Conferências Acesso Aberto, 15ª Conferência Lusófona de Ciência Aberta

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Desafios para Aplicação dos Princípios CARE na Gestão do Conhecimento Tradicional de Povos Indígenas sobre Biomas no Brasil
Laura Viela Rodrigues Rezende, Carolina Howard Felicissimo, Geisa Muller, Cássia Oliveira, Maria das Graças Monteiro Castro, Fabiano Couto Corrêa da Silva, Keila Elizabeth Macfadem Juarez

Última alteração: 2024-06-11

Resumo


As transformações antrópicas, o uso insustentável da biodiversidade e as mudanças climáticas ameaçam a integridade dos ecossistemas em territórios preservados dos Povos Indígenas e Comunidades Locais (PICLs) dos biomas no Brasil, em especial na Amazônia e no Cerrado. Além disso, o uso cada vez maior de recursos genéticos nas indústrias cosmética e farmacêutica não tem sido acompanhado por um sistema informacional tecnológico de rastreamento do conhecimento tradicional associado de forma que parte dos lucros oriundos da comercialização de produtos sejam convertidos para os detentores do conhecimento, conforme destaca o protocolo de Nagoya. Faz-se necessário uma base de conhecimento tradicional e científico nacional de forma a subsidiar a repartição justa e equitativa dos benefícios da utilização dos recursos genéticos em territórios bioculturais, ao mesmo tempo que aumenta a eficácia da gestão destas áreas protegidas. Para os PICLs deve-se fortalecer sua capacidade para proteger efetivamente seus territórios, salvaguardar o conhecimento tradicional e promover a gestão integrada da biodiversidade. Este estudo apresenta algumas orientações de aplicação dos princípios CARE na gestão do conhecimento tradicional de povos indígenas sobre biomas no Brasil. Espera-se que tais orientações possam auxiliar na elaboração de ações voltadas para auxiliar os PICLs para que detenham efetivamente a governança de seu conhecimento tradicional, estabelecendo padrões, relações e práticas de pesquisa definidas em detalhes.



Palavras-chave


Princípios CARE; Conhecimento Tradicional Indígena; Brasil; Rótulos de caracterização de dados