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Grand Challenges Explorations - Brasil: Ciência de Dados para melhorar a Saúde Materno Infantil, Saúde da Mulher e Saúde da Criança no Brasil

A presente chamada pública tem por objetivo selecionar propostas para apoio financeiro a projetos que visem contribuir significativamente para o desenvolvimento científico e tecnológico do país. As propostas devem observar as condições específicas estabelecidas na chamada pública (anexo abaixo), que determina os requisitos relativos ao proponente, cronograma, recursos financeiros a serem aplicados nas propostas aprovadas, origem dos recursos, itens financiáveis, prazo para execução dos projetos, critérios de elegibilidade, critérios e parâmetros objetivos de julgamento e demais informações necessárias.


FAPs que aderiram a Chamada:

1. Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF);

2. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Alagoas (FAPEAL):

3. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas (FAPEAM);

4. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás (FAPEG);

5. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG);

6. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul (FAPERGS);

7. Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo (FAPES);

8. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado da Bahia (FAPESB);

9. Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina (FAPESC);

10. Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP); 

11. Fundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado do Mato Grosso do Sul (FUNDECT).


Dúvidas sobre as bases de dados disponíveis também podem ser enviadas no fórum de discussão disponível em:

https://www.synapse.org/#!Synapse:syn22088071/wiki/

Objeto:
​Data de Encerramento: 28/09/2020
Status: Em andamento

Arquivos para download

Chamada Grand Challenges Explorations - Brasil (Ciência de Dados)


GCE Brasil - FAPs que aderiram a Chamada


Diretriz FAPEAM - Chamada Ciências de Dados 2020


Diretriz FAPEMIG - Chamada Ciências de Dados 2020