Violência Estudantil: Silêncio Na Família, Grito Na Escola.

1. Introdução

Schneider (2017) argumenta que pais e escola devem estar atentos ao comportamento dos jovens e manter sempre abertos os canais de comunicação com eles. O diálogo continua sendo a melhor arma contra os tipos de violência, que podem causar efeitos irreversíveis e devastadores nos jovens estudantes. A face do bullying não apresenta como uma desavença típica das rixas estudantis, as que chegam ao nível de agressão física ou que finalizam na discussão. Tais situações são comuns e fazem parte do desenvolvimento socioeducativo. O problema surge quando isto é verificado na rotina do estudante, em que um elemento ou grupo do convívio começa a perseguir um ou mais estudantes. De acordo com Schneider (2017), crianças com perfil mais retraído costumeiramente são as maiores vítimas, apresentam maior dificuldade para externar ou procurar auxílio em casa ou na escola. O receio do próprio estudante e muitas vezes dos pais em complicar a situação, está presente quando a chantagem costuma fazer parte das intimidações contribuindo para o silêncio.

O bullying não é ruidoso, mas silencioso e, por isso a gravidade se estende, majora e mascara o sintoma da violência. O estudante vítima deixa alheia a escola e a família, mas muda o comportamento. Sintomas como, queda no rendimento escolar, infrequência escolar, são os sinais mais perceptíveis por quem acompanha um estudante vitimado por esse tipo de violência.

O objetivo do texto é levar à reflexão, por meio de uma revisão de algumas abordagens a respeito da responsabilidade dos pais e gestores educacionais, nas tendências teóricas sobre violência escolar e embasar projetos de intervenção na escola para fins de prevenção, integrando ações e relações que despertem iniciativas governamentais. A problemática da violência, sendo o jovem vitima ou protagonista dela, tem provocado crescente preocupação no meio escolar, face a atos extremos relatados na imprensa e mídia. Em geral, violência é rotulada como um ato de brutal, físico e/ou psíquico contra um indivíduo, caracterizada por relações interpessoais carregadas de opressão, intimidação e chantagens. Segundo Gilberto Velho (2000), a violência não restringe ao uso da força física, está presente na iminência ou ameaça de uso, enfatiza o desejo de poder pela imposição da vontade de superar o outro, não importando o custo. A negação da existência do outro, a violação dos direitos somada à miséria, à exclusão, à corrupção, ao desemprego, à concentração de renda, ao autoritarismo e às desigualdades presentes na sociedade brasileira incrementam o desvio da conduta. Nas escolas, relatam os professores, a crescente violência é tanto quantitativa quanto qualitativa. Charlot (2002) afirma a violência escolar como: na escola, para escola e da escola. A distinção é importante na percepção de que a escola fica impotente, isto é, a violência que é reflexo do entorno e muita das vezes é refém de quem domina as acões desta área. Sposito (2001), em artigo, discorre sobre pesquisas envolvendo violência escolar no Brasil, destacando que o papel conflituoso entre alunos e professores gera receio constante entre os gestores, que recorrem a segurança policial, fato que afeta negativamente a qualidade da interação educativa no meio escolar.

2. Desenvolvimento
2.1. O quadro de fatores e análise da violência no cotidiano do estudante: uma sinópse

No Brasil, 14,6% dos adolescentes, ou seja, um a cada sete, sofreram algum tipo de violência escolar, incluindo casos de bullying, assédio, estupro e até mesmo morte. Esses dados foram obtidos a partir da Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) 2009/2019, divulgada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). É importante destacar que a pesquisa englobou somente estudantes da educação básica até o 9º ano.

A Lei nº 13.185, em vigor desde 2016, classifica o bullying como intimidação sistemática, englobando situações que envolvam violência física ou psicológica em atos de humilhação ou discriminação. A classificação também inclui ataques físicos, insultos, ameaças, comentários e apelidos pejorativos, entre outros comportamentos prejudiciais.

Com a chegada da pandemia e o consequente isolamento social, os estudantes foram obrigados a permanecer em casa, convivendo apenas com a família e dependendo da tecnologia para suas interações sociais e com a escola. Diante desse cenário, surgiram algumas consequências notáveis:

1-) Exposição à violência no espaço familiar é inevitável para algumas crianças e adolescentes, que acabam sendo expostos a situações de violência e maus-tratos.

2-) O uso da tecnologia pelo acesso à internet sem monitoramento de um responsável, fomentou o consumo de chats, acesso a deep web, propiciando disseminação de ideias e conteúdos violentos.

3-) Relações familiares e do grupo social próximo, deterioram diante da polarização social e política, alimentando ideias mais extremistas.

Estudos sobre violência escolar têm objetivado medir os índices de violência nas escolas brasileiras. Sposito (2001) revela que os primeiros trabalhos realizados no Brasil na década de 1980 preocupavam-se com o mapeamento de episódios de violência escolar, destacando a questão da segurança baseada na democracia na escola. Este mapeamento revela que a intensidade das agressões a alunos dentro das escolas varia em cada região, sendo que os maiores índices foram registrados no Distrito Federal, indicando maiores scores nos estados onde comunidades são reféns de grupos que agem fora da lei. Os registros de violência que atingem alunos, professores e funcionários têm maior incidência nas escolas públicas, em comparação com a rede privada, nas séries finais do ensino fundamental e no ensino médio. Segundo Revilla Castro (2002), os países escandinavos apresentam um número menor de estudantes implicados nesse tipo de violência escolar (10%). Na Inglaterra, na Espanha, em Portugal, Bélgica, Grécia, Canadá, Japão, China e Austrália, o nível é superior (acima de 20%), enquanto na Alemanha e Itália, o mau trato entre os escolares é superior a 30%.

O mau trato, tanto na família quanto na escola, define-se por relações assimétricas entre agressores e vítimas, sendo uma relação que implica em período contínuo. A omissão do monitoramento do tempo livre do estudante, por si só, já caracteriza um mau trato, sem ter um orientador do seu limite, uma diferença de poder surge entre agressores e vítimas. Essa diferença de poder produzida entre estudantes, inicialmente consideradas iguais, faz com que percam o equilíbrio (REVILLA CASTRO, 2002). Segundo o autor, esses agressores agem impedindo a visibilidade de seus superiores e na maioria das situações passam despercebidos e não são inibidos.

2.2 Análise multivariada das variáveis envolvidas no monitaramento pelos responsáveis

	A ordenação canônica simétrica tem como pressuposto buscar a existência de correlação entre duas ou mais matrizes do conjunto de dados. Para casos de assimetria, a análise de correspondência canônica (CCA) possui características inferenciais e busca explicar a variação da matriz resposta em função das combinações lineares através de regressões lineares multivariadas. Neste trabalho, utilizou-se a função CcorA do pacote vegan na versão RStudio. Como essa CCA é indicativa de natureza exploratória, aproveita-se desse aspecto para verificar a influência dos dados multivariados explicativos nos resultados registrados dos casos de violência escolar. A análise está estruturada no estudo do percentual de escolares do 9º ano do Ensino Fundamental cujos pais e responsáveis sabiam o que estavam fazendo no tempo livre, considerando-se o sexo e a dependência administrativa da escola, com um intervalo de confiança de 95%, segundo os municípios das capitais, no período de 2009 a 2019, comparando-se esses dados com os de posse ilegal de armas e entorpecentes constantes do Anuário de Segurança Pública, com base no ano de 2022.
	As correlações maximizadas, Figuras; 1, 1A, 1B e 1C; entre as duas matrizes de dados são representadas pelas observações distribuídas nos eixos canônicos, e a dispersão é dada pela matriz de covariância entre as matrizes de dados. Os dados são quantitativos com premissa de multinormalidade e apresentam eficácia para testar a independência linear entre estas matrizes. Nesta análise temos 18 variáveis quantitativas, 1 qualitativa e 27 observações, assim 18 < (27 – 1) o que atende a limitação do modelo de análise.

Figura 1. Presença de correlação entre as matrizes das variáveis / TH* x VREG**.
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onte: Dados Fonte: organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
Nota: *Tempo de monitoramento do pai / **Total de casos de violência registrado

Figura 1A. Presença de correlação entre as matrizes das variáveis / TM* x VREG**.
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onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
Nota: *Tempo de monitoramento da mãe / **Total de casos de violência registrado




Figura 1B. Presença de correlação entre as matrizes das variáveis / EPub* x VREG**.
F
onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
Nota: *Tempo de monitoramento em escola pública / **Total de casos de violência registrado

Figura 1C. Presença de correlação entre as matrizes das variáveis / EPriv* x VREG**.
F
onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
Nota: *Tempo de monitoramento na escola privada / **Total de casos de violência registrado	

	Aplicar técnicas estatísticas adequadas resulta em maior segurança nas pesquisas sobre a eficácia de determinadas variáveis no âmbito escolar, indicando quais aspectos contextuais, organizacionais e o monitoramento no trabalho pedagógico contribuem para o desenvolvimento estudantil salutar, tornando as escolas em ambientes capazes de oferecer, com equidade, uma educação de qualidade (KARINO e LAROS, 2017). A maioria considerável desses estudos emprega abordagens quantitativas na análise de dados referentes à educação básica, estimando o "efeito-escolar" produzido por cada instituição ou sistema de ensino, sinalizando aos pais, à comunidade e à administração pública responsável quais seriam os fatores contextuais da violência e as práticas prioritárias de monitoramento do entorno. A técnica explicitada pela CCA possibilita uma visão conjunta das variáveis, mensurando a carga influente de cada uma no índice de violência.	
Predomina na área, em geral, o uso de modelos de regressão para compreender como cada variável independente (Tempo de observação) influencia a variável dependente (Número de casos de violência). Por outro ângulo, torna-se possível afirmar, com certo grau de confiança, se a relação entre as variáveis independentes e a variável dependente é atribuível ao caso, desenvolvendo um modelo para prever o valor da variável dependente (Número de casos de apreensão) em observações fora do contexto da amostra com a qual o modelo preditivo foi gerado. As variáveis foram agrupadas pelo ano de referência e renomeadas conforme o quadro 1, onde estão especificadas a sigla, o nome e a descrição de cada uma delas.

Quadro 1. Variáveis relacionadas ao tempo em porcentagem no monitoramento dos responsáveis por capitais do Brasil / Dados do Artigo 2009 a 2019.

Fonte: Dados organizados pelos autores retirados da tabela 2 / ibge.gov.br/estatisticas/sociais/educacao/9134-pesquisa-nacional-de-saude-do-escolar.html \ * ano de referência

	Um dos pressupostos da análise de regressão multivariada é a normalidade, verificada pelo teste de Shapiro-Wilk, os resultados indicam ao prosseguimento da CCA. Para o teste relatamos na tabela 1, os valores determinados para as variáveis do ano de 2009 a 2019.

Tabela 1. Resultados do teste de normalidade / Teste de Shapiro-Wilk.

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023 -*2020

Conforme observado na Tabela 1, os p-valores resultaram maiores que 0,05, considerando o índice de confiança de 95% proposto para a CCA. Para uma interpretação adequada das capitais no momento da execução dos gráficos, evitando congestionar o espaço com o nome original das capitais, elaborou-se o Quadro 2 (na página seguinte), onde cada uma é identificada por um código. Por exemplo, a ocorrência "Obj 15" indica que a capital identificada é Aracaju.

Quadro 2. Relação das capitais brasileiras e seus códigos para análise dos gráficos. 

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

2.3. Análise o comportamento do pai no monitoramento do tempo livre do estudante.
Escola e família são instituições essenciais para a socialização e a educação infantojuvenil. Há evidências do efeito positivo quando o envolvimento dos pais na vida escolar das crianças é complementado pela escola. Orientar no sentido da prevenção de problemas comportamentais facilita a interação dos pais no acompanhamento das atividades escolares dos filhos, através do estímulo verbal e do exemplo, funcionando como suporte e monitoramento das atividades diárias (FERHAMAN, KEITH & REIMERS, 1987).
Sempre surgem fatores que dificultam a participação mais ativa dos pais na vida escolar de seus filhos, tais como mudanças na prática de ensino, despreparo em relação aos conteúdos trabalhados na escola, falta de tempo (já que a maioria dos pais trabalha fora), como lidar com as dificuldades de aprendizagem apresentadas pelos filhos, avaliação realizada pela escola, atitudes e comportamentos dos profissionais da escola em relação aos pais e ao estudante.
Na sequência, a análise refere-se ao tempo disponibilizado pelos pais no monitoramento das atividades escolares de seus filhos, com dados organizados no período de 2009 a 2020, e sua influência na ocorrência de porte de armas e entorpecentes.
A matriz das variáveis TH09, TH12, TH15 e TH19 que contabilizam o tempo disponibilizado pelos pais, que será comparada com a matriz das variáveis TPIArm e TPIDrog, que contabilizam o número de apreensões por armas e drogas ilícitas, respectivamente, geram os seguintes valores para interpretação, compondo a tabela 2:

Tabela 2. Resultados da CCA / Tempo de monitoramento pelos pais .

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

Analisando a Tabela 2, o traço de Pillai, que é o valor da soma dos quadrados das relações canônicas, mostra-se significativo para a variância geral, indicando que há indícios de relação entre as matrizes, especialmente no eixo 1. Quanto aos resíduos (RDA), eles medem a variação expressa pelos eixos canônicos. A Figura 2 foi gerada com as representações no plano dos eixos canônicos.








Figura 2. Representação nos eixos canônicos da CCA  / Tempo de monitoramento pelos pais. 
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onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
	Observa-se que existe relativo alinhamento dos eixo (X e Y), os vetores estão correlacionados, pode-se observar um grau de dependência entre as matrizes, os objetos: (17,19,20,21,22,26,27) dispersos no plano do gráfico coincidem nos dois eixos canônicos, representados por (Belo Horizonte, Rio de Janeiro, São Paulo, Curitiba, Florianópolis e Goiânia) os quais denotam as capitais onde as variáveis TPIArm e TPIDrog têm maiores índices. O objeto 18 no segundo gráfico refere-se à Brasília, com o mais alto índice de apreensão de entorpecentes.
As matrizes de correlações verificadas indicaram valores conforme as tabelas 3A, 3B e 3C:

1. Variáveis preditoras:

Tabela 3A. Correlação canônica / Correlação X

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
b) Variável resposta:Tabela 3B. Correlação canônica / Correlação Y

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

c) Correlação cruzada:
Tabela 3C. Correlação canônica / Correlação cruzada

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
	
Conforme os dados apresentados nas Tabelas 3A, 3B e 3C, constata-se que o tempo de monitoramento pelos pais possui uma relevante contribuição na explicação da variável resposta, indicando que a predição exercida constitui um importante fator para a redução do problema da violência escolar. 
Uma melhor visualização dessa correlação pode ser obtida na construção do próximo modelo, exposto na Figura 3, onde os grupos de objetos representando as capitais ficam mais evidentes na relação definida entre as matrizes de correlação. A proposta de Hotelling consiste em mostrar a existência de combinações lineares entre as duas matrizes compostas, permitindo assim que, através da distribuição dos objetos no espaço multivariado, seja possível observar os grupos, suas posições e a tendência na orientação dos vetores. Conforme notado na Figura 1, existe a formação de dois grupos de capitais, sendo um deles associado à apreensão de armas e outro à apreensão pelo porte de entorpecentes. O olhar atento para a inclinação dos vetores indica que a variável canônica TH (Tempo de monitoramento pelo pai) está diretamente relacionada com as variáveis TPIArm (Total de casos de porte de armas) e TPIDrog (Total de casos de porte de entorpecentes).











Figura 3. Representação das dimensões canônicas da CCA  / Tempo de monitoramento / Pai. 
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onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

2.4. Análise o comportamento da mãe no monitoramento do tempo livre do estudante

Neste tópico, a análise refere-se ao tempo disponibilizado pelas mães no monitoramento das atividades escolares de seus filhos, com dados organizados no período de 2009 a 2020, e sua influência na ocorrência do porte de armas e entorpecentes.

A matriz das variáveis TM09, TM12, TM15 e TM19 que contabilizam o tempo disponibilizados pelas mães, que será comparada com a matriz das variáveis TPIArm e TPIDrog, que contabilizam o número de apreensões por armas e drogas ilícitas. Executando a Análise de Correlação Canônica, resultaram os seguintes valores para interpretação, constantes na tabela 4.

Tabela 4. Resultados da CCA / Tempo de monitoramento pelas mães.

Fonte: Dados organizados pelos autores/ Resultados obtidos no software RStudio / 2023	

Analisando a Tabela 4, o traço de Pillai, que é o valor da soma dos quadrados das relações canônicas, mostra-se significativo para a variância geral, indicando que há indícios de relação entre as matrizes, especialmente no eixo 1. Quanto aos resíduos (RDA), eles medem a variação expressa pelos eixos canônicos. A Figura 4 foi gerada com as representações no plano dos eixos canônicos.

Figura 4. Representação nos eixos canônicos da CCA / Tempo de monitoramento pelas mães.

Fonte: Dados organizados pelos autores/ Resultados obtidos no software RStudio / 2023

As matrizes de correlações verificadas indicaram valores conforme as tabelas 5A, 5B e 5C:

a) Variáveis preditoras:
Tabela 5A. Correlação canônica / Correlação X

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
b) Variáveis resposta:
Tabela 5B. Correlação canônica / Correlação Y

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023



c) Correlação cruzada:
Tabela 5C. Correlação canônica / Correlação cruzada

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

Conforme os dados apresentados nas Tabelas 5A, 5B e 5C, constata-se que o tempo de monitoramento das mães exerce uma relevante contribuição na explicação da variável resposta, indicando que a predição exercida constitui um importante fator para a redução do problema da violência escolar. Uma melhor visualização dessa correlação pode ser obtida na construção do próximo modelo, conforme exposto na Figura 5.

Figura 5. Representação das dimensões canônicas da CCA / Tempo de monitoramento pelas mães. 
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onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

2.5. Análise o comportamento do responsável no monitoramento do tempo livre do estudante da escola pública.


Tabela 6. Resultados da CCA  / Tempo de monitoramento pelos responsáveis / Escola pública. 

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

Analisando a Tabela 6, o traço de Pillai, que representa a soma dos quadrados das relações canônicas, mostra-se significativo para a variância geral. Portanto, há indícios de relação entre as matrizes, sendo significativa no eixo 1. Quanto aos resíduos (RDA), medem a variação expressa pelos eixos canônicos. A Figura 6 apresenta as representações no plano dos eixos canônicos geradas a partir dessas análises.

Figura 6. Representação nos eixos canônicos da CCA / Tempo de monitoramento pelos responsáveis / Escola pública.
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onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

As matrizes de correlações verificadas indicaram valores conforme as tabelas 7A, 7B e 7C :

a) Variáveis preditoras:
Tabela 7A. Correlação canônica / Correlação X

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
b) Variável resposta:
Tabela 7B. Correlação canônica  / Correlação Y

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
c) Correlação cruzada:
Tabela 7C. Correlação canônica / Correlação cruzada

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

Conforme os dados apresentados nas Tabelas 7A, 7B e 7C, constata-se que o tempo de monitoramento dos responsáveis exerce uma relevante contribuição na explicação da variável resposta, indicando que a predição exercida constitui um importante fator de contribuição para a redução do problema da violência escolar. Uma melhor visualização dessa correlação pode ser obtida na construção do próximo modelo, conforme exposto na Figura 7.

Figura 7. Representação das dimensões canônicas da CCA  / Tempo de monitoramento pelos responsáveis / Escola pública. 

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onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

2.6. Análise o comportamento do responsável no monitoramento do tempo livre do estudante na escola privada.

Tabela 8. Resultados da CCA  / Tempo de monitoramento pelos responsáveis / Escola privada.

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023 

Analisando a Tabela 8, o traço de Pillai, que é o valor da soma dos quadrados das relações canônicas, mostra-se significativo para a variância geral. Portanto, há indícios de relação entre as matrizes, sendo significativa no eixo 1. Quanto aos resíduos (RDA), eles medem a variação expressa pelos eixos canônicos. A Figura 8 apresenta as representações no plano dos eixos canônicos geradas a partir dessas análises.

Figura 8. Representação nos eixos canônicos da CCA / Tempo de monitoramento pelos responsáveis / Escola privada.

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

As matrizes de correlações verificadas indicaram valores conforme as tabelas 9A, 9B e 9C:

a) Variáveis preditoras:
Tabela 9A. Correlação canônica   / Correlação X

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
b) Variáveis resposta:
Tabela 9B. Correlação canônica   / correlTH$Ycor  / Correlação Y

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023
c) Correlação cruzada:
Tabela 9C. Correlação canônica / Correlação cruzada

Fonte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

Conforme os dados apresentados nas Tabelas 9A, 9B e 9C, constata-se que o tempo de monitoramento dos responsáveis exerce uma relevante contribuição na explicação da variável resposta, indicando que a predição exercida constitui um importante fator de contribuição para a redução do problema da violência escolar. Uma melhor visualização dessa correlação pode ser obtida na construção do próximo modelo, conforme exposto na Figura 9.

Figura 9. Representação das dimensões canônicas da CCA / Tempo de monitoramento pelos responsáveis / Escola privada.
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onte: Dados organizados pelos autores / Resultados obtidos no software RStudio / 2023

3. Conclusão
	O tempo de observações e/ou monitoramento sobre as atividades executadas pelos filhos no tempo livre do período escolar ao longo dos anos de 2009 a 2019 indica contribuições de até 69,53% (pai), 64,44% (mãe), 70,15% (escola pública) e 70,57% (escola privada) para explicar a posse ilícita de armas e entorpecentes nos dados auferidos em 2020. Esse fato produz indícios de que, pela CCA, o grupo indicado na dimensão canônica definido pelo conjunto (Belo Horizonte, Rio de Janeiro, São Paulo, Curitiba, Florianópolis e Goiânia) representa as capitais onde as variáveis TPIArm e TPIDrog registraram maiores índices, de acordo com o Anuário Estatístico de Segurança Pública.
3.1 Intervenções possíveis interagindo a famíla, escola e a socidade organizada.
	O fenômeno da violência na própria escola e em seu entorno requer medidas de segurança que ultrapassam o limite da ação individual, seja do responsável familiar ou do gestor escolar. Uma iniciativa plausível de caráter colaborativo com políticas públicas consiste em criar um "Anuário Estatístico da Segurança Escolar", a ser elaborado por uma comissão composta por especialistas em segurança, orientação pedagógica e profissionais de Ciência de Dados, além das Superintendências Regionais de Ensino.
	Essa proposta representa um passo inicial para disponibilizar informações essenciais na formulação de políticas públicas voltadas à segurança escolar em esfera administrativa superior. Sem essa integração de dados e a interação dos atores envolvidos, nossas escolas continuarão num grito solitário, silenciando famílias sob a omissão do poder público.