Uma rede é um conjunto de nós conectados entre si através de um conjunto de arestas. Redes podem representar qualquer conjunto de objetos que possuam relações entre si. Comunidades são conjuntos de nós relacionados de uma maneira significativa, provavelmente compartilhando propriedades e/ou atuando de forma similar dentro de uma rede. Quando a análise de redes é aplicada ao estudo de padrões de movimentação animal, as unidades epidemiológicas de interesse (propriedades, estabelecimentos, municípios, estados, países, etc) são representadas como nós, enquanto a movimentação animal entre elas é representada através das arestas de uma rede. Descobrir a estrutura de uma rede, e portanto as preferências e rotas comerciais, pode ser útil para um pesquisador ou gestor de saúde animal. Foi implementado um algoritmo de detecção de comunidades para encontrar grupos de propriedades que é consistente com a definição de circuito pecuário, assumindo que uma comunidade é um grupo de nós (fazendas, abatedouros) no qual um animal vai mais provavelmente permanecer durante sua vida. Este algoritmo foi aplicado na rede interna de movimentação animal de 2007 do Estado do Mato Grosso. Esse banco de dados contém informação sobre 87.899 propriedades e 521.431 movimentações durante o ano, totalizando 15.844.779 de animais movimentados. O algoritmo de detecção de comunidades encontrou uma partição da rede que mostra um claro padrão geográfico e comercial, duas importantes características para aplicações em medicina veterinária preventiva, além de possuir uma interpretação clara e significativa em redes de comércio onde ligações se estabelecem a partir da escolha dos nós envolvidos. / A network is a set of nodes that are linked together by a set of edges. Networks can represent any set of objects that have relations among themselves. Communities are sets of nodes that are related in an important way, probably sharing common properties and/or playing similar roles within a network. When network analysis is applied to study the livestock movement patterns, the epidemiological units of interest (farm premises, counties, states, countries, etc.) are represented as nodes, and animal movements between the nodes are represented as the edges of a network. Unraveling a network structure, and hence the trade preferences and pathways, could be very useful to a researcher or a decision-maker. We implemented a community detection algorithm to find livestock communities that is consistent with the definition of a livestock production zone, assuming that a community is a group of farm premises in which an animal is more likely to stay during its life time than expected by chance. We applied this algorithm to the network of within animal movements made inside the State of Mato Grosso, for the year of 2007. This database holds information about 87,899 premises and 521,431 movements throughout the year, totalizing 15,844,779 animals moved. The community detection algorithm achieved a network partition that shows a clear geographical and commercial pattern, two crucial features to preventive veterinary medicine applications, and also has a meaningful interpretation in trade networks where links emerge from the choice of trader nodes.

Uma rede é um conjunto de nós conectados entre si através de um conjunto de arestas. Redes podem representar qualquer conjunto de objetos que possuam relações entre si. Comunidades são conjuntos de nós relacionados de uma maneira significativa, provavelmente compartilhando propriedades e/ou atuando de forma similar dentro de uma rede. Quando a análise de redes é aplicada ao estudo de padrões de movimentação animal, as unidades epidemiológicas de interesse (propriedades, estabelecimentos, municípios, estados, países, etc) são representadas como nós, enquanto a movimentação animal entre elas é representada através das arestas de uma rede. Descobrir a estrutura de uma rede, e portanto as preferências e rotas comerciais, pode ser útil para um pesquisador ou gestor de saúde animal. Foi implementado um algoritmo de detecção de comunidades para encontrar grupos de propriedades que é consistente com a definição de circuito pecuário, assumindo que uma comunidade é um grupo de nós (fazendas, abatedouros) no qual um animal vai mais provavelmente permanecer durante sua vida. Este algoritmo foi aplicado na rede interna de movimentação animal de 2007 do Estado do Mato Grosso. Esse banco de dados contém informação sobre 87.899 propriedades e 521.431 movimentações durante o ano, totalizando 15.844.779 de animais movimentados. O algoritmo de detecção de comunidades encontrou uma partição da rede que mostra um claro padrão geográfico e comercial, duas importantes características para aplicações em medicina veterinária preventiva, além de possuir uma interpretação clara e significativa em redes de comércio onde ligações se estabelecem a partir da escolha dos nós envolvidos. / A network is a set of nodes that are linked together by a set of edges. Networks can represent any set of objects that have relations among themselves. Communities are sets of nodes that are related in an important way, probably sharing common properties and/or playing similar roles within a network. When network analysis is applied to study the livestock movement patterns, the epidemiological units of interest (farm premises, counties, states, countries, etc.) are represented as nodes, and animal movements between the nodes are represented as the edges of a network. Unraveling a network structure, and hence the trade preferences and pathways, could be very useful to a researcher or a decision-maker. We implemented a community detection algorithm to find livestock communities that is consistent with the definition of a livestock production zone, assuming that a community is a group of farm premises in which an animal is more likely to stay during its life time than expected by chance. We applied this algorithm to the network of within animal movements made inside the State of Mato Grosso, for the year of 2007. This database holds information about 87,899 premises and 521,431 movements throughout the year, totalizing 15,844,779 animals moved. The community detection algorithm achieved a network partition that shows a clear geographical and commercial pattern, two crucial features to preventive veterinary medicine applications, and also has a meaningful interpretation in trade networks where links emerge from the choice of trader nodes.

Made available in DSpace on 2015-10-19T11:50:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 affonso2012.pdf: 1197414 bytes, checksum: 19e23509203341d0dceb18e7468ab2ec (MD5) Previous issue date: 2012-03-09 / This dissertation investigates the interaction and learning processes that occur in virtual communities of practice, with emphasis given to experiences hosted in Brazilian public portals. To better understand these experiences one considers here the general characteristics and evolution of some outstanding initiatives of electronic government in Brazil. One also considers theoretical approaches to the following basic concepts: community, social network, virtual community and virtual social network, virtual communities of practice. Specificities, advantages and problems involved in the creation and maintenance of virtual communities of practice, according to experts, are taken into consideration in an online questionnaire applied to the members of two virtual communities: The Amadeus community hosted in the Brazilian Portal de Software Público and the community called Comitê Técnico de Gestão do Conhecimento e Informação Estratégica (CT-GCIE) hosted in the Portal das Comunidades Virtuais do Setor Público. Results obtained from data analysis developed here, systematically comparing the two communities, indicate that they are active and seem to contribute to their member s professional development. Results, including suggestions given by respondents, also point out to some problems faced by the communities studies and provide some ideas to those interested in creating, participating and in keeping alive an online community of practice / Esta dissertação investiga os processos de interação e aprendizagem em comunidades de prática virtuais, com ênfase em experiências hospedadas em portais públicos brasileiros. Para melhor compreensão dessas experiências, abordam-se, inicialmente, algumas características gerais, evolução e iniciativas marcantes do governo eletrônico no Brasil. A seguir, consideram-se as discussões teóricas envolvidas no uso de conceitos fundamentais para o entendimento do tema: os conceitos de comunidade e de rede social, de comunidade virtual e de rede social na internet, bem como de comunidade de prática na internet. Abordam-se aqui também as considerações de especialistas sobre vantagens, especificidades e problemas envolvidos na criação e manutenção de comunidades de práticas na internet. Alguns aspectos básicos destacados por teóricos do tema das comunidades de prática embasam a elaboração de um questionário online aplicado aos membros de duas comunidades virtuais: a comunidade Amadeus hospedada no Portal de Software Público Brasileiro e na comunidade Comitê Técnico de Gestão do Conhecimento e Informação Estratégica (CT-GCIE) hospedada no Portal das Comunidades Virtuais do Setor Público. A análise dos dados, cotejando sistematicamente as características das duas comunidades, revela que ambas estão ativas e parecem contribuir significativamente para o desenvolvimento profissional dos seus membros. Os resultados obtidos, incluindo as sugestões fornecidas pelos respondentes, também desvendam alguns problemas e apontam caminhos a serem tomados para a melhoria e o crescimento das comunidades focalizadas no estudo, bem como fornecem insumos para aqueles que estejam interessados em criar, participar ativamente e manter viva uma comunidade de prática online