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This study aims to understand the importance of prerequisites for collaboration between public/political agencies with the help of literature about the concept of collaborative governance. The choice of using collaborative governance is based on the fact that the concept has not been applied to collaboration between the public/political actors before. This paper has the Swedish project Stop the shooting (Sluta skjut) as an example to understand the importance of prerequisites for collaboration between the Police, Probation Service, and Malmö municipality. With the help of this project, I will try to understand some of the promoting and hindering factors for collaboration in the studied project. To ascertain the prerequisites, I study will be interviewing representatives from the three mentioned actors.  To study the importance of prerequisites I used Ansell & Gash's (2008) theory about starting conditions which includes three prerequisites that according to them can make or break any collaboration process. These prerequisites are power-resource balance, incentives for participation, and prehistory of collaboration. In addition, to examine how much these prerequisites mean for collaboration, I will also see if any prerequisites are of importance that Ansell & Gash (2008) do not mention. The result of the study concludes that Ansell & Gash's (2008) starting conditions are of big importance for a successful collaboration process and were of importance for deeming ‘Sluta skjut’ as a successful project. The conclusion of the study shows that there are two more important prerequisites in addition to Ansell & Gash (2008) that all actors should aim to fulfill before collaborating, these are the time aspects regarding implementation and understanding of the different logics for each actor.

Orientador: Rubens Augusto Camargo Lamparelli / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-09T05:37:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mercante_Erivelto_D.pdf: 2989061 bytes, checksum: 75872d2f0b562b1a4ee7798a720abb60 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Estudos e pesquisas referentes ao acompanhamento da produção agropecuária têm um peso determinante e estratégico na economia do país. Nos últimos anos, essas pesquisas vêm sofrendo grandes transformações para se tornarem menos subjetivas. A associação das técnicas de sensoriamento remoto e métodos estatísticos podem proporcionar uma visão sinóptica das áreas semeadas, gerando, assim informações sobre a área plantada das culturas e a variabilidade existente nelas. Entretanto, a utilização dos dados provenientes de imagens de satélites está condicionada, principalmente, às propriedades de refletância e absorção dos componentes da superfície e pelo comportamento da atmosfera. Dentre as culturas de grande valor econômico, a soja (Glycine max (L) Merrill.) se destaca como um dos principais produtos da agricultura brasileira, assumindo grande importância econômica nas exportações. O estado do Paraná se destaca como um dos maiores produtores agrícolas do país, e a sua economia é baseada principalmente na agricultura voltada para a produção de grãos. Neste contexto, o objetivo da pesquisa foi estudar a relação entre o comportamento espectral da cultura de soja com a ao longo de seu ciclo de desenvolvimento, gerando informações e metodologias para auxiliar no acompanhamento da produção e estimativa de área da cultura na região Oeste do Paraná. As áreas monitoradas abrangem 36 municípios e duas áreas agrícolas comerciais localizadas próximas ao município de Cascavel/PR. Foram utilizadas imagens do satélite Landsat 5/TM (cena órbita/ponto 223/77) e imagens do satélite Terra sensor MODIS (produto MOD13Q1), caracterizando, assim, a passagem de escala entre as imagens dos dois sensores com resoluções espaciais diferentes. Dados de produtividade da cultura foram coletados nas escalas local (para as duas áreas monitoradas) e regional junto à Secretária de Agricultura e Abastecimento do Paraná ¿ SEAB (para os 36 municípios). A cultura da soja foi monitorada nas safras 2003/2004 e 2004/2005 utilizando imagens dos satélites. Para a utilização das imagens do satélite Landsat 5/TM de forma multitemporal foram realizados ainda os procedimentos de correção atmosférica e normalização de imagens. No intuito de caracterizar a resposta espectral da biomassa da cultura da soja e a sua relação com a produtividade final, geraram-se imagens referentes aos índices de vegetação NDVI e GVI. Foram realizadas análises de correlação e regressão entre dados de produtividade (variável predita) e dados espectrais (variável preditora) oriundos dos índices de vegetação (NDVI e GVI) em nível municipal (36 municípios) e local (duas áreas). Os resultados obtidos com a correção atmosférica e a normalização de imagens são coerentes quanto ao comportamento espectral dos alvos, vegetação e solo. Após o mapeamento das áreas com a cultura da soja (¿máscaras de soja¿), por meio das imagens temporais do Landsat 5/TM, foi possível realizar a passagem de escala para o sensor MODIS. O comportamento espectral da cultura se mostrou diferente para as imagens Landsat 5/TM com os tratamentos de refletância aparente, de superfície e de normalização. Por meio dos gráficos dos perfis espectrais traduzidos pelos índices NDVI e GVI foi possível acompanhar o ciclo de desenvolvimento da cultura da soja. As melhores correlações e regressões lineares entre os parâmetros espectrais e a produtividade final ocorreram quando considerado todo o ciclo de desenvolvimento da cultura. Quanto aos índices de vegetação utilizados NDVI e GVI, observou-se que o GVI teve comportamento com menor variação quando analisado os resultados das regressões. Em síntese, os resultados demonstraram que utilizando somente técnicas de modelagem estatística com dados espectrais foi possível estimar em até 85% a variabilidade encontrada na produtividade da soja / Abstract: Studies and researches referring to attendance of the agropecuary production have a determinant strategic importance in the economy of the country. In the last years, those researches have been suffering great transformations to become less subjectives. The association of the remote sensing technique and statistic methods can provide a synoptic view of the seeded areas, in this manner producing information about the planted area of the crops and the variability on them. However, the use of data from the images of satellite is stipulated mainly to the reflectivity properties and absorption of the surface components and also for the atmosphere behaviour. Amongst the crops of great economic value, the soybean (Glycine max (L) Merrill.) emphasizes as one of the main product of the Brazilian agriculture, assuming big economic importance in the exportations. The Paraná state stands out as one of the biggest agricultural producers of the country, and its economy is based mainly towards to the production of grains. In this context, the aim of the research was study the relation between the spectral behaviour of the soybean crop with the end yield along its development cycle, producing information and methodologies to assist the attendance of the production and area estimation of the western Paraná region crop. The areas monitored reach 36 municipal districts and two agricultural commercial areas located near of Cascavel/PR. It was used images from satellite Landsat 5/TM (orbit/point 223/77) and images of the satellite Terra sensor MODIS (product MOD13Q1), then characterizing the crossing scale between the images from both sensors with different spatial resolution. Crop yield data were collected, in the local scale (to both monitored areas) and in the regional scale together with the Secretary of Agriculture (SEAB) (to the 36 municipal districts). Through the satellites images, the soybean crop was monitored in the 2003/2004 and 2004/2005 harvests. For the use of images from the satellite Landsat 5/TM of multitemporal form was realized the proceeding of atmospheric correction and image normalization. In the aim of distinguishing the biomass spectral answer of the soybean crop and its relation to the end yield, it was created images referring to vegetation indexes NDVI and GVI. It was accomplished analyses of correlation and regression between the yield data (variable predict) and spectral data (variable predictor) derived from vegetation indexes (NDVI and GVI) in municipal level (36 municipal districts) and local (two areas). The results obtained with the atmospheric correction and image normalization presented coherent as to the spectral behaviour of the vegetation and soil target. After the area mapping with the soybean crop (soybean mask) by the temporary images of Landsat 5/TM, it was possible to realize the cross-scale to the MODIS sensor. The spectral behaviour of the crop was showed different in the Landsat 5/TM images to the apparent reflectance usage, surface and normalization. By mean of the graphics of spectral profile translated from the NDVI and GVI indexes was possible follow the development cycle of the soybean crop. The best correlations and linear regressions between the spectral parameters and the end yield will occur when it is considered all the cycle of the crop development. For the matters of vegetation indexes NDVI and GVI used, it was observed that the GVI had a less variable behaviour when analysed the results of regressions. In the sum up, the results showed that using only statistical modelling techniques with spectral data was possible estimate 85% of variability found in the soybean yield / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola