre*s de extr*ma pob*e*a t*m *m risco 9% **ior de chance </line>

</par>

<par>

<line> *al*cer e que *s estratégias de combate à ex*rem* pobre*a *ev*m ser o foco centr*l *as ações </line>

<line> a s*rem tomadas. </line>

<line> L**tig et a* (2021), por *** vez, analisam *s**s aç**s da* políticas do Méx*co, *rasil, </line>

<line> Argen*ina e Colômbia. *olocam em destaque o Brasi* *ue foi c*p*z de *ri*r um programa </line>

</par>

<par>

<line> de distribuiçã* de renda </line>

<line> beneficiando 67 milhõe* d* pessoas e* semanas. Ap*sar de </line>

</par>

<par>

<line> Argent*na e Colômbi* *ambém implemen*arem programas s*me*hant*s, foi em escala muito </line>

<line> menor. Des*a *orma, o Brasil apenas conseguiu em plen* pande*ia reverter o i*p**to </line>

<line> negativo so*re * pobre**, d*ixando se* percent*al em 2020 m*nor que ** ano *n*erior pré- </line>

<line> pan*emi*. A a*sência de uma assis**ncia governament*l de maior porte n* México elevo* o </line>

<line> númer* de *ovos pobres *a pan*emia - único dentr* os *uatro países em análise. </line>

</par>

<par>

<line> Os pr*gramas *ssistenciais foram fundamentais na América *at*na, </line>

<line> *orém destaca </line>

</par>

<par>

<line> que a perda dos </line>

<line> empregos decor*ida dos iso*amento* *ociais </line>

<line> e redução do consum* a </line>

</par>

<par>

<line> bens pelas fam*l*as ge*ar*m uma cons*quente *iminuição da *e*da média d** trab*lhadores </line>

<line> e *umentaram *s *esigu*lda*es sociais nos pr*meiros ano* da pandemia (*EPA*, 2020). </line>

</par>

<par>

<line> Barbosa Prates (2020) complementam e </line>

<line> *isc*rrendo que, diferente de outras crises, </line>

</par>

<par>

<line> dese*prego ori*n*o da pand*m*a impact*u também as cl*sses média* * altas. </line>

<line> A Á*r*ca do *ul, país afric*no mais ating*do pela p*ndemia, criou um plano de aju*a </line>

</par>

<par>

<line> emergencial </line>

<line> no v*lor *e U*$ 27 bilhões </line>

<line> para soco*ro de su*s e*pr*sa* e pessoas mais </line>

</par>

<par>

<line> vulneráveis à *a*de*ia, ou sej*, cerca de 10% de seu PIB (BU*INE*S TE*H, *020). Este </line>

<line> Rev. F*A, T*resina P*, v. 20, n. 11, **t. 8, p. 156-1*9, *ov. 2023 www4.*sanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. *. *enrique, I. A. A*uiar Filho, J. C. P. *amos, G. *. Far*as </line>

</par>

<par>

<line> socorro sul-african* f*i cons*der*do mais eficaz *ue a*ueles realiz*dos </line>

</par>

<par>

<line> a*ric*n*s, ao p*iorizarem auxíli*s em es*écie e subsídios (GRONBACH, 2021). Outros </line>

<line> exemp*os sã* ci*ados por Marins *t al (202*): </line>

<line> A Argen*ina *ri*u um programa de tran*ferên*ia de renda intitulado Ingreso </line>

<line> Familia* de Emergencia (...). Na Bolívia, além d* prog**ma Bono Familia (...). A </line>

</par>

<par>

<line> Colômbia expa*diu a cobertura </line>

<line> existente Familias em Acción (...). </line>

</par>

<par>

<line> *amíbia, por exe*plo, re*liz*u um p**am*nto **ico de N$ 7*0 (US$ 45) par* </line>

<line> residentes, na faixa etária entre 18 e 60 anos, que perderam * emprego (...). </line>

</par>

<par>

<line> Cing**ura r*alizou um paga*ento único entre $ 600 e $ 1.200 </line>

<line> (entre U*$ 432 </line>

</par>

<par>

<line> *64) para a po*ulaç*o adul** e o va*or variou de acordo *om a renda da </line>

</par>

<par>

<line> f*mília (...). Hong Kong também adotou ** *agamento ún**o universal: residentes </line>

<line> do *a*s que t*vessem 1* an*s ou mais receberiam $ 10m*l (US$ 1.290). </line>

</par>

<par>

<line> A relação entre o aumento *o número d* suic**ios e a pobreza f*i </line>

<line> analisada no </line>

</par>

<par>

<line> Paquistão por Mam*m e Ullah (20*0). Os autores discor*em que o país sof*e i**nsamente </line>

</par>

<par>

<line> com a *obreza, insegurança a*iment*r des*stres * </line>

<line> naturais, com 24% de sua po*u*ação </line>

</par>

<par>

<line> vivendo abaixo d* linha da pobreza, assim como tê* </line>

<line> 20,*% da populaçã* subnut*ida. E </line>

</par>

<par>

<line> pandemia pior*u s**uação: con*lu*m que os sui*ídios *iveram como a </line>

<line> principal ra*ã* </line>

</par>

<par>

<line> r*cessã* ec*nômica advi*da dos lockdowns. </line>

</par>

<par>

<line> O**erv*n*o pela ótic* da m*dicina, Pate* et al (2020) discutem qu* </line>

</par>

<par>

<line> d*sfavorecido* econo*i*amente ficam mais </line>

<line> vul*erá*eis à covid devido a uma série </line>

</par>

<par>

<line> fato*es *omo expo*ição ao víru*, o estresse e co*or*ida*es associa*as * p*brez* e acesso </line>

<line> reduzido aos cuidad*s d* saú*e. E cr*t*cam o fa*o de que no Re*no Unido r*pidamen*e *stas </line>

<line> variá**is foram ident*ficadas, mas precis*m adiciona*men** incluir o fator social co*o risco </line>

<line> Nas an*l*se* das pol*t*cas *e distribuição *e renda, Li et al (2020) analisam sua </line>

<line> relaç*o co* a pobreza na Austrália, ***ica*do qu* houve forte ben*f*ci* às populações mais </line>

</par>

<par>

<line> vulneráveis economicame*t*, </line>

<line> visto que poderia ter dobra*a a </line>

<line> pobreza, m*s cai* 4 po*tos </line>

</par>

<par>

<line> percentuais. Porém le*anta q*estã* de que a d*pendê*cia destes *ecu**os da *istrib*i*ão * </line>

</par>

<par>

<line> d* renda *ode s* </line>

<line> agra*ar muito após retirada **s auxí*i*s. Já na Turqui*, o trabal*o a </line>

</par>

<par>

<line> Bayar, G*nçavid e Le*ent (2023) critica o governo *ue foco* dem*siadame*te em e*tí*ulos </line>

</par>

<par>

<line> fisc*is, vindo a ser </line>

<line> um* ajuda indireta e pouc* inte*esse de*onstrou na tran*ferência de </line>

</par>

<par>

<line> renda, ignora*do estu**s de i*pac*o da covid-19 sobr* * pobreza. </line>

<line> Na Europa, Menta (2021) co*stata *u* a pobreza aumentou sua m**ia em todos os </line>

<line> *aíses de janeiro a maio de 2020, mas recupera*do-se parci**mente em setem*ro, **ndo a ser </line>

</par>

<par>

<line> a variaç*o da pobreza mu*t* he*er**ên*a </line>

</par>

<par>

<line> me*or na França. </line>

</par>

<par>

<line> www4.f*anet.com.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *obreza Extr*m* e a Covi*-19 no Mundo: Um Estu*o *om Abordagens de Int*l*gência *rtificia* </line>

</par>

<par>

<line> 2.2 Vac*naçã* * a fr*gi* ret*m**a do mercado de tra*alho e do PIB Mundi*l a partir </line>

<line> A vac*nação cont** o vírus da covid-19 começou * ter m*iore* avanç*s a pa*tir de </line>

<line> 2021, porém de *o*ma heterogên** no mundo, no*av*lmente infer*or n* c*nti**nte af*icano </line>

</par>

<par>

<line> que apenas em 2023 consegu*u atenuar </line>

<line> de f*rma ma*s *i*nificativa as c*nta**na*ões </line>

</par>

<par>

<line> (MÉDICOS SEM FRONTEIRAS, 2023). *á </line>

<line> com a aplicação *e doses de refor**, </line>

</par>

<par>

<line> possi*ilitou-se a r*to*ada das ativid*des p*esenci*is de trabalho em *ar*e significati*a do </line>

<line> m**do c*m a retir*da dos loc*down*. *a Am*rica Latina, os e*pregos formai* * informais </line>

<line> *niciaram seu processo de reto*ada em *02*, alca*çando a rec*per*ção total do* empregos </line>

<line> em *022 - mas dentro de u*a precar*edade *co**mica, pois apesar *o a**ento *a criação </line>

</par>

<par>

<line> dos e**regos formai* terem sido em taxas ma*s elev*das </line>

<line> que o* informais, a *egião ain*a </line>

</par>

<par>

<line> detém 58% *os empregos *a esf*ra *nfor*al (RIPA*I, 20**). </line>

</par>

<par>

<line> Dad*s *o B*nco Mundi*l (20*3a) sobre empr*gabilidade no mundo retratam </line>

</par>

<par>

<line> situação *os co*tinentes e a média mundial, con*orm* **sposição a se*uir. </line>

</par>

<par>

<line> Figura 1 - Evolução da empregabilidade em regiões do mund* </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Banco *undi*l (202*a) </line>

<line> *bs*rvando a média *undial, hou*e uma q**da a pa*tir de *019 a*é início de 2020, </line>

</par>

<par>

<line> quando rei*gres*a em </line>

<line> proc**so de recuperação da </line>

<line> e*preg*bilidade, c*eg*ndo próximo ao </line>

</par>

<par>

<line> patama* pré-pandemia *m fi*s de 2*22. Todavia, observ*-s* adicionalmente gran*es </line>

<line> Re*. FSA, Teresin* PI, v. 20, n. 11, art. *, *. 156-179, nov. 2023 www4.fsane*.*om.b*/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. C. *enr*que, I. A. Ag*iar Filho, J. *. P. Ramos, G. D. Fari*s </line>

</par>

<par>

<line> disp*ri*ades dentre as *rea* co*t*ne*tais, apesa* de todas p*rd*rem *eus pa*rõ*s *e emprego </line>

<line> a partir de 2019. As regiões d* Le**e da *s*a & Pacífico e Amér*ca do Nort* tivera* quedas </line>

<line> acentuadas, mas conseguiram reverte* de forma mais efeti*a seus níveis de em*regabilid*d* </line>

</par>

<par>

<line> A Áf**ca d* Su*, ape*ar dos avanço* na v*cinaçã*, *erdeu s** t*xa de empregos </line>

</par>

<par>

<line> praticamente não a recuperou até o mo**nto. Améric* Lati*a e Áfri*a Subsaariana *icaram </line>

<line> pr*xi*as à **tal recu*eração, j* *onseguida pela Ásia do Sul. </line>

<line> Po*ém, uma retomada do* patamares de empreg*bil*d*de do mun*o perdida durante </line>

<line> a pandemia n** s*gnifi*a mel**r rendime*to da *conomia mundia*, ** me*mo uma m*lh*r </line>

<line> dist*ibuição de ren*a. Pri**iro é imp*rtante observ*r os **dos *o *und* e demais regiões </line>

<line> do globo em relaç*o ao* se*s P*Bs Per C**i**s, *ivididos em dois *ráficos frente a *r***e </line>

<line> *i*erença *e magni*udes dos PIBs da Uni*o Europeia e d* Am*rica do Norte, possibilitando </line>

<line> um* melhor visualizaçã*: </line>

<line> Figura 2 - PIB Per *a*it* no Mundo e por *egiões </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Banc* Mundial (202*d) </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, Teresin*, *. 20, n. 11, art. 8, p. 15*-1*9, nov. *023 </line>

<line> *ww4.fsanet.**m.*r/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Po*reza Extre*a e a *o*id-*9 no Mundo: ** Estudo *om Abord*ge*s de Inteligê*cia Arti*ici*l </line>

</par>

<par>

<line> Figura 3 - *IB Per Capita na América d* Norte e Uni*o Europeia </line>

</par>

<par>

<line> O PI* Per Ca*ita mu*di*l s*freu r*tração e* *019, mas e* sentido opo*to </line>

</par>

<par>

<line> recuperou e até aumen*ou *m 2022, ma* o que n*o sign*fic* aumento i*ual*tário entr* </line>

</par>

<par>

<line> c*ntin*n*es. N*t*-*e q*e os P*B* *as e*onomias q** au*entaram significat*v*mente </line>

</par>

<par>

<line> 2020 f*ram da* *egiões mais desenvo*vidas (Uniã* Europeia, L*ste da Ásia & Pací*ico </line>

</par>

<par>

<line> *mérica </line>

<line> do Norte), enquanto as demais r*gi**s em desenvolvi*ento p*rmanece*am em </line>

</par>

<par>

<line> baixos *atamares, apenas consegu**d* retomar a* perdas anter*ores, exceto Su* da Ási* com </line>

<line> leve ganho. </line>

<line> Dessa *orma, é p*e*iso *autela na observação de*tes *ados. *ois os av*nços *o PI* </line>

<line> Per C*pita dos países, e*cetuando-se as *egiõ*s mais ricas, n*d* mai* foi que a recu*er*ção </line>

<line> do que foi ra*idame**e **rdido no primeiro a*o da pandemia, não s* trat*ndo d* um ganho </line>

<line> real. Tomado pe*a óti*a do crescimento mundi*l, 2022 ficou apen*s *m 3% com prev*são *e </line>

<line> cres*ime*to ainda *enor, de ap*nas 1,9% para 2023, as*im como de se manter nest* </line>

<line> pata*ar pelos próximo* anos - indicando uma d*saceleraçã* a*entuad*. </line>

</par>

<par>

<line> Algu*s motivo* </line>

<line> podem *er elencados *ara </line>

<line> ess* desacel*ração. A inflação p*ssou * </line>

</par>

<par>

<line> ser mu*dial, alcançando *% em 2022 - pois nã* *astasse a tentati*a de retomada econômic* </line>

</par>

<par>

<line> depo*s da *rise gerada pela pandemia, sobreveio em sequência a guerra entre R*ssia </line>

</par>

<par>

<line> U*rânia, de*e*uilibrando os </line>

<line> preços mu*di*is de </line>

<line> al*uns imp*rtant*s </line>

<line> *ommodi**es </line>

</par>

<par>

<line> alimentar*s (ONU, 2023). * r*médio mu*dial para a cri*e inflacionária passo* *er * </line>

</par>

<par>

<line> e*evação </line>

<line> das tax** de juros també* em âmbi*o mu*dial. Lo*o vieram alguns reflexos: </line>

</par>

<par>

<line> set*r ban*á*io de *a*se* desenvolvidos *omeçou a sentir os impact**, an*es desaco*tumad*s </line>

<line> Re*. FSA, Teresina P*, v. 20, n. 1*, art. 8, p. 1*6-17*, nov. 2*23 www4.fsan*t.c*m.br/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. *. Henriqu*, I. A. Aguia* Filho, *. C. P. R*mos, G. D. Faria* </line>

</par>

<par>

<line> * taxa* m*is altas de inflação: Silicon Va*ley e First Republic B*nk n*s EUA </line>

<line> pedem </line>

</par>

<par>

<line> fal*ncia, ambos focados em star*up*. Segundo o Banco Mundi*l (2023), um avanço </line>

</par>

<par>

<line> *urbulências no se*o* </line>

<line> bancário mun*ia* e políticas m*ne*árias mais rí*i*as (*rin*i**lm*nte </line>

</par>

<par>

<line> par* cont*ole inflacionário) podem desa*ue*er ainda m*is * crescimento das ec***m**s </line>

<line> mun*i*is no fu*ur* próxi*o. </line>

<line> Por*anto, neste no** co*te**o, a *nflação mund*al, el*va*as tax*s de juros, crise </line>

<line> geop*lítica, es*agnação do cre*cimento econômic* e o fim do* aux*lio* financeiros </line>

<line> (decorrido do fim da crise *anitária global da covid) começa*am a t*a*er suas cons*quênci*s </line>

</par>

<par>

<line> *im de *022 e se man**veram. No Brasil, por ex*mplo, houve uma *levação *e 44% </line>

</par>

<par>

<line> nos pedidos </line>

<line> de f*lência no primeiro trimestr* de 2023, s*n*o *2 pedidos s*men*e em </line>

</par>

<par>

<line> j*neiro, na com*aração ao *n* anterior, sendo a m*ioria de </line>

<line> pequ*nas mé*ias empresas e </line>

</par>

<par>

<line> 2*23). O **o**ema não ficou só *o CNPJ, em janeir* </line>

</par>

<par>

<line> número d* </line>

<line> i**dimplentes alcançou 70,1 *ilhões, superando o reco*de </line>

</par>

<par>

<line> 59,3 milhões (SERASA, 2023). Um comunicado de janeiro </line>

</par>

<par>

<line> alert* q*e o *omatór*o destas variáveis agre*ado * uma v**ta da pande*ia do *ovi* com *s </line>

</par>

<par>

<line> novas cepas </line>

<line> q*e têm surgido e se es*a*hado velozmente podem leva* o mundo a dua* </line>

</par>

<par>

<line> recessõ*s **obais *egui*as, pela primeira ve* em ma** de 80 ano* (**nco Mundial, *023*). </line>

<line> 3 METODOLOG*A </line>

<line> Para atingir o pro*ósito pesquisado, foram c*letadas as seguint*s *ariáveis no Our </line>

<line> World in D*ta (2023) (institu*ção q*e co*eta e or*aniza dados de d*versas fontes públicas do </line>

</par>

<par>

<line> **n*o *o* objetivo de *ropa**-*os o </line>

<line> g*atuitam*nte </line>

</par>

<par>

<line> resolução de problemas sociais cr**icos como pobreza, mudanç** climáticas, desigualdades, </line>

<line> dentre outros): </line>

</par>

<par>

<line> Casos Totais = núm*r* tot*l de casos confirmados de Covi* 19, incluind* caso* </line>

<line> prová*ei* *uando r*latados. *ari*vel *ndependen*e (X). </line>

</par>

<par>

<line> *ortes Totais = n**ero total de mor*es atribuídas a Covid 19, incluin*o casos </line>

<line> pr*váveis quando relatad*s. Var*á*** Independente (X). </line>

</par>

<par>

<line> Índ*ce de Des*nvolvim*nto Human* (ID*) = Índice </line>

</par>

<par>

<line> trê* dimensões o desenvolvi*ento h*mano </line>

</par>

<par>

<line> c*nheci*ento e padrão de v*da decente. *a*iável Independent* (*). </line>

</par>

<par>

<line> PIB Per Capita = Produto interno </line>

<line> bruto ** par*dade </line>

<line> d* *ompra (em </line>

</par>

<par>

<line> dóla*), ano de 2**2. Variável Independente (X) </line>

<line> *e*. *SA, Teresi*a, v. 20, n. 11, a*t. 8, p. 156-179, *o*. 2023 www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pobrez* Extrema e a Covid-19 no Mun*o: Um E*tudo com ***rdag*ns de Inteligência Artifici*l </line>

</par>

<par>

<line> P*breza extrema = Parcela da população *ue vive em extrema pob*eza, ano d* </line>

<line> *022. Variável Depend*nte (Y). </line>

</par>

<par>

<line> As fon*es *as variáveis são as elencadas a seguir, *e**ndo disp*nível n* O** Wor*d </line>

</par>

<par>

<line> Qu*dro 1 - *ariáveis e suas fontes </line>

</par>

<par>

<line> Variá*el </line>

<line> Fonte </line>

</par>

<par>

<line> Or*anização Mundial da Saúde (OM*) </line>

</par>

<par>

<line> Mortes Tot**s </line>

<line> O*ganizaç*o Mundial da Sa*de (OMS) </line>

</par>

<par>

<line> *nd*ce de Dese*v*lvimento *u*a*o (IDH) </line>

<line> Progr*ma da s Nações Unidas pa** o De*envolvimento (PNUD) </line>

</par>

<par>

<line> Indic**o*es d* *e*envo*vim*nto Mu*d*al do Banco Mundial </line>

</par>

<par>

<line> Pob*eza Extrem* </line>

<line> Ind*c*dores de D*senv*lvimento Mu*dial do Ba*co Mundial </line>

</par>

<par>

<line> F*nt*: Our World In Data (2023) </line>

<line> A cole*a foi rea**zada consider*n*o o último dia do ano do c*lendári* *ivil de 2022, </line>

<line> no q*al já havia sido decretado o fim dos *solament*s soci**s e ampla *lexibi*izaç*o **nitária </line>

<line> em quase *odo o *lan*ta p*ra a volta ao *r*b*lho presencial cot*diano. </line>

<line> ** v*riáveis Casos Totais e Mortes Totais contabilizam * somatório *e ca*os desde o </line>

</par>

<par>

<line> iníci* </line>

<line> d* 202*, *nq*a*to as v*riáveis PIB Per Capita, </line>

<line> IDH * Pobreza Extrema são </line>

</par>

<par>

<line> referente* ao ano *e 2022. Des*a **r*a, é *o*s*vel averiguar o impacto **sta* últim*s três </line>

<line> va*iáveis soc*oeconô*icas p*ra o ano no qual *oi decretado o fim da emer*ência mu*dial d* </line>

</par>

<par>

<line> pandemia </line>

<line> (2022) em c*nfrontação a* somat*r*o que a* mor*** e casos de covi* tiveram </line>

</par>

<par>

<line> des*e o início d* período pandêmico (c*meço de 2*20). Para e*ta pesquisa, não fo* abordada </line>

<line> a variável Índ*ce d* Rigor (por sua *ez ut*lizada po* Vi*en*-Sa*key e Barfi (2021)), que </line>

<line> mensura * rigor d*s lockdown* em cada p*ís, visto que *proximadam*nte 2/3 do período de </line>

<line> aná*ise desta nova p*opos*a de estudo *á se encontra*a sem a* barr*iras restr**ivas i*postas </line>

<line> pel*s govern*s. </line>

<line> P**a as aná*ises, for*m coletad*s os dados de tod** os países do mundo </line>

<line> (de**nvolvidos e em desenvolvimento) *ue ti*essem d*sponíve*s seus p*rc**tuais *a parcela </line>

</par>

<par>

<line> de s*a *op*la**o vivendo em extrema p*br*za no ban*o de dado* abordado. *entre </line>

</par>

<par>

<line> *opulação de 241 países, alcançou-se um tota* de 124 pa**es para esta análi*e, a*ós </line>

<line> elimina*ão daque*es com v*riáv*is independent*s co* *ados *use*te*. Toda* *s variáveis </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. C. Henrique, I. A. Aguiar Filh*, *. C. P. Ramos, G. D. Faria* </line>

</par>

<par>

<line> *ora*, ent*o, transformadas em Logaritmo Natur*l, conforme **ocedimento* també* </line>

<line> *bo*da*** por Vitenu-*ack*y e Barfi (2021). </line>

</par>

<par>

<line> Impor*a*te destacar que dent** os p*íses ** análi*e não ha*i* aqueles imersos </line>

</par>

<par>

<line> guerras, **is </line>

<line> p*rte significativa deles não tinha* *eu* </line>

<line> da*os dis*onív*i* qu**to à variá*el </line>

</par>

<par>

<line> *m an*lise. A *ue*ra é a prin*i*al cau*a da f*me e subnutriç** nos paíse* </line>

</par>

<par>

<line> desenvo*vimento. Se*undo a FAO (Foo* and Agr*culture Organ*za*ion), *s seguintes países </line>

<line> em g*erra estão e* *ior situação n* **ndo, classificados *uanto à s*tuação de fome **uda. </line>

<line> Tabel* 1 - *a*s*s com ma*s *e um qua*t* da pop*laçã* em situação de fom* agu** </line>

</par>

<par>

<line> Paíse* </line>

<line> % da população *fetada </line>

<line> Número de pessoas </line>

</par>

<par>

<line> 17 milhões </line>

</par>

<par>

<line> Sudão do Su* </line>

<line> *,8 milhões </line>

</par>

<par>

<line> Síria </line>

<line> 6,5 *ilhões </line>

</par>

<par>

<line> 3*% (*evido ao gran*e </line>

<line> 1,9 milhã* </line>

<line> núm*ro de re*ugiados síri*s) </line>

</par>

<par>

<line> 1,1 *ilhão </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Ad*ptado de FAO (2023) </line>

</par>

<par>

<line> A metodolog*a ab*rdad* seguiu *ois passos. Prim*iro anali*ou-se a *ossível re*ação </line>

</par>

<par>

<line> de mul**co*i*eari*ade entre </line>

<line> *s *ari*veis *ndepend*n*es com *bor*agem </line>

<line> do teste VIF </line>

</par>

<par>

<line> (Varia*ce Infla*ion Factor), correla*ão e uma re*r*ssão múltipla st**wis*. Cas* alcançado </line>

</par>

<par>

<line> *esu*tados *provados para </line>

<line> us* da equação preditiva com todas *ariáveis, mesma se*ia a </line>

</par>

<par>

<line> mantida para as análises. Essa parte inicial f*i des*nvolvi*a utilizando-*e o* softwares </line>

</par>

<par>

<line> progr*mação * e Python, assim como a pl**ilha *letrônica Micr*soft Excel. </line>

</par>

<par>

<line> Hav*n*o multi*olinearidade ent*e as *ariáveis, ingress*va-se no *egundo passo: </line>

</par>

<par>

<line> adoção de regressões *imples entre ** *ariáveis *nde*endentes </line>

<line> an*eriormente deletad*s **s </line>

</par>

<par>

<line> passo* do ste**ise com a *ariável d*pend**te (E*trema Pob*ez*), *as agora com </line>

<line> abordage*s de I*teligência Artifici*l para me*hor oti*iza*ão de seus coeficien**s e *aiores </line>

</par>

<par>

<line> chances de obtenção da normalidade de seus resíduos. Assi*, </line>

<line> aplicou-se pro*ramações </line>

</par>

<par>

<line> Machine Le*rning, sepa*ando as variáve*s em *0% p*ra treino e 3*% para testes das </line>

<line> equações desenvolvidas via us* do software Python. </line>

<line> Foi utilizado o **ste Shapiro-Wi** par* *ve*iguaçã* da normalidade d*s r*sídu**, o </line>

<line> q*al precisa*ia ser ap**vado *egu*n*o * seg*in*e test* de *i*ótese*: </line>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. 20, n. 11, art. 8, p. 156-*79, nov. 2023 w*w4.fsan*t.com.br/revi*ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<row> Pobrez* Extrema e a Covid-19 no Mundo: U* Es*udo com Aborda*ens *e In*e*ig**cia Arti*ic*al </row>

<row> Quadro * - Teste d* hipótes* para normali*ade de re*íduos </row>

</column>

<par>

<line> H0 - *i*ótese Nula </line>

<line> A e*uação formulad* pode s** utilizada *ara </line>

<line> pre*er a variável dependente </line>

</par>

<par>

<line> H* - H*p*tese Al*ernativa </line>

<line> * equação formulada **o p*de ser *ti*i*ada </line>

<line> para prever a *ar*ável d**ende*te </line>

</par>

<row> *ritéri* para anális* do t**te Shapiro-Wilk de *ormalidade: p-*alue </row>

</column>

<par>

<line> Tes*e *ep*ovado </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> * RESULT*DOS E DISCUSSÕES </line>

</par>

<row> 4.1 Regressão Múl*ipl* com todas v*riáv*is *n*epende*t*s </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<row> O te*te VIF *ara detecção de multicolinearidades, assim como a correlaç*o *ntre a* </row>

<row> variáve*s podem ser v*stos a se*uir. </row>

<row> Tabela 2: Resultados dos te**es VIF p*ra as va*iáveis </row>

</column>

<par>

<line> Teste V*F </line>

</par>

<par>

<line> Total de Mo*tes </line>

</par>

<par>

<line> Total de *asos </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> PIB *er Capita </line>

</par>

<par>

<line> Pobreza Extrema </line>

</par>

<row> Tabel* 3 - Res*ltados da correlação ent*e as v*riá*ei* </row>

</column>

</par>

<par>

<line> Conclusivamente, há forte relação entre t*das as va**áv*is independente*, ao </line>

<line> res*ltarem em e*evado* v*lores acima de 5 no t*ste V*F, assim c*mo en*re s*as correlaçõe*. </line>

<line> *ev. F*A, T*res*na PI, v. *0, n. 11, *rt. *, p. 15*-179, n*v. 2023 www4.fsanet.com.**/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. C. Henrique, I. *. Aguia* Filh*, J. C. P. Ramos, G. *. *arias </line>

</par>

<par>

<line> Par* n** have* coeficie*t*s **efici*ntes ** reg*ess*o múltipla, abord*u-se inici*lmente </line>

</par>

<par>

<line> *rocedi*ent* stepwis* p*ra eliminaç** das variá*e*s m*lti*olineares, resultando em uma </line>

<line> *q*aç*o e*clusi*amente c*m a v*riável IDH como p*editora. *ortanto, *dotar-se-á uma </line>

<line> *egre*sã* simples inicial*ente entre a pobre** ext*ema e o IDH, assim como outras </line>

<line> *eg**ssõe* simples para averiguaçã* dos **sultados, frente à *mpossibilidade *a adoção de </line>

<line> uma *egressão m*ltipl*. </line>

<line> Em tod** as equaçõ*s de regressão a*lic*ram-se pro*edi**nto* *e machine learnin* </line>

</par>

<par>

<line> com uso *e 70% *os dados *ara tr*i*o e 30% pa** **ste - com o intui*o de melh*rar </line>

</par>

<par>

<line> *c*racida** de seu* coefici*ntes e normalidade dos </line>

<line> resíduos. A seguint* Equaçã* 1 fo* </line>

</par>

<par>

<row> ge**d* após todos os proce*i*entos realizados, com os seguintes valores do R2 ajustado </row>

<row> teste Shapir*-Wilk *e *o*malida** d*s resídu*s: </row>

<row> P*br*z* E*trema (Y) = -1,82*9 - 7,88912.IDH (X) (1) </row>

<row> Tabela 4 - Resultados do R2 Ajustado * teste d* n*rmalidade para Equação * </row>

</column>

<par>

<line> Equação 1 </line>

</par>

<par>

<line> *hapiro-Wil* nor*ality test </line>

</par>

<par>

</par>

</column>

</par>

<par>

<line> A nor**l*d*de do* resíduos da equaç*o foi a*rovada resul*ant* de seu p-v*lue aci*a </line>

</par>

<par>

<line> o*tendo-se </line>

<line> *m grau de ajuste elevado frent* seu R* ajustado de </line>

</par>

<par>

<line> qual o senti*o que houve a v*riação da pobreza extrem* com* </line>

</par>

<par>

<line> resultante das m*dan*as *o IDH, nec*ssita-se observ*r o sentid* de*ta ú*tima após *im *e </line>

<line> 2*19, quando inicializad* a pa*demi* do covi*-1*. Observa-se no gráfico em se*uência q*e, </line>

<line> n* médi* d* mundo, houve ret*ocesso ne*te índice até f*ns de *020 (último dado disp*nível). </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, T*resina, v. 20, n. *1, art. 8, p. *56-179, nov. 2023 </line>

<line> ww*4.fsane*.com.b*/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *ob*eza E*trema e a Covi*-** no Mundo: Um E*tudo c*m Abord*gens de Int*ligência Artificia* </line>

</par>

<par>

<line> F*gura * - *volução d* Índi*e de Desenvolvimento do *und* </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Our *o*ld in D*ta a*u* PN*D - Prog*ama das Nações Un*d*s para o Desenvolv*mento (*023) </line>

<line> Porém, essa variação *oi m*ito difer*nte en*re as re*iões em des*nvolvime*to, </line>

<line> necess*tando uma aná*ise em gráficos separados a*icional*en*e. </line>

<line> Figura 5 - Índ*ces de Desenvo*vimento Humano por regiões continentais (ou paí*) </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Our World in Data apu* PNUD - Programa das Nações *nidas para o Desenvolvim*nto (2023) </line>

</par>

<par>

<line> consta*a-** que em metade das regi*es com da*os do PNUD </line>

</par>

<par>

<line> dispon*v*is h**ve queda *o ID* entre 20*0 e 2021 (parte super*or do gráfico), *er*ndo ** </line>

</par>

<par>

<line> aum*n*o *a ***reza extrema - **ndo es*a* consideradas *egiões *e </line>

</par>

<par>

<line> desen*o*vi**n*o. Na parte *nferior d* g*á*ico, q*e det*m u*a part* signif*cati** dos *aíses </line>

</par>

<par>

<line> desenvolvi**s, *ot*-*e que após a q*ed* ini**al ** IDH em 2019 (perí*do anterior </line>

</par>

<par>

<line> *a*de*ia) há *ma *eto*ada das elevaçõ*s do í*dice a *a*t*r d* 2020 (quando *omeça </line>

</par>

<par>

<line> pandemia) até 2021, red*zin*o a pobreza ext*ema n*s países destas regiões (não </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina P*, v. 2*, n. 11, art. 8, p. 156-179, nov. *023 www4.fsan*t.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. C. Henr*que, I. A. A*u*ar Filho, J. C. P. Ramos, G. D. *arias </line>

</par>

<par>

<line> Ess* r*laçã* inversa entre *DH e Pob**za Ex*re*a, pela lóg*ca, *ra es*e*ada. *it*nu- </line>

</par>

<par>

<line> Sackey e Barf* (2*21), ** seus est**os, u**ram diretamen*e a </line>

<line> variá*el **H como p*oxy </line>

</par>

<par>

<line> pobr*za extrema (não utilizando diretamente a variável Pobreza E*tr*ma), j* </line>

</par>

<par>

<line> **clara*do-as inversamente *r**orci*n*i*. Os auto*es e*contrar*m em sua equação de </line>

<line> regres*ã* m*lt*pla que o au*ento de casos de covid **min*í* o IDH *os pa*ses </line>

</par>

<par>

<line> (con*equen*emente aumentando a pobre*a *xtrema) </line>

<line> *ntre *aneiro e </line>

</par>

<par>

<line> m*mento no qual *ão *avi* os progra*as de au*íl*o em franco and*mento e as vacin*ções </line>

<line> apenas i**ciavam sua pr*meira dose, assim como vigoravam lockdowns no mundo **teiro. Os </line>

<line> autores não observ*ram r*gi*es do mund* em separado, ape*as o somatór*o global. </line>

<line> 4.2 To*al de Casos e de Mortes por Cov*d-19 e a Po*reza *xtrema </line>

<line> Frente à existê*cia da multico**nearidad* ent** as variáve** Total de Mortes e To*al </line>

</par>

<par>

<line> n* Equa*ão 1, a*sim c*mo com as dema*s *a*iáv*is i*dependentes, a*erigu*u-se </line>

</par>

<par>

<line> neste m*mento os proc*diment*s de machine lea*ning e* </line>

<line> regressões simples, </line>

</par>

<par>

<line> ab**da*do-se am*as *s vari*veis relacionadas ao *írus da covid-19 </line>

</par>

<par>

<line> ob*endo-se *s Equações 2 e 3 vistas em s*qu*n*i*, seguidas de seus testes de normalid*de e </line>

<line> R* a*ustado: </line>

<line> P*brez* Extrema (Y) = 8,2205 - 0,544*.Total_C*sos (X) (2) </line>

</par>

<par>

<row> Tabela 5: Result*d*s d* * </row>

</column>

</column>

<row> ajusta*o e teste de no*malidade para Eq**ção 2 </row>

</column>

</par>

<par>

<line> Equação 2 </line>

</par>

<par>

<line> Shapiro-Wilk normality test </line>

</par>

<par>

<line> *2 Ajustado </line>

</par>

<par>

<line> Pobreza E*trema (Y) = 4,8562 - 0,4*93.*otal_Morte* (X) </line>

</par>

<par>

<row> Tabel* 6: Resu*tados do * </row>

</column>

</column>

<row> **ust*do e teste de norma*ida*e para Equação 3 </row>

</column>

</par>

<par>

<line> **uação 3 </line>

<line> Resultados </line>

</par>

<par>

<line> Shapir*-Wil* **rmali*y *est </line>

</par>

<par>

<line> R2 Ajustad* </line>

</par>

<par>

<line> *ev. FSA, *eresina, v. 20, n. 11, art. 8, p. 156-179, nov. 2023 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pobrez* *xtrema e a Covid-19 *o *undo: Um Est*do com Abordage*s d* Int*li*ência Artif*cial </line>

</par>

<par>

<line> A* Equações * e 3 são pass*veis *e utilização ao *bterem aprovação da normalidade </line>

</par>

<par>

<line> de seus re*íd*os (p-*alues acima de 0,05). *oré*, * gra* de </line>

<line> ajuste do nú*ero T*tal de </line>

</par>

<par>

<line> Casos na e*plica*ão das mudanças na Extre** Pobr*za é ma*s robusto (*5,96%) e* </line>

</par>

<par>

<line> compar*ção </line>

<line> ao número de Total </line>

<line> de **rtes (2*,09%). Ambos os coeficie*tes da v*riáv*l </line>

</par>

<par>

<line> indep*ndente obtiveram valores negati*os, denotando que tanto *m au*ento *o número de </line>

<line> *asos q*anto o aumento do núme*o de mortes, consi**ran** * período total de 2020 a 2022, </line>

<line> diminuír*m a extrema pob*eza. </line>

</par>

<par>

<line> Estes r*sult*dos entram em conve*gência c*m </line>

<line> as conclu*õ*s de *arga*n </line>

</par>

<par>

<line> Aminjonov (2021), *us*ig et a* (2021), Li et al </line>

<line> (2020), Gron*ach (202*), Marin* </line>

</par>

<par>

<line> (2020) * Menta (2021). Todo* e*tes au*ores dis*orrem *ue a dissemina*ão da con**min*ção </line>

<line> pelo vírus mês a mê* a partir de 2020 e* sincroni* *om os *ockdow** e au*ent* das mortes </line>

<line> **brecar*egando o* *ospit*is não **eparados *ara tamanho v*lume de at*ndim**to em suas </line>

</par>

<par>

<line> *o*çara* mui*os governos a criar*m programas de aux*lio de renda aos *ais </line>

</par>

<par>

<line> vulneráveis economicamente, reduzindo *s *ercentuais de pobreza </line>

<line> *, p*incipalmente, </line>

</par>

<par>

<line> pobreza extrema, a pa*tir d* m**dos *e *0*0 - q*an*o e* comparação a período* a*te*iore* </line>

<line> ao início da pandemia. Finalmente, aind* há *onvergência aos achados de Vitenu-*ackey e </line>

</par>

<par>

<line> B**fi (2021), pois o* *utores tam*é* conclu*ram </line>

<line> que a el*vaç*o do número d* óbitos </line>

</par>

<par>

<line> r*duzi* * pobreza ex*rema (a* constat*rem a *le*ação </line>

</par>

<par>

<line> ou**bro de *020, no qual j* havia* i*iciado os programas *e a*xílio d* renda *mergenciais. </line>

<line> * s*gundo fator expl**at*v* deste r*su*t*do foi o f*m dos lockdowns e poss*bilidade </line>

</par>

<par>

<line> de ret**a*a da* *t*vid*des pr*sencia** dentre 2022 em quase </line>

<line> tod* o mundo com o m*io* </line>

</par>

<par>

<line> avanço do ciclo vacinal co*pleto. Des*a f*rma, houve um *ol*van*o de </line>

</par>

<par>

<line> empregabilidade (ape*ar d* ain*a centr*da no *ercado inf*rmal **mo oco*reu na A*érica </line>

<line> *atin*, c*nforme di*co*re Ripa*i (2023)) e *onsequente recuperação do PIB Per C*p*ta ** </line>

<line> q*ase to*as as re*iões cont*nentais. Recuperação, porém, extremamen*e desigual: c*m </line>

</par>

<par>

<line> *a*ore* crescime*tos nas r**iões economicamente mais dese*volvidas, *o </line>

</par>

<par>

<line> *egiões em desenvo*vi*e*to *penas retom*ra* *s *erdas pré-pande*ia - confor*e apontam </line>

<line> *s dados do Banco Mun*i*l (2023a). P**tan*o, estas *levaç*es *o **B Per *apita podem ser </line>

<line> consider**as m*is como um aumento "su*e*fi*ial". Adema*s, a própria *e*omada presencial </line>

<line> das ati*idades *e trabalho aumentou naturalmente * númer* de casos positivados de *o*id, </line>

<line> a*sim como aument*u também os rendim*ntos das p*ssoas (p**sibilitand* muit*s s*írem </line>

<line> novamente *a extrema pobreza o* a*é da po*reza). </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, *. 20, n. 11, art. 8, p. *56-179, nov. 2023 </line>

<line> ww*4.*s*net.com.b*/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. C. He*rique, I. A. Aguiar Filho, *. C. P. Ramos, G. D. Fa*ias </line>

</par>

<par>

<line> 4.3 PI* Per Capi*a e a Pobre*a Ex*rem* </line>

</par>

<par>

<line> F*nalmen*e, c*nsiderou-*e que frente a *eto*ada das ativ*da*es labor*i* e </line>

</par>

<par>

<line> implement*ção dos pro*r*mas de auxílio de renda em *ais </line>

</par>

<par>

<line> nações, haver-s*-*a *ma recuperação do PI* P*r C*pi*a em âmbito global - co*sta*ada nos </line>

</par>

<par>

<line> dados do Banco Mun*i*l (2023a) a partir *e *020. Ha*eria, desta forma, um impacto </line>

</par>

<par>

<line> variaç*o da pob*eza *xtrema do mundo? </line>

</par>

<par>

<line> Decorr**a * *ul*icolinearidade na Equ**ão 1 da *ariá*el PIB P*r Cap*ta co* as </line>

</par>

<par>

<line> de*ais variá*eis independe*tes, gerou-se a Equação 4 ent*e *sta </line>

<line> preditora e Pob*eza </line>

</par>

<par>

<line> Extrema como dep*ndente, </line>

<line> *travé* de um* re*ressão s*mp*e*, </line>

<line> novamente *om *b*rdagens </line>

</par>

<par>

<row> d* I*t*ligência Artificial para oti*izaçã* *e seus co*ficientes, com seu* *e*tes abaix* </row>

<row> *e*on*trados. </row>

<row> Pobreza Extrem* (Y) = 1*,040*5 -1,4337. PIB Pe* C**i*a (X) (4) </row>

<row> Tabela 7 - **sultad*s *o R2 ajustado e teste d* normalidade para Equ*çã* 4 </row>

</column>

<par>

<line> E*uação 4 </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<row> A s*tuação de apr*va*ão da no*malidade *os resí*uos, som*da a* bom grau de ajuste </row>

<row> da equ*ção predi*iva (R2) e ao co*ficiente negati*o da var*á**l indep*ndente (assim ***o à </row>

<row> *or*elação negati*a en*re *mbas variáveis), permi*em afirmar que a qued* do PIB Per Capi*a </row>

<row> o*orrida em 2*20 em todos os *ontinentes (B*nc* Mundial 2023a) *le*ou a pob**z* extrema </row>

<row> Já a r*cuperaç*o do *I* *er Capita entre os anos de 2021 * 202* (Ba*co Mundial </row>

<row> *023a), em sentido opo*to, possibilitou a d*minuição da pobreza ex*rema mundial. Cabe </row>

</column>

</par>

<par>

<line> obse*va* que *s elevações foram muito mai*res em algumas </line>

<line> regiões desen*olvidas </line>

</par>

<par>

<line> (inclusi** superando o per***o pré-pandemia), como na América do Nort*, Leste Asiático & </line>

<line> Pacífico e União Europ*ia. </line>

<line> Regiões conti*entais em de*en*olv*mento soment* recuperaram os pata*ares de PIB </line>

<line> Per **pita a*t**iores à pande**a - *om **gumas regiões che*ando a perder PIB P*r *api*a </line>

</par>

<par>

<line> www*.fsanet.co*.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> P*breza Extr*ma e a Covid-19 no Mun*o: Um *studo com A*ordage*s de Inteligê*cia A*t*ficial </line>

</par>

<par>

<line> nova*ente *m 2022, induzindo desta form* a *m novo aumento da p*breza extrema - mas </line>

<line> 5 CONCLUS*ES </line>

<line> * i*ício d* pand*m*a em jan*iro de 2*2* levou e* poucos m*se* às re*tr*ções </line>

</par>

<par>

<line> san*tárias *m todo o mund*, com os lockd**n* prej*dicando as eco*om*a* e </line>

</par>

<par>

<line> em*regab**idade das n*ções. Em m*ad*s de 2020, emer*e*ci*l*ente 15* país*s a*otaram </line>

<line> me*idas de auxíl** f***nceir*/social p*r* **e suas populaç*es mais vulnerá*eis não fossem </line>

<line> *ever*mente *tingid*s de forma *r*e*ers*v*l. Eme**iu, então, *ste *studo com o int**to </line>

<line> centra* de averiguar o impacto que o número *e casos e de mortes durante os tr*s *nos que a </line>

<line> OMS decretou em*rg**cia sanitári* g*obal pela pandemia da covid-19 incorreu na variação </line>

<line> da pobre*a extrema no *u*do. Adotou-se **ra o est*do as *a**áveis disponívei* no Our </line>

</par>

<par>

<line> W*rld in Data (2*2*), que *oleta e o*ga*iza dados </line>

</par>

<par>

<line> relacion*d*s a organizações *undiais como Ban*o M*ndial, *M* (Organização Mun*ial da </line>

<line> Saúde) e *NU (**ganização das Naç*es Unidas), via *bordagens de *egressões com u*o de </line>

<line> Inteligênci* Artificial p*ra me*h*r otim*zação dos c*eficientes, assim *omo da obtençã* *a </line>

</par>

<par>

<line> n*rmal*dade dos resíduo* e consequente melhor </line>

<line> p**dição </line>

<line> da* equaçõ*s. Outra* relações </line>

</par>

<par>

<line> adjacentes fora* realizada* pa*a entendimento </line>

<line> evol*ção da pobreza extrema no m*n*o </line>

</par>

<par>

<line> n***e perío*o pan*êmico. </line>

</par>

<par>

<line> Conclusivam*nt*, observou-se *u* o IDH regrediu entre 2019 e *020 em tod*s </line>

</par>

<par>

<line> *eg*õ*s continentais *o *un*o, *umentando a pobreza extrema. Mas, no p*ríodo de 20*0 a </line>

<line> 2021, h**ve uma nova e*eva*ão des*e índi*e, reduzindo a pobreza extr*ma (poré* ai*da não </line>

<line> reingressan*o nos patamares a*teriores à pandemia). </line>

<line> Para *e entender por que houve esse *o*o avanço do IDH, as de*a*s v*riáve*s </line>

<line> relacionadas à pandemi* precisavam ser exp*a*adas. *s *ariáveis indi*ativas d*s númer*s </line>

<line> de Ca*o* Totais e Morte* To*a*s (por *ovid-19) no mundo *ndi*aram que sua* elevaç*e* no </line>

<line> perc*rr*r d*s anos dimi*u*u a pob*e*a *xtre*a. Ess* achad* entr*u em concordânc*a com *s </line>

<line> co*clusões *e Ba*gain e *minj*nov (**21), Lustig e* a* (2021), Li et al (2020), Gronba*h </line>

</par>

<par>

<line> (2021), Marins ** al (2020) e M*nta (2021) </line>

<line> ao *el*cionarem esta *o*clus*o co* </line>

</par>

<par>

<line> programas d* auxílio de *e*da eme*gen**al i*plementados </line>

<line> por 151 paíse* </line>

<line> *ara ampar* </line>

</par>

<par>

<line> su*s populaçõe* economicam*nt* m**s vuln*ráve*s, o que incorre* </line>

<line> na redução da pobreza </line>

</par>

<par>

<line> extre*a. Conver*em, ainda, aos achados de Vitenu-Sac*ey e *arfi (2021), com seus *studo* </line>

<line> *ev. F**, Teresina PI, v. 20, n. 11, art. 8, p. 156-1*9, nov. *023 www4.fsanet.com.br/r*v*sta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> D. C. Henr*que, I. *. Ag*iar Filh*, J. *. P. Ramos, G. D. F*ri*s </line>

</par>

<par>

<line> *pena* a** outub** de 2020 nos quais ape*as f*zeram relações *ntre </line>

<line> casos e mortes </line>

</par>

<par>

<line> *djacentes à covid-1* com o IDH do* país*s (co*o pro*y invers* à pobr*za e*tre*a). </line>

<line> Dados do Ban*o Mun**al (20*3a) t*mbém apon*am a **evação da empregabili*ade </line>

</par>

<par>

<line> em todo* os c*ntine*tes * p*rt*r </line>

<line> do início d* 2021 (trata*do-se, </line>

</par>

<par>

<line> recuperaçã* da f*rte queda dos empregos pe*di*os em *02*, não pod*ndo co*sid*ra*-*e um </line>

<line> "aumento real"), auxilian*o na ta*b*m *ecuperação *o PIB das nações - mas *e forma </line>

<line> mu*to desigua* entre ** regiõ*s con*inentai*. Na *ltima re*ressã* ef***ada, obs*rvou-s* que </line>

<line> a queda d* PIB Per Capita em 2020 *ument*u a pobreza e*trema neste *esmo ano, seguido </line>

</par>

<par>

<line> da recuperaç*o </line>

<line> de*te indicador nos </line>

<line> *ois anos fi*ais da pand*mia, auxilian*o </line>

<line> agora </line>

</par>

<par>

<line> redu*ão da *obreza e*trema. </line>

<line> Porém, como apon*ado *or Li et a* (2020) e Barbosa e Prates (2020), esta redu*ão da </line>

</par>

<par>

<line> pobreza (e </line>

<line> pobrez* *xt*em*) pode *er passageira, pois ao se retirar *s auxíl*o* partir de a </line>

</par>

<par>

<line> *023, há sérias possibilida*e* de as nações voltarem a regredir * pat*mar*s de pob*eza tão </line>

<line> gra*des qua*to ao **ríodo anterior à p*ndemia - *rincipal*ente devi*o * de**ndênci* *ue </line>

<line> *s rec*rsos ger*ram, necessitando de fo*t*s ações *overnamentais pos*eriores. O Brasil, por </line>

<line> exemplo, já *om*çou a sentir os sintomas do pós-*andemia, com el*vações expr*ss*vas do </line>

<line> *úmero de pedidos de falênci* das P*Es e *o au*ento da inad*mplência das pessoas físicas </line>

<line> (SER*SA, 202*; SERAS* EXPERI*N, *023). </line>

</par>

<par>

<line> O *róprio Banco Mun*ial (**23b) *pont*u sérias pre*cu*açõ*s </line>

<line> nesse sentido ao </line>

</par>

<par>

<line> *ndicar que o a*ra*amento em 20*3 da *ris* geopolítica mundial co* a Guer*a entre *ú*si* </line>

<line> e Ucrânia, seguido de uma pe*sist*n*e e e*ev*da infl*ção m*ndial advinda *o aumento dos </line>

</par>

<par>

<line> preços das co**oditi**, da* altas </line>

<line> de juros para o combate inflacioná*io, seg*id* </line>

</par>

<par>

<line> um poss*vel ressurgi*ento da p*ndemia d* c*vi*-19 *odem levar o mun*o a uma s**uação </line>

<line> de du*s gra**es crises em uma ú*i*a déca** (com consequên*ias imprev*sív*is), somen*e </line>

</par>

<par>

<line> ocorridas anteriormente ent*e a primeira e segu*da gu*rras **nd*ais. A </line>

</par>

<par>

<line> de covid s*rge fr*nt* ao </line>

<line> alastr**en*o nos ú*t*mo* mes*s das cepas Éris </line>

</par>

<par>

<line> Arcturus no mundo (ou mesm* </line>

<line> de futura* </line>

<line> outra* var*antes), "*en*imento" das </line>

</par>

<par>

<line> ant*gas e baixa taxa de </line>

<line> va*inação n*s nações m*is p*bres </line>

<line> e das *ri*nças. O mundo </line>

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<line> aguentari* economicamente um no*o l*ckdown? </line>

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<row> i*adim*le*ci*-regis*r*da-n**-ultim*s-5-an*s-br*sil*iros-e*tao-control*ndo-mais-as-financas/. </row>

<row> *ERASA EXPER*AN. Janeiro reg*s*ra 92 pedidos de recup*ração judici*l, revel* Serasa </row>

<row> Experian. Disponível em: *ttps://w*w.se*asae*perian.com.br/sala-d*-imprensa/analise-de- </row>

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<line> d*dos/janeiro-regi*tra-92-pedid*s-*e-re*uperaca*-jud*cial-revel*-serasa-exper*an/. </line>

<line> *cesos </line>

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<row> VITENU-SACKEY, *. A; B*RFI, R. T** Impact of Covid-1* Pandemic on t*e Gl*bal </row>

<row> Economy: *mphasi* *n Poverty Allevia*ion and Economic G*owt*. Th* Ec***mics and </row>

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<line> Finance </line>

<line> Letters, </line>

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<line> h*tps://doi.o*g/*0.18488/journa*.29.2*21.8*.32.43. </line>

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<line> Como R*ferenciar ***e Artigo, confor*e ABNT: </line>

<line> HENR*QUE, D. C; AG**AR F*LHO, I. A; RAMOS, J. C. P; F**IAS G. *. Pob*e*a Extr*** * a </line>

<line> Covid-19 no Mundo: Um Estudo com Abor*agens d* Inte*i*ência Art*ficial. Rev. FSA, Te*esina, v. </line>

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<line> Contribuição d*s **t*res </line>

<line> D. C. Henriq*e </line>

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<line> 1) concepção e **anejam*n*o. </line>

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<line> 2) análise e *nterpretação d*s dados. </line>

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<line> 3) elab*ração do rasc*nho o* na *evisão crítica do **nteú*o. </line>

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<line> 4) particip*ção na aprova*ão da v*rsão final d* manuscrito. </line>

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<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 20, n. 11, art. 8, p. 1**-17*, nov. 2023 </line>

<line> www4.fsanet.co*.br/revi*ta </line>

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