Pular para o conteúdo

Banco de questões

Todas as questões do ENEM

Use os filtros para chegar às questões que interessam. Cada resultado abre em uma página própria com enunciado, alternativas e gabarito.

  • 58.062 questões
  • 160 instituições
  • 23 anos de prova

Resultados: 58.062 questões

Página 683 de 2.904

  • Ciências Humanas

    História

    Para os gregos antigos, a ideia de confronto entre oponentes, até que um dos contendores superasse os demais, atingindo um grau de excelência reconhecido e admirado por todos os circunstantes, era um ritual central em sua cultura. Os gregos faziam com que ele integrasse várias de suas cerimônias, as mais importantes e as mais sagradas.

                     (Nicolau Sevcenko. A corrida para o século XXI. No loop da montanha-russa, 2004. Adaptado.)

    O texto afirma que as Olimpíadas na Grécia Antiga

    Escolha uma alternativa para a questão 3c657b30-8d
  • Linguagens

    Inglês

    Imagem da questão de Inglês, IF Sul - MG 2017, Interpretação de texto | Reading comprehension

    A evolução da comunicação é retratada com ironia no cartum. Com relação à figura e ao texto, é INCORRETO afirmar que:
    Escolha uma alternativa para a questão 3c6803dc-b5
  • Ciências Humanas

    História

    Imagem da questão de História, UERJ 2008, História Geral Um mercado avassalador dito global é apresentado como capaz de homogeneizar o planeta quando, na verdade, as diferenças locais são aprofundadas. Há uma busca de uniformidade, ao serviço dos atores hegemônicos, mas o mundo se torna menos unido, tornando mais distante o sonho de uma cidadania verdadeiramente universal.

    Com base nos quadrinhos e no fragmento de texto, dois elementos contraditórios do processo de globalização capitalista estão identificados em:

    Escolha uma alternativa para a questão 3c68b295-bc
  • Linguagens

    Português

    Leia o texto a seguir e responda à questão.


    Jeitinho e jeitão: uma tentativa de interpretação do caráter brasileiro


    Nascido inicialmente das contradições entre uma ordem liberal formal e uma realidade escravista, o jeitinho transformou-se em código geral de sociabilidade.
    Recordo um caso pessoal, passado há muito tempo. Eu trabalhava com Celso Furtado (rigorosamente antijeitinho), que recebia um diretor do Banco Interamericano de Desenvolvimento, por sinal um conterrâneo seu. Este, vendo-me por perto, e julgando que eu não era parte da conversa, pediu-me água. Pediu a primeira, a segunda e a terceira vez. Fui obrigado a dizer-lhe que não confundisse gentileza com servilismo, e que da próxima vez ele mesmo se servisse. Não ocorria àquele senhor que alguém que não fosse da sua grei pudesse tomar parte de uma conversa com altos representantes da banca interamericana. A origem do jeitinho, assim como a da cordialidade teorizada por Sérgio Buarque, se explica pela incompletude das relações mercantis capitalistas. Parece sempre que as pessoas estão “sobrando”. Elas são como que resquícios de relações não mercantis, não cabem no universo da civilidade. E às pessoas que sobram pode ser pedida qualquer coisa, já que é obrigação do dominado servir ao dominante.
    Qualquer reunião brasileira está cheia de batidinhas nas costas na hora do cumprimento, impondo logo de saída uma intimidade que é intimatória e intimidatória. Um dos cumprimentos mais característicos de Luiz Inácio Lula da Silva, por exemplo, é bater com as costas da mão na barriga dos interlocutores. Mesmo em encontros formais, o primeiro gesto de Lula ao se aproximar de qualquer pessoa é tocar-lhe a barriga.
    A matriz desses gestos encontra-se evidentemente no longo período escravagista. Nele, o corpo dos negros era propriedade, podia ser tocado e usado. O surpreendente é que esses gestos e costumes tenham persistido ao longo de 100 anos de vigência de um capitalismo pleno. O escravismo e a escravidão não explicam inteiramente a “longa duração” da informalidade generalizada e dos hábitos que a acompanham. Os Estados Unidos tiveram um sistema escravista que chegou até a organizar fazendas de criação de negros. A ruptura com o escravismo custou à nação norte-americana uma guerra civil que deixou marcas até hoje. Mas o jeitinho não foi o expediente que usaram para superar os problemas colocados pelo capitalismo que avança.
    Aqui, o jeitinho das classes dominantes se impôs na abolição da escravatura. Primeiro veio a Lei do Ventre Livre: garotos e garotas negros eram libertados em meio à escravidão. Mas como inexistia a perspectiva de terem terra, emprego ou salário, a libertação não lhes servia para quase nada. 
    Depois veio a Lei dos Sexagenários. Aos 60 anos, os negros que ainda estivessem vivos eram libertados. Ora, já se sabia que a vida média de um escravo não alcançava os 40 anos. Como mostrou Luiz Felipe de Alencastro em O Tratado dos Viventes, depois de décadas de labuta no eito, o consumo do trabalho pelo capital não era uma metáfora: o negro era um molambo de gente, e não um homem livre, mesmo quando libertado pela Lei dos Sexagenários.
    O que parecia cautela e previsão era, na verdade, o jeitinho (e o jeitão) em movimento. Gradualmente, até a chamada Lei Áurea, a escravidão persistiu. Isso criou uma superpopulação trabalhadora que o sistema produtivo não tinha como incorporar. Com a industrialização, tão sonhada pelos modernos, o problema se agravou. Tendo que copiar uma industrialização de matriz exógena, que tende sempre à economia do trabalho, os excedentes populacionais cresceram exponencialmente.
    Assim, o chamado trabalho informal tornou-se estrutural no capitalismo brasileiro. É ele que regula a taxa de salários, e não as normas trabalhistas fundadas por Vargas. A partir daí todas as burlas são permitidas e estimuladas. A pergunta que um candidato a emprego mais ouve é: com carteira ou sem carteira? O funcionário com carteira resulta em descontos para a Previdência. Ou, se o salário for um pouquinho melhor, até para o Imposto de Renda. A resposta do candidato ao emprego é óbvia: sem carteira.
    Quando o trabalhador ou trabalhadora que têm consciência dos seus direitos recusam o emprego sem carteira, às vezes, escutam “malandro, não quer trabalhar”.
    Em qualquer setor, em qualquer atividade, o jeitinho se impõe. O executivo de terno italiano de grife, o apresentador da televisão e a atriz de um musical não são assalariados. São pessoas jurídicas, PJs, unicamente para que empresas paguem menos impostos. Advogados, dentistas e prestadores de serviços oferecem seus préstimos com ou sem recibo, e esse último é mais barato. Bancários, telefonistas, vendedores e outras tantas categorias viram sua profissão periclitar: eles são agora atendentes de call centers, terceirizados por grandes empresas. O jeitinho é a regra não escrita, sem exigência legal, mas seguida ao pé da letra nas relações micro e macrossociais. Está tão estabelecido, é tão natural que estranhá-lo (hoje menos do que ontem, reconheça-se) pode ser entendido como pedantismo, arrogância ou ignorância: “Nego metido a besta”, é a sentença. A não resolução da questão do trabalho, o seu estatuto social, é no fundo a matriz do jeitinho. Simpático, ele é uma das maiores marcas do moderno atraso brasileiro. (Francisco de Oliveira, revista piauí n. 73, outubro 2012, excerto). 
    Assinale a opção que caracteriza corretamente a regra de concordância nominal empregada em “garotos e garotas negros”:
    Escolha uma alternativa para a questão 3c68b5f3-ed
  • Linguagens

    Inglês

    Imagem da questão de Inglês, IF Sul - MG 2017, Aspectos linguísticos | Linguistic aspects

    Com relação às expressões abaixo, assinale a alternativa correta.

    written word, movable type, mass publication
    Escolha uma alternativa para a questão 3c6af2c3-b5
  • Ciências Humanas

    História

    Com o crescimento comercial, na Baixa Idade Média, a Europa atravessou períodos de pânico coletivo, provocados por manifestações endêmicas ou epidêmicas da peste bubônica e de outras doenças, como tifo, varíola, gripe pulmonar e disenteria. A disseminação de várias dessas doenças era facilitada, entre outros motivos, pela
    Escolha uma alternativa para a questão 3c6ba0fc-8d
  • Matemática

    Matemática

    Em um jogo, há cartões azuis e vermelhos. São 10 cartões de cada cor, numerados de 1 a 10. Escolhendo aleatoriamente um cartão de cada cor, sem saber os números impressos neles, qual é a probabilidade de haver pelo menos um cartão cujo número é menor ou igual a 3?
    Escolha uma alternativa para a questão 3c6ce0bd-da
  • Linguagens

    Inglês

    AI Picks Up Racial and Gender Biases When Learning from What Humans Write

    AI1 picks up racial and gender biases2 when learning language from text, researchers say. Without any supervision, a machine learning algorithm learns to associate female names more with family words than career words, and black names as being more unpleasant than white names.

    For a study published today in Science, researchers tested the bias of a common AI model, and then matched the results against a well-known psychological test that measures bias in humans. The team replicated in the algorithm all the psychological biases they tested, according to a study from co-author Aylin Caliskan, a post-doc at Princeton University. Because machine learning algorithms are so common, influencing everything from translation to scanning names on resumes, this research shows that the biases are pervasive, too. 

    An algorithm is a set of instructions that humans write to help computers learn. Think of it like a recipe, says Zachary Lipton, an AI researcher at UC San Diego who was not involved in the study. Because algorithms use existing materials — like books or text on the internet — it’s obvious that AI can pick up biases if the materials themselves are biased. (For example, Google Photos tagged black users as gorillas.) We’ve known for a while, for instance, that language algorithms learn to associate the word “man” with “professor” and the word “woman” with “assistant professor.” But this paper is interesting because it incorporates previous work done in psychology on human biases, Lipton says.

    For today’s study, Caliskan’s team created a test that resembles the Implicit Association Test (IAT), which is commonly used in psychology to measure how biased people are (though there has been some controversy over its accuracy). In the IAT, subjects are presented with two images — say, a white man and a black man — and words like “pleasant” or “unpleasant.” The IAT calculates how quickly you match up “white man” and “pleasant” versus “black man” and “pleasant,” and vice versa. The idea is that the longer it takes you to match up two concepts, the more trouble you have associating them.

    The test developed by the researchers also calculates bias, but instead of measuring “response time”, it measures the mathematical distance between two words. In other words, if there’s a bigger numerical distance between a black name and the concept of “pleasant” than a white name and “pleasant”, the model’s association between the two isn’t as strong. The further apart the words are, the less the algorithm associates them together.

    Caliskan’s team then tested their method on one particular algorithm: Global Vectors for Word Representation (GLoVe) from Stanford University. GLoVe basically crawls the web to find data and learns associations between billions of words. The researchers found that, in GLoVe, female words are more associated with arts than with math or science, and black names are seen as more unpleasant than white names. That doesn’t mean there’s anything wrong with the AI system, per se, or how the AI is learning — there’s something wrong with the material.

    1AI: Artificial Intelligence
    2bias: prejudice; preconception

    Disponível em <http://www.theverge.com/>. Acesso em: 18/04/2017.
    Assinale a alternativa que está de acordo com o texto.
    Escolha uma alternativa para a questão 3c6dfa34-b5
  • Ciências Humanas

    História

    O fim último, causa final e desígnio dos homens (...), ao introduzir aquela restrição sobre si mesmos sob a qual os vemos viver nos Estados, é o cuidado com sua própria conservação e com uma vida mais satisfeita. Quer dizer, o desejo de sair daquela mísera condição de guerra que é a consequência necessária (...) das paixões naturais dos homens, quando não há um poder visível capaz de os manter em respeito, forçando-os, por medo do castigo, ao cumprimento de seus pactos (...).

    (Thomas Hobbes. Leviatã, 1651. In: Os pensadores, 1983.)

    De acordo com o texto,

    Escolha uma alternativa para a questão 3c70bc35-8d
  • Matemática

    Matemática

    A quantidade de um medicamento no corpo de um paciente, após sua administração intravenosa, é de aproximadamente Q (t) = 10 x 4-t/16 miligramas por litro (mg/L) de sangue, sendo t o tempo medido em horas. Quanto tempo é necessário para que a quantidade de medicamento atinja o valor de 1 mg/L de sangue? (use log 2 = 0,3)
    Escolha uma alternativa para a questão 3c712146-da
  • Ciências Humanas

    Geografia

    A política de combate às secas no Nordeste remonta a época de D. Pedro II. Com o desenvolvimento industrial brasileiro, o Nordeste se configurou como uma região problema, periférica e deprimida, com vários problemas econômicos e sociais que são históricos, além da herança de sua estrutura produtiva arcaica que atravanca o seu desenvolvimento. Assinale com V ou com F as proposições, conforme sejam respectivamente verdadeiras ou falsas em relação às políticas implantadas no Nordeste com o objetivo de amenizar tais problemas.

    ( ) A construção de estradas pelo DNOCS teve uma importante contribuição na agilização do socorro às vítimas das secas, no entanto, a construção de açudes em propriedades particulares é ainda hoje motivo de críticas por ter proporcionado o favorecimento das elites regionais que se utilizam da água para conseguir favorecimentos políticos.

    ( ) O surto industrial induzido pela SUDENE promoveu a modernização e o crescimento econômico de alguns setores da economia nordestina, mas não foi capaz de reduzir os desequilíbrios regionais a que se propunha.

    ( ) O socorro às populações atingidas pelas secas através das frentes de trabalho, bem como outras medidas emergenciais empregadas pelo governo federal no “combate à seca” foram instrumentos utilizados pelas elites e políticos nordestinos para manter o “voto de cabresto” e outros privilégios, o que passou a ser conhecido como a “indústria da seca”.

    ( ) A redemocratização da sociedade brasileira permitiu que setores da sociedade civil se organizassem e que trouxessem para o debate o questionamento sobre a ideia do “combate à seca”, os quais afirmam que a seca não se combate, mas sim, que é uma realidade na qual é necessário criar mecanismos de convivência. Neste sentido, várias ONGS têm atuado para a implantação de políticas públicas que garantam a segurança hídrica e alimentar e a convivência sustentável no semi-árido nordestino.

    A sequência correta das assertivas é:
    Escolha uma alternativa para a questão 3c7285fd-6e
  • Linguagens

    Inglês

    AI Picks Up Racial and Gender Biases When Learning from What Humans Write

    AI1 picks up racial and gender biases2 when learning language from text, researchers say. Without any supervision, a machine learning algorithm learns to associate female names more with family words than career words, and black names as being more unpleasant than white names.

    For a study published today in Science, researchers tested the bias of a common AI model, and then matched the results against a well-known psychological test that measures bias in humans. The team replicated in the algorithm all the psychological biases they tested, according to a study from co-author Aylin Caliskan, a post-doc at Princeton University. Because machine learning algorithms are so common, influencing everything from translation to scanning names on resumes, this research shows that the biases are pervasive, too. 

    An algorithm is a set of instructions that humans write to help computers learn. Think of it like a recipe, says Zachary Lipton, an AI researcher at UC San Diego who was not involved in the study. Because algorithms use existing materials — like books or text on the internet — it’s obvious that AI can pick up biases if the materials themselves are biased. (For example, Google Photos tagged black users as gorillas.) We’ve known for a while, for instance, that language algorithms learn to associate the word “man” with “professor” and the word “woman” with “assistant professor.” But this paper is interesting because it incorporates previous work done in psychology on human biases, Lipton says.

    For today’s study, Caliskan’s team created a test that resembles the Implicit Association Test (IAT), which is commonly used in psychology to measure how biased people are (though there has been some controversy over its accuracy). In the IAT, subjects are presented with two images — say, a white man and a black man — and words like “pleasant” or “unpleasant.” The IAT calculates how quickly you match up “white man” and “pleasant” versus “black man” and “pleasant,” and vice versa. The idea is that the longer it takes you to match up two concepts, the more trouble you have associating them.

    The test developed by the researchers also calculates bias, but instead of measuring “response time”, it measures the mathematical distance between two words. In other words, if there’s a bigger numerical distance between a black name and the concept of “pleasant” than a white name and “pleasant”, the model’s association between the two isn’t as strong. The further apart the words are, the less the algorithm associates them together.

    Caliskan’s team then tested their method on one particular algorithm: Global Vectors for Word Representation (GLoVe) from Stanford University. GLoVe basically crawls the web to find data and learns associations between billions of words. The researchers found that, in GLoVe, female words are more associated with arts than with math or science, and black names are seen as more unpleasant than white names. That doesn’t mean there’s anything wrong with the AI system, per se, or how the AI is learning — there’s something wrong with the material.

    1AI: Artificial Intelligence
    2bias: prejudice; preconception

    Disponível em <http://www.theverge.com/>. Acesso em: 18/04/2017.
    Com relação ao teste desenvolvido pelos pesquisadores para calcular o preconceito, assinale a alternativa correta.
    Escolha uma alternativa para a questão 3c728872-b5
  • Linguagens

    Português

    SANGRIA DESATADA

    “Na linguagem popular, é a situação que exige providências imediatas. Em termos médicos, sangria é a extravasão de sangue provocada artificialmente. Já foi prática comum. Retirava da circulação determinada quantidade de sangue como terapia para aliviar e até curar certos males.”

    COTRIM, Márcio. O Pulo do Gato 3. SP. Ed. Geração. 2009.
    Todo texto tem, normalmente, seu título escolhido pelo autor com uma finalidade. No caso do Texto I, o título tem a finalidade de 
    Escolha uma alternativa para a questão 3c738ca0-73
  • Linguagens

    Espanhol

        Se reunieron en un volumen todas las entrevistas Questão 02 Amuleto dadas por el poeta y dramaturgo Federico García Lorca. Lorca concedió 133 entrevistas; leyéndolas se sabrá qué estaba por detrás de la poética del escritor andaluz. Sobre su obra declaró en una de ellas: “No he sido nunca poeta de minoría. He tratado de poner en mis poemas lo de todos los tiempos, lo permanente, lo humano. A mí me ataca lo humano, es el elemento fundamental en toda obra de arte”. Y en otra dijo: “Hoy no interesa más que una problemática: lo social. La obra que no siga esa dirección está condenada al fracaso, aunque sea muy buena”. En su última entrevista, de junio de 1936, Lorca se muestra profético: “Ni el poeta ni nadie tiene la clave y el secreto del mundo. Quiero ser bueno. Sé que la poesía eleva y creo firmemente que si hay un más allá tendré la agradable sorpresa de encontrarme con él. Pero el dolor del hombre y la injusticia constante que mana del mundo, y mi propio cuerpo y mi propio pensamiento, me evitan trasladar mi casa a las estrellas”.


    AYÉN, X. Retrato del poeta como “muchachón gitanazo”. Disponível em: www.clarin.com. Acesso em: 8 dez. 2017 (adaptado).
    Esse trecho da resenha de um livro de entrevistas concedidas por Federico García Lorca tem por finalidade
    Escolha uma alternativa para a questão 3c73fd1f-7a
  • Matemática

    Matemática

    O pH de uma solução é definido por Imagem da questão de Matemática, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Sul-rio-grandense - Rio Grande do Sul 2016, Funções , em que H+ é a concentração de hidrogênio em íons-grama por litro de solução. Considerando que o suco de limão tem pH=2 , então a concentração de hidrogênio em íonsgrama, por litro dessa solução, é dada por
    Escolha uma alternativa para a questão 3c743b6a-d9
  • Linguagens

    Português

    “Tanto a exposição crua das mazelas sociais presente na obra de Aluísio Azevedo, como a tentativa de representar literariamente as contradições de tal sociedade, desenvolvida por Machado, evidenciavam, porém, que a literatura produzida no Brasil tomara definitivamente novo rumo (...). Fosse por choque ou reflexão, ficava claro que os literatos brasileiros ostensivamente voltavam seu olhar para as ruas, tirando delas matéria para sua arte”. Leonardo Affonso Pereira. A realidade como vocação. In: Keila Grinberg & Ricardo Salles [orgs.] O Brasil imperial v.III. Rio de Janeiro: Civilização Brasileira, 2009.

    As “mazelas sociais”, assim como as “contradições de tal sociedade” às quais o texto se refere têm, dentre seus denominadores comuns:
    Escolha uma alternativa para a questão 3c74510c-ed
  • Matemática

    Matemática

    Considere as seguintes afirmativas a respeito das retas r: x - by - 1 = 0 e s: ax + y + 1 = 0 do plano cartesiano, sendo a e b números reais não nulos:


    1. Quando a . b = -1, as retas r e s são paralelas.
    2. Quando a = b, as retas r e s são perpendiculares.
    3. Quando a = b = 1, as retas r e s cortam-se no ponto P = (0, 1).


    Assinale a alternativa correta.
    Escolha uma alternativa para a questão 3c745a72-da
  • Linguagens

    Inglês

    AI Picks Up Racial and Gender Biases When Learning from What Humans Write

    AI1 picks up racial and gender biases2 when learning language from text, researchers say. Without any supervision, a machine learning algorithm learns to associate female names more with family words than career words, and black names as being more unpleasant than white names.

    For a study published today in Science, researchers tested the bias of a common AI model, and then matched the results against a well-known psychological test that measures bias in humans. The team replicated in the algorithm all the psychological biases they tested, according to a study from co-author Aylin Caliskan, a post-doc at Princeton University. Because machine learning algorithms are so common, influencing everything from translation to scanning names on resumes, this research shows that the biases are pervasive, too. 

    An algorithm is a set of instructions that humans write to help computers learn. Think of it like a recipe, says Zachary Lipton, an AI researcher at UC San Diego who was not involved in the study. Because algorithms use existing materials — like books or text on the internet — it’s obvious that AI can pick up biases if the materials themselves are biased. (For example, Google Photos tagged black users as gorillas.) We’ve known for a while, for instance, that language algorithms learn to associate the word “man” with “professor” and the word “woman” with “assistant professor.” But this paper is interesting because it incorporates previous work done in psychology on human biases, Lipton says.

    For today’s study, Caliskan’s team created a test that resembles the Implicit Association Test (IAT), which is commonly used in psychology to measure how biased people are (though there has been some controversy over its accuracy). In the IAT, subjects are presented with two images — say, a white man and a black man — and words like “pleasant” or “unpleasant.” The IAT calculates how quickly you match up “white man” and “pleasant” versus “black man” and “pleasant,” and vice versa. The idea is that the longer it takes you to match up two concepts, the more trouble you have associating them.

    The test developed by the researchers also calculates bias, but instead of measuring “response time”, it measures the mathematical distance between two words. In other words, if there’s a bigger numerical distance between a black name and the concept of “pleasant” than a white name and “pleasant”, the model’s association between the two isn’t as strong. The further apart the words are, the less the algorithm associates them together.

    Caliskan’s team then tested their method on one particular algorithm: Global Vectors for Word Representation (GLoVe) from Stanford University. GLoVe basically crawls the web to find data and learns associations between billions of words. The researchers found that, in GLoVe, female words are more associated with arts than with math or science, and black names are seen as more unpleasant than white names. That doesn’t mean there’s anything wrong with the AI system, per se, or how the AI is learning — there’s something wrong with the material.

    1AI: Artificial Intelligence
    2bias: prejudice; preconception

    Disponível em <http://www.theverge.com/>. Acesso em: 18/04/2017.
    Why does Artificial Intelligence (AI) pick up biases?
    Escolha uma alternativa para a questão 3c754622-b5