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Desenvolvimento de aplicação web para adoção de animais em situações de calamidade: um estudo de caso da enchente no Rio Grande do Sul em 2024

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dc.contributor.author Machado, Yan Magnan
dc.date.accessioned 2025-05-23T23:39:26Z
dc.date.available 2025-05-23T23:39:26Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11690/4189
dc.description.abstract Com o aumento do aquecimento global, eventos climáticos extremos estão se tornando mais frequentes, um exemplo no cenário atual é a enchente que ocorreu no Rio Grande do Sul no mês de maio de 2024. Para facilitar a adoção de cachorros resgatados durante a calamidade, foi desenvolvida uma aplicação web utilizando Django para o backend, HTML, CSS e JavaScript para o front-end, hospedada na Vercel, utilizando Cloudinary para armazenamento de imagens e PostgreSQL para o banco de dados. A aplicação permite que os voluntários dos abrigos cadastrem pets com informações detalhadas, como raça, porte, sexo, histórico médico e foto. Usuários externos podem visualizar os pets disponíveis e entrar em contato diretamente com os abrigos via WhatsApp para adoção. Após a adoção, o abrigo pode atualizar o status do pet para "adotado", garantindo um controle eficiente e atualizado dos animais. A necessidade emergencial de uma solução centralizada e prática para a divulgação dos animais, previamente realizada de forma dispersa em redes sociais como Instagram, motivou o desenvolvimento desta aplicação. O diferencial da aplicação está na centralização das informações e na facilidade de uso, proporcionando uma ferramenta eficaz tanto para os abrigos quanto para os potenciais tutores, especialmente em situações de calamidade. pt_BR
dc.publisher Universidade La Salle pt_BR
dc.subject Tecnologia pt_BR
dc.subject Calamidade pt_BR
dc.subject Inovação pt_BR
dc.subject Desenvolvimento pt_BR
dc.subject Aplicação web pt_BR
dc.title Desenvolvimento de aplicação web para adoção de animais em situações de calamidade: um estudo de caso da enchente no Rio Grande do Sul em 2024 pt_BR
dc.type TCC pt_BR
dc.location.country Brasil
dc.contributor.advisor Siqueira, Mozart Lemos de
dc.degree.local Canoas, RS
dc.degree.graduation Ciência da Computação


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