Smartphones har blivit en naturlig del av vår vardag och smarta applikationer ger oss ständigt nya möjligheter. Samtidigt som det finns många positiva sidor med tekniken är det av vikt att undersöka vilka konsekvenser den teknologiska utvecklingen kan få på människor samt vad orsakerna bakom detta är. Smartphones har ökat i tillgänglighet och vi kan bli beroende av dess funktioner, men även beroende av möjligheterna de ger oss. Denna studie undersökte samband mellan personlighetsdrag, symtom på psykisk ohälsa och smartphoneberoende bland studenter (n = 103). Smartphoneberoende mättes utifrån skalan SAS-SV. Ett webbformulär publicerades på studentplattformar med frågor om smartphoneberoende, personlighet och psykisk ohälsa. Ett positivt samband mellan depression, ångest, stress och smartphoneberoende hittades. Bland personlighetsdrag hade neuroticism ett positivt samband med smartphoneberoende samt extraversion och samvetsgrannhet hade ett negativt. Regressionanalys visade att neuroticism positivt och samvetsgrannhet negativt kunde predicera smartphonebeorende. Resultaten diskuteras utifrån tidigare litteratur och vi föreslår att mer longitudinell forskning behövs för att fastslå eventuell kausalitet. / Smartphones have become a natural part of our everyday life and smart applications constantly give us new possibilities. While there are many positive aspects of the technology, it is important to examine what the consequences could be of the technological development. Smartphones have increased in availability and we have become addicted to the opportunities everyday technologies such as smartphones offer us. This study examined the relationships between personality traits, symptoms of mental illness and smartphone addiction among students (n = 103) using web-based assessments. Smartphone addiction was assessed with SAS-SV. We found positive associations between mental symptoms of depression, anxiety, stress and smartphone addiction. Neuroticism had a positive relationship with smartphone addiction but other Big Five personality traits such as extraversion and conscientiousness showed negative association with smartphone addiction. Regression analysis showed that neuroticism positively, but conscientiousness negatively predicted smartphone addiction in our sample. We discussed our results according to the previous literature and suggest that further longitudinal research is needed to determine possible causality between the measured factors.

No ambiente big data, as organizações se preocupam em extrair valor dos dados e das informações com o intuito de obter vantagens competitivas. No entanto, são necessários esforços organizacionais com relação aos ativos de dados, incluindo a definição de responsabilidades com relação ao uso dos dados, a garantia da qualidade dos dados, dentre outros aspectos contemplados pelos modelos de governança de dados ou de informação. Deste modo, esta pesquisa investigou como as organizações podem adotar as governanças de dados ou de informação no ambiente big data e, para tanto, foram contemplados estudos de casos multisetoriais para identificar os fatores determinantes para a adoção das governanças de dados ou de informação no ambiente big data. Foram investigados os elementos e os conteúdos dos modelos de governança de dados ou de informação e analisados os aspectos dos modelos com relação à inteligência de negócios e ao big data analytics. Notou-se que as ações organizacionais com relação à governança de dados ou de informação são pouco consolidadas, mas conhecidas pelas organizações. Além disto, os modelos de governança de dados ou de informação são adotados por organizações com diferentes níveis de capacidades analíticas. Tais modelos contemplam a definição dos objetivos estratégicos da governança e domínios como o gerenciamento da qualidade dos dados ou das informações, o gerenciamento dos dados (em especial meta-dados), a transformação da mentalidade organizacional com relação aos dados e as informações e necessitam de competências de colaboração e comunicação dos stakeholders. Foram identificados oito fatores determinantes para a adoção das governanças de dados ou de informação no ambiente big data, os quais contemplam práticas estruturais, relacionais e operacionais do modelo de governança: 1 - Organizações grandes, globais, difusas, com estruturas descentralizadas de negócios e portfolio complexo de produtos ou serviços; 2 - Apontar um C-level, definir gerentes na estrutura e determinar data owners e data stewards; 3 - Estabelecer comitê de dados ou outros meios para reunir a alta cúpula e os principais líderes da organização; 4 - Atuação do departamento de TI nas atividades de gerenciamento de dados ou de informação, viabilizando e executando atividades operacionais com relação aos dados e as informações dentre as bases de dados e sistemas de informação; 5 - Atuar ativamente na transformação cultural da organização para data-driven; 6 - Promover a comunicação e a colaboração interna; desenvolver a comunicação com relação à eficácia das políticas e a necessidade de adequação dos stakeholders; 7 - Definir, gerenciar e controlar metadados; 8 - Definir os padrões, as exigências e o controle sobre a qualidade dos dados. A pesquisa oferece uma consolidação teórica relevante para o campo da governança de dados ou da informação, contemplando vasta lista de variáveis da literatura de de dados e governança de informação. Foi também possível expandir o modelo de governança de dados ou de informação englobando os domínios relativos à colaboração e comunicação, mudança cultural. Propõem-se uma expansão na conceituação geral dos termos governança de dados e governança de informação. / In the big data environment, organizations are concerned with extracting value from data and information in order to acquire competitive advantage. However, organizational efforts are required to organize data assets, determine responsibilities with regard to the data assets, ensure data quality, and other aspects. Such activities are covered by data or information governance models. This research investigated how organizations can adopt data or information governance in the big data environment. Thus, it was conducted multi-sectoral case studies to identify determinants factors for the adopting of data or information governance in the big data environment. The research protocol encompassed elements and contents of the data or information governance models and those related to big data value extraction. It was noted that the organizational approaches regarding data or information governance are poorly consolidated, but are well known to organizations. In addition, data or information governance models are adopted by organizations with different levels of analytical capabilities. Those models include the definition of the strategic objectives, and domains like data or information quality management, data management (especially metadata), transformation of the organizational cultural in relation to the data and the information, and collaboration and communication among stakeholders. Eight determinants factor were identified for the adoption of data or information governance in the big data environment, including structural, relational and operational practices of the governance model: 1 - Large, global and diffuse organizations with decentralized business and complex portfolio of products or services; 2 - Define C-level, managers, data owners and data stewards; 3 - Establish a data committee or other means to bring together the top leaders of the organization; 4 - Engagement of the IT department on the data management activities, enabling and executing operational activities in relation to data and information among databases and information systems; 5 - Actively engage in the cultural transformation of the organization into data-driven; 6 - Promote communication and internal collaboration; develop communication on the effectiveness of policies and the need for stakeholder adequacy; 7 - Define, manage and control metadata; 8 - Define standards, requirements and control over data quality. This research provides a relevant theoretical consolidation to the field of data or information governance, contemplating a vast list of research variables on the fields of competitive intelligence, IT governance, data and information governance literatures. It was also possible to expand the data or information governance model through the addition of domains such as collaboration, communication, and cultural transformation. The research also proposes an expansion in the general conceptualization of the terms data governance and information governance.

A conjunção das recentes tecnologias de mídias sociais, mobilidade e computação em nuvem coloca à disposição das empresas um grande volume de dados variados e recebidos em grande velocidade. Muitas empresas começam a perceber neste fenômeno, conhecido como Big Data, oportunidades de extração de valor para seus negócios. A literatura aponta diversos mecanismos pelos quais Big Data se transforma em valor para a empresa. O primeiro deles é pela geração de agilidade, aqui entendida como a capacidade de perceber e rapidamente reagir a mudanças e oportunidades em seu ambiente competitivo. Outro mecanismo é a utilização de Big Data como facilitador de capacitações dinâmicas que resultam em melhorias operacionais, por meio do aprofundamento (exploit) de alguma capacitação específica. Por fim, Big Data pode ser facilitador de capacitações dinâmicas que resultem em inovação (explore de novas capacitações) e no lançamento de novos produtos e serviços no mercado. Dentro deste contexto, o presente estudo se propõe a investigar a abordagem da utilização de Big Data por empresas inseridas em diferentes contextos competitivos e com diferentes níveis de capacitação de TI. Faz parte também do objetivo da pesquisa entender como as empresas adequaram seus processos de negócio para incorporar o grande volume de dados que têm à disposição. Por meio de estudos de caso realizados em empresas de grande porte de diferentes segmentos e com grande variabilidade na utilização de Big Data, o estudo verifica utilização de Big Data como viabilizador de capacitações dinâmicas atuando no aperfeiçoamento de capacitações operacionais, na diversificação de negócios e na inovação. Além disso, verifica-se a tendência de acoplamento de machine learning às soluções de Big Data, quando o objetivo é a obtenção de agilidade operacional. A capacitação de TI também se mostra determinante da quantidade e complexidade das ações competitivas lançadas pelas empresas com o uso de Big Data. Por fim, é possível antever que, graças às facilidades trazidas pela tecnologia de cloud, recursos de TI serão crescentemente liberados para atuação junto ao negócio - como, por exemplo, em iniciativas de Big Data - fortalecendo as capacitações dinâmicas da empresa e gerando vantagem competitiva. / The combination of the technologies of social media, mobility and cloud computing has dramatically increased the volume, variety and velocity of data available for firms. Many companies have been looking at this phenomenon, also known as Big Data, as a source of value to business. The literature shows different mechanisms for transforming Big Data in business value. First of them is agility, herein understood as the ability of sensing and rapidly responding to changes and opportunities in the competitive environment. Other mechanism is the usage of Big Data as an enabler of dynamic capabilities that result in operational improvements, through the deepening (exploit) of determined operational capability. Finally, Big Data can be the facilitator of dynamic capabilities that result in innovation (explore of new capabilities) and in the launching of new product and services in the market. Within this context, the goal of this study is to investigate the approach for Big Data usage in companies from different competitive scenarios and with different levels of IT capability. It is also part of the objectives to investigate how companies changed their processes to accommodate the huge volume of data available from Big Data. Through case studies in companies of different industries and with different Big Data approaches, the study shows Big Data as an enabler of dynamic capabilities that result in the improvement of operational capabilities, in the diversification of business and in innovation. It has also been identified the trend of association of machine learning to Big Data when the objective is operational agility. IT capability shows to be determinant of the quantity and complexity of the competitive actions launched from Big Data. To conclude, it is valid to anticipate that due to simplification coming from cloud technologies, IT resources will be increasingly released to working close to business - as, for example, in Big Data initiatives - strengthening dynamic capabilities and creating value to business.

Made available in DSpace on 2017-07-25T19:29:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 joaomigueltosato.pdf: 1509704 bytes, checksum: 7feec9d7e4ee880e76e5c9e750d8c419 (MD5) Previous issue date: 2006-09-19 / The majority of mineral fertilizers used in Brazil are sold in the form of granules mixture in order to provide, lower storage and transportation costs, lower probability of hardening, easier handling and also to simplify its use. Despite the advantages mentioned, such mixtures, which might present two or three primary macronutrients, secondary macronutrients and micronutrients, must have these nutrients uniformly distributed, so that the distribution in the field is homogeneous. However, in this kind of mixture some problems of heterogeneity might occur due to the segregation of granules, which might result in segregation of nutrients that will produce irregular application. The segregation is worrying concerning the application of the fertilizer as well as the sampling by the inspector, once it might generate analysis result that does not match the product real composition. The volume of fertilizers in a Big Bag makes it impossible for the inspector to homogenize the product prior to sampling, as required by law, in the case of smaller packets, thus requiring its own sampling methodology. Therefore, with the aim of evaluating the segregation of fertilizers and determining a sampling methodology for the Big Bag packaging, a study was developed, based on two formulas 02-30-10 and 12-15-15 distributed into four Big Bags each. Three sampling at three different times were carried out. The first was performed soon after packaging, the second, after the Big Bags had been transported on a truck for 407 km and the last after 696 km, both on dirty road and on asphalt. A conic tip double tube steering steel probe, for the sampling of five distinct horizontal levels, five vertical, one in the middle and one in each corner of the packet as well as one diagonal, which went through granulometric and chemical analysis individually. One compound sample was produced by pushing the probe vertically at three distinct points, and later on adding to the four packets portions for analysis. The results of granulometric and chemical analysis , at several points of sampling carried out in the vertical, horizontal e diagonal as well as the compound, after packaging and transportation of the Big Bags, in both formulas studied, show that if a grain mixture fertilizer is produced with raw-material with granules of homogeneous size, within the variation of SGN ± 5%, it presents fewer segregation problems regardless the sampling points mentioned, according to what happened to the formula 12-15-15, and the use of certain raw-material with granules which are incompatible to the other components in the mixture, lead to condenation of the product both chemically and granulometrically, according to what happened to the formula 02-30-10. The compound sample method proved itself efficient despite failing the granulometric analysis of the formula 02-30-10 (after packaging and transportation for 696 km), due to greater amount, size and round format of the triple superphosphate granules (TSP). / Os fertilizantes minerais utilizados no Brasil são em sua grande maioria comercializados na forma de misturas de grânulos por propiciar, menores custos de armazenamento e transporte, além de apresentarem menor possibilidade de empedramento, maior facilidade de manuseio, simplificando a sua aplicação. Apesar das vantagens citadas, estas misturas, que podem apresentar dois ou três macronutrientes primários, macronutrientes secundários e micronutrientes, é de fundamental importância que os nutrientes estejam uniformemente distribuídos em todo o seu volume, para que haja uma distribuição homogênea na área de cultivo. Contudo, neste tipo de mistura podem ocorrer problemas de heterogeneidade pela segregação dos grânulos que também resultará na separação dos nutrientes, ocasionando uma aplicação irregular. A segregação é preocupante tanto do ponto de vista da aplicação do fertilizante, quanto do momento da amostragem por parte da fiscalização, podendo obter um resultado de análise que não corresponde à realidade da composição do produto. O volume de fertilizantes acondicionado em embalagem Big Bag impossibilita aos fiscais a homogeneização do produto previamente à amostragem, como é estabelecido pela legislação, no caso de embalagens menores, necessitando, portanto de uma metodologia de amostragem apropriada. Diante destes fatos, com o objetivo de avaliar a segregação de fertilizantes e determinar uma metodologia de amostragem para embalagem tipo Big Bag foi desenvolvido um estudo com duas fórmulas 02-30-10 e 12-15-15 acondicionadas em quatro Big Bag cada uma. Foram estabelecidas amostragens em três momentos distintos, sendo uma logo após o envase, outra após os Big Bags terem sido transportados em caminhão por 407 Km e a última após completar 696 Km, realizados em estradas de asfalto e de terra. Foi utilizada uma sonda de aço inox cano duplo com ponta cônica, para amostragem de cinco níveis distintos na horizontal, cinco no sentido vertical, uma no centro e em cada um dos cantos da embalagem e uma na diagonal, as quais individualmente foram acondicionadas para análise química e granulométrica. Retirou-se também uma amostra composta, que foi feita inserindo verticalmente a sonda em cada Big Bag em três pontos distintos, e depois foram juntadas as porções das quatro embalagens para a realização das análises. Os resultados das análises químicas e de granulometria, nos vários pontos de amostragens realizados na vertical, horizontal, diagonal, e composta, após o envase e os transportes dos Big Bag, nas duas fórmulas pesquisadas, nos indicam que se um fertilizante mistura de grânulos for elaborado com matérias-primas com grânulos de tamanhos homogêneos, dentro da variação de ± 5% do SGN, apresentam menores problemas de segregação independente dos pontos de amostragens citados, conforme o ocorrido com a fórmula 12-15-15, e o uso de determinada matéria-prima com grânulos incompatíveis aos demais componentes da mistura, levam à condenação do produto tanto química quanto granulometricamente, conforme o ocorrido com a fórmula 02- 30-10. O método de amostra composta mostrou ser eficiente apesar da reprovação granulométrica da formulação 02-30-10 (após envase e transporte de 696 km), fato justificado pela maior quantidade, tamanho e formato arredondado dos grânulos do superfosfato triplo (TSP).

Orientador: Carlos Roberto Valêncio / Banca: Geraldo Francisco Donega Zafalon / Banca: Pedro Luiz Pizzigatti Correa / Resumo: Sistemas de gerenciamento de banco de dados, na sua essência, almejam garantir o armazenamento confiável da informação. Também é tarefa de um sistema de gerenciamento de banco de dados oferecer agilidade no acesso às informações. Nesse contexto, é de grande interesse considerar alguns fenômenos recentes: a progressiva geração de conteúdo não-estruturado, como imagens e vídeo, o decorrente aumento do volume de dados em formato digital nas mais diversas mídias e o grande número de requisições por parte de usuários cada vez mais exigentes. Esses fenômenos fazem parte de uma nova realidade, denominada Big Data, que impõe aos projetistas de bancos de dados um aumento nos requisitos de flexibilidade, escalabilidade, resiliência e velocidade dos seus sistemas. Para suportar dados não-estruturados foi preciso se desprender de algumas limitações dos bancos de dados convencionais e definir novas arquiteturas de armazenamento. Essas arquiteturas definem padrões para gerenciamento dos dados, mas um sistema de armazenamento deve ter suas especificidades ajustadas em cada nível de implementação. Em termos de escalabilidade, por exemplo, cabe a escolha entre sistemas com algum tipo de centralização ou totalmente descentralizados. Por outro lado, em termos de resiliência, algumas soluções utilizam um esquema de replicação para preservar a integridade dos dados por meio de cópias, enquanto outras técnicas visam a otimização do volume de dados armazenados. Por fim, ao mesmo tempo que são... / Abstract: Database management systems, in essence, aim to ensure the reliable storage of information. It is also the task of a database management system to provide agility in accessing information. In this context, it is of great interest to consider some recent phenomena: the progressive generation of unstructured content such as images and video, the consequent increase in the volume of data in digital format in the most diverse media and the large number of requests by users increasingly demanding. These phenomena are part of a new reality, named Big Data, that imposes on database designers an increase in the flexibility, scalability, resiliency, and speed requirements of their systems. To support unstructured data, it was necessary to get rid of some limitations of conventional databases and define new storage architectures. These architectures define standards for data management, but a storage system must have its specificities adjusted at each level of implementation. In terms of scalability, for example, it is up to the choice between systems with some type of centralization or totally decentralized. On the other hand, in terms of resiliency, some solutions utilize a replication scheme to preserve the integrity of the data through copies, while other techniques are aimed at optimizing the volume of stored data. Finally, at the same time that new network and disk technologies are being developed, one might think of using caching to optimize access to what is stored. This work explores and analyzes the different levels in the development of distributed storage systems. This work objective is to present an architecture that combines different resilience techniques. The scientific contribution of this work is, in addition to a totally decentralized suggestion of data allocation, the use of an access cache structure with adaptive algorithms in this environment / Mestre

Les technologies Big Data gagnent de plus en plus d’attentions de communautés de recherches variées, surtout depuis que les données deviennent si volumineuses, qu’elles posent de réels problèmes, et que leurs traitements ne sont maintenant possibles que grâce aux grandes capacités de calculs des équipements actuels. De plus, les réseaux véhiculaires, aussi appelés VANET pour Vehicular Ad-hoc Networks, se développent considérablement et ils constituent une part de plus en plus importante du marché du véhicule. La topologie de ces réseaux en constante évolution est accompagnée par des données massives venant d’un volume croissant de véhicules connectés.Dans cette thèse, nous discutons dans notre première contribution des problèmes engendrés par la croissance rapide des VANET, et nous étudions l’adaptation des technologies liées aux Big Data pour les VANET. Ainsi, pour chaque étape clé du Big Data, nous posons le problème des VANET.Notre seconde contribution est l’extraction des caractéristiques liées aux VANET afin d’obtenir des données provenant de ceux-ci. Pour ce faire, nous discutons de comment établir des scénarios de tests, et comment émuler un environnement afin, dans un premier temps, de tester une implémentation dans un environnement contrôlé, avant de pouvoir effectuer des tests dans un environnement réel, afin d’obtenir de vraies données provenant des VANET.Pour notre troisième contribution, nous proposons une approche originale de la modélisation du comportement de conducteur. Cette approche est basée sur un algorithme permettant d’extraire des représentants d’une population, appelés exemplaires, en utilisant un concept de densité locale dans un voisinage. / Big Data is gaining lots of attentions from various research communities as massive data are becoming real issues and processing such data is now possible thanks to available high-computation capacity of today’s equipment. In the meanwhile, it is also the beginning of Vehicular Ad-hoc Networks (VANET) era. Connected vehicles are being manufactured and will become an important part of vehicle market. Topology in this type of network is in constant evolution accompanied by massive data coming from increasing volume of connected vehicles in the network.In this thesis, we handle this interesting topic by providing our first contribution on discussing different aspects of Big Data in VANET. Thus, for each key step of Big Data, we raise VANET issues.The second contribution is the extraction of VANET characteristics in order to collect data. To do that, we discuss how to establish tests scenarios, and to how emulate an environment for these tests. First we conduct an implementation in a controlled environment, before performing tests on real environment in order to obtain real VANET data.For the third contribution, we propose an original approach for driver's behavior modeling. This approach is based on an algorithm permitting extraction of representatives population, called samples, using a local density in a neighborhood concept.

A temática envolvendo o processamento de grandes quantidades de dados é um tema amplamente discutido nos tempos atuais, envolvendo seus desafios e aplicabilidade. Neste trabalho é proposta uma ferramenta de programação para desenvolvimento e um ambiente de execução para aplicações com grandes quantidades de dados. O uso da ferramenta visa obter melhor desempenho de aplicações neste cenário, explorando o uso de recursos físicos como múltiplas linhas de execução em processadores com diversos núcleos e a programação distribuída, que utiliza múltiplos computadores interligados por uma rede de comunicação, de forma que estes operam conjuntamente em uma mesma aplicação, dividindo entre tais máquinas sua carga de processamento. A ferramenta proposta consiste na utilização de blocos de programação, de forma que tais blocos sejam compostos por tarefas, e sejam executados utilizando o modelo produtor consumidor, seguindo um fluxo de execução definido. A utilização da ferramenta permite que a divisão das tarefas entre as máquinas seja transparente ao usuário. Com a ferramenta, diversas funcionalidades podem ser utilizadas, como o uso de ciclos no fluxo de execução ou no adiantamento de tarefas, utilizando a estratégia de processamento especulativo. Os resultados do trabalho foram comparados a duas outras ferramentas de processamento de grandes quantidades de dados, Hadoop e que o uso da ferramenta proporciona aumento no desempenho das aplicações, principalmente quando executado em clusters homogêneos. / The topic involving the processing of large amounts of data is widely discussed subject currently, about its challenges and applicability. This work proposes a programming tool for development and an execution environment for applications with large amounts of data. The use of the tool aims to achieve better performance of applications in this scenario, exploring the use of physical resources such as multiple lines of execution in multi-core processors and distributed programming, which uses multiple computers interconnected by a communication network, so that they operate jointly in the same application, dividing such processing among such machines. The proposed tool consists of the use of programming blocks, so that these blocks are composed of tasks, and the blocks are executed using the producer consumer model, following an execution flow. The use of the tool allows the division of tasks between the machines to be transparent to the user. With the tool, several functionalities can be used, such as cycles in the execution flow or task advancing using the strategy of speculative processing. The results were compared with two other frameworks, Hadoop and Spark. These results indicate that the use of the tool provides an increase in the performance of the applications, mostly when executed in homogeneous clusters.

<p>Mentoring has gained a great deal of popularity across various professional fields and disciplines over the past few years. More recently, planned mentoring has become an important form of intervention with young people (Philip, 2003). Although mentoring can be an effective strategy for dealing with youth, the mentoring is only as good as the relationship that develops out of the process between mentors and mentees and the match that is made between the two parties. The number of mentor programmes that is running continues to grow yet the quality of these programmes remains unknown as this area lacks agreed upon sets of standards and / bench marks that could be used to determine the effectiveness of these programmes (Sipe, 1988 -1995). The primary aim of this study is to evaluate the mentors&rsquo / perceptions of the effectiveness of a mentor training programme run by Big Brother Big Sister South Africa.</p>

Syftet med föreliggande studie var att studera om det fanns något samband mellan stress och personlighet, upplevd kontroll, samt socialt stöd. I studien deltog 135 deltagare, 58 män, 71 kvinnor, och 6 deltagare besvarade inte vilket kön de tillhör. Samtliga deltagare fyllde i frågeformulär om variablerna upplevd stress, personlighet, upplevd kontroll, samt socialt stöd. Resultatet visade att det finns ett positivt samband mellan stress och neuroticism. Det fanns negativa samband mellan stress och extroversion, stress och vänlighet, samt stress och samvetsgrannhet. Vidare förelåg det ett negativt samband mellan kontroll och neuroticism. Ett positivt samband fanns mellan kontroll och öppenhet. Slutligen fanns det ett negativt samband mellan socialt stöd och neuroticism. Det förelåg positiva samband mellan socialt stöd och extroversion, socialt stöd och vänlighet, samt socialt stöd och samvetsgrannhet. Studien visar att socialt stöd, upplevd kontroll, samt personlighetsdimensionerna påverkar hur individer upplever stress. / The purpose with the present study was to study if there were any correlations between stress, personality, perceived control, and social support. In this study 135 people participated, 58 men, 71 women, and 6 participants did not answer which sex they belonged to. All of the participants answered questionnaires about the variables stress, personality, perceived control, and social support. The results showed that there was a positive correlation between stress and neuroticism. There were negative correlations between stress and extroversion, stress and agreeableness, and stress and conscientiousness. There was a negative correlation between control and neuroticism. There was a positive correlation between control and openness. Finally there was a negative correlation between social support and neuroticism. There was positive correlation between social support and extroversion, social support and agreeableness, and social support and conscientiousness. The study shows that social support, perceived control, and the personality-dimensions affects how individuals perceive stress.

A vegetation monitoring program was initiated at Big Oaks National Wildlife Refuge (Big Oaks NWR) to help understand the effects of fire management on critical wildlife habitat. The objectives of this study were to produce a baseline description of plant community structure and composition and to describe the landscape-level impacts of fire management within the refuge. These grassland communities are important for managing rare grassland wildlife species, especially Henslow's sparrows. Permanent plots were established in three managed grassland communities. Information on plant community species composition and structure was collected during 2000-2001. Andropogon viginiana and Solidago juncea were the dominant plant species in the permanent plots. Rhus copallinum and Liquidamber styraciflua were the dominant woody species. Changes in landscape structure were determined using aerial photographs and a geographic information system (GIS). Vegetation data layers were created for 1995 and 1998 with vegetation patches classified using the National Vegetation Classification System (NVCS). Field data was collected during 2000 and 2001 to validate the data layers. Changes in composition and structure of nine vegetation classes were compared between burned and unburned areas. Percent cover of grassland area increased while sparse woodland and shrubland decreased during the study period. The amount of total patches and total edge declined in the burn areas. Mean grassland patch size increased while the number of grassland patches and grassland edge decreased in the burn areas. Therefore, the grassland areas within the burn units were more homogeneous in 1998. The results of this study were related to Henslow's sparrow population estimates in the fire management units.