Uma representação estruturada dos documentos em um formato apropriado para a obtenção automática de conhecimento, sem que haja perda de informações relevantes em relação ao formato originalmente não-estruturado, é um dos passos mais importantes da mineração de textos, pois a qualidade dos resultados obtidos com as abordagens automáticas para obtenção de conhecimento de textos estão fortemente relacionados à qualidade dos atributos utilizados para representar a coleção de documentos. O Modelo de Espaço de Vetores (MEV) é um modelo tradicional para obter uma representação estruturada dos documentos. Neste modelo, cada documento é representado por um vetor de pesos correspondentes aos atributos do texto. O modelo bag-of-words é a abordagem de MEV mais utilizada devido a sua simplicidade e aplicabilidade. Entretanto, o modelo bag-of-words não trata a dependência entre termos e possui alta dimensionalidade. Diversos modelos para representação dos documentos foram propostos na literatura visando capturar a informação de relação entre termos, destacando-se os modelos baseados em frases ou termos compostos, o Modelo de Espaço de Vetores Generalizado (MEVG) e suas extensões, modelos de tópicos não-probabilísticos, como o Latent Semantic Analysis (LSA) ou o Non-negative Matrix Factorization (NMF), e modelos de tópicos probabilísticos, como o Latent Dirichlet Allocation (LDA) e suas extensões. A representação baseada em modelos de tópicos é uma das abordagens mais interessantes uma vez que elas fornece uma estrutura que descreve a coleção de documentos em uma forma que revela sua estrutura interna e as suas inter-relações. As abordagens de extração de tópicos também fornecem uma estratégia de redução da dimensionalidade visando a construção de novas dimensões que representam os principais tópicos ou assuntos identificados na coleção de documentos. Entretanto, a extração é eficiente de informações sobre as relações entre os termos para construção da representação de documentos ainda é um grande desafio de pesquisa. Os modelos para representação de documentos que exploram a correlação entre termos normalmente enfrentam um grande desafio para manter um bom equilíbrio entre (i) a quantidade de dimensões obtidas, (ii) o esforço computacional e (iii) a interpretabilidade das novas dimensões obtidas. Assim,é proposto neste trabalho o modelo para representação de documentos Latent Association Rule Cluster based Model (LARCM). Este é um modelo de extração de tópicos não-probabilístico que explora o agrupamento de regras de associação para construir uma representação da coleção de documentos com dimensionalidade reduzida tal que as novas dimensões são extraídas a partir das informações sobre as relações entre os termos. No modelo proposto, as regras de associação são extraídas para cada documento para obter termos correlacionados que formam expressões multi-palavras. Essas relações entre os termos formam o contexto local da relação entre termos. Em seguida, aplica-se um processo de agrupamento em todas as regras de associação para formar o contexto geral das relações entre os termos, e cada grupo de regras de associação obtido formará um tópico, ou seja, uma dimensão da representação. Também é proposto neste trabalho uma metodologia de avaliação que permite selecionar modelos que maximizam tanto os resultados na tarefa de classificação de textos quanto os resultados de interpretabilidade dos tópicos obtidos. O modelo LARCM foi comparado com o modelo LDA tradicional e o modelo LDA utilizando uma representação que inclui termos compostos (bag-of-related-words). Os resultados dos experimentos indicam que o modelo LARCM produz uma representação para os documentos que contribui significativamente para a melhora dos resultados na tarefa de classificação de textos, mantendo também uma boa interpretabilidade dos tópicos obtidos. O modelo LARCM também apresentou ótimo desempenho quando utilizado para extração de informação de contexto para aplicação em sistemas de recomendação sensíveis ao contexto. / A structured representation of documents in an appropriate format for the automatic knowledge extraction without loss of relevant information is one of the most important steps of text mining, since the quality of the results obtained with automatic approaches for the text knowledge extraction is strongly related to the quality of the selected attributes to represent the collection of documents. The Vector Space model (VSM) is a traditional structured representation of documents. In this model, each document is represented as a vector of weights that corresponds to the features of the document. The bag-of-words model is the most popular VSM approach because of its simplicity and general applicability. However, the bag-of-words model does not include dependencies of the terms and has a high dimensionality. Several models for document representation have been proposed in the literature in order to capture the dependence among the terms, especially models based on phrases or compound terms, the Generalized Vector Space Model (GVSM) and their extensions, non-probabilistic topic models as Latent Semantic Analysis (LSA) or Non-negative Matrix Factorization (NMF) and still probabilistic topic models as the Latent Dirichlet Allocation (LDA) and their extensions. The topic model representation is one of the most interesting approaches since it provides a structure that describes the collection of documents in a way that reveals their internal structure and their interrelationships. Also, this approach provides a dimensionality reduction strategy aiming to built new dimensions that represent the main topics or ideas of the document collection. However, the efficient extraction of information about the relations of terms for document representation is still a major research challenge nowadays. The document representation models that explore correlated terms usually face a great challenge of keeping a good balance among the (i) number of extracted features, (ii) the computational performance and (iii) the interpretability of new features. In this way, we proposed the Latent Association Rule Cluster based Model (LARCM). The LARCM is a non-probabilistic topic model that explores association rule clustering to build a document representation with low dimensionality in a way that each dimension is composed by information about the relations among the terms. In the proposed approach, the association rules are built for each document to extract the correlated terms that will compose the multi-word expressions. These relations among the terms are the local context of relations. Then, a clustering process is applied for all association rules to discover the general context of the relations, and each obtained cluster is an extracted topic or a dimension of the new document representation. This work also proposes in this work an evaluation methodology to select topic models that maximize the results in the text classification task as much as the interpretability of the obtained topics. The LARCM model was compared against both the traditional LDA model and the LDA model using a document representation that includes multi-word expressions (bag-of-related-words). The experimental results indicate that LARCM provides an document representation that improves the results in the text classification task and even retains a good interpretability of the extract topics. The LARCM model also achieved great results as a method to extract contextual information for context-aware recommender systems.

A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina simbólico utilizam regras de conhecimento if-then como linguagem de descrição para expressar o conhecimento aprendido. O objetivo desses algoritmos é encontrar um conjunto de regras de classificação que possam ser utilizadas na predição da classe de novos casos que não foram vistos a priori pelo algoritmo. Contudo, este tipo de algoritmo considera o problema da interação entre as regras, o qual consiste na avaliação da qualidade do conjunto de regras induzidas (classificador) como um todo, ao invés de avaliar a qualidade de cada regra de forma independente. Assim, como os classificadores têm por objetivo uma boa precisão nos casos não vistos, eles tendem a negligenciar outras propriedades desejáveis das regras de conhecimento, como a habilidade de causar surpresa ou trazer conhecimento novo ao especialista do domínio. Neste trabalho, estamos interessados em construir regras de conhecimento com propriedades específicas de forma isolada, i.e. sem considerar o problema da interação entre as regras. Para esse fim, propomos uma abordagem evolutiva na qual cada individuo da população do algoritmo representa uma única regra e as propriedades específicas são codificadas como medidas de qualidade da regra, as quais podem ser escolhidas pelo especialista do domínio para construir regras com as propriedades desejadas. O algoritmo evolutivo proposto utiliza uma rica estrutura para representar os indivíduos (regras), a qual possibilita considerar uma grande variedade de operadores evolutivos. O algoritmo utiliza uma função de aptidão multi-objetivo baseada em ranking que considera de forma concomitante mais que uma medida de avaliação de regra, transformando-as numa função simples-objetivo. Como a avaliação experimental é fundamental neste tipo de trabalho, para avaliar nossa proposta foi implementada a Evolutionary Computing Learning Environment --- ECLE --- que é uma biblioteca de classes para executar e avaliar o algoritmo evolutivo sob diferentes cenários. Além disso, a ECLE foi implementada considerando futuras implementações de novos operadores evolutivos. A ECLE está integrada ao projeto DISCOVER, que é um projeto de pesquisa em desenvolvimento em nosso laboratório para a aquisição automática de conhecimento. Analises experimentais do algoritmo evolutivo para construir regras de conhecimento com propriedades específicas, o qual pode ser considerado uma forma de análise inteligente de dados, foram realizadas utilizando a ECLE. Os resultados mostram a adequabilidade da nossa proposta / Most symbolic machine learning approaches use if-then know-ledge rules as the description language in which the learned knowledge is expressed. The aim of these learners is to find a set of classification rules that can be used to predict new instances that have not been seen by the learner before. However, these sorts of learners take into account the rule interaction problem, which consists of evaluating the quality of the set of rules (classifier) as a whole, rather than evaluating the quality of each rule in an independent manner. Thus, as classifiers aim at good precision to classify unseen instances, they tend to neglect other desirable properties of knowledge rules, such as the ability to cause surprise or bring new knowledge to the domain specialist. In this work, we are interested in building knowledge rules with specific properties in an isolated manner, i.e. not considering the rule interaction problem. To this end, we propose an evolutionary approach where each individual of the algorithm population represents a single rule and the specific properties are encoded as rule quality measure, a set of which can be freely selected by the domain specialist. The proposed evolutionary algorithm uses a rich structure for individual representation which enables one to consider a great variety of evolutionary operators. The algorithm uses a ranking-based multi-objective fitness function that considers more than one rule evaluation measure concomitantly into a single objective. As experimentation plays an important role in this sort of work, in order to evaluate our proposal we have implemented the Evolutionary Computing Learning Environment --- ECLE --- which is a framework to evaluate the evolutionary algorithm in different scenarios. Furthermore, the ECLE has been implemented taking into account future development of new evolutionary operators. The ECLE is integrated into the DISCOVER project, a major research project under constant development in our laboratory for automatic knowledge acquisition and analysis. Experimental analysis of the evolutionary algorithm to construct knowledge rules with specific properties, which can also be considered an important form of intelligent data analysis, was carried out using ECLE. Results show the suitability of our proposal

A associação é uma tarefa de mineração de dados que tem sido muito utilizada em problemas reais, porém o grande número de regras de associação que podem ser geradas dificulta a identificação de conhecimento interessante aos usuários. Para apoiar a identificação de regras interessantes podem ser utilizadas medidas de avaliação de conhecimento, que normalmente são classificadas como objetivas ou subjetivas. As medidas objetivas são mais gerais, mas podem não ser suficientes por não considerarem aspectos relacionados ao usuário ou ao domínio da aplicação. Por outro lado pode haver dificuldade em se obter a subjetividade do usuário necessária para o cálculo das medidas subjetivas. Diante desse contexto, neste trabalho é proposta uma metodologia para identificação de regras de associação interessantes que combina análises com medidas objetivas e subjetivas, visando aproveitar as vantagens de cada tipo e facilitar a participação do especialista. As medidas objetivas são utilizadas para selecionar algumas regras potencialmente interessantes para serem avaliadas por um especialista. As medidas subjetivas são calculadas utilizando essas regras com as avaliações do especialista. Essas medidas subjetivas então são utilizadas para auxiliar a identificação de regras interessantes de acordo com o conhecimento obtido durante a avaliação. Para viabilizar a aplicação dessa metodologia foi desenvolvido um módulo computacional de exploração de regras de associação com medidas subjetivas, denominado RulEE-SEAR. Utilizando esse módulo e outras ferramentas já existentes foi realizado um estudo de caso com uma base de dados real sobre qualidade de vida urbana. Nesse estudo de caso o processo de identificação de regras de associação interessantes foi realizado com especialista da área e verificou-se a viabilidade da metodologia proposta. / Association is a data mining task which has been applied in several real problems. However, due to the huge number of association rules that can be generated, it is hard for users to identify interesting knowledge. To assist users in finding interesting rules, evaluation measures can be used. Those measures are usually divided into objective and subjective. Objective measures are more general, but they can be insufficient because they do not consider user's and domain's features. On the other hand, getting users's knowledge and interest needed to calculate subjective measures can be a difficult task. In this context, a methodology to identify interesting association rules is proposed in this work. This methodology combines analysis with objective and subjective measures, aiming to use the advantages of each kind of measure and to make user's participation easier. Objective measures are used to select some potentially interesting rules for the user's evaluation. These rules and the evaluation are used to calculate subjective measures. Then, the subjective measures are used to assist the user in identifying interesting rules according to the knowledge obtained during the evaluation. To make the methodology use practicable, a computational module, named RulEE-SEAR, was developed to explore the association rules with subjective measures. Using this module and other existing tools, a case study was done. A urban life quality database was used and a specialist in this area participated in the interesting association rules identification. That case study showed that the methodology proposed is feasible.

A demanda por métodos de análise e descoberta de conhecimento em grandes bases de dados tem fortalecido a pesquisa em Mineração de Dados. Dentre as tarefas associadas a essa área, tem-se Regras de Associação. Vários algoritmos foram propostos para tratamento de Regras de Associação, que geralmente tˆem como resultado um elevado número de regras, tornando o Pós-processamento do conhecimento uma etapa bastante complexa e desafiadora. Existem medidas para auxiliar essa etapa de avaliação de regras, porém existem lacunas referentes a inexistência de um método intuitivo para priorizar e selecionar regras. Além disso, não é possível encontrar metodologias específicas para seleção de regras considerando mais de uma medida simultaneamente. Esta tese tem como objetivo a proposição, desenvolvimento e implementação de uma metodologia para o Pós-processamento de Regras de Associação. Na metodologia proposta, pequenos grupos de regras identificados como potencialmente interessantes são apresentados ao usuário especialista para avaliação. Para tanto, foram analisados métodos e técnicas utilizadas em Pós-processamento de conhecimento, medidas objetivas para avaliação de Regras de Associação e algoritmos que geram regras. Dessa perspectiva foram realizados experimentos para identificar o potencial das medidas a serem empregadas como filtros de Regras de Associação. Uma avaliação gráfica apoiou o estudo das medidas e a especificação da metodologia proposta. Aspecto inovador da metodologia proposta é a utilização do método de Pareto e a combinação de medidas para selecionar as Regras de Associação. Por fim foi implementado um ambiente para avaliação de Regras de Associação, denominado ARInE, viabilizando o uso da metodologia proposta. / The large demand of methods for knowledge discovery and analysis in large databases has continously increased the research in data mining area. Among the tasks associated to this area, one can find Association Rules. Several algorithms have been proposed for treating Association Rules. However, these algorithms give as results a huge amount of rules, making the knowledge post-processing phase very complex and challeging. There are several measures that can be used in this evaluation phase, but there are also some limitations regarding to the ausence of an intuitive method to rank and select rules. Moreover, it is not possible to find especific methodologies for selecting rules, considering more than one measure simultaneously. This thesis has as objective the proposal, development and implementation of a postprocessing methodology for Association Rules. In the proposed methodology, small groups of rules, which have been identified as potentialy interesting, are presented to the expert for evaluation. In this sense, methods and techniques for knowledge post-processing, objective measures for rules evaluation, and Association Rules algorithms have been analized. From this point of view, several experiments have been realized for identifying the potential of such measures to be used to filter Association Rules. The study of measures and the specification of the proposed methodology have been supported by a graphical evaluation. The novel aspect of the proposed methodology consists on using the Pareto’s method and combining measures for selecting Association Rules. Finally, an enviroment for evaluating Association Rules, named as ARInE, has been implemented according to the proposed methodology.

A alta disponibilidade de informações em saúde por meio de sistemas de informação só pode ser proporcionada com a utilização de sistemas que sejam capazes de trocar dados de forma segura e consistente. Para isso, estes sistemas necessitam ser interoperáveis, capazes de trocar informações. Uma das características mais importantes de tais sistemas é a utilização de terminologias em saúde, permitindo a codificação dos termos clínicos de maneira robusta e consistente. Algumas das terminologias mais conhecidas e utilizadas são: SNOMED-CT, ICD-CM, ICD, LOINC, NANDA, TUSS, CBHPM, Tabela de Procedimentos SUS, entre outras. Quando os sistemas não se utilizam de uma mesma terminologia para codificação de um mesmo conceito é necessário a realização de mapeamentos e traduções entre as terminologias. O mapeamento entre terminologias consiste em estabelecer as associações pertinentes às terminologias para que cada termo pertencente a uma possa ser associado a algum termo da outra. Este mapeamento, geralmente, é criado por especialistas de domínio, que atuam analisando as duas terminologias em questão e estabelecendo manualmente estas associações. Neste trabalho, propomos uma metodologia que visa facilitar a realização deste tipo de mapeamento, por meio da utilização de dois recursos: Regras de Associação, para extração das associações preexistentes entre as terminologias em registros clínicos; e Busca Textual, para pareamento entre conceitos das duas terminologias baseado na identificação de termos comuns. O auxílio à criação destes mapeamentos é proporcionado por meio de sugestões de relações existentes entre as terminologias. Como resultado deste trabalho obtivemos uma metodologia genérica de mapeamento entre terminologias capaz de auxiliar com sucesso os especialistas. Em aproximadamente 40% dos casos os especialistas concordaram com uma das sugestões apresentadas. De forma complementar, obtivemos o mapeamento parcial entre duas terminologias: a ICD9-CM e a TUSS, utilizadas como caso de uso para validação da metodologia. / The high availability of health information through information systems can be provided only with the use of systems that are able to exchange data securely and consistently. To this end, these systems need to be interoperable, capable of exchanging information that is understood both at one end as the other. One of the most important characteristics of such systems is the use of terminologies in health, allowing the coding of clinical terms in a robust and consistent manner. Some of the most known and used terminologies are: SNOMED-CT, ICD-CM, ICD, LOINC, NANDA, TUSS, CBHPM, and SUS Procedures Table, among others. When systems do not use the same terminology for encoding the same concept, it is necessary to perform mappings and translations between the terminologies. The mapping between terminologies consists on establishing the relevant associations present in terminologies, so that each term belonging to one can be associated unambiguously to the terms belonging to another. This mapping is typically created by domain experts who work analyzing the two terms in question and manually setting these associations. In this paper, we propose a methodology that aims to facilitate this type of mapping, through the use of two frameworks: Association Rules, for the extraction of preexisting associations between the terminologies in clinical records; and Textual Search, for pairing between the two terminologies concepts based on the identification of common terms. The creation of these mappings by experts is aided by the method suggesting links between the terminologies through the Association Rules or Textual Search. As a result of this work we obtained a generic methodology for mapping between terminologies able to successfully assist the experts. In approximately 40% of cases the experts agreed with the suggestions. As a complement, we obtained a partial mapping between two specific terminologies for coding surgical procedures: the ICD9-CM and TUSS, used as use case to validate the methodology.

Nos últimos anos a questão da expansão da matriz energética brasileira e a construção de novas grandes usinas hidrelétricas, principalmente na região amazônica, tem estado no centro dos debates sobre estratégias de crescimento econômico no Brasil. Nesse debate é possível identificar a questão das vantagens comparativas da tipologia hidrelétrica frente as outras formas de geração de energia no que tange aos benefícios econômicos e sociais à nação. No entanto, há uma controvérsia na literatura que aponta para evidências de que as tais vantagens comparativas não se concretizam no plano local, estando apenas voltadas para o plano nacional. Um dos mecanismos legais visto pelos planos governamentais como promotor de desenvolvimento local é a Compensação Financeira pela utilização de recursos hídricos. Tal mecanismo visa transferir valores aos entes federativos, principalmente às municipalidades diretamente alagadas, relativos à produção de energia elétrica. Este mecanismo pode ser interpretado sob a perspectiva teórica da economia institucional enquanto uma instituição que contem regras formais, regras informais e mecanismos de enforcements que devem garantir seu funcionamento. Nesse contexto, a pergunta que se coloca é se a Compensação Financeira está associada ao desenvolvimento dos municípios brasileiros alagados pelas hidrelétricas, ao longo da década de 2000 a 2010. Para responder essa pergunta, o presente trabalho analisou as variáveis de desenvolvimento de 600 municípios alagados que receberam valores de Compensação Financeira ao longo da década de 2000 a 2010 pagos por 119 hidrelétricas. Os resultados encontrados podem ser separados em duas escalas. Na escala Nacional foram encontradas evidências de associações negativas estatisticamente significantes em relação a 21 variáveis de desenvolvimento e valores auferidos de Compensação Financeira. Numa escala regional, foram encontradas evidências de associações negativas estatisticamente significantes para as regiões Sudeste e Centro-oeste para 30 variáveis. Não foram encontradas associações significantes para a região Sul. Para as regiões Nordeste e Norte foram encontradas associações positivas estatisticamente significantes para 14 variáveis de educação e de redução da desigualdade. Sob a perspectiva da teoria da economia institucional, é possível interpretar os resultados da escala nacional como sendo condicionados pela ausência de regras formais objetivas e respectivos mecanismos de enforcements efetivos no que tange ao tema de aplicação dos recursos de Compensação Financeira recebidos pelas municipalidades, o que pode influenciar os resultados negativos observados. Para a escala regional, mesmo as regras formais e mecanismos de enforcement sendo caracterizados como não efetivos, os resultados positivos observados podem estar associados às regras informais e outros elementos regionais que condicionam positivamente a aplicação dos recursos. Assim, conclui-se que a Compensação Financeira é um importante mecanismo de compartilhamento de benefícios com potencial de influenciar dimensões do desenvolvimento desde que sejam observadas as interfaces entre as regras formais e informais que as condicionam. Esse mecanismo necessita ser aprimorado do ponto de vista das regras formais e mecanismos de enforcements, para o tema de aplicação dos recursos. Além disso, é possível inferir que as regras informais e a dinâmica regional devem ser observadas pois também possuem influência no sentido de promover o desenvolvimento dos territórios mesmo na ausência de regras formais efetivas / The comparative advantages of hydroelectric typology has been discussed in the literature regarding the gains of the affected localities. One of the legal mechanisms seen as local development promoter is the Financial Compensation (FC). The question that arises is if the CF is associated to the development of brazilian municipalities flooded by hydroelectric power plants. Using a Spearman correlation analysis the results show that, in 2000-2010 decade, there is a negative association between the amount paid by the CF and development variables for 600 municipalities flooded in Brazil in a national scale. In regional scale, only the North and Northeast region had positive associations. The CF is an important mechanism, which needs to be improved from the point of view of formal rules and enforcements. It is possible to infer that the informal rules and the regional dynamics can also influence development in the absence of effective formal rules.

Submitted by Andreza Leão (andrezaflh@gmail.com) on 2018-06-18T18:34:14Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Disertacao_EfeitosHistoriaReforco.pdf: 1023369 bytes, checksum: 4771601ba30b8288ce7324dc05045a68 (MD5) / Approved for entry into archive by Celia Santana (celiasantana@ufpa.br) on 2018-12-12T17:46:51Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Disertacao_EfeitosHistoriaReforco.pdf: 1023369 bytes, checksum: 4771601ba30b8288ce7324dc05045a68 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-12-12T17:46:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Disertacao_EfeitosHistoriaReforco.pdf: 1023369 bytes, checksum: 4771601ba30b8288ce7324dc05045a68 (MD5) Previous issue date: 2011-11-24 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O presente estudo teve como objetivo avaliar os efeitos: a) de uma história de um comportamento alternativo ao especificado pela regra, estabelecido por reforço diferencial e mantido em CRF antes da apresentação da regra; b) do esquema de reforço programado para reforçar o não-seguimento de regras (isto é, o comportamento alternativo) após a apresentação da regra; e, c) das propriedades formais das regras (isto é, das consequências sociais futuras, implicitamente relatadas nas regras), sobre o seguimento de regras discrepantes das contingências. Vinte e quatro estudantes universitários foram expostos a um procedimento de escolha de acordo com o modelo. A tarefa era apontar para os estímulos de comparação em sequência. Os estudantes foram distribuídos em quatro condições. Em cada condição, na Fase 1, a sequência correta (isto é, o comportamento alternativo ao especificado pela regra) era estabelecida por reforço diferencial em esquema de reforço contínuo e mantida neste esquema. Nas Fases 2 e 3, as contingências eram mantidas inalteradas, enquanto as regras eram manipuladas. Na Fase 1 das Condições 1 e 3, eram feitas perguntas acerca das contingências. Nas Condições 2 e 4, não eram feitas perguntas. Nas Condições 1 e 2, a Fase 2 era iniciada com a sugestão e a Fase 3, com a ordem. Nas Condições 3 e 4, era o inverso. Na Fase 2, 100% dos participantes abandonaram o seguimento da regra discrepante das contingências em forma de sugestão e 60% dos participantes abandonaram o seguimento da regra discrepante das contingências em forma de ordem. Os resultados apóiam a sugestão de que o efeito característico de uma determinada variável (como por exemplo, o da história de reforço contínuo do comportamento alternativo ao especificado pela regra) em tornar o seguimento de regra discrepante sensível às contingências, pode depender de sua combinação com outras variáveis. Também sugerem que as propriedades formais das regras deveriam passar a ser consideradas como uma variável que pode interferir no seguimento de regras. / The present study aimed to assess the effects of a) a history of an alternative behavior to that specified by the rule, established by differential reinforcement and maintained in CRF before the presentation of the rule; b) schedule of reinforcement programmed to strengthen the non-following rules (it means the alternative behavior) after presentation of rule and c) the formal properties of rules (it means the future social consequences, implicitly reported in the rules) on the discrepant rule following contingencies. Twenty-four college students were exposed to a procedure for choosing in agreement with the model. The task was to point out the comparison stimuli in sequence. Students were distributed in four conditions. In each condition, in Phase 1, the correct sequence (it means alternative to the behavior specified by the rule) was established by differential reinforcement in continuous schedule of reinforcement and maintained in this scheme. In Phases 2 and 3, the contingencies were kept unchanged, while the rules were manipulated. In Phases 2 and 3, the contingencies were kept unchanged while the rules were manipulated. In Phase 1 of the Conditions 1 and 3, questions were asked about the contingencies. In Conditions 2 and 4, no questions were asked. In Conditions 1 and 2, Phase 2 was initiated with a suggestion and Phase 3 with a order. In Conditions 3 and 4, was the reverse. In Phase 2 100% of participants were lost to follow-up of the discrepant rule of contingencies in form of suggestion and 60% of participants were lost to follow-up of the discrepant rule of contingencies in form of order. The results support the suggestion that the characteristic effect of a certain variable (for example, the story of the continuous reinforcement of the alternative behavior specified by the rule) to make the following discrepant rule sensitive to contingencies and may depend on its combination with other variables. They also suggest that the formal properties of the rules should now be considered as a variable that can interfere with the following rules.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-06-23T14:14:11Z No. of bitstreams: 1 Gabriel Baingo Fabris_.pdf: 1151080 bytes, checksum: 75a40c2a7c383b9e8628ba538d1b3c3a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T14:14:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gabriel Baingo Fabris_.pdf: 1151080 bytes, checksum: 75a40c2a7c383b9e8628ba538d1b3c3a (MD5) Previous issue date: 2016-12-20 / Nenhuma / Em meio às modificações sociais, passa-se a constatar que o Direito penal é chamado para resolver problemas que outrora eram inimagináveis. Ao passo que o campo de atuação deste se amplia, verifica-se que passa a englobar novos bens jurídicos, sobretudo de cunho coletivo, supraindividual. Como resultado desta expansão, amplia-se o âmbito de responsabilidades, estendendo-se à pessoa jurídica, percebendo-se essa tendência em outros ordenamentos jurídicos. A partir de uma metodologia sistêmico-construtivista, utiliza-se a técnica de pesquisa, a partir de pesquisa bibliográfica, sobretudo de teorias previamente analisadas e discorridas pela doutrina, a partir de suas produções bibliográficas, englobando, a presente pesquisa, também, textos legislativos e análise da perspectiva jurisprudencial acerca da opção político-criminal. Ao passo em que são evidenciados problemas quando da identificação da autoria em meio à atividade empresarial, surgem problemas quanto à atribuição de responsabilidades por meio das normas de imputação inerentes ao Direito penal. Como resposta, a doutrina identifica duas formas de resolvê-lo: utilizar as normas de imputação do indivíduo que atua no interior da empresa ou utilizar normas de imputação próprias à pessoa jurídica. Partindo do pressuposto de que deveriam ser utilizadas normas de imputação diretamente à pessoa jurídica, perante o desenvolvimento das atividades empresariais, faz-se necessária uma análise acerca da adequação das normas de imputação – ação, tipicidade subjetiva e culpabilidade – sobretudo para que possam permitir a atribuição desta responsabilidade. Para esta adequação, o desenvolvimento de uma teoria do delito é realizado com base em critérios próprios da pessoa jurídica, a partir de sua própria estrutura organizativa. Desta análise, verifica-se que a doutrina não é pacífica e, embora sucetível a críticas, busca uma solução para este problema. / Amid social changes, it becomes clear that Criminal law is called to solve problems that were once unimaginable. While the field of activity of this one is widening, it turns out to include new legal property, especially of a collective issue, supra-individual nature. As a result of this expansion, the range of responsibilities is widen, extending to the legal person, perceiving this tendency in other legal systems. From a systemic-constructivist methodology approach, the research technique is used based on a bibliographical research, mainly on theories previously analyzed and discussed by the doctrine, based on its bibliographic productions, encompassing, the present research, also, legislative texts and analysis of the jurisprudential perspective on the political-criminal option. Whereas problems are shown when identifying authorship among the business activity, problems come to light while regarding the attribution of responsibilities through the rules of imputation inherent in Criminal law. As a response, the doctrine identifies two ways of solving it: using the rules of imputation from the individual that operates inside the enterprise or using rules of imputation specific to the legal entity. Assuming that the rules of imputation should be used directly to the legal entity, towards the development of business activities, an analysis is required about the adequacy of the imputation rules - action, subjective typicity and culpability – especially so that they can allow the attribution of this liabillity. For this adequacy, the development of a theory of crime is made from own criteria of the legal entity, from its own organizational structure. From this analysis, it turns out that the doctrine is not peaceful and, although susceptible to criticism, seeks a solution to this problem.

Made available in DSpace on 2016-04-29T13:18:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Monica Milharezi Mendonca.pdf: 1227656 bytes, checksum: e4408bd029458b28b9a5b7d2bf8dbf72 (MD5) Previous issue date: 2010-05-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Variables that influence rule control are important to be known because the control by rules seems to be a distinctive characteristic of humans. Some of these variables are the specification of deadlines and consequences in rules that also state immediate (OIR) or delayed (OAR) opportunity to respond, investigated by Bram & Malott (1990), Mistr & Glenn (1992) e Hupp & Reitman (1999) and replicated in this experiment. Two experiments have been conducted; the first one, due to unpredictable variables interference, it was used as a preparatory for the second one. Four children, between 3 years and 11 months and 5 years and 6 months old participated in the experiment and were divided in 2 groups. The 2 children in Group I were exposed to conditions PI (in which rules specified an immediate deadline), CA (rules specified delayed consequence) and CA-PI (rules specified delayed consequence and immediate deadline) with OIR, and children in Group II, to the same conditions, but with OAR. Results suggested that the specification of immediate deadline or delayed consequence could be enough to evoke the response specified by the rule in OIR, however, the variables manipulated could have had their effect modulated by the presence of the variable history of rule following, and therefore, the interaction between them is still to be investigated. In conditions with OAR, the variable specification of delayed consequence and immediate deadline had a subtle effect and Mistr & Glenn (1992)‟s suggestion that the declaration of immediate consequence could be critical in OAR condition, couldn‟t be discarded. The variable type of opportunity to respond showed to be critical, although could have also been in interaction with the history of rule following to produce some of the results. It was also found verbalizations of the participants, which we called rule related responses, which seemed to differ between groups and thus deserve a greater investigation. The long-lasting function-altering effect of rules was observed in the preparatory experiment / Variáveis que influenciam o controle por regras são importantes de serem conhecidas, pois o controle por regras parece ser uma característica distintiva de humanos. Algumas destas variáveis são as especificações de prazos e consequências em regras que declaram oportunidade imediata (OIR) e atrasada para responder (OAR), investigadas por Bram & Malott (1990), Mistr & Glenn (1992) e Hupp & Reitman (1999) e replicadas no presente experimento. Foram realizados 2 experimentos, o 1°, devido à interferência de variáveis não previstas, serviu como preparatório para o 2° experimento (experimento principal). Do experimento principal participaram 4 crianças, com idades entre 3 anos e 11 meses e 5 anos e 6 meses, divididas em 2 grupos. As 2 crianças do Grupo I passaram pelas condições PI (em que regras especificavam prazo imediato), CA (especificavam consequência atrasada) e CA-PI (consequência atrasada e prazo imediato) em OIR e as 2 crianças do Grupo II, pelas mesmas condições, porém em OAR. Os resultaram sugeriram que a especificação de prazo imediato ou de consequência atrasada poderia ser suficiente para evocar a resposta especificada pela regra em OIR, entretanto, as variáveis manipuladas podem ter tido seu efeito modulado pela presença da variável história de seguimento de regras e, portanto, a interação entre elas ainda deve ser investigada. Nas condições em OAR, a variável especificação de consequência atrasada e prazo imediato teve um efeito sutil, e a hipótese de Mistr & Glenn (1992) de que a declaração de consequência imediata seria crítica em OAR não pôde ser descartada. A variável tipo de oportunidade para responder se mostrou crítica, embora também possa ter estado em interação com a história de seguimento de regras para produzir alguns dos resultados. Foram encontradas também verbalizações dos participantes, a que chamamos respostas relacionadas à regra, que pareceram diferir entre os grupos e merecem, portanto, maior investigação. O efeito duradouro da função alteradora de função das regras pôde ser observado no experimento preparatório

Submitted by Kesley Leandro da Silva (kesley.leandro@gmail.com) on 2016-03-10T17:32:09Z No. of bitstreams: 1 Dissertação v02.docx: 272937 bytes, checksum: 8b3b51152e65026481b1ba2a1541fcde (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Kesley, Segue abaixo as alterações que deverão ser realizadas em seu trabalho: - O arquivo deve estar em pdf. - Nome e Título em Letra maiúscula. - Retirar a sigla SP que consta ao lado de SÃO PAULO. - A ficha catalográfica deve estar na parte inferior da pagina - Centralizar os títulos Resumo e Abstract - As páginas anteriores da Introdução não podem estar numeradas. Em seguida, submeter novamente o trabalho. Att on 2016-03-10T21:57:30Z (GMT) / Submitted by Kesley Leandro da Silva (kesley.leandro@gmail.com) on 2016-03-11T15:24:37Z No. of bitstreams: 1 Dissertação v03.pdf: 1405923 bytes, checksum: 28d2a1fb855d75506c6f1f010f4ff5a5 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-03-11T15:42:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação v03.pdf: 1405923 bytes, checksum: 28d2a1fb855d75506c6f1f010f4ff5a5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-11T16:00:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação v03.pdf: 1405923 bytes, checksum: 28d2a1fb855d75506c6f1f010f4ff5a5 (MD5) Previous issue date: 2016-02-15 / Utilizo dados semanais para investigar a lucratividade de estratégias de momentum no mercado de câmbio baseadas em dois diferentes métodos de extração da tendência, possivelmente não linear. Comparo a performance com as tradicionais regras de médias móveis, método linear bastante utilizado pelos profissionais do mercado. Eu encontro que o desempenho de todas as estratégias é extremamente sensível à escolha da moeda, às defasagens utilizadas e ao critério de avaliação escolhido. A despeito disso, as moedas dos países do G10 apresentam resultados médios melhores com a utilização dos métodos não lineares, enquanto as moedas dos países emergentes apresentam resultados mistos. Adoto também uma metodologia para o gerenciamento do risco das estratégias de momentum, visando minimizar as 'grandes perdas'. Ela tem êxito em diminuir as perdas máximas semanais, o desvio-padrão, a assimetria e curtose para a maior parte das moedas em ambas as estratégias. Quanto ao desempenho, as operações baseadas no filtro HP com gestão do risco apresentam retornos e índices de Sharpe maiores para cerca de 70% das estratégias, enquanto as baseadas na regressão não paramétrica apresentam resultados melhores para cerca de 60% das estratégias. / I use weekly data to investigate the profitability of momentum strategies in the currency market based on two different methods of trending extraction, possibly nonlinear. I compare the performance with the traditional moving averages rules, linear method of trading broadly used by market professionals. I find that the performance of all strategies is extremely sensitive to the choice of currency, lags parameters and the evaluation criteria. Nevertheless, the G10 currencies show better average results with the nonlinear methods, while the emerging market currencies show mixed results. I also adopt a methodology for managing the risk of momentum strategies to minimize the “worst crashes”. It works to lower the maximum weekly losses, the standard deviation, the skewness and the kurtosis for most currencies in both strategies. In terms of performance, HP filter with risk-managed momentum shows higher return and Sharpe ratio for about 70% the observations, while those based on nonparametric regression show higher numbers for about 60% the observations.