Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-10-16T12:20:40Z No. of bitstreams: 1 Marcos Eduardo Finger_.pdf: 1338367 bytes, checksum: a4628a13809b67049df084efdaeb277f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-16T12:20:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Eduardo Finger_.pdf: 1338367 bytes, checksum: a4628a13809b67049df084efdaeb277f (MD5) Previous issue date: 2017-08-25 / Nenhuma / A melhoria do desempenho das empresas de manufatura tornou-se um desafio constante frente às dificuldades do cenário econômico no Brasil e à competitividade global. Sendo assim, o alinhamento entre a demanda do mercado e os processos e recursos necessários para atendê-la é condição para aumentar a capacidade de competição. Nesse sentido, as áreas de marketing e operações trabalham juntas para tornar essa prática uma realidade. No entanto, pesquisas que exploram as relações objetivas entre essas áreas funcionais em empresas de baixa intensidade tecnológica, como as de manufatura de alimentos, são escassas na literatura. A avaliação das relações das áreas de marketing e operações é importante ferramenta para auxiliar no controle dos conflitos inerentes a essas áreas funcionais e na tomada de decisões dos gestores. Nesse contexto, esta pesquisa analisa os impactos das decisões de marketing sobre o desempenho de entrega e a flexibilidade da área de operações em uma empresa de manufatura de alimentos. Esses impactos foram avaliados longitudinalmente por meio de regressões lineares múltiplas e de redes neurais artificiais em um estudo de caso que compreende os modelos Mercado Interno e Mercado Externo. A análise das decisões de marketing sobre a dimensão entrega quanto ao Mercado Interno ocorreu por meio de uma rede neural artificial. Os resultados demonstram que as decisões de maior impacto sobre essa dimensão da área de operações dizem respeito à classificação Praça dos 4P’s de marketing, seguida das classificações Preço e Produto. Adicionalmente, constata-se que a formação do canal de vendas impacta significativamente o desempenho de entrega. Na análise das decisões de marketing sobre a flexibilidade da área de operações no que diz respeito ao modelo Mercado Externo, o resultado é significativo tanto para a rede neural artificial quanto para a regressão linear múltipla. Os resultados demonstram que as decisões de maior impacto sobre essa dimensão da área de operações estão compreendidas na classificação Produto dos 4P’s de marketing, seguida pelas classificações Praça e Preço. / Improving the performance of manufacturing companies has become a constant challenge in the face of the difficulties of the economic scenario in Brazil and global competitiveness. Thus, the alignment between market demand and the processes and resources required to meet it, is a condition for increasing the competition capacity. In that sense, the marketing and operations areas work together to make this practice a reality. However, studies that explore the objective relationships between these functional areas in low-tech companies, such as food manufacturing, are scarce in the literature. The evaluation of the relations of the marketing and operations areas is an important tool to assist in the control of the conflicts inherent to these functional areas and in the decision making of the managers. In this context, this research aims to analyze the impacts of marketing decisions on delivery performance and on the flexibility of the operations area in a food manufacturing company. These impacts were evaluated longitudinally through multiple linear regressions and artificial neural networks in a case study that includes the Internal Market and External Market models. The analysis of the marketing decisions on the delivery dimension regarding the Internal Market occurred through an artificial neural network. The results show that the decisions with the greatest impact on this operations area are related to the Place classification of the 4P's of marketing, followed by the Price and Product classifications. Additionally, it is verified that the formation of the sales channel significantly impacts delivery performance. In the analysis of the marketing decisions on the flexibility of the operations area with respect to the External Market model, the result is significant both for the artificial neural network and for the multiple linear regression. The evidences demonstrate that the decisions with the greatest impact on this operation area are included in the Product classification of the 4P's of marketing, followed by the Place and Price classifications.

Submitted by CARLA MARIA GOULART DE MORAES (carlagm) on 2015-05-20T12:37:54Z No. of bitstreams: 1 AlexiaHentges.pdf: 872410 bytes, checksum: e46c7736e872378a9b72ac7365dbe338 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-20T12:37:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlexiaHentges.pdf: 872410 bytes, checksum: e46c7736e872378a9b72ac7365dbe338 (MD5) Previous issue date: 2011-07-13 / BB - Banco do Brasil / Muitos estudos já foram realizados em marketing de relacionamento no intuito de fortalecer os laços entre clientes e empresas. Nesse sentido a relação entre duas empresas (cliente/fornecedor) ou mercado B2B tem recebido atenção na literatura de marketing. Estes consumidores empresas costumam diferenciar-se nesta relação tendo em vista que na maioria das vezes suas aquisições de produtos e serviços são muito mais expressivas, tanto em quantidade quanto em valores. Assim estas relações são objeto deste estudo e foram analisadas no mercado bancário, buscando explicar a influência dos antecedentes da lealdade para as empresas clientes de bancos. Para isto foi proposto um modelo no qual foram estudados como antecedentes da lealdade: satisfação, comprometimento afetivo, valor percebido e confiança; e algumas variáveis moderadoras, como: custos de mudança, relacionamento com o gerente, preferência de canais, crédito, dependência e imagem, que foram avaliadas na relação direta com a lealdade e ainda como moderadoras da relação satisfação - lealdade. Foi utilizada a técnica de regressão linear múltipla para explicar a interação destes antecedentes na relação com a lealdade. A pesquisa se baseia em um survey do tipo transversal, sendo analisada uma amostra de 128 empresas do Rio Grande do Sul, que responderam a um questionário estruturado contendo as escalas dos constructos e as questões sobre o perfil das empresas. Os resultados principais mostraram que as variáveis que mais influenciaram a lealdade das empresas com seu principal banco foram: satisfação, comprometimento afetivo, imagem e dependência. E nos efeitos moderadores foi possível observar a interação dos custos de mudança, do relacionamento com o gerente e da dependência do cliente com a variável satisfação na sua relação com a lealdade, sendo que cada um desses efeitos foram testados de modo independente. Os coeficientes negativos para os termos de interação, representando os efeitos moderadores, revelaram que clientes que possuem altos custos de mudança, alta dependência ou um bom relacionamento com o gerente no seu principal banco não precisam ter uma satisfação tão elevada para manterem-se leais a este banco. / Many studies have been made about relationship marketing with the intention of straightening the bonds between companies and clients. But the relationship between two companies (client/supplier) or market B2B is worth of distinction. These consumer companies usually stand out at this relation, in the sense that most of the time their products and services purchases are greater, in amount and price wise. Therefore, these relationships are the objects of this study and have been analyzed in the banking market, trying to explain the influence of the predecessors of loyalty to companies that are bank clients. For that matter, it was proposed a model in which was studied as predecessors of loyalty: satisfaction, affective commitment, perceived value and trust; and some moderational variables as: switching cost, relationship with managers, channel preference, credit, dependency and image, that were evaluated in the direct relation with the loyalty and as moderators of the satisfaction ? loyalty relationship. It was used the multiple linear regression technique to explain the interaction of these predecessors in the relation with the loyalty. The research was based in a survey of the transversal kind, being analyzed a sample of 128 companies from Rio Grande do Sul, that answered a structured poll containing the constructors scales and the questions about the profile of these companies. The main results showed that the variables that were more influential in the companies loyalty with their main business bank were: satisfacion, affective commitment, image and dependency. And in the moderation effects it was possible to observe the intention of the change costs, the relationship with the manager and the client dependency with the satisfaction variable in the relation with the loyalty, being that each one of these effects were tested in an independent way. The negative coefficient in the interaction terms, representing the moderational effects, revealed that clients that have high change cost, high dependency or a good relationship with the manager at their main bank don't need to have a high satisfaction to keep themselves loyal to that bank.

Submitted by Nara Lays Domingues Viana Oliveira (naradv) on 2015-07-01T19:30:05Z No. of bitstreams: 1 micheledias.pdf: 1762771 bytes, checksum: ef597c67a9fa0e4be515580698ec6a19 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-01T19:30:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 micheledias.pdf: 1762771 bytes, checksum: ef597c67a9fa0e4be515580698ec6a19 (MD5) Previous issue date: 2013-09-05 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / FAPERGS - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul / SINDUSCON/NH - Sindicato da Indústria da Construção Civil de Novo Hamburgo/RS / A significativa quantidade de resíduos gerada pelo setor da construção civil é hoje um grande problema ambiental a ser enfrentado pelo poder público e empresas construtoras. Para evitar ou reduzir a geração de resíduos é preciso atuar na origem, que pode estar desde o projeto até a fase de execução. O projeto consiste no passo inicial do empreendimento e tem influência significativa sobre o processo construtivo e produto final. Estudos apontam também que o sistema de gestão empregado por construtoras tem relação direta com a ocorrência de perdas, incluindo os resíduos. O conhecimento do índice de geração de resíduos é uma importante informação gerencial, com diferentes objetivos, desde a conscientização do problema, até para servir de base para o planejamento e implementação de ações voltadas à minimização da geração. Contudo, a quantificação dos resíduos de construção ainda pode ser considerada como um desafio, tendo em vista características peculiares da construção e a heterogeneidade dos resíduos. Observa-se muita variabilidade nos métodos empregados e variáveis consideradas, além das diferenças relativas à época e contextos pesquisados para geração dos índices e indicadores. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo estatístico para estimar a quantificação da geração de RCD em obras residenciais verticais, considerando características específicas das construtoras que atuam na região metropolitana de Porto Alegre-RS, investigando a influência do projeto e do sistema de produção. A estratégia de pesquisa consistiu num estudo de caso com múltiplas fontes de evidências, utilizando como ferramenta de análise estatística a regressão linear múltipla. A amostra é formada por dados de 20 obras residenciais verticais de 10 empresas que atuam na região metropolitana de Porto Alegre. Como resultado foi gerado um modelo estatístico, formado pela variável dependente (estimativa da quantidade de resíduo a ser gerada) e variáveis independentes relativas ao projeto (área do pavimento tipo, relação entre o número de pavimentos tipos e o número total de pavimentos e Índice econômico de compacidade) e ao sistema de produção (sistema construtivo e reaproveitamento de resíduos no canteiro). O modelo proposto obteve valor de R² ajustado = 0,69, permitindo explicar 69% da geração de resíduos em obras com características semelhantes, foi observada melhor aproximação da estimativa realizada pelo modelo quando comparado a algumas estimativas da literatura. A informação gerada através do modelo é importante na conscientização dos empresários locais e útil para basear ações no sentido de minimizar a geração, reciclar ou ações relativas ao destino final adequado, além de possibilitar comparações com informações sobre a geração de resíduos de outras localidades. / A significant amount of waste generated by the construction industry is now a major environmental problem to be faced by the government and construction companies. To avoid or reduce the generation of waste is necessary to work at the source, which may be from design to the implementation phase. The project consists in the initial step of the development and has significant influence on the construction process and final product. Studies also indicate that the management system employed by construction companies is directly related to the occurrence of losses, including waste. The knowledge of the waste generation rate is important management information, with different goals, since the awareness of the problem, even to serve as a basis for planning and implementation of actions aimed at minimizing the generation. However, the quantification of construction waste can still be considered as a challenge in view of the peculiar characteristics of the construction and the heterogeneity of the wastes. It is observed high variability in the methods employed and the variables considered, and the differences related to the time and contexts searched for generating indices and indicators. This work proposes the development of a statistical model to estimate the quantification of CDW generation in residential construction vertical, considering the specific characteristics of construction companies operating in the metropolitan area of Porto Alegre - RS, investigating the influence of design and production system. The research strategy consisted of a case study with multiple sources of evidence, using as a tool for statistical analysis with linear regression. The sample consists of data from 20 residential construction vertical of 10 companies operating in the metropolitan area of Porto Alegre. As a result generated a statistical model , formed by the dependent variable ( the estimated amount of waste to be generated ) and independent variables related to the project (area of the pavement type , relationship between the number of flooring types and the total number of floors and economic index compactness ) and production system ( building system and reuse of waste in construction ) . The proposed model obtained adjusted R² = 0.69 , allowing explain 69 % of waste generation in the works with similar characteristics was observed better approximation to the estimation made by the model when compared to some estimates of the literature . The information generated by the model is important in raising awareness of local entrepreneurs and useful to base actions to minimize the generation, recycling or actions relating to the appropriate destination, and enable comparisons with information on waste generation from other locations.

Apesar da incerteza a respeito dos efeitos de alguns marcadores fisiológicos e biomecânicos durante a corrida em plano inclinado (CPI), em comparação com a corrida em plano horizontal (CPH), variáveis fisiológicas tais como o consumo máximo de Oxigênio (VO2máx), a frequência cardíaca (FC) e a concentração de lactato sanguíneo apresentam maiores valores durante a CPI (aclive) em comparação com a CPH, implicando em uma maior carga mecânica nos músculos de membros inferiores. O presente estudo investigou o comportamento de variáveis fisiológicas e biomecânicas preditoras do desempenho da corrida de longa-distância realizada nos planos horizontal (0%) e inclinado (7%). Vinte corredores do sexo masculino (idade: 26,3 ± 6,7anos; massa corporal: 74,1 ± 9,2kg; estatura: 175 ± 0,05m; gordura corporal: 8,0 ± 2,8%) foram submetidos a dois testes incrementais e dois testes de Economia de Corrida a 10 km.h-1, todos em esteira rolante a 0% e 7% de inclinação, para a determinação do VO2máx, da velocidade máxima (pico) de corrida (vVO2máx), dos limiares ventilatórios (LVs), da FC submáxima, do consumo submáximo de oxigênio (ECO) e da magnitude de variáveis espaço-temporais da técnica de corrida, precedidos de um teste de força máxima (em leg press) e duas provas simuladas de 5.000 m em pista (0 %) e em plano inclinado (7%). Foi feita análise descritiva e aplicados os testes de Normalidade, Correlação Produto Momento de Pearson e Regressão Linear Múltipla, todos com α de 0,05. Verificaram-se fortes relações das variáveis fisiológicas vVO2máx (- 85,55%), 1o LV (- 7,42%), 2o LV (- 0,06%) e FC de ECO (6,92%) com o desempenho para a CPH, sendo o coeficiente de determinação do modelo de 80 %. Para a situação de CPI as variáveis fisiológicas 2o LV (16,70%), vVO2máx (72,30%) e FC de ECO (11,00%) foram as que apresentaram maiores relações com o desempenho, sendo o coeficiente de determinação do modelo correspondente a 69%. Para ambas as situações, as variáveis fisiológicas apresentaram maiores associações com o desempenho em comparação com as variáveis biomecânicas adotadas no presente estudo. Dessa maneira, conclui-se que o desempenho de corridas de longa-distância (i. e., 5.000 m), realizadas em plano horizontal e/ou inclinado, pode ser melhor predito considerando-se o comportamento de variáveis fisiológicas tais como a vVO2máx. / Despite the uncertainty about the effects of some physiological and biomechanical markers during the slope running (SR) compared with running in the horizontal plane (PR), physiological variables such as maximal oxygen uptake (VO2max), heart rate (HR) and blood lactate concentration have higher values for the SR (slope) compared to the PR, resulting in a greater mechanical load on the muscles of the lower limbs. The present study investigated the behavior of physiological and biomechanical performance predictors of long-distance race held in horizontal (0%) and inclined (7%) planes. Twenty male runners (age: 26.0 ± 6.7 years; body mass: 74.1 ± 0.0 kg; height: 175 ± 0.05 m, body fat: 8.0 ± 2.8%) performed two incremental maximal tests and two running economy tests at 10 km h-1, all on a treadmill at 0% and 7% gradient, for determining the VO2max, maximum speed (peak) race (vVO2max), ventilatory threshold (VTs), submaximal heart rate (HR), submaximal oxygen consumption (ECO), and spatiotemporal variables of running technique, preceded by a maximum force test (leg press) and two tests simulated 5,000 m on the track (0%) and slope (7%). We carried out descriptive analysis and applied the Normality tests, Correlation Product Moment of Pearson and Multiple Linear Regression, all with 0.05 α. There were strong relationships of physiological variables vVO2max (- 85.55%), 1 (LV - 7.42%), 2 (LV - 0.06%) and HR of ECO (6.92%) with the performance for PR and the coefficient of determination of 80% model. For the SR situation physiological variables second TV (16.70%), vVO2max (72.30%) and HR of ECO (11.00%) showed the highest ratios with the performance, and the determination of the corresponding model coefficient to 69%. For both situations, physiological variables showed stronger associations with the performance compared to the biomechanical variables used in this study. Thus, it is concluded that the performance of long-distance running (i. e., 5.000 m) held in horizontal and / or inclined plane, may be better predicted by considering the behavior of physiological variables such as vVO2max.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2017-08-16T14:52:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Roberta_Machado_Karsburg_Precipitação_e_velocidade_do_vento_na_oscilação_dos_níveis_dagua.pdf: 1951339 bytes, checksum: 21d939a36d26dac261dcd69cef73e42c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-16T14:52:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Roberta_Machado_Karsburg_Precipitação_e_velocidade_do_vento_na_oscilação_dos_níveis_dagua.pdf: 1951339 bytes, checksum: 21d939a36d26dac261dcd69cef73e42c (MD5) Previous issue date: 2016-10-26 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - FAPERGS / O canal São Gonçalo se configura como um importante curso d’água, pertencente a bacia hidrográfica Mirim-São Gonçalo, que tem área de 25.000 km² e situa-se na região costeira no estado do Rio Grande do Sul. Aliado a isso, ele une a laguna dos Patos, a qual mantém conexão direta com o oceano Atlântico, à lagoa Mirim, considerada como um grande reservatório de água doce no sul do Brasil. Está situado em uma região de planície, de baixas declividades e apresenta grande complexidade e sensibilidade às oscilações dos níveis d’água, tanto em função do regime e direção de ventos como do regime de chuvas. Com isso, este trabalho teve como objetivo avaliar a influência do vento e da precipitação na oscilação do nível d`água à jusante da barragem eclusa do canal São Gonçalo-RS. A hipótese foi que a velocidade e direção do vento, juntamente com a precipitação, influenciam à oscilação dos níveis do canal São Gonçalo. Para alcançar os objetivos, foram empregados métodos de regressão linear múltipla e simples entre o nível d’água, precipitação e velocidades do vento à 2 e 7 m de altura e velocidade máxima. Para determinar a significância dos modelos de regressões lineares, foi utilizado o teste t de Student, para a verificação quais variáveis que são influenciadoras da oscilação do nível. Por fim, para indicar o grau de precisão dos modelos de regressões lineares avaliados, aplicou-se a metodologia do erro relativo médio quadrático. As direções de ventos que mostraram-se mais influenciadoras no processo de oscilação dos níveis d’água à jusante do canal São Gonçalo, foram as de sudeste (SE), sul (S) e oeste (O). A variável com maior influência no processo de oscilação dos níveis d’água à jusante da barragem eclusa do canal São Gonçalo, foi a velocidade máxima do vento (VMáx). / São Gonçalo is an important watercourse, belonging to the Mirim-São Gonçalo hydrographic basin, which has an area of 25,000 km² and is located in the coastal region of the state of Rio Grande do Sul. The Patos lagoon, which maintains a direct connection with the Atlantic Ocean, to Mirim lagoon, considered as a large reservoir of fresh water in southern Brazil. It’s situated in a lowland lowland region and presents great complexity and sensitivity to the fluctuations of water levels, both due to the regime and direction of the winds and the rainfall regime. The objective of this work was to evaluate the influence of wind and precipitation on the oscillation of the water level downstream of the São Gonçalo channel dam. The hypothesis was that the velocity and direction of the wind, along with the precipitation, influence the oscillation of the levels of the São Gonçalo channel. To achieve the objectives, multiple linear simple regression methods were used between water level, precipitation and wind velocities at 2 and 7 m in height and at maximum velocity. To determine the significance of the linear regression models, the Student's t test was used to verify which variables are influencing the level oscillation. Finally, to indicate the degree of precision of the linear regression models evaluated, the methodology of the relative mean square error was applied. The directions of the winds that were most influential in the process of oscillation of the water levels downstream of the São Gonçalo channel were those of the southeast (SE), south (S) and west (O). The variable with the greatest influence on the oscillation process of the water levels downstream of the São Gonçalo channel dam was the maximum wind speed.

O inventário florestal é uma das principais ferramentas na gestão dos recursos florestais, uma vez que as informações geradas por ele são utilizadas ao longo de toda a cadeia produtiva do setor. Desta forma, erros nas estimativas volumétricas dos inventários florestais devem ser controlados. Inúmeras informações podem ser obtidas a partir de imagens orbitais ou aerotransportadas, uma vez que podem cobrir facilmente toda a área de interesse, e estão comumente disponíveis em empresas florestais ou ao usuário final. A utilização de preditores derivados das imagens pode trazer benefícios para as estimativas do inventário florestal. Desta forma, a aplicação de técnicas de regressão linear múltipla (RLM) ganhou espaço no setor devido a sua facilidade de aplicação. Porém, a RLM não leva em consideração a dependência espacial entre as unidades amostrais, sendo que a geoestatística pode ser utilizada para predizer a distribuição espacial do estoque de madeira (VTCC) para uma dada região. A modelagem geoestatística mais simples como a krigagem ordinária (KO), por considerar apenas a dependência espacial entre os pontos não amostrados, pode apresentar erros de predição nestes locais. Tais erros podem ser reduzidos com a aplicação de técnicas mais robustas como a Krigagem com Deriva Externa (KDE), pois esta agrega as informações obtidas das imagens com a distribuição espacial do volume. Buscando-se avaliar as vantagens da integração do Sensoriamento Remoto (SR) ao inventário florestal foram testados 4 tipos diferentes de imagens; as oriundas dos satélites LANDSAT8, RAPIDEYE e GEOEYE, e as provenientes de aeronaves (Imagens Aerotransportadas). Avaliou-se também diferentes tipos de estimativas para a predição volumétrica sendo estas RLM, KDE e KO. A melhor estimativa serviu de variável auxiliar para o estimador de regressão (ER), sendo os resultados comparados com a abordagem tradicional da amostragem aleatória simples (AAS). Os resultados demonstraram por meio da validação cruzada que as estimativas da KDE foram mais eficientes que as estimativas da KO e da RLM. Os melhores preditores (variáveis auxiliares) foram aqueles derivados do satélite LANDSAT8 e do satélite RAPIDEYE. Obteve-se como produto das estimativas de KDE e RLM mapas capazes de detectar áreas com mortalidade ou anomalias em meio a formação florestal. A utilização de uma estimativa de KDE utilizando imagens LANDSAT8 como medida auxiliar para o ER permitiu reduzir o erro amostral da AAS de 3,87% para 2,34%. Da maneira tradicional, tal redução de erro apenas seria possível com um aumento de mais 99 unidades amostrais. / Forest Inventory (FI) is one of the main tools for managing forest resources, once the information derived from FI is used along the sector production chain. When estimating volume, errors resulting from FI are common, therefore these errors must be controlled. Once orbital or airborne imaging data are easily acquired for an entire area, and are commonly available in forest companies or for the end user, much information can be obtained from these products. The use of predictor derived from images can be of significant benefits to forest inventory estimates. For that reason, the application of linear multiple regression (LMR) techniques have taken place in the forest sector, due to the facilities of its application. However, the LMR technique does not take the spatial dependence among sample units in consideration, the geostatistics utilized to predict the spatial distribution of the wood stock (VTCC) for a specific region. Simpler geostatistical modeling as the ordinary kriging (OK), just takes in consideration the spatial dependence among non-sampled points, because of that, prediction errors can be found. Such errors can be reduced when techniques that are more robust are applied, such as the kriging with external drift (KED) approach. This technique aggregates the information obtained from the images with the spatial distribution of the volume. In order to evaluate the advantages of Remote Sensing and Forest Inventory integration, we considered 4 different types of images, from the satellites LANSAT 8, RAPIDEYE, GEOEYE and from airborne images. When predicting volume, three different approaches were evaluated: LMR, EDK, OK. The best model among those evaluated, served as auxiliary variable for the regression estimator (RE). The result were then compared to the traditional approach, simple random sampling (SRS).This approach showed, through a cross-validation, that the KDE estimates were more efficiently than the OK and the LMR. The best predictor model (auxiliary variables) were derived from LADNSAT 8 and RAPIDEYE satellites. There is a significant advantage to using the KDE and LMR approaches, as it allows for a spatial representation of areas with mortality or anomalies, in a forest environment. The combination of KDE approach and LANDSAT 8 images as an auxiliary method for the RE, abled the decrease of the sampling error of SRS from 3.87% to 2.34%.The traditional approaches to conduct plantation inventories would allow for this error reduction, only if there were an increase of 99 more sampling units.

Job dissatisfaction among bank employees may adversely influence the financial performance of banks due to employee turnover, decreased productivity, poor service quality, decreased customer satisfaction, and negative employee attitudes in the workplace. The purpose of this correlational study was to examine how work on the present job, pay, opportunities for promotion, supervision, and coworker relationships predict job satisfaction among bank employees in Nigeria. The population of the study was 167 bank employees in 3 commercial banks in Nigeria. The 2-factor theory (TFT) served as the theoretical foundation in this study. Data collection was through a survey instrument called the job descriptive index. The results of the multiple linear regression analysis showed that the regression model significantly predicted job satisfaction, F (5, 95) = 10.806, p < .05, R2 = .363. Both supervision and coworker relationships were statistically significant predictors of job satisfaction among bank employees in Nigeria, while there were no statistically significant relationships between the predictors' work on the present job, pay, and opportunities for promotion, and the dependent variable, job satisfaction. The implications of this study for positive social change include the potential to provide senior bank executives with an understanding of factors that relate to job satisfaction among bank employees, including creating a desirable work environment, improving the quality of supervision in the organization, increasing job satisfaction, and making the organization more desirable for employees.

Environmental sustainability in buildings is an important part of preserving the environment and reducing climate change. The increasing amount of physical infrastructure systems in Malawi has not been accompanied by policy-makers clearly understanding perceptions and attitudinal behaviors of building designers to promote environmental sustainability. Some building designers in Malawi might not be practicing sustainability innovations adequately, requiring more research to understand their perceptions and behaviors. The purpose of this mixed methods sequential and explanatory study was to explore how building designers' behaviors relate to the implementation of sustainability innovations in Malawi. Ajzen's theory of planned behavior explaining how attitudinal behaviors relate to individual's actions, served as the conceptual framework. The central research question investigated perceptions and attitudinal behaviors building designers hold about sustainability, and how these behaviors connect with practicing sustainability innovations. Data collection used a Likert scale questionnaire to capture behavior items. A sample of 99 individuals working in building organizations completed the questionnaire. Multiple linear regression analysis showed attitude behavior influenced practicing sustainability more than the subjective and perceived control behaviors. Interviews with 24 participants supported the analytical finding. Government and policy-makers were the target audience. Knowledge about behaviors toward sustainability innovations enables government and policy-makers strategize and change stakeholders' mindset to increase sustainability practices thereby impacting societal change in the construction communities.

During 2006 an estimated number of 150 persons are supposed to have been killed in road accidents caused by speed limit violations. Through Automatic traffic security control (ATK) the Swedish road administration (Vägverket) is working towards lowering the number of speed related accidents. By placing the speed cameras on roads they've managed to lower the average speed at those places. The enlargement of the number of speed cameras is based upon knowledge about for example how high the risk is for speed related accidents on the roads. The speed cameras always measure the speed in which every vehicle passes, but aren't constantly activated to register speed violations. Our purpose with this essay is consequently to explore possible relations between the activation of the speed cameras and the speed itself on the roads.We studied the average speed and the number of speed violations during 12 weeks evenly distributed in 2007. To see if the results would differ, we used two different response variables in the analysis.  Multiple linear regression was used to analyse the average speed, while Poisson regression was used in the analysis of the number of speed violations. An activated camera proved to cause a lowered average speed and fewer speed violations in three regions (Skåne, Mälardalen, Norr).To study the effect of maximized camera activation, an experiment in the region of Mälardalen was performed in the beginning of 2008. The result showed that maximized camera activation didn't decelerate the average speed, in stead the region's own activation policy seems to be more important for a lowered average speed. When the traffic flow rises the average speed decelerates while the number of speed violations also rises. During the study of commuter traffic we could see that the average speed is lower and there is fewer speed violations on commuter roads compared to normal traffic roads. / Under 2006 beräknas 150 personer ha omkommit i vägtrafikolyckor på grund av överskridna hastighetsgränser. Vägverket arbetar för att sänka dessa siffror bland annat genom att använda sig av Automatisk trafiksäkerhetskontroll (ATK). Genom att placera trafiksäkerhetskameror på sträckor har medelhastigheten på dessa sänkts. Trafiksäkerhetskamerorna mäter alltid hastigheten hos varje passerande fordon, men är inte konstant aktiverade för att registrera hastighetsöverträdelser. Nu vill man optimera kameraaktiveringen för att minska antalet ärenden utan att hanteringskapaciteten överskrids. Vårt syfte med uppsatsen är därför att undersöka möjliga samband mellan aktivering av trafiksäkerhetskameror och själva hastigheten på vägarna.Medelhastigheten och antalet överträdelser studerades under tolv veckor jämnt fördelade över år 2007. Analyserna gjordes med två olika responsvariabler för att se om resultaten skilde sig åt. Vi använde oss av multipel linjär regression för att analysera medelhastigheten, medan Poissonregression användes för antalet överträdelser. Det visade sig att en aktiv kamera gav upphov till sänkta medelhastigheter och färre hastighetsöverträdelser i tre regioner (Skåne, Mälardalen, Norr).För att studera effekten av maximal kameraaktivering utfördes ett experiment i region Mälardalen under början av 2008. Det visade sig att en maximal aktivering inte gav en sänkning av genomsnittshastigheterna, istället verkar regionens egen aktiverings-strategi ha större betydelse för sänkta genomsnittshastigheter.När fordonsflödet på alla sträckor ökar så minskar medelhastigheten medan antalet överträdelser ökar. För pendeltrafiksträckor är medelhastigheten lägre och det sker färre hastighetsöverträdelser än på normaltrafiksträckor.

The use of remote sensing technology has made it possible for the non-contact measurement of soil moisture content (SMC). Many remote sensing techniques can be used such as microwave sensors, electromagnetic waves sensors, capacitance, and thermal infrared sensors. Some of those techniques are constrained by their high fabrication cost, operation cost, size, or complexity. In this study, a thermal infrared technique was used to predict soil moisture content with the aid of using weather meteorological variables. <p>The measured variables in the experiment were soil moisture content (%SMC), soil surface temperature (Ts) measured using thermocouples, air temperature (Ta), relative humidity (RH), solar radiation (SR), and wind speed (WS). The experiment was carried out for a total of 12 soil samples of two soil types (clay/sand) and two compaction levels (compacted/non-compacted). After data analysis, calibration models relating soil moisture content (SMC) to differential temperature (Td), relative humidity (RH), solar radiation (SR), and wind speed (WS) were generated using stepwise multiple linear regression of the calibration data set. The performance of the models was evaluated using validation data. Four mathematical models of predicting soil moisture content were generated for each soil type and configuration using the calibration data set. Among the four models, the best model for each soil type and configuration was determined by comparing root mean of squared errors of calibration (RMSEC) and root mean of squared errors of validation (RMSEV) values. Furthermore, a calibration model for the thermal infrared sensor was developed to determine the corrected soil surface temperature as measured by the sensor (Tir) instead of using the thermocouples. The performance of the thermal infrared sensor to predict soil moisture content was then tested for sand compacted and sand non-compacted soils and compared to the predictive performance of the thermocouples. This was achieved by using the measured soil surface temperature by the sensor (Tir), instead of the measured soil surface temperature using the thermocouples to determine the soil-minus-air temperature (Td). The sensor showed comparable prediction performance, relative to thermocouples. <p>Overall, the models developed in this study showed high prediction performance when tested with the validation data set. The best models to predict SMC for compacted clay soil, non-compacted clay soil, and compacted sandy soil were three-variable models containing three predictive variables; Td, RH, and SR. On the other hand, the best model to predict SMC for compacted sandy soil was a two-variable model containing Td, and RH. The results showed that the prediction performance of models for predicting SMC for the sandy soils was superior to those of clay soils.