This study quantifies discolouration on the surface of Pinus radiata boards during kiln drying, particularly kiln brown stain (KBS), and models it as a function of chemical compounds present in the wood closest to the surface. The discolouration was investigated with two experimental factors: drying time, which consisted in drying at 70/120 ℃ for 0, 8, 16 and 24 hours; and leaching, done at three levels, noleaching, mild and severe, to reduce the soluble compounds present in wood suspected of developing coloured compounds. The colour change was quantified using a reflectance photometer (colour system CIE Yxy, brightness) and by the analysis of digital photographs (colour system CIE Lab). The chemical analysis of the wood closest to the surface of the boards determined fructose, glucose, sucrose (HPLC), total sugar (sum of fructose, glucose and sucrose), total nitrogen (combustion gas analysis), and phenols discriminated by molecular weight (Folin-Ciocalteu method). In the cause-effect analysis, colour was the dependent variable, and drying time and the determinations of chemical compounds were independent variables. After statistical analysis (ANOVA and MANOVA) the dependent variables to be included in the models were luminance factor (Y), brightness (R457 and the blue-to-yellow scale of CIE Lab (b); and the independent variables were drying time, nitrogen, total sugar, and high-molecular-weight phenols. Linear (multivariate regression) and non-linear models (Neural Networks) showed that discolouration during kiln drying was best predicted when the luminance factor (Y) was used to quantify colour change as a function of the content of nitrogen-containing compounds and drying time. Furthermore, the data were fitted into an empirical model based on simple reaction kinetics that considered the rate of discolouration as a function of nitrogen concentration. The results suggest that nitrogen could act as a limiting reactant in Maillard-type reactions that produce colour during kiln drying.

Balance between energy consumption and production of electricityis a very important for the electric power system operation and planning. Itprovides a good principle of effective operation, reduces the generation costin a power system and saves money. Two novel approaches to reduce thetotal errors between forecast and real electricity consumption wereproposed. An Adaptive Linear Regression of Original Predictions (ALROP)was constructed to modify the existing predictions by using simple linearregression with estimation by the Ordinary Least Square (OLS) method.The Weighted Least Square (WLS) method was also used as an alternativeto OLS. The Modeling of Prediction Errors (MPE) was constructed in orderto predict errors for the existing predictions by using the Autoregression(AR) and the Autoregressive-Moving-Average (ARMA) models. For thefirst approach it is observed that the last reported value is of mainimportance. An attempt was made to improve the performance and to getbetter parameter estimates. The separation of concerns and the combinationof concerns were suggested in order to extend the constructed approachesand raise the efficacy of them. Both methods were tested on data for thefourth region of Sweden (“elområde 4”) provided by Bixia. The obtainedresults indicate that all suggested approaches reduce the total percentageerrors of prediction consumption approximately by one half. Resultsindicate that use of the ARMA model slightly better reduces the total errorsthan the other suggested approaches. The most effective way to reduce thetotal consumption prediction errors seems to be obtained by reducing thetotal errors for each subregion.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-04-20Bitstream added on 2014-06-13T20:21:13Z : No. of bitstreams: 1 sartori_lr_dr_prud.pdf: 4148637 bytes, checksum: 5616600e595cbbe65fef21b03cd5309c (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O propósito deste trabalho foi avaliar o potencial dos dados PALSAR polarimétricos para discriminar e mapear espécies de macrófitas (vegetação aquática) de uma área alagável da Amazônia, a planície de inundação do Lago Grande de Monte Alegre, no estado do Pará. A coleta de dados foi realizada quase simultaneamente à aquisição dos dados de radar. Três principais espécies de macrófitas foram encontradas na área: Paspalum repens (PR), Hymenachne amplexicaulis (HA) e Paspalum elephantipes (PE). Variáveis morfológicas foram medidas em campo e usadas para derivar outras variáveis tais como a biomassa. Atributos foram gerados a partir da matriz de covariância [C] extraída da imagem ALOS/PALSAR em modo SLC (single look complex). Os atributos polarimétricos foram analisados para as três espécies e identificados aqueles capazes de discriminar as espécies. Foram aplicadas as seguintes abordagens de classificação: baseada em regras, baseada em modelos de decomposição (Decomposições de Freeman-Durden e Cloude-Pottier), baseada em estatística (Classificação supervisionada baseada na distância Wishart) e híbrida (Classificador Wishart com classes de entrada baseadas na decomposição de Cloude-Pottier). Finalmente, a variável morfológica “volume da haste” foi modelada por regressão múltipla em função de alguns atributos polarimétricos. Os resultados sugerem que a imagem polarimétrica banda L possui potencial para discriminar as espécies de macrófitas, sendo os principais atributos para isso sigma zero HH ( ), sigma zero HV ( ) e sigma zero VV ( ), índice de estrutura da copa... / The purpose of this work was to evaluate the potential of fully polarimetric PALSAR data to discriminate and map macrophyte species in the Amazon floodplain, more specifically in the Monte Alegre Lake, in the state of Pará, Brazil. Fieldwork was carried out almost simultaneously to the radar acquisition. Three main species were found in the study area: Paspalum repens (PR), Hymenachne amplexicaulis (HA) and Paspalum elephantipes (PE). Macrophyte morphological variables were measured on the field and used to derive others variables, like the biomass. Attributes were calculated from the covariance matrix [C] derived from the SLC (single look complex) data. The polarimetric attributes were analyzed for the three species and it was identified that ones capable of discriminating them. The following classification approaches were applied: a rule-based classification, model-based classifications (Freeman-Durden and Cloude-Pottier), a statistical-based classification (supervised classification using Wishart distance measure) and a hybrid classification (Wishart classifier with the input classes based on the H/a plane). Finally, the morphological variable “stem volume” was modeled using multiple regression. The findings suggest that the fully polarimetric image has potential for discriminating plant species, being the main attributes sigma-nought HH ( ), sigma-nought HV ( ) and sigma-nought VV ( ), canopy structure index ( ), HH-VV polarimetric coherence ( ), helicity of the third scattering mechanism (τ ), orientation angle of the first scattering mechanism ( ) and scattering type phase of the first mechanism ( ); among the different classifications, only the supervised (Wishart) and the rule-based discriminated the species, with overall accuracy of 75,04% and 87,18%, respectively; the stem volume was modeled using the following attributes: biomass index ( ), volumetric scattering ... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 496246 bytes, checksum: 8cb1dcd5339bc6d6dd6f03c0370368bf (MD5) Previous issue date: 2012-02-15 / This study aimed to develop, evaluate and verify the influence of medium values imputation through six methods on the genotype recommendation imputing missing in medium genotype from methodologies of stability and adaptability in experiments incomplete sets of conilon coffee, so that it can determine whether it is appropriate or not the implementation of missing means imputation. The first method imputes a missing value through a mathematical model that is a function of the experimental medium value added the effect of genotype; the second method adds to this model the environmental effect. The third, fourth and fifth methods created impute a missing value through a simple linear regression, whose independent variables are the environmental effects, which are estimated using all available data in the experiment set (method 3), or just the means of the genotypes that were evaluated in all environments (method 4). The independent variable of the fifth method are the mean responses of the genotype most correlated with the one you want to estimate a missing value. The dependent variable of these regressions are the mean responses of the genotype that you want to estimate the missing value. The sixth method keeps the sum of squares of the genotype x environment interaction. In order to evaluate and verify the influence of imputation methods proposed, it was obtained a data set provided by INCAPER (Capixaba Institute of Research, Technical Assistance and Rural Extension). It was from an experiment tin which 38 complete set genotypes (clones) of conilon coffee were evaluated in18 environments according to your productivity (bags/hectare). This experiment was submitted to Lin & Binns (1998) and Eberhart-Russell (1966) stability and adaptability analyses, generating, then, reference recommendations. After that, some means were removed randomly simulating experiments with 1%, 5% and 10% of missing means. Then, new mean values were generated through the imputation methods developed. The evaluation of these methodologies and verification of the influence of imputation on the recommendation of the genotypes was performed by calculating the mean squared error, the Spearman correlation between the Lin & Binns recommendation before and after imputation, and the percentage of changes on the recommendation of the genotypes in relation to the reference Eberhart-Russel recommendation. According to the results obtained in this study, the performance of the imputation of means by the developed methodologies with better performance (2, 3, 4 and 6) in incomplete experiment sets is advisable, since the changes in the recommendations of the genotypes was small compared with the number of missing means in the evaluated experiments. / Este estudo teve por objetivo desenvolver, avaliar e verificar a influência de seis métodos de imputação de médias faltantes na recomendação de genótipos proveniente de metodologias de estabilidade e adaptabilidade em experimentos conjuntos incompletos de café conilon, de modo que seja possível constatar se é conveniente ou não a realização da imputação das médias faltantes. O primeiro método imputa uma média faltante por meio de um modelo que é função da média geral acrescida do efeito do genótipo; já o segundo, adiciona a esse modelo o efeito de ambiente. O terceiro, quarto e quinto métodos elaborados imputam uma média faltante por meio de uma regressão linear simples, cujas variáveis independentes são os índices ambientais, que são estimados utilizando todos os dados disponíveis no experimento conjunto (método 3), ou apenas as médias dos genótipos que foram avaliados em todos os ambientes (método 4). A variável independente do quinto método são as respostas médias do genótipo de maior correlação com aquele que se deseja estimar um valor faltante. A variável dependente destas regressões são as respostas médias do genótipo que se deseja estimar o valor faltante. O sexto método mantém a soma de quadrados da interação genótipo x ambiente. Para que a avaliação e verificação da influência dos métodos de imputação propostos fossem possíveis, foi obtido um conjunto de dados cedido pela INCAPER (Instituto Capixaba de Pesquisa, Assistência Técnica e Extensão Rural) oriundo de um experimento conjunto completo em que 38 genótipos (clones) de café conilon foram avaliados em 18 ambientes segundo suas produtividades (sacas/hectare). Este experimento foi submetido às análises de estabilidade e adaptabilidade de Lin & Binns (1998) e Eberhart-Russel (1966), gerando, dessa forma, recomendações padrão. Feito isto, médias foram retiradas aleatoriamente simulando experimentos com 1%, 5% e 10% de médias faltantes. Daí, por meio dos métodos de imputação elaborados, novos valores de médias foram gerados. A avaliação dessas metodologias e a verificação da influência da imputação na recomendação dos genótipos foram realizadas por meio do cálculo do Erro Quadrático Médio, da Correlação de Spearman entre a recomendação de Lin & Binns antes e após a imputação das médias, e da porcentagem de mudanças na recomendação dos genótipos em relação à recomendação padrão de Eberhart-Russel. Conforme os resultados obtidos neste estudo, a realização da imputação das médias mediante as metodologias desenvolvidas com melhor desempenho (2, 3, 4 e 6) em experimentos conjuntos incompletos é aconselhável, uma vez que a alteração nas recomendações dos genótipos avaliados foi pequena se comparado com o número de médias faltantes nos ensaios avaliados.

Resumo: O propósito deste trabalho foi avaliar o potencial dos dados PALSAR polarimétricos para discriminar e mapear espécies de macrófitas (vegetação aquática) de uma área alagável da Amazônia, a planície de inundação do Lago Grande de Monte Alegre, no estado do Pará. A coleta de dados foi realizada quase simultaneamente à aquisição dos dados de radar. Três principais espécies de macrófitas foram encontradas na área: Paspalum repens (PR), Hymenachne amplexicaulis (HA) e Paspalum elephantipes (PE). Variáveis morfológicas foram medidas em campo e usadas para derivar outras variáveis tais como a biomassa. Atributos foram gerados a partir da matriz de covariância [C] extraída da imagem ALOS/PALSAR em modo SLC (single look complex). Os atributos polarimétricos foram analisados para as três espécies e identificados aqueles capazes de discriminar as espécies. Foram aplicadas as seguintes abordagens de classificação: baseada em regras, baseada em modelos de decomposição (Decomposições de Freeman-Durden e Cloude-Pottier), baseada em estatística (Classificação supervisionada baseada na distância Wishart) e híbrida (Classificador Wishart com classes de entrada baseadas na decomposição de Cloude-Pottier). Finalmente, a variável morfológica "volume da haste" foi modelada por regressão múltipla em função de alguns atributos polarimétricos. Os resultados sugerem que a imagem polarimétrica banda L possui potencial para discriminar as espécies de macrófitas, sendo os principais atributos para isso sigma zero HH ( ), sigma zero HV ( ) e sigma zero VV ( ), índice de estrutura da copa ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The purpose of this work was to evaluate the potential of fully polarimetric PALSAR data to discriminate and map macrophyte species in the Amazon floodplain, more specifically in the Monte Alegre Lake, in the state of Pará, Brazil. Fieldwork was carried out almost simultaneously to the radar acquisition. Three main species were found in the study area: Paspalum repens (PR), Hymenachne amplexicaulis (HA) and Paspalum elephantipes (PE). Macrophyte morphological variables were measured on the field and used to derive others variables, like the biomass. Attributes were calculated from the covariance matrix [C] derived from the SLC (single look complex) data. The polarimetric attributes were analyzed for the three species and it was identified that ones capable of discriminating them. The following classification approaches were applied: a rule-based classification, model-based classifications (Freeman-Durden and Cloude-Pottier), a statistical-based classification (supervised classification using Wishart distance measure) and a hybrid classification (Wishart classifier with the input classes based on the H/a plane). Finally, the morphological variable "stem volume" was modeled using multiple regression. The findings suggest that the fully polarimetric image has potential for discriminating plant species, being the main attributes sigma-nought HH ( ), sigma-nought HV ( ) and sigma-nought VV ( ), canopy structure index ( ), HH-VV polarimetric coherence ( ), helicity of the third scattering mechanism (τ ), orientation angle of the first scattering mechanism ( ) and scattering type phase of the first mechanism ( ); among the different classifications, only the supervised (Wishart) and the rule-based discriminated the species, with overall accuracy of 75,04% and 87,18%, respectively; the stem volume was modeled using the following attributes: biomass index ( ), volumetric scattering ... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Nilton Nobuhiro Imai / Coorientador: José Cláudio Mura / Banca: Evlyn Marcia Leão de Moraes Novo / Banca: Thiago Sanna Freire Silva / Banca: João Roberto dos Santos / Banca: Vilma Mayumi Tachibana / Doutor

[pt] Nesta tese é apresentada uma metodologia de seleção de modelos em experimentos mistura-processo e reunidas as técnicas estatísticas necessárias ao planejamento e análise de experimentos com mistura com ou sem variáveis de processo. Na pesquisa de seleção de modelos foi utilizado um experimento para determinar as proporções ótimas de um misto químico do mecanismo de retardo para ignição de um motor foguete. O misto químico consiste de uma mistura de três componentes. Além das proporções dos componentes da mistura, são consideradas duas variáveis de processo. O objetivo do estudo é investigar as proporções dos componentes da mistura e os níveis das variáveis de processo que colocam o valor esperado do tempo de retardo (resposta) o mais próximo possível do valor alvo e, ao mesmo tempo, minimizam o tamanho do intervalo de previsão de uma futura resposta. Foi ajustado um modelo de regressão linear com respostas normais. Com o modelo desenvolvido foram determinadas as proporções ótimas dos componentes da mistura e os níveis ótimos das variáveis de processo. Para a seleção do modelo foi utilizada uma metodologia de duas etapas, que provou ser eficiente no caso estudado. / [en] This thesis presents a methodology for model selection in mixture-process experiments and puts together the statistical techniques for the design and analysis of mixture experiments with or without process variables. An experiment of a three-component mixture of a delay mechanism to start a rocket engine was used in the research. Besides the mix components proportions, two process variables are considered. The aim of the study is to investigate the proportions of the mix components and the levels of the process variables that set the expected delay time (response) as close as possible to the target value and, at the same time, minimize the width of the prediction interval for the response. A linear regression model with normal responses was fitted. Through the developed model, the optimal proportions of the mix components and the levels of the process variables were determined. A two-stage methodology was used to select the model. This methodology for model selection proved to be efficient in the studied case.

Made available in DSpace on 2016-08-11T14:41:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KalinaBM_DISSERT.pdf: 1464384 bytes, checksum: 3b7e0558a50096ee252c3e73ce566c0e (MD5) Previous issue date: 2014-12-10 / Historically, innovation is considered a key element for competitiveness and economic growth of countries, and contribute to face the emerging challenges, such as increased global demand for food, social inequality and climate change. Following this logic, the Brazilian government adopted a policy of science, technology and innovation (ST & I), supported by qualified for the generation of new knowledge and technologies focused on biotechnology research human resources. The proceeds from the Agribusiness Sector Fund (CT-Agro), not only ensure the leadership of Brazil in world trade in agricultural commodities, as has been contributing to the increase in per capita income from the northeastern states. Thus, considering the dynamism of the state of Rio Grande do Norte in the horticulture sector, the purpose of this study was to analyze the contribution of the CT -Agro resources for the growth of the state and to improve the social and environmental indicators. In the methodology, we adopted a model of linear regression with panel data to estimate the average effects of elasticity (CT-Agro) explanatory variable with respect to per capita GDP (dependent variable). Funds invested in agribusiness, in the period from 2000 to 2009, among the 27 states, corresponding to a sample of 270 observations were analyzed. Among the statistical methods used to estimate the coefficients, Method of Fixed Effect, was the most suitable for the large adjustment of the data (R2 = 99%). The results showed, however, that resources for agribusiness cause positive effects to increase the income of the Natal economy. It can be concluded that investments in STI, give greater dynamism and efficiency in the production chain, and may be reflected in social and environmental benefits / Historicamente, a inovação é considerada elemento-chave para à competitividade e o crescimento econômico dos países, além de contribuir para o enfrentamento dos desafios emergentes, como o aumento da demanda mundial por alimentos, as desigualdades sociais e as mudanças climáticas. Seguindo essa lógica, o governo brasileiro adotou uma política de ciência, tecnologia e inovação (CT&I), amparada em recursos humanos capacitados para a geração de novos conhecimentos e de tecnologias voltadas à pesquisa biotecnológica. Os recursos provenientes do Fundo Setorial do Agronegócio (CT-Agro), não apenas asseguram a liderança do Brasil no comércio mundial de commodities agrícolas, como vem contribuindo para o aumento da renda per capita dos estados nordestinos. Assim, considerando o dinamismo do estado do Rio Grande do Norte, no setor da fruticultura, a finalidade deste trabalho foi analisar a contribuição dos recursos do CT-Agro para o crescimento do estado e para a melhoria dos indicadores sociais e ambientais. Na metodologia, adotou-se um modelo de regressão linear, com dados em painel, para estimar os efeitos médios da elasticidade da variável explanatória (CT-Agro) com relação ao PIB per capita (variável dependente). Foram analisados os recursos aplicados no agronegócio, no período de 2000 a 2009, entre os 27 estados brasileiros, correspondendo a uma amostra de 270 observações. Entre os métodos estatísticos utilizados para a estimativa dos coeficientes, o Método dos Efeitos Fixos, foi o mais adequado por apresentar um maior ajustamento dos dados (R2= 99%). Os resultados demonstraram, portanto, que os recursos destinados ao agronegócio provocam efeitos positivos para o aumento da renda da economia potiguar. Pode-se concluir, que os investimentos em CT&I, conferem um maior dinamismo e eficiência a cadeia de produção, podendo se refletir em benefícios sociais e ambientais

Submitted by Rubens Paes de Arruda Filho (rp_arruda@yahoo.com.br) on 2015-02-23T14:27:31Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Rubens - Revisão Final V6.pdf: 1648807 bytes, checksum: 3f8fbe044fc4f9934e477662e1d9b540 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-02-23T22:58:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Rubens - Revisão Final V6.pdf: 1648807 bytes, checksum: 3f8fbe044fc4f9934e477662e1d9b540 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-24T13:13:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Rubens - Revisão Final V6.pdf: 1648807 bytes, checksum: 3f8fbe044fc4f9934e477662e1d9b540 (MD5) Previous issue date: 2015-01-26 / This study aims to investigate the relationship between three specifics multiples (Price/Earnings, Price/Book Value and Price/Sales) and its determinants (growth, payout ratio, risk, ROE and Margin), according to the theory presented by Aswath Damodaran. To verify these relationships, two different econometric methodologies were used: The Multiple Linear Regression and the Panel Data Model. The data collected are from the companies listed in the Stock Exchange Index of São Paulo - iBovespa. The results obtained by both methods were not the same as in theory, because some of the determinants did not show the expected behavior, and also were not statistically significant. The main contribution of this study is the use of Panel Data methodology to obtain the results. / Esse trabalho tem como objetivo investigar a relação entre três múltiplos específicos (Preço/Lucro, Preço/Valor Patrimonial e Preço/Vendas) e seus determinantes (crescimento, payout ratio, risco, ROE e margem líquida), de acordo com a teoria apresentada por Aswath Damodaran. Para verificar essas relações, foram utilizadas duas metodologias econométricas distintas: A Regressão Linear Múltipla e o Modelo de Dados em Painel. Os dados coletados são referentes às empresas listadas no índice de ações da Bolsa de Valores de São Paulo – iBOVESPA. Os resultados apurados por ambos os métodos não foram os mesmos verificados na teoria, pois alguns dos determinantes não apresentaram o comportamento esperado, e também não foram estatisticamente significantes. A principal contribuição desse trabalho é a utilização da metodologia de Dados em Painel para obter os resultados.

CORRÊA, Denise Maria Moreira Chagas. Indicadores de gestão do TCU e o desempenho dos cursos no Enade : um estudo de cursos de graduação. 2013. 252 f. - Tese (doutorado) – Universidade Federal do Ceará, Faculdade de Educação, Programa de Pós-Graduação em Educação Brasileira, Fortaleza, 2013. / Submitted by Maria Josineide Góis (josineide@ufc.br) on 2013-09-30T16:21:12Z No. of bitstreams: 1 2013_Tese_DMMCCORREA.pdf: 3072879 bytes, checksum: 01a29643e401a2c31a291927a0bca64d (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Josineide Góis(josineide@ufc.br) on 2013-09-30T16:22:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_Tese_DMMCCORREA.pdf: 3072879 bytes, checksum: 01a29643e401a2c31a291927a0bca64d (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-30T16:22:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_Tese_DMMCCORREA.pdf: 3072879 bytes, checksum: 01a29643e401a2c31a291927a0bca64d (MD5) Previous issue date: 2013 / Evaluation is a way to obtain feedback. The Audit Court (Tribunal de Contas da União – TCU) evaluates Federal Institutions of Higher Education (IFES)’ performances through nine management indicators and the Education and Culture Ministry (MEC) evaluates higher education institutions (IES)’ courses, among others indicators, through the courses Students National Survey (ENADE). Among various approaches on educational assessment, the CIPP evaluation model evaluates the institution in a systematic way, with the purpose of decision making, about four points of view: context, inputs, processes and products. This research aims at investigating the CIPP evaluation model perspective, if the TCU indicators management influence the courses ENADE performance. By this work objectives, it’s an explanatory research. By the problem approach, it’s quantitative because it employs multiple linear regression analysis to investigate the independent variables’ influence (indicators management TCU, per course) on the dependent variables (ENADE courses). As the techniques employed have to indirect documentation, including therein the literature and documents, as well as direct research, including therein the empirical research within the academic units FACED, FADIR and FEAAC, Federal University of Ceará (UFC) designed to test the research hypotheses. The results indicate that the courses object of analysis have different performances, however, the multiple regression analysis applied to the set of observations revealed that, among the nine TCU management indicators analyzed, only the gauge-equivalent employee per teacher-equivalent (FEPE) doesn’t influence ENADE outcomes, and the other indicators which influence ENADE outcomes, has four platforms CIPP model include variables that explain the behavior of the dependent variable. / Avaliar é uma forma de se obter feedback. O Tribunal de Contas da União (TCU) avalia as Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) por meio de nove indicadores de gestão, e o Ministério da Educação e Cultura (MEC), dentre outros indicadores, avalia os cursos das Instituições de Ensino Superior (IES) por meio do Exame Nacional dos Estudantes (ENADE) dos cursos. Entre as abordagens sobre avaliação educacional, tem-se o modelo CIPP, o qual avalia a instituição de forma sistêmica, com vistas à tomada de decisão, sob quatro óticas: contexto, insumos, processos e produtos. Esta pesquisa tem como objetivo geral investigar, sob a perspectiva do modelo CIPP de avaliação, se os indicadores de gestão do TCU influenciam o desempenho dos cursos no ENADE. Portanto, quanto aos objetivos do trabalho, a pesquisa é explicativa. Quanto à abordagem do problema, é quantitativa, porque se utiliza de análise de regressão linear múltipla para investigar a influência das variáveis independentes (indicadores de gestão do TCU) sobre a variável dependente (ENADE dos cursos). Quanto às técnicas empregadas tem-se a documentação indireta, aí incluída a pesquisa bibliográfica e documental, bem como a pesquisa direta, aí incluída a pesquisa empírica, no âmbito das unidades acadêmicas da Faculdade de Educação (FACED), Faculdade de Direito (FADIR) e Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade (FEAAC) destinada ao teste das hipóteses da pesquisa. Os resultados indicam que os cursos analisados possuem desempenhos diferentes, entretanto, a análise de regressão múltipla aplicável ao conjunto de observações revelou que, entre os nove indicadores de gestão analisados, apenas o indicador funcionário-equivalente por professor-equivalente (FEPE) não influencia o resultado do ENADE e os demais indicadores do TCU que influenciam o resultado do ENADE se inserem nas quatro plataformas do modelo CIPP.

Les émissions atmosphériques constitue un enjeu majeur pour la société, à la fois pour les problématiques santé – qualité de l’air (maladies respiratoires, allergies,. . . ) et pour les problématiques liées au réchauffement climatique et aux gaz à effet de serre. Les sources anthropiques, industrielles en particulier, émettent dans l’atmosphère gaz et aérosols qui jouent un rôle important dans les échanges atmosphériques. Néanmoins leur suivi à haute résolution spatiale reste peu précis, en raison des résolutions rencontrées pour les senseurs spatiaux. Les développements techniques récents des capteurs hyperspectraux aéroportés permettent d’améliorer la caractérisation des panaches. Lors de nos travaux nous avons développé un nouvel outil pour la détection et la caractérisation des panaches de gaz. Ainsi, une cartographie 3D des différentes concentrations est obtenue. Cet outil est ensuite validé sur des images synthétiques et sur des acquisitions aéroportés de scènes industrielles. / The air pollution is a very important issue for industrialized society, both in terms of health (respiratory diseases, allergies,. . . ) and in terms of climate change (global warming and greenhouse gas emissions). Anthropogenic sources, especially industrial, emit into the atmosphere gases and aerosols, which play an important role in atmospheric exchanges. However emissions remain poorly estimated as most of existing space sensors have a limited spectral range as well as a too low spatial resolution. The use of the new hyperspectral airborne image sensors in the infrared range opens the way to new development to improve the plume characterization. In our work, we developed a new method for detecting and characterizing gas plumes. It is based on an accurate non linear formalism of cloud gas radiative impact. This method was validated using synthetic scenes of industrial area, and airborne acquisitions obtained by a hyperspectral thermal infrared sensor.