Os estudos estabelecendo relações entre os dados biológicos e padrões espaciais têm contribuído para o entendimento de fenômenos ecológicos em escalas regionais e locais, mesmo que, ainda pouco se saiba sobre esses fenômenos. O enfoque dado a este estudo está voltado a uma interpretação da paisagem, no âmbito ecológico, de forma a entender o comportamento das espécies em relação a sua estrutura. A paisagem deste estudo é composta por diversos elementos, naturais e antrópicos, tais como as plantações de eucalipto e Florestas Estacionais Semideciduais, sendo um fator determinante na composição e distribuição espacial das espécies que a compõem. O objetivo principal deste estudo foi avaliar as relações estruturais da paisagem e o comportamento das espécies que compõem a comunidade de mamíferos terrestres de médio e grande porte na região do Vale do Ribeira, Estado de São Paulo. Essas espécies foram avaliadas a partir de levantamentos sistemáticos pelo método de amostragem \"parcelas de areia\", e a estrutura da paisagem caracterizada através das técnicas de geoprocessamento. Fez-se, ainda, a partir do centro de cada linha de amostragem, uma delimitação da paisagem com 1000 metros de raio, denominada área de influência. A partir das observações de campo constatou-se uma grande riqueza de espécies, totalizando 19 espécies. Destas, 17 espécies foram encontradas em ambiente de Florestas Estacionais Semideciduais e 11 espécies em ambiente de eucalipto, verificando-se certa similaridade de ocorrência para as espécies entre os ambientes amostrados. Através da análise da estrutura, por meio das métricas de paisagem (PLAND_NAT - porcentagem de vegetação nativa nas paisagens analisadas, PLAND_EUC - porcentagem de eucalipto nas paisagens analisadas, PLAND_EST - porcentagem de estradas nas paisagens analisadas, ED_NAT - densidade de borda de vegetação nativa, ENN_NAT - distância do fragmento mais próximo das paisagens analisadas), fez-se a caracterização das zonas de influência. Uma vez obtidas as informações acerca dos dados biológicos e dados da paisagem, realizaram-se as análises de regressão logística múltipla, onde foi verificado o poder de predição das variáveis ambientais em relação a algumas espécies da comunidade estudada. Individualmente, nenhuma variável ambiental pôde explicar a probabilidade de ocorrência das espécies, sendo que, quando utilizadas em conjunto, o poder de predição foi significativo para Leopardus sp. (gato-do-mato) Didelphis albiventris (gambá-de-orelha-branca), Nasua nasua (coati) e Sylvilagus brasiliensis (tapiti). Cada espécie percebe a paisagem de maneira diferente, que de acordo com os parâmetros estimados pelos modelos, Leopardus sp. e Didelphis albiventris apresentaram tendências positivas ao poder de explicação das variáveis PLAND_NAT e ENN_NAT, enquanto que, Nasua nasua uma tendência positiva para todas as variáveis e Sylvilagus brasiliensis uma tendência positiva a PLAND_EST e ENN_NAT. Embasar-se em modelos de predição para espécieschaves, seja em ambientes naturais ou antropizados, é bastante recomendado, pois a conservação de outras espécies pode estar diretamente vinculada. Para tanto, estudos de conservação enfocando comunidades e não apenas populações são interessantes, uma vez que podem abranger diferentes espécies com diferentes requerimentos. A configuração da paisagem, a partir das zonas de influência, pode ser uma amostra representativa da paisagem como um todo, auxiliando nas ações de conservação das espécies de maiores requerimentos ecológicos. / Studies establishing relationships among biological data and spatial patterns have contributed to the understanding of ecological phenomena at regional and local scales, even that, little is known about these phenomena. The approach adopetd in this study is focused to an ecological interpretation of the landscape, in order to understand the behavior of the species in relation to its structure. The studied landscape is composed of several natural and anthropic elements, such as Eucalyptus plantations and Seasonal Semideciduous Forests, being a determining factor in the composition and spatial distribution of the species in the landscape. The main objective of this study was to evaluate the structural relationship of the landscape and the behavior of species that compose the community of medium and large terrestrial mammals, in the Vale do Ribeira region, State of São Paulo, Brazil. These species were evaluated through systematic surveys, known as \"sand plots\", and the landscape structure was characterized by geoprocessing techniques. Yet, from the center of each sampling row, a delimitation of the landscape was done, with 1000 meters in radius, denominated influence zones. From field observations, a great richness of species was verified, totaling 19 species. From these, 17 species were found in Seasonal Semideciduous Forests landscape and 11 species in Eucalyptus landscape, which made it possible to verify some similarity in the species occurrence among the sampled environments. Through structure analysis, using landscape metrics (PLAND_NAT - percentage of native vegetation in the analyzed landscape, PLAND_EUC - percentage of Eucalyptus in the analyzed landscape, PLAND_EST - percentage of roads in the analyzed landscape, ED_NAT - edge density in the native vegetation, ENN_NAT - distance from analyzed landscapes to the nearest native vegetation fragment), the characterization of influence zones was made. Once obtained the information concerning the biological data and landscape data, a multiple logistic regression analyses was performed, when it was verified the prediction power of the environmental variables in relation to some species of the studied community. Individually, no environmental variable could explain the probability of species occurrence, but when used together, the prediction power was significant for Leopardus sp., Didelphis albiventris (opossum), Nasua nasua (coati) and Sylvilagus brasiliensis (tapiti). Using prediction models for key-species, whether in natural or anthropic environments, is highly recommended, as the conservation of other species can be directly linked. Therefore, studies on conservation focusing on communities and not only in populations are interesting, because they may cover different species with different requirements. The configuration of the landscape, taken from the influence zones, can be a representative sample of the landscape as a whole, helping in the actions for the conservation of the species with greatest ecological requirements.

O objetivo deste trabalho é, a partir de um estudo de caso realizado com eventos de cheias na bacia do rio Itajaí em Santa Catarina e utilizando apenas registros de níveis fluviométricos de 2 em 2 horas, propor uma série de técnicas como regressão múltipla por mínimos quadrados, modelos auto-regressivos e Modelos Composição de Especialistas Locais (MCEL), que possam ser usadas em um sistema de alarme-resposta em tempo real, com a finalidade de fornecer às autoridades responsáveis pela Defesa Civil uma estimativa confiável do crescimento do nível do rio em uma seção de interesse, com antecedência suficiente para a tomada das decisões necessárias. Os resultados obtidos pelos modelos propostos para previsões com alcance de até 6 horas de antecedência, sugerem que eles podem ser utilizados como ferramentas úteis na construção de sistemas de alerta contra cheias em regiões que dispõem de escassez de dados.

INTRODUÇÃO: Não existem estudos preditivos sobre fadiga em doentes com câncer colo-retal, embora fadiga seja descrita como freqüente na população oncológica. OBJETIVO: Identificar os fatores de risco e preditivos independentes de fadiga em doentes com câncer colo-retal. MÉTODO: Estudo preditivo que envolveu amostra não-probabilística de 157 pacientes adultos ambulatoriais com tumor primário de cólon ou reto (idade média 60±11,7 anos; 54% homens; média de anos de escolaridade 10,7±5,4 anos; estádio IV 44,8%), atendidos em quatro serviços de oncologia do município de São Paulo, Brasil (julho/2006 a julho/2007). Os pacientes preencheram a Ficha de Identificação, a Escala de Fadiga de Piper-Revisada (0-10; ponto de corte: >4; ?=0,94), o Inventário de Depressão de Beck (0-63; ponto de corte: >13; ?=0,83), a Escala de Karnofky (0%-100%; ponto de corte: <80), a Escala de Prejuízo do Sono (0-10; ponto de corte: >5) e a Escala de Dor (0-10; ponto de corte: >6). Os pontos de corte foram estabelecidos pela análise da curva ROC (Receiver Operating Characteristic), com exceção do ponto de corte de fadiga, que foi estabelecido após análise da distribuição dos escores em percentis e do critério proposto pela National Comprehensive Cancer Network. RESULTADOS: Fadiga foi referida por 26,8% dos doentes. Os fatores de risco para fadiga foram os seguintes: serviço de saúde público, dor, prejuízo do sono, depressão e capacidade funcional prejudicada (p<0,05). A análise de regressão logística identificou três fatores preditivos: depressão, capacidade funcional e prejuízo do sono. A depressão aumentou em 4 vezes a chance de ocorrer fadiga (OR: 4,2; IC95% 1,68-10,39), a capacidade funcional aumentou em 3 vezes (OR: 3,2; IC95% 1,37-7,51) e o prejuízo do sono também em 3 vezes (OR: 3,2; IC95% 1,30-8,09). Quando os três fatores preditivos estiveram presentes, a probabilidade de ocorrer fadiga foi de 80%, o que indicou boa capacidade de predição. Quando os três fatores preditivos estiveram ausentes, a probabilidade de ocorrer fadiga foi de 8%. A especificidade e sensibilidade do modelo foram de 81,9% e 58,6%, respectivamente, indicando baixa chance de falsos positivos e alta chance de falsos negativos. CONCLUSÕES: Depressão, capacidade funcional e prejuízo do sono foram preditores de fadiga. O estudo disponibiliza tabela de probabilidade de predição de fadiga e propõe que, por meio da avaliação da depressão, da capacidade funcional e do prejuízo do sono, é possível conhecer a probabilidade do paciente ter fadiga, o que é inédito nessa população e de grande utilidade na clínica / INTRODUCTION: There are no studies that identify the predictive factors of fatigue among colo-rectal cancer patients, although fatigue is described as a frequent problem in the oncology setting. AIM: Identify risk factors and independent predictors of fatigue in colo-rectal cancer patients. METHOD: Predictive study that involved non-probabilistic sample of 157 adult outpatients with primary colon or rectal (mean age 60±11.7 years; 54% male; educational level 10.7±5.4 years; cancer stage IV 44.8%), recruited from 4 oncology clinics in Sao Paulo, Brazil (July/2006 to July/2007). Patients filled out an Identification Profile, Piper Fatigue Scale-revised (0-10; cut-score: >4, ?=0,94), Beck Depression Inventory (0-63; cut-score: >13, ?=0,83), Karnofsky Scale (0%-100%; cut-score: <80%), Sleep disturbance scale (0-10; cut-score: >5), and Pain scale (0-10; cut-score: >6). The cut scores were established by ROC (Receiver Operating Characteristic) curves, except for fatigue cut-score, which was established after an analysis of the distribution of the scores in percentiles and of the criteria proposed by National Comprehensive Cancer Network. RESULTS: Fatigue was identified by 26.8% of the patients. The risk factors for fatigue were: public oncology service, pain, sleep disturbance, poor performance status, and depression (p<0.05). Logistic regression identified three predictors: depression, sleep disturbance, and performance status. Depression increased the chance for fatigue to occur by four times (OR: 4.2; 95%CI 1.68-10.39), performance status increased by three times (OR: 3.2; 95%CI 1.37-7.51), and sleep disturbance also increased the chance by three times (OR: 3.2; 95%CI 1.30-8.09). When the three factors were present in concomitance, the probability that patients had fatigue was 80%, which was considered a good predictive capacity. When none of the factors were present, the probability that patients had fatigue was 8%. The specificity and sensibility of this model were 81.9% and 58.6%, respectively, indicating that there is low chance of false positive and high chance of false negatives. CONCLUSIONS: Depression, performance status, and sleep disturbance were predictive factors of fatigue. The study presents a prediction table and proposes that by assessing depression, performance status and sleep disturbance, it is possible to know the probability that a patient will have fatigue. This finding is original and applicable in clinical practice

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Proenca.pdf: 1478553 bytes, checksum: 110e623f3d19df6239c0f3c3097ce444 (MD5) Previous issue date: 2012-08-01 / Determining the soil organic matter and clay are important to obtain indicators of soil quality. Such measurements are help the agronomic management providing support for the recommendation of lime and fertilizer. For this quantification, analysis of soil becomes a "tool" indispensable, being increasingly used, especially when associated the the precision farming technology, in which the producer performs a higher number of analyzes aiming to identify soil variability of the property. However, laboratory tests bring some disadvantages, such as the time required for the analyses, and also the generation of waste. An option to perform the analyzes of organic matter and clay soil, quickly and without chemical residues, is by the use of visible to infrared spectroscopy and near (vis-NIRS - Visible and Near Infrared Spectroscopy). The aim of this work was to propose a methodology for predicting the soil organic matter and clay, by combining the use of Regression Analysis and Artificial Neural Networks in order to develop models to estimate these attributes. A database with information about soil analysis obtained by the conventional method and the method vis-NIR was used. The first step was to select the spectral bands that presented a better correlation with the response variables (clay and organic matter) by means of multivariate regression model. In order to improve the estimation of soil organic matter and clay, the group that presented the highest coefficient of determination was used as input of the Artificial Neural Networks. The quantity of 111 soil samples were used for calibration the models of soil analysis, and their spectra were obtained on a spectrophotometer FOSS NIR model XDS. The results were evaluated by the coefficient of determination (R2), considering the significance level of 5%. Coeficients of 0,89 and 0,94 were obtained in the prediction of organic matter and clay respectively, with indices highly significant (P <0,001), indicating the proposed methodology could be useful to predict the attributes studied. / A determinação dos teores de matéria orgânica e argila consistem em importantes indicadores da qualidade do solo. Suas quantificações são fundamentais no auxílio do manejo agronômico podendo fornecer subsídios para as recomendações de corretivos e fertilizantes. Para esta quantificação, a análise de solo se torna uma “ferramenta” indispensável, sendo utilizada cada vez mais, principalmente após a chegada da tecnologia da agricultura de precisão, em que o produtor realiza um número muitas vezes superior de análises visando a identificação da variabilidade do solo da sua propriedade. Porém, as análises laboratoriais trazem alguns inconvenientes, como o tempo necessário para as determinações e a geração de resíduos. Uma opção para realizar as análises de matéria orgânica e argila do solo, de forma rápida e sem geração de resíduos químicos é a espectroscopia de infravermelho visível e próximo (vis-NIRS – visible and Near Infrared Spectroscopy). O objetivo deste trabalho foi propor uma metodologia para predição dos teores de matéria orgânica e argila, envolvendo a combinação do uso de Análise de Regressão e Redes Neurais Artificiais com o desenvolvimento de modelos de estimativa destes atributos, utilizando uma base de dados com informações de análises de solo obtidas pelo método convencional e pelo método vis-NIRS. Primeiramente foram selecionadas as bandas espectrais que melhor correlacionavam com as variáveis de resposta (matéria orgânica e argila), por meio de um modelo de regressão multivariada. O grupo que obteve o maior coeficiente de determinação foi utilizado como entrada das Redes Neurais Artificiais visando melhorar a estimativa dos teores de matéria orgânica e argila. Para isto, 111 amostras de solo foram utilizadas para a calibração de modelos de análises de solos, sendo seus espectros obtidos em um espectrofotômetro de infravermelho próximo modelo FOSS XDS. Os resultados dos modelos foram avaliados por meio do coeficiente de determinação (R2), e pelo grau de significância ao nível de 5%. Correlações de 0,89 e 0,94 foram obtidas na predição do teor de matéria orgânica e argila, respectivamente, com índices altamente significativos (P<0,001), o que indica que a metodologia proposta pode ser utilizada para a predição dos atributos estudados.

Em experimentação agrícola, é freqüente a necessidade de análise conjunta de grupos de experimentos. Em muitos casos, o pesquisador deseja generalizar resultados para condições gerais de regiões e/ou em avaliar o desempenho de vários genótipos (tratamentos) em diversos ambientes (locais e/ou ano). Quando um conjunto de experimentos é planejado para vários locais é necessário considerar o delineamento individual em cada local e a combinação total dos genótipos com os locais (interação genótipo × ambiente). Logo, os dados observados podem ser organizados em uma tabela de dupla entrada. Existem várias metodologias de análise e interpretação para a interação genótipo × ambiente proveniente de um grupo de cultivares testados em vários ambientes. Entre essas metodologias destaca-se os modelos AMMI ("additive main effects and multiplicative interaction model"), como o próprio nome diz é um método uni-multivariado, que engloba uma análise de variância para os efeitos principais, que são os efeitos dos genótipos (G) e os ambientes (E) e para efeitos multiplicativos (interação genótipo × ambiente), utiliza-se a decomposição em valor singular (DVS). Essa técnica multivariada baseia-se no uso dos autovalores e autovetores provenientes da matriz de interação genótipo × ambiente. Araújo e Dias (2005) verificaram o problema de superestimação e subestimação de autovalores estimados da maneira convencional. Para superar esses problemas de estimação de autovalores, Muirhead (1987) apresenta três métodos para corrigir autovalores estimados a partir das matrizes de covariâncias amostral e alerta que nem sempre essas correções mantêm a ordem decrescente de valores, assim é sugerido o uso de regressão isotônica para ordenar esses dados, mas propriamente um algoritmo apresentado por Lin e Pearlman (1985). Os resultados indicaram que: A regressão isotônica juntamente com o algoritmo foi necessária e se mostrou muito importante em todos conjuntos de dados; Houve uma redução no número de componentes significativos para serem retidos nos modelos, fazendo com que os modelos AMMI selecionados sejam mais parcimoniosos quando se utiliza qualquer um dos métodos de correção; O método 2 apresentou as menores taxa de correção da soma de quadrados da interação genótipo × ambiente e o método 3 apresentou a maiores taxa de correção; Em relação a medida RMSPDPRESS, os menores valores foram obtidos quando se utilizou o método de correção 2. Já o método de correção 3 apresentou os maiores valores para RMSPDPRESS; O método 2 também se mostrou melhor quando o interesse era verificar o ganho em número de repetições, sendo que este benefício esteve sempre próximo de 3 repetições. Já o método 3 é o que apresenta um menor ganho em número de repetições, em torno de duas repetições. / In agricultural research is common to analyse groups of experiments. In many cases, the researcher intends to generalize results to general conditions of areas and/or evaluate the responses of several genotypes (treatments) in several environments (places and/or years). When a group of experiments is planned for several places it is necessary to consider the of design in each place and the combinations of the genotypes with the places (the interaction of genotype × environment). The observed data can be organized in an array. There are several methods of analysis and interpretation for the genotype × environment interaction from a group of genotype tested in several environments. These methods include AMMI models ("additive main effect and multiplicative interaction models"). As the name says it is a uni-multivariate method, that includes an analysis of variance for the main effects (the effects of the genotypes (G) and environments (E)) and assumes multiplicative effects for the genotype × environment interaction, using a singular value decomposition (DVS). This method estimates the eigenvalues and eigenvectors deriving from the matrix of genotype × environment interaction. Araújo and Dias (2005) found an overestimation and underestimation problem with the eigenvalues in the conventional way. To correct these problems Muirhead (1987) presents three methods to correct the eigenvalues from covariance the matrix and noted that these do not always maintain the order of values. The author suggested the use of isotonic regression to correct the eigenvalues, using an algorithm presented by Lin and Pearlman (1985). The results indicated that: The isotonic regression with the algorithm is necessary and it showed very important in all groups of data; There was a reduction in the number of significant components to be kept in the models and the order that the AMMI model selected is more parsimonious when any of the correction methods is used; The method 2 has the smallest rate of correction to the sum of squares of the genotype × environment interaction and method 3 has the largest correction rate; The measure RMSPDPRESS was smallest when method of correction 2 was used. The method of correction 3 has the largest values for RMSPDPRESS; Method 2 was also better when the interest was to verify the gain in number of replicates, and this benefit was always close to 3 replicates. The method 3 gives the smaller gain in the number of replicates, of around two replicates.

Neste trabalho foi proposto um modelo de regressão para dados com censura intervalar utilizando a distribuição Weibull-exponenciada, que possui como característica principal a função de taxa de falha que assume diferentes formas (unimodal, forma de banheira, crescente e decrescente). O atrativo desse modelo de regressão é a sua utilização para discriminar modelos, uma vez que o mesmo possui como casos particulares os modelos de regressão Exponencial, Weibull, Exponencial-exponenciada, entre outros. Também foi estudado um modelo de regressão para dados de sobrevivência grupados na qual a abordagem é fundamentada em modelos de tempo discreto e em tabelas de vida. A estrutura de regressão representada por uma probabilidade é modelada adotando-se diferentes funções de ligação, tais como, logito, complemento log-log, log-log e probito. Em ambas as pesquisas, métodos de validação dos modelos estatísticos propostos são descritos e fundamentados na análise de sensibilidade. Para detectar observações influentes nos modelos propostos, foram utilizadas medidas de diagnóstico baseadas na deleção de casos, denominadas de influência global e medidas baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto, denominada de influência local. Para verificar a qualidade de ajuste do modelo e detectar pontos discrepantes foi realizada uma análise de resíduos nos modelos propostos. Os resultados desenvolvidos foram aplicados a dois conjuntos de dados reais. / In this study, a regression model for interval-censored data were developed, using the Exponentiated- Weibull distribution, that has as main characteristic the hazard function which assumes different forms (unimodal, bathtub shape, increase, decrease). A good feature of that regression model is their use to discriminate models, that have as particular cases, the models of regression: Exponential, Weibull, Exponential-exponentiated, amongst others. Also a regression model were studied for grouped survival data in which the approach is based in models of discrete time and in life tables, the regression structure represented by a probability is modeled through the use of different link function, logit, complementary log-log, log-log or probit. In both studies, validation methods for the statistical models studied are described and based on the sensitivity analysis. To find influential observations in the studied models, diagnostic measures were used based on case deletion, denominated as global influence and measures based on small perturbations on the data or in the studied model, denominated as local influence. To verify the goodness of fitting of the model and to detect outliers it was performed residual analysis for the proposed models. The developed results were applied to two real data sets.

O objetivo principal deste trabalho foi testar redes neurais artificiais (RNAs) do tipo multilayer perceptron (MLP) na estimativa da evapotranspiração de referência e da evapotranspiração na linha de plantio de limeira ácida. As RNAs foram treinadas sob algoritmo de gradiente conjugado de erros, com funções de ativação sigmóide na camada intermediária e linear na camada de saída. Foram conduzidas análises comparativas com modelos de regressão. Valores diários de evapotranspiração de referência foram calculados usando o modelo Penman-Monteith (EToPM) a partir de dados meteorológicos (1997-2006) observados em Piracicaba, estado de São Paulo, Brasil (latitude: 22º 42 30 S; longitude: 47º 38 30 W; altitude: 546 m). Os modelos foram desenvolvidos a partir de dados de radiação solar global (Rg), saldo de radiação (Rn) ou radiação no topo da atmosfera (RTA) em combinação com temperatura do ar (Tar), déficit de pressão de vapor no ar (DPV) e velocidade do vento (u). Bom desempenho foi obtido quando os dados de Rg ou Rn estavam disponíveis, mesmo com a falta de uma ou mais das outras variáveis exigidas pelo modelo Penman- Monteith. As RNAs mostraram melhor desempenho do que os modelos de regressão, especialmente quando RTA foi considerada na entrada. O erro absoluto médio (MAE) das RNAs variou de 0,1 a 0,2 mm d-1, representando de 4 a 6 % dos valores médios de EToPM. A evapotranspiração na linha de plantio, condutância difusiva e transpiração foliar foram obtidas em pomar adulto de limeira ácida (Citrus latifolia Tan.), com espaçamento 7 m × 4 m , orientação Leste-Oeste das linhas de plantio e sem limitação hídrica, em Piracicaba, Brasil. A condutância à difusão de vapor (gs) e transpiração foliar (T) foram determinadas com porômetro de equilíbrio constante e balanço nulo, em folhas completamente expandidas, na parte média da copa nas faces expostas da linha de plantio, a intervalos horários ao longo de 42 dias. A densidade de fluxo de fótons fotossintéticos (DFFF) incidentes sobre a folha, temperatura e déficit de pressão de vapor no ar (Tar e DPV) no interior do pomar e o horário de observação (h) foram combinados nos modelos de estimativa de gs e T. Somente os modelos ajustados para o inverno apresentaram bom desempenho. Medidas lisimétricas foram utilizadas na determinação da evapotranspiração diurna na linha de plantio (ETli 9-17h). Saldo de radiação (Rn), temperatura do ar (Tar), déficit de pressão de vapor (DPV), evapotranspiração de referência estimada pelo modelo Penman-Monteith (EToPM) e dia do ano foram combinados na estimativa de ETli 9-17h. O desempenho das RNAs foi superior ao dos modelos com base em regressão. O erro médio absoluto (MAE) nos modelos RNAs variou entre 3,6 e 10,6 L planta-1, representando de 6 a 18% dos valores médios de ETli 9-17h. Os modelos incluindo o efeito temporal apresentaram melhor desempenho. A estimativa da evapotranspiração de referência na escala diária e da evapotranspiração diurna na linha de plantio pelos modelos propostos mostrou-se adequada. Ficou evidente a existência de outros efeitos temporais operando concomitantemente com o ambiente atmosférico na determinação de gs e ETli 9-17h. / The main objective of this study was to test artificial neural networks (ANNs) of multilayer perceptron type (MLP) for estimating reference evapotranspiration, diffusive leaf conductance and crop evapotranspiration of a mature and irrigated citrus orchard. The ANNs were trained under conjugate gradient algorithm. The sigmoid and linear activation functions were used for the hidden and output nodes, respectively. Comparative analyses with regression models were carried out. Daily values of reference evapotranspiration were computed using the Penman-Monteith method (EToPM) from climatic data (1997-2006) at Piracicaba, Brazil. All models were developed considering global radiation (Rg), net radiation (Rn) or extraterrestrial radiation (Ra) in combination with air temperature (Tar), air vapor pressure deficit (VPD) and wind velocity (u) as input data. Good performance was obtained for any model when net radiation or solar radiation were available, even missing one or more of other variables required by the Penman-Monteith equation. The performance of ANNs were improved when compared to those obtained with regression model basis, especially when Ra was considered as input data. Mean absolute error (MAE) from ANNs varied from 0.1 to 0.2 mm d-1, representing between 4 and 6 % of the mean EToPM values. Crop evapotranspiration, leaf diffusive conductance and leaf transpiration data were obtained from an acid lime (Citrus latifolia Tan.) mature orchard, located at the same region. The orchard, with East-West planting rows and 7 m × 4 m spacing, was drip irrigated to maintain non-limiting water conditions. Leaf diffusive conductance to water vapor (gs) and transpiration (T) were measured on fully expanded leaves, in the middle height of the canopy, at Northen and Southern exposed faces, in hourly intervals along 42 selected days, using a steady-state null-balance porometer. Variability of gs and T values were described as function of the exposition faces of the planting rows, time of day and season. Significant differences between exposition faces for gs and T values were only observed in the spring. The relationship between gs or T values and leaf environmental conditions varied according to the season. Photosynthetic photon flux density (PPFD) incident on the leaf, air temperature (Tar) and vapor pressure deficit (VPD) and time of day (h) were used as inputs. Adequate performance was only observed for winter models. Lysimetric data were used to determine diurnal evapotranspiration from orchard row (ETli 9-17h). Net radiation (Rn), air temperature and deficit pressure vapor (Tar, DPV) and Penman-Monteith reference evapotranspiration (EToPM) data were combined in the regression analyses and developing process of ANNs. Also any other temporal effect was taken into account by including day of the year (DOY). Mean absolute error (MAE) for ANNs models varied from 3.6 to 10.6 L plant-1, representing between 6 and 18% of mean ETli 9-17h values. Errors decreased when DOY was included. According to the results, it can be concluded that it is possible to estimate daily EToPM and diurnal citrus orchard evapotranspiration (ETli 9-17h) accurately by the proposed models. Relevance of other temporal effects operating on gs and ETli 9-17h determination, in addition to environmental variations, was evident.

Os efeitos genéticos aditivos e de heterozigoses são importantes na avaliação genética de populações compostas. Quando existem fortes relações lineares entre as variáveis explanatórias, os coeficientes de regressão tem erros-padrão elevados, são sensíveis a mudanças nos dados e a adição ou eliminação de variáveis explicativas no modelo. A alternativa usada na tentativa de diminuir esse problema foi aplicar o método de regressão de cumeeira - RC, pois na presença de multicolinearidade, pode permitir a obtenção de estimativas mais estáveis dos efeitos aditivos de origem genética e de heterozigose, em relação às obtidas pelo método dos quadrados mínimos - QM. Foram analisados os dados de pesos ao nascimento - PESNAS, ao desmame - PESDES, perímetro escrotal aos 390 dias - CE e escore para musculosidade aos 390 dias - MUSC de bovinos compostos Montana Tropicalr, com diferentes composições raciais NABCs, obtidos em várias fazendas brasileiras, relativos aos animais nascidos no período de 1994 a 2008. O modelo incluiu os efeitos aditivos e não aditivos. O grau da multicolinearidade foi obtido através do valor do fator de inflação da variância - V IF, dos índices de condição e da decomposição proporcional da variância. Os parâmetros de cumeeira foram obtidos a partir da multiplicação de uma constante, pela razão entre o V IF da covariável correspondente e o maior V IF. O traço de cumeeira foi utilizado para verificar se as estimativas dos coeficientes se estabilizaram, para o parâmetro de cumeeira obtido para cada variável explicativa. Duas análises foram aplicadas: i) os efeitos foram estimados por quadrados mínimos; ii) os efeitos foram estimados por regressão de cumeeira. Para cada variável resposta foi identificado o número de colinearidades, seus respectivos graus e as variáveis explicativas envolvidas em cada uma. As covariáveis envolvidas no modelo, para peso ao nascimento participaram de uma colinearidade forte e quatro colinearidades fracas; para peso ao desmame e escore de musculosidade aos 390 dias, houve duas relações de quase dependência fortes e três fracas, enquanto que para perímetro escrotal aos 390 dias obteve-se três colinearidades fortes e três fracas. O método que estimou os coeficientes por regressao de cumeeira foi melhor que o método dos quadrados mínimos, para todas as caracter´sticas. A m´edia dos V IFs para PESNAS, PESDES, CE e MUSC reduziram de 15, 5; 16; 17, 5 e 23, 9 para 5, 8; 5, 3; 5, 7 e 5, 1 respectivamente, após o uso da RC. Os erros-padrão diminuíram fornecendo estimativas mais estáveis que as obtidas por quadrados mínimos. Apenas para a covariável A sobre a variável resposta peso ao nascimento as soluções obtidas por QM e RC diferiram em direção, no mais, houve diferenças em magnitude / The genetic additive and heterozygosity effects are important in the genetic evaluation of multibreed populations. When there is strong linear relation between the explanatory variables, the regression coefficients have large standard errors and are sensitive to changes in the data set and to the addition or removal of explanatory variables in the model. The alternative used to try to reduce this problem was to apply the method of ridge regression - RC, which could allow for the estimation of more stable coefficients of direct and maternal breed additive effects of genetic origin and heterozygosity in relation to those obtained by the method of least squares QM . The objective is to analyze the data of birth weight - PESNAS, weaning - PESDES, the scrotal perimeter 390 days - CE and scoring for the muscularity 390 days - MUSC of cattle compounds Montana Tropical r, with different racial compositions NABCs, obtained in several Brazilian farms on of animals born from 1994 to 2008. The model included additive and non-additive effects. The degrees of multicollinearity were obtained through the value of the variance inflation factor - V IF, the index conditions - IC and by proportional decomposition of Variance. The ridge parameters were obtained from the multiplication of a constant to the ratio of the VIF from each covariate and the highest VIF. For each explanatory variable, the ridge trace was used to verify that the estimated coefficients were stabilized using the ridge parameter. Two different methods were applied: i) the effects were estimated by least squares; ii) the effects were estimated by ridge regression. For each response variable the number of colinearities was identified, their degrees and the variables involved in each. The covariates used in the model for birth weight participated in a strong colinearity and four other weak colinearities; for weaning weight and muscle score for 390 days, there were two strong relations of dependency and three almost weak, while for the perimeter scrotal 390 days it was observed three strong and three weak colinearities. The ridge regression coefficients method was considered better than that of least squares for all factors. The V IFs average for PESNAS, PESDES, CE and MUSC reduced from 15.5, 16, 17.5 and 23.9 to 5.8, 5.3, 5.7 and 5.1 respectively, after using the RC. The standard errors of the estimators decreased providing estimates more stable than those obtained by least squares. Only for A covariate on the response variable weight at birth the solutions obtained by QM and RC differ in direction, where the other ones differed only in magnitude.

A crescente importância do mercado de serviços terceirizados de TI no Brasil e o interesse por pesquisas nesse tema no Brasil e em nível mundial, são os principais argumentos que justificam a realização deste estudo. Este trabalho teve por objetivo entender questões que envolvem os aspectos considerados em decisões de terceirização de funções de TI em empresas brasileiras, visão ainda pouco explorada na literatura. Para que o objetivo fosse atingido, foram propostas quatro questões de pesquisa respondidas utilizando-se de uma revisão bibliográfica, simulação e dois surveys. Os resultados encontrados permitiram identificar um modelo final que facilita um melhor entendimento sobre como a decisão de terceirização é tomada em empresas brasileiras. Tal modelo engloba seis aspectos de decisão usualmente considerados pelas empresas, o inter-relacionamento entre estes aspectos e mostra fatores externos que contribuem para a definição do nível de importância de cada aspecto na decisão. Como produto secundário, a discussão dos resultados encontrados frente à literatura que trata do tema terceirização em TI validou resultados já apresentados por outros autores e, gerou a necessidade de estudos futuros ao encontrar divergências. Do ponto de vista prático, o trabalho apresenta importante contribuição, pois ajudou a estruturar o processo de decisão de terceirização de funções de TI. / The growing importance of IT service market in Brazil and the interest for researches in this area in Brazil and worldwide are the main arguments that justifies the development of this study. The objective of this work was to understand the issues that involve the aspects considered on IT outsourcing decisions in Brazilian companies, theme that is not well explored in the literature. To achieve this objective, it was proposed four research questions answered by a bibliographic revision, simulation and two surveys. The founded results allowed the identification of a final model that facilitates a better understanding about how outsourcing decision making process occurs in Brazilian companies. This model considers six decisions aspects usually considered by the companies, the inter-relationship between this aspects and shows external factors that contributes to the definition of the importance level of each of these aspects in the decision making process. As secondary product, the discussion of the founded results against the literature that covers IT outsource theme, validated the results already presented by other authors and created the need of future researches by presenting some different results. From practicing stand point, this work presents an important contribution, by helping to structure the IT outsourcing decision making process.

Made available in DSpace on 2011-03-23T21:19:22Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Item created via OAI harvest from source: http://www.bdtd.ufpa.br/tde_oai/oai2.php on 2011-03-23T21:19:22Z (GMT). Item's OAI Record identifier: oai:bdtd.ufpa.br:152 / This work presents a new approach for automatic evaluation of SQL queries. This approach proposes a solution for a challenge to stimulate the student to improve his/her solution: searching, besides an answer that returns a correct result, a query with a complexity next to the optimum solution. This proposal can be used in e-learning environments or in presential education in laboratory activities, including the evaluations. The proposed solution has as advantages: (1) the student receives an instantaneous feedback during a practice programming activity, which allows the student to refactorize his/her solution in direction to a optimum solution; (2) complete integration between the programming concepts teaching with examples of fragments of on-line executable programs; (3) monitoring of students activities (how many examples were executed; in each exercise how many execution attempts were done, etc). This work is the first pass in direction to the construction of an environment, totally attended (for example with automatic evaluation) for teaching of SQL programming language, where the instructor is free of the hard work to correct SQL commands, being able to do more relevant pedagogic tasks. The method, based on statistics and Software Engineering metrics, can be adapted for other languages, such as Java and Pascal. In addition, the LabSQL serves as a laboratory for experimentation of two news techniques, one of evaluation and other of accompaniments that are being searched in several works at the same time: (a) automatic evaluation of discursive conceptual questions, besides to allow the traditional objective questions, (b) method of accompaniment through a montage of evaluation rubrics. / Este trabalho apresenta uma nova abordagem para avaliação automática de consultas SQL. Essa abordagem propõe uma solução para o desafio de estimular o aprendiz a aperfeiçoar a sua solução: buscando, além de uma resposta que retorna o resultado correto, uma consulta com complexidade próxima da solução ótima. Essa proposta pode ser utilizada em ambientes de educação a distancia ou na educação presencial em atividades de laboratório, incluindo as avaliações. A solução proposta tem como vantagens: (1) o aprendiz recebe um feedback instantâneo durante a atividade prática de programação, o qual permite ao aprendiz refatorar a sua solução em direção a uma solução ótima; (2) completa integração entre o ensino de conceitos de programação com exemplo de fragmentos de programas executáveis on-line; (3) monitoramento das atividades do aprendiz (quantos exemplos foram executados; em cada exercício quantas tentativas de execução foram feitas, etc). Este trabalho é um primeiro passo na direção de construção de um ambiente totalmente assistido (por exemplo com avaliação automática) para ensino da linguagem de programação SQL, onde o professor é liberado do árduo trabalho de correção de comandos SQL podendo realizar tarefas pedagógicas mais relevantes. O método, fundamentado em estatística e métricas da Engenharia de Software, pode ser adaptado para outras linguagens tais como Java e Pascal. Além disso, o LabSQL serve com um laboratório para experimentação de duas novas técnicas, uma de avaliação e outra de acompanhamento, que estão sendo pesquisadas em trabalhos em paralelos: (a) avaliação automática de questões conceituais discursivas, além de permitir as tradicionais perguntas objetivas, (b) método de acompanhamento através de montagem de uma rubrica de avaliação.