Thesis (MTech (Education))--Cape Peninsula University of Technology, 2010. / This research investigates the influence of a 12 week holistic fitness programme on learner attitudes in three multi-grade schools in the Wellington area of the Western Cape. A sample of 38 (N= 21 males and N=17 females), grade 4 multi-grade learners participated in the study. The study also tests whether an evaluation model as applied in this research: a) Can give insight into how to develop a fitness programme and assist to refine and improve such a program; b) Assists, through evaluation and attitudinal evaluation questionnaires to identify the various components of a fitness programme that can be modified to optimise the outcomes of the programme. It was found that the structure provided by the holistic fitness programme encouraged in significant positive attitudes toward all seven sub-domains of the CATPA inventory. It is concluded that the participation in a structured fitness programme is confidently associated with the development of more positive attitudes.

Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Carlos Alberto Vettorazzi / Banca: Sergio Lázaro de Lima / Resumo: A Bacia do Rio Pardo representa muito bem a situação de grande parte do território, onde a fragmentação florestal é um dos resultados do processo desordenado de uso e ocupação do solo. O objetivo do presente trabalho foi definir as áreas prioritárias para favorecer a conectividade entre os fragmentos florestais, visando à restauração florestal. Utilizou-se a abordagem multicriterial, em ambiente SIG, com Método da Combinação Linear Ponderada, para combinação dos fatores (características da paisagem) importantes ao objetivo do trabalho. Para estabelecer os fatores, seus respectivos pesos de compensação (expressam a ordem de importância dos fatores no processo de decisão) e restrições (categorias restritivas das características) empregaram-se a Técnica Participatória e o Processo Hierárquico Analítico, no próprio SIG. A princípio os fatores selecionados foram: proximidade entre fragmentos de maior área nuclear; proximidade à cobertura florestal; proximidade à rede hidrográfica; distância aos centros urbanos; erodibilidade; e declividade. Para obtenção desses fatores foram necessários os planos de informação: uso e cobertura do solo; fragmentos de floresta; área nuclear dos fragmentos de floresta; rede hidrográfica; centros urbanos, declividade; e erodibilidade do solo. O resultado obtido foi um mapa de áreas prioritárias, com graus de prioridade representados de forma contínua no espaço de 255 níveis. Para facilitar a visualização e também a análise dos resultados, o mapa foi reclassificado, de maneira a apresentar apenas cinco graus de prioridade. A partir dos resultados obtidos, pode-se concluir que: a Avaliação Multicritérios, em ambiente SIG, é adequada ao mapeamento de áreas prioritárias à restauração florestal em bacias hidrográficas, o método da Combinação Linear Ponderada é flexível, fácil de ser implementado, e permite... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The Pardo River Basin provides a good representation of the situation of the region, where forest fragmentation is a result of the haphazard process of the land use and occupation. The aim of this study was to define the priority areas to facilitate connectivity between forest fragments in order to forest restoration. Multicriteria approach with Weighted Linear Combination was used for combination of factors (landscape features). To establish the factors, their weights compensation (expressing the relative importance of factors in decision making) and the restrictions (restrictive category of characteristics) it was used to Participatory Technical and Analytic Hierarchy Process. The selected factors were: proximity of fragments of larger nuclear area, proximity to forest area, proximity to water, distance to urban centers; soil erodibility, and slope. The result obtained was a map of priority areas, with levels of priority represented on a continuous way, from 0 to 255. To facilitate the visualization and the analysis of results, the map was reclassified, with only five levels of priority. It was concluded, from the results, that the Multicriteria Evaluation ,in a Geographical Information Systems (GIS), is appropriate to the mapping of priority areas for forest restoration in river basins, the method of Weighted Linear Combination is flexible, easy to be implement, and allows the interaction of knowledge (researchers, analysts) and landscape features, determining the robustness of the solution for decision making; multicriteria analysis, based on Analytical Hierarchy Process (AHP), is essential in evaluating the factors, it uses a pair wise comparison between factors to determine the relative importance of each one, reducing subjectivity and subsidizing the creation of better scenarios for the decision maker; and the map of adequacy, for forest recovery River Basin Pardo-SP... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

A.baumannii é um importante patógeno em infecções nosocomiais principalmente por sua capacidade de se tornar resistente aos antimicrobianos. Surtos de A.baumannii resistente aos carbapenêmicos (ABRC) têm sido descritos em todo mundo. Devido à emergência de resistência aos antimicrobianos e ausência de novas opções de tratamento, as polimixinas reemergiram como opção de terapia contra infecções causadas por A.baumannii. O uso de polimixina é associado a maior mortalidade e menor eficácia comparada a outros antimicrobianos. Alguns estudos in vitro têm avaliado a combinação de polimixina com outros antimicrobianos a fim de aumentar a eficácia dos tratamentos. O objetivo deste estudo foi avaliar o sinergismo entre a polimixina B com outros antimicrobianos em isolados de ABRC, pelo método de Curvas Tempo-Morte bacteriana (Time- Kill Curves). Os isolados foram provenientes de banco de amostras e foram avaliadas as combinações de polimixina B com carbapenêmicos (imipenem e meropenem), tigeciclina, rifampicina, amicacina e ceftazidima. As combinações foram testadas nos tempo 0, 30’, 1,4,12 e 24 h. Sinergismo entre polimixina B foi demonstrado contra todos antimicrobianos para ambos isolados, exceto para ceftazidima e imipenem no isolado 1. Nosso estudo mostrou que tigeciclina, amicacina e rifampicina são agentes mais ativos combinados com polimixina B, sendo assim estes agentes podem apresentar efeito benéfico em combinação com a polimixina no tratamento de ABRC. / A.baumannii is an important pathogen in nosocomial infections primarily for its ability to become resistant to antimicrobials. Outbreaks carbapenem- resistant A.baumannii (CRAB) has been described worldwide. Due to the emergence of antimicrobial resistance and the absence of new treatment options, the polymyxins reemerged as an option therapy against infections caused by A.baumannii. The use of polymyxin is associated with higher mortality and lower effectiveness compared to other antimicrobials. In vitro studies have evaluated the combination of polymyxin with other antimicrobial agents to enhance the effectiveness of the treatments. This study was to evaluate the synergy between polymyxin B with other antimicrobials in isolates from ABRC, by Time-Kill Curves. The isolates were from stool samples and were evaluated combinations of polymyxin B with carbapenems (imipenem and meropenem), tigecycline, rifampin, amikacin and ceftazidime. The combinations were tested at time 0, 30 ', 1,4,12 and 24 h. Synergism between polymyxin B was demonstrated against all antimicrobials for both isolates, except for ceftazidime and imipenem in isolated 2. Our study showed that tigecycline, amikacin and rifampicin more active agents are combined with polymyxin B, and thus these agents may have a beneficial effect in combination with a polymyxin in treating CRAB.

A previsão de demanda é uma das principais ferramentas para a eficiência do gerenciamento das organizações, afetando diretamente a lucratividade do negócio. O atual nível competitivo das empresas requer previsões cada vez mais acuradas, sedo estas um diferencial para o sucesso empresarial. Neste contexto, a combinação de previsões se tornou um dos principais métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões. Através de uma revisão da literatura sobre as abordagens da combinação de previsões, identificou-se uma carência de estudos comparativos que incorporem modelos de regressão para a combinação de previsões. Assim, o objetivo principal desta dissertação é combinar três previsões individuais (redes neurais, modelos ARIMA e modelos de alisamento exponencial) via média simples, variância mínima e modelos de regressão, comparando as três previsões combinadas com suas previsões individuais. Estas comparações serão avaliadas em duas situações: em séries simuladas (estacionárias) e em uma série de dados reais (não estacionária) de uma empresa que realiza auditorias médicas. As medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAE, MAPE, RMSE e o coeficiente U de Theil. Os resultados obtidos enfatizam a melhoria das previsões quando estas são combinadas por regressão, tanto para séries convergentes quanto para a série divergente. / Forecasting is a key tool for ensuring the efficiency of management in organizations, directly affecting business profitability. The current competitive corporative level requires increasingly accurate predictions. In this context, the combination of forecasts has improved forecast accuracy. Through a literature review on the approaches of combining forecasts, we identified a lack of comparative studies that incorporate regression models for combining forecasts. Thus, the main objective of this dissertation is to combine three individual forecasts (neural networks, ARIMA models and exponential smoothing models) via simple average, minimum variance and regression models, comparing the three combined forecasts with their individual forecasts. These comparisons are evaluated in two situations: in simulated series (converging) and in series of real data (divergent) from a company that performs medical audits. The measures used to identify the best method are MAE, MAPE, RMSE and Theil’s U coefficient. Results from combined methods improved the predictions in both convergent and divergent series.

A previsão de demanda que combina métodos quantitativos e a opinião de especialistas é uma técnica amplamente utilizada na tentativa de aproximar a previsão da demanda real. A presente dissertação apresenta uma revisão bibliográfica sobre combinação de previsões e propõe um método combinado a partir de métodos quantitativos e opinião de especialistas. A revisão sistemática da literatura foi realizada em trabalhos atuais e de relevância para o tema em estudo, com o auxílio de cinco bases de dados. O referencial teórico, que totaliza 38 publicações, apresenta conceitos teóricos sobre combinação de previsões, bem como exemplifica, através de aplicações práticas, como esta técnica está sendo utilizada pelas empresas. Com base nesta revisão foi possível estruturar um método combinado de previsão de demanda. O método proposto não só combina matematicamente as previsões quantitativas e qualitativas, como também pondera, através da matriz de comparações do método AHP (Analytic Hierarchy Process), a opinião de cada especialista responsável por gerar as previsões qualitativas. Esta dissertação, além de descrever detalhadamente o método proposto, ilustra a aplicação deste através de um estudo de caso realizado em uma empresa metal-mecânica. Tal estudo foi realizado para diferentes modelos de produtos, considerando um horizonte de previsão de doze meses. Ao final, o método AHP mostrou-se uma forma eficiente de ponderação da opinião dos especialistas. O resultado mostra que a previsão combinada proposta apresentou os menores erros entre as previsões analisadas, não só melhorando a acurácia total da previsão em mais de 23%, como também aumentando a acurácia para a maioria dos meses analisados e dos modelos testados. A partir da revisão bibliográfica e do método proposto, oportunidades para estudos futuros foram identificadas. / Demand forecasting that combines quantitative methods and judgmental adjustments is a technique widely used in the attempt to approximate forecast to actual demand. This thesis presents a literature review on combination of forecasts, and proposes a combined method using quantitative methods and expert opinion. A systematic literature review has been carried out analyzing works that were considered relevant to the topic under study, gathered from five databases. The review, which is comprised of 38 references, introduces theoretical concepts about combination of forecast, and exemplifies through practical applications how companies are using this technique. Based on this review it was possible to structure a combination model. The model presented not only combines mathematically the quantitative and qualitative forecast, but also assigns importance weights to experts using the comparison matrices of AHP (Analytic Hierarchy Process). We describe in details the model proposed and illustrate it through a practical application in a manufacturing industry. The case study considers several products in a 12-month forecast horizon. AHP has proven to be efficient for assigning weights to experts. Using the combination model proposed in this thesis we obtained improvements in the overall forecast accuracy of more than 23%; accuracy was also improved for the majority of periods and products analyzed. The literature review and proposed model led to the proposition of several opportunities for future research.

abstract: Panpsychist double aspect theory, the most promising version of panpsychism, holds that the mental and the physical are mutually irreducible properties, or features, of ultimate matter, therefore they both are ontologically fundamental and ubiquitous. This version of panpsychism involves the following two notions: anti-reductivism and anti- emergentism. The former states that mental phenomena are not recordable in terms of physics. The latter implies that mental phenomena do not causally arise only from a certain macroscale physical condition, and the mental and the physical do not constitute an ontological hierarchy. From these notions, it follows that any macroscale mental phenomenon is the result of a combination of ultimate mental properties. Yet this idea creates the combination problem: how higher level mentality, e.g., human or animal consciousness, arises from lower level mentality, the ultimate mental "particles." Panpsychist double aspect theory purports to find the proper location of mind in the world without being vulnerable to typical mind-body problems. Nevertheless, since this version of panpsychism explains the ontological structure of higher level mentality as analogous to the atomic structure of a molecular physical entity, the combination problem arises. In Chapter 1, I explain the general conception of panpsychism. Chapter 2 shows the plausibility of panpsychist double aspect theory and how the combination problem arises from this version. I discuss the history and implications of the combination problem in Chapter 3. In Chapter 4, I introduce some alternative versions of panpsychism that do not raise the combination problem, and point out their implausibility. The intelligibility of mental combination is explained in Chapter 5. The moral of these chapters is that our epistemic intuition that mind is not composed of "smaller" minds fails to undermine the possibility that mind is structurally complex. In Chapter 6, I argue that C. Koch and G. Tononi's integrated information theory (IIT) is a form of panpsychism, and that the IIT can serve as a model for solving the combination problem. However, I am not committed to the IIT, and I point out theoretical weaknesses of the IIT besides the combination problem. / Dissertation/Thesis / M.A. Philosophy 2013

A malária é uma das prioridades da pesquisa mundial na área de desenvolvimento de vacinas. Apesar da contínua e crescente atividade de pesquisa nessa área, ainda não existe uma vacina capaz de impedir a infecção pelo Plasmodium spp. Devido ao complexo ciclo de vida deste agente, uma formulação vacinal eficaz para a indução de uma resposta imune protetora deverá conter uma combinação de regiões imunodominantes de antígenos do parasita. Portanto, este trabalho visou caracterizar a resposta imune humoral induzida pela imunização experimental de camundongos com o Antígeno 1 de Membrana Apical (AMA-1), região C-terminal da Proteína 1 da Superfície do Merozoíto e a Proteína 3β da Superfície do Merozoíto de P. vivax, administradas isoladamente ou em combinação. As proteínas recombinantes foram purificadas por cromatografia de afinidade e por cromatografia de troca iônica, posteriormente foram analisadas por RP-HPLC confirmando o elevado nível de pureza das amostras. A imunogenicidade dessas formulações foi avaliada em duas linhagens de camundongos BALB/c e C57BL/6, e na presença de dois adjuvantes Quil A e Poly I:C. Os títulos de anticorpos IgG foram determinados por ELISA. Os camundongos C57BL/6 imunizados com a combinação dos antígenos, emulsificados em Quil A ou Poly I:C apresentaram altos títulos de anticorpos (log10>4), assim como os camundongos imunizados com os antígenos administrados individualmente. Em contraste, os camundongos BALB/c imunizados com a combinação dos antígenos apresentaram títulos de anticorpos mais baixos contra a proteína MSP119 ou contra as proteínas MSP119 e AMA-1 quando administradas na presença dos adjuvantes Quil A e Poly I:C, respectivamente. Interessantemente, observamos um aumento significativo nos títulos de anticorpos dos camundongos C57BL/6 imunizados com a combinação dos antígenos emulsificados em Poly I:C contra a proteína MSP3β. A razão entre as subclasses de IgG mostraram um perfil de reposta mista Th1/Th2, em todos os grupos testados. Os anticorpos específicos mantiveram-se elevados por 6 meses após a última imunização, mostrando que a resposta imune induzida pelas imunizações experimentais foi duradoura. Nossos dados, em conjunto, demonstram que a combinação de antígenos pode ser uma estratégia promissora de vacinação contra a malária. / Malaria is one of the priorities of global research in the area of vaccine development. In spite of the continuing and growing research activity in this area, there is still no vaccine to prevent infection by Plasmodium spp. Due to the complex life cycle of this agent, an effective vaccine formulation to elicit protective immune responses should contain a combination of immunodominant regions of parasite antigens. Therefore, this study aimed at characterizing the humoral immune response induced by experimental immunization of mice with Apical Membrane Antigen 1 (AMA-1), C-terminal region of the Merozoite Surface Protein 1 and Merozoite Surface Protein 3β of P. vivax, provided either alone or as a combination. The recombinant proteins were purified by affinity and ion exchange chromatography, subsequently were analyzed by RP-HPLC to confirm the high purity of the samples. The immunogenicity of these formulations was evaluated in BALB/c and C57BL/6 mice, administered in the presence of two different adjuvants, Quil A or Poly I:C. The humoral immune response was measured by IgG antibody titers using ELISA. C57BL/6 mice immunized with the recombinant antigen combination in the presence of Quil A or Poly I:C adjuvants showed high antibody titers (log10>4) similar to mice inject with a single antigen alone. In contrast, BALB/c mice immunized with the recombinant antigen combination had lower antibody titers to MSP119 or to MSP119 and AMA-1 when administered in the presence of Quil A or Poly I:C adjuvants, respectively. Interestingly, we observed a significant increased in the antibody titers of the C57BL/6 mice receiving the combination of antigens against MSP3β protein in Poly I:C. The ratio between the IgG subclasses profile showed a mixed Th1/Th2 response in all groups tested. Specific antibodies were still high six months after the last immunizing dose indicating a long lived immune response. Together, our data show that the combination of antigens may be an effective strategy for immunization against malaria.

A previsão de demanda que combina métodos quantitativos e a opinião de especialistas é uma técnica amplamente utilizada na tentativa de aproximar a previsão da demanda real. A presente dissertação apresenta uma revisão bibliográfica sobre combinação de previsões e propõe um método combinado a partir de métodos quantitativos e opinião de especialistas. A revisão sistemática da literatura foi realizada em trabalhos atuais e de relevância para o tema em estudo, com o auxílio de cinco bases de dados. O referencial teórico, que totaliza 38 publicações, apresenta conceitos teóricos sobre combinação de previsões, bem como exemplifica, através de aplicações práticas, como esta técnica está sendo utilizada pelas empresas. Com base nesta revisão foi possível estruturar um método combinado de previsão de demanda. O método proposto não só combina matematicamente as previsões quantitativas e qualitativas, como também pondera, através da matriz de comparações do método AHP (Analytic Hierarchy Process), a opinião de cada especialista responsável por gerar as previsões qualitativas. Esta dissertação, além de descrever detalhadamente o método proposto, ilustra a aplicação deste através de um estudo de caso realizado em uma empresa metal-mecânica. Tal estudo foi realizado para diferentes modelos de produtos, considerando um horizonte de previsão de doze meses. Ao final, o método AHP mostrou-se uma forma eficiente de ponderação da opinião dos especialistas. O resultado mostra que a previsão combinada proposta apresentou os menores erros entre as previsões analisadas, não só melhorando a acurácia total da previsão em mais de 23%, como também aumentando a acurácia para a maioria dos meses analisados e dos modelos testados. A partir da revisão bibliográfica e do método proposto, oportunidades para estudos futuros foram identificadas. / Demand forecasting that combines quantitative methods and judgmental adjustments is a technique widely used in the attempt to approximate forecast to actual demand. This thesis presents a literature review on combination of forecasts, and proposes a combined method using quantitative methods and expert opinion. A systematic literature review has been carried out analyzing works that were considered relevant to the topic under study, gathered from five databases. The review, which is comprised of 38 references, introduces theoretical concepts about combination of forecast, and exemplifies through practical applications how companies are using this technique. Based on this review it was possible to structure a combination model. The model presented not only combines mathematically the quantitative and qualitative forecast, but also assigns importance weights to experts using the comparison matrices of AHP (Analytic Hierarchy Process). We describe in details the model proposed and illustrate it through a practical application in a manufacturing industry. The case study considers several products in a 12-month forecast horizon. AHP has proven to be efficient for assigning weights to experts. Using the combination model proposed in this thesis we obtained improvements in the overall forecast accuracy of more than 23%; accuracy was also improved for the majority of periods and products analyzed. The literature review and proposed model led to the proposition of several opportunities for future research.

A obtenção de previsões com maior acuracidade é uma necessidade constantemente requerida, em tempos onde há imensa disponibilidade de dados e recursos computacionais cada dia mais eficientes. Tais critérios possibilitaram o desenvolvimento de muitas técnicas de previsão individual ou de métodos de combinação que são considerados eficientes no intuito de reduzir erros. O desenvolvimento de novas técnicas, por sua vez, promove questionamentos quanto à identificação de quantas ou quais técnicas de previsão individual combinar. A literatura não é unânime ao tentar responder a estes questionamentos e indica a importância da correlação entre os erros de previsão na precisão da combinação. Posto isso, esta tese apresenta uma alternativa aos métodos atuais de combinar previsões, contemplando a correlação entre os erros de previsão, além de propor uma forma de identificar técnicas de previsão que sejam distintas quanto à modelagem de características da série de dados. Para identificar grupos de técnicas de previsão individual que sejam similares, utilizou-se a Análise de Agrupamentos em erros gerados por 15 técnicas de previsão que modelaram uma mesma série de dados real com tendência e sazonalidade. O resultado indicou a formação de 3 agrupamentos. Como alternativa aos métodos atuais de combinar previsão e selecionar a quantidade adequada de técnicas, utilizou-se a Análise de Componentes Principais. O método proposto mostrou-se viável quando comparado com outros métodos de combinação e quando submetido à modelagem de séries com maior variabilidade. / The obtaining of more accurate forecasts is a necessity often required in times where there is a huge availability of data and computing resources becoming more efficient every day. These criteria allowed the development of many individual forecasting techniques or combination methods that are considered efficient in order to reduce errors. The development of new techniques, in turn, promotes questioning as the identification of how many or which techniques to combine individual forecasts. The literature is not unanimous when trying to answer these questions and indicates the importance of the correlation between forecast errors on the accuracy of the combination. That said, this presents an alternative to current methods of combining forecasts, considering the correlation between forecast errors, and propose a way to identify predictive techniques that are different about the modeling features of the data series. To identify groups of individual forecasting techniques that are similar, it was used the cluster analysis on errors generated by 15 forecasting techniques that shaped the same series of real data with trend and seasonality. The result indicated the formation of 3 clusters. As an alternative to current methods of combining forecasting and selecting the appropriate amount of techniques, it was used the Principal Component Analysis. The proposed method has proved feasible when compared to other methods of combining and when subjected to modeling of series with greater variability.

A previsão de demanda é uma das principais ferramentas para a eficiência do gerenciamento das organizações, afetando diretamente a lucratividade do negócio. O atual nível competitivo das empresas requer previsões cada vez mais acuradas, sedo estas um diferencial para o sucesso empresarial. Neste contexto, a combinação de previsões se tornou um dos principais métodos empregados no intuito de melhorar a precisão das previsões. Através de uma revisão da literatura sobre as abordagens da combinação de previsões, identificou-se uma carência de estudos comparativos que incorporem modelos de regressão para a combinação de previsões. Assim, o objetivo principal desta dissertação é combinar três previsões individuais (redes neurais, modelos ARIMA e modelos de alisamento exponencial) via média simples, variância mínima e modelos de regressão, comparando as três previsões combinadas com suas previsões individuais. Estas comparações serão avaliadas em duas situações: em séries simuladas (estacionárias) e em uma série de dados reais (não estacionária) de uma empresa que realiza auditorias médicas. As medidas empregadas para a escolha do método mais preciso são MAE, MAPE, RMSE e o coeficiente U de Theil. Os resultados obtidos enfatizam a melhoria das previsões quando estas são combinadas por regressão, tanto para séries convergentes quanto para a série divergente. / Forecasting is a key tool for ensuring the efficiency of management in organizations, directly affecting business profitability. The current competitive corporative level requires increasingly accurate predictions. In this context, the combination of forecasts has improved forecast accuracy. Through a literature review on the approaches of combining forecasts, we identified a lack of comparative studies that incorporate regression models for combining forecasts. Thus, the main objective of this dissertation is to combine three individual forecasts (neural networks, ARIMA models and exponential smoothing models) via simple average, minimum variance and regression models, comparing the three combined forecasts with their individual forecasts. These comparisons are evaluated in two situations: in simulated series (converging) and in series of real data (divergent) from a company that performs medical audits. The measures used to identify the best method are MAE, MAPE, RMSE and Theil’s U coefficient. Results from combined methods improved the predictions in both convergent and divergent series.