Made available in DSpace on 2011-05-04T12:36:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009 / Esta dissertação tem como objetivo principal estudar a utilização dos programas TABWIN/TABNET, desenvolvidos pelo DATASUS, como ferramentas para disseminar informações em saúde. Parte-se do pressuposto de que o departamento disponibiliza bases de dados riquíssimas, subutilizadas por dificuldades de acesso a instrumentos que facilitem a produção, tratamento e divulgação das informações, situação que pode ser superada com a mais ampla difusão desses programas. Por meio de questionário aplicado a egressos dos cursos de capacitação no uso destes programas do período 2008/2009, realizou-se exercício metodológico para apreender o contexto em que ocorre sua adoção na disseminação de informações em saúde, identificando as atividades, demandantes e objetivos que justificam sua utilização no Sistema Único de Saúde, a freqüência com que são utilizados e a satisfação dos usuários quanto ao alcance dos objetivos pretendidos com o uso dos programas como ferramentas. A pesquisa realizada sugere que a utilização dos programas TABWIN/TABNET pelos egressos dos cursos, oriundos da direção nacional do SUS, das secretarias estaduais e municipais ou do campo da pesquisa científica é freqüente e atende a vários objetivos e demandas relativos às necessidades de uso da informação em saúde, seja na sua produção, divulgação, transmissão de conhecimento ou no suporte ao planejamento, à tomada de decisão, e à aplicação de recursos financeiros. A dissertação conclui-se com a proposta de um programa de capacitação de alcance nacional para formar multiplicadores dessas ferramentas, contemplando representantes do DATASUS nos estados além de técnicos indicados por cada Secretaria Estadual e pelas Secretarias Municipais das capitais, pesquisadores e outras entidades governamentais. / This work aims at studying the use of TABWIN/TABNET software, developed by DATASUS as tools for the dissemination of health data. A major assumption is that DATASUS databases, though very rich, are underused, due to difficulties in access to devices that facilitate the production, processing and dissemination of information, a problem which might be overcome through a wider dissemination of these software. A questionnaire was sent to people who were trained in the use of these software in the period 2008/2009, a methodological exercise devised to establish the context in which they are adopted in the dissemination of health system data, their frequency of use, and the degree to which users achieve their objectives through the use of such tools. The results suggest that the use of TABWIN/TABNET software by the people trained, working in SUS national, state and municipal leadership, or in research, is frequent. Furthermore, it meets the needs of the production, dissemination and transmission of health information, and supports planning, decision making andfinancial resources allocation. The dissertation ends with a proposal to establish a nationwide training program to ensure the availability of instructors in all Brazilian states, drawn from state and municipal personnel, researchers and DATASUS employees, thus ensuring sustained local training capacity.

Classic literature is rich, be it linguistically, historically, or culturally, making it valuable for future studies. Consequently, this project chose a set of 48 classic books to conduct a stylometric analysis on the defined set of books, adopting an approach used by a related work to divide the books into text segments, quantify the resulting text segments, and analyze the books using the quantified values to understand the linguistic attributes of the books. Apart from the latter, this project conducted different classification tasks for other objectives. In one respect, the study used the quantified values of the text segments of the books for classification tasks using advanced models like LightGBM and TabNet to assess the application of this approach in authorship attribution. From another perspective, the study utilized a State-Of-The-Art model, namely, RoBERTa for classification tasks using the segmented texts of the books instead to evaluate the performance of the model in authorship attribution. The results uncovered the characteristics of the books to a reasonable degree. Regarding the authorship attribution tasks, the results suggest that segmenting and quantifying text using stylometric analysis and supervised machine learning algorithms is practical in such tasks. This approach, while showing promise, may still require further improvements to achieve optimal performance. Lastly, RoBERTa demonstrated high performance in authorship attribution tasks.