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Mujeres fuertes no son fáciles, dice Jennifer Lawrence: la vida de una mujer es solitaria y necesitamos de cada otras

Jennifer 🫦 Lawrence, Malala Yousafzai y Sahra Mani produjeron un nuevo documental sobre la opresión de las mujeres afganas por el Talibán 🫦 después de la retirada de las tropas estadounidenses en 2024.

Una historia de tres mujeres valientes

La película, titulada "Pan y 🫦 Rosas", cuenta la historia de tres mujeres: Sharifa, quien se encierra en su casa de acuerdo con las nuevas leyes 🫦 que prohíben a las mujeres recibir educación, trabajar o ir al exterior; Zahra, una dentista cuya activismo la lleva a 🫦 prisión; y Taranom, quien busca refugio en Pakistán y lamenta su patria.

El aislamiento y la lucha por los derechos de 🫦 las mujeres

Las mujeres en Afganistán se enfrentan a una lucha constante por sus derechos y su educación. Según Malala, "las 🫦 mujeres son siempre mujeres solitarias" y "la vida de una mujer es solitaria. Tanto de nuestra experiencia no puede ser 🫦 compartida o entendida por los hombres, y nuestros derechos están en sus manos. Por eso necesitamos de cada otras."

Una lucha 🫦 por la igualdad de género y la educación de las mujeres

El documental busca crear conciencia sobre la situación de las 🫦 mujeres en Afganistán y presionar a los gobiernos para que exijan cuentas al Talibán por sus acciones en contra de 🫦 los derechos de las mujeres. Como dice Malala, "el activismo y el storytelling son el alma de cualquier activismo" y 🫦 "esperamos que este movimiento, hecho por mujeres afganas, a través de su perspectiva sobre este momento, signifique que no sea 🫦 solo una historia en un pan. Es una resistencia que está sucediendo en este momento. Estas mujeres necesitan que el 🫦 mundo sea testigo de esto, para que no estén sufriendo en vano, y necesitamos presionar a nuestros gobiernos para que 🫦 exijan cuentas al Talibán por sus acciones en contra de los derechos de las mujeres y la educación de las 🫦 niñas en Afganistán."

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    O que significa mais 1 probabilidade: Uma abordagem estatística

    No mundo da estatística, a expressão "mais 1 probabilidade" (mais um probabilidade, em português) refere-se a um método de avaliação de probabilidades que leva em consideração a ocorrência de um evento adicional.

    Suponha que você esteja estudando a probabilidade de um determinado fenômeno ocorrer. Por exemplo, a probabilidade de chover no Rio de Janeiro no mês de janeiro. Se você quiser avaliar a probabilidade de chuvas adicionais, considerando que já está chovendo no primeiro dia do mês, então você está lidando com "mais 1 probabilidade".

    A fórmula básica para calcular a "mais 1 probabilidade" é a seguinte:

    P(A | B) = P(A ∩ B) / P(B)

    Neste caso, "A" representa o evento principal que está sendo estudado, enquanto "B" representa o evento adicional que está sendo considerado. A intersecção entre "A" e "B" (A ∩ B) representa a ocorrência simultânea dos dois eventos.

    Vamos ilustrar este conceito com um exemplo concreto.

    • Suponha que a probabilidade de chuvas em janeiro no Rio de Janeiro seja de 0,4 (ou 40%).
    • Agora, suponha que, considerando que já está chovendo no primeiro dia do mês, a probabilidade adicional de chuvas no segundo dia seja de 0,6 (ou 60%).
    • Neste caso, a "mais 1 probabilidade" de chuvas no segundo dia, dado que já está chovendo no primeiro dia, seria calculada da seguinte forma:
    Evento Probabilidade
    Chuva no primeiro dia 0,4 (ou 40%)
    Chuva no segundo dia, dado que já está chovendo no primeiro dia 0,6 (ou 60%)

    P(chuva no segundo dia | chuva no primeiro dia) = P(chuva no primeiro e no segundo dia) / P(chuva no primeiro dia)

    P(chuva no segundo dia | chuva no primeiro dia) = 0,6

    Portanto, dado que já está chovendo no primeiro dia de janeiro no Rio de Janeiro, a probabilidade de chuvas no segundo dia seria de 0,6 (ou 60%).

    Em resumo, a "mais 1 probabilidade" é uma ferramenta estatística útil para avaliar a probabilidade de eventos adicionais, levando em consideração a ocorrência de um evento principal. No Brasil, este método é amplamente utilizado em diversas áreas, como meteorologia, finanças, engenharia e outras, ajudando a tomada de decisões informadas e a minimizar riscos.


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