A crescente preocupação com o meio ambiente pressiona a sociedade como um todo para a uma mudança rumo a hábitos mais sustentáveis. No setor produtivo, o impulso se dá pelo desenvolvimento de técnicas mais eficientes de produção, embasados em pesquisas e experimentos de campo. No setor florestal, além da preocupação com a técnicas de manejo e com o solo, o principal recurso a ser preservado é a água. Por meio do monitoramento de rios em bacias hidrográficas, séries históricas são coletadas, possibilitando o uso da teoria de séries temporais para ajuste de modelos pela metodologia Box e Jenkins. Em casos de monitoramentos de microbacias pareadas, existe a possibilidade de se comparar séries temporais, como descrito no presente trabalho. Em duas microbacias pareadas localizadas na região centro-leste do estado do Paraná, em uma fazenda no município de Telêmaco Borba, dados correspondendo a duas séries temporais distintas de vazão específica foram coletados. Devido a presença de falhas nos conjuntos de dados, uma metodologia para imputação foi utilizada de duas maneiras diferentes, possibilitando a posterior comparação das duas séries temporais pela metodologia de séries temporais. De acordo com os resultados, verifica-se que ambas as séries são diferentes tanto para o teste de comparação das funções de autocorrelação, quanto para o teste de comparação de séries temporais proposto por Silva, Ferreira e Sáfadi (2000). Portanto, segundo a caracterização dos estudos em microbacias pareadas, pode-se constatar que o manejo florestal empregado nos dois locais influenciam de forma diferente no comportamento da variável avaliada. / The growing concern for the enviroment presses society as a whole for a change towards sustainable habits. Regarding the production systems, more efficient production techniques based on research and field experiments are needed. As for forestry, besides the concern with management techniques and with soil preparation, the main resource to be preserved is water. Time series are collected by monitoring rivers in drainage basins, making possible the use of time series theory for fitting models based on Box and Jenkins methodology. When studying paired drainage basins, it is possible to compare time series, as described in this work. Two time series consisting of specific flow data were collected in a farm situated in the municipality of Telêmaco Borba, Eastern Paraná state, in two paired drainage basins. Because there were missing data, imputation techniques were used, making it possible to compare the two time series. Results showed that the time series are different for the comparison of the autocorrelation test and the time series comparison test proposed by Silva, Ferreira e Sáfadi (2000). Therefore, according to studies involving paired drainage basins, different forest management techniques influence differently the behavior of the response variable in the different drainage basins.

Orientador: Douglas Silva Domingues / Resumo: O café é uma das commodities agrícolas tropicais mais comercializadas no mundo. Coffea arabica é a principal espécie utilizada para a produção comercial de café. A espécie é originária da Etiópia. Ela é única espécie alotetraploide do gênero (2n = 4x = 44) e se reproduz predominantemente por autofecundação. As cultivares comerciais de C. arabica possuem baixa diversidade genética, o que indica a necessidade de introgressão de alelos de germoplasma para o melhoramento dessas cultivares. Acessos do centro de origem da espécie possuem maior diversidade que as cultivares comerciais e podem ser utilizados para a identificação de novos alelos. O conteúdo de macronutrientes em grãos do cafeeiro tem impacto direto na qualidade do produto. No entanto, a base molecular da composição mineral de grãos de cafeeiro ainda é pouco conhecida. Com isso, o objetivo desse trabalho foi identificar marcadores SNP possivelmente associados com a composição de macronutrientes em grãos de C. arabica. Para alcance deste objetivo, foram comparados três métodos de imputação de genótipos, bem como foi realizado o mapeamento associativo em estudo de associação genômica ampla (GWAS). Foi utilizado um painel de 110 genótipos de C. arabica, composto por genótipos elite do programa de melhoramento do Instituto Agronômico do Paraná (3), cultivares comerciais (11) e acessos selvagens (96). Foram realizadas análises da composição de cinco macronutrientes (N, P, K, Ca e Mg) em grãos de cafeeiro coletados de 70 e 1... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Coffee is one of the most traded tropical commodities in the world. Coffea arabica is the main species used for commercial production. The species is originally from Ethiopia. In the Coffea genus, C. arabica is the only allotetraploid species (2n = 4x = 44) and it reproduces predominantly by self-fertilization. The commercial cultivars of C. arabica have a narrow genetic base that indicates the need for the introgression of new alleles from germplasm into coffee breeding programs. Wild accessions of C. arabica, from Ethiopia, have higher genetic diversity and can be used to identify new alleles. The macronutrient composition of the coffee grains has a direct impact on grain quality. However, the molecular basis for the mineral composition in coffee grains still poorly understood. Thus, the aim of this work was to perform mapping association analyses using the genome-wide association study (GWAS) technique to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with macronutrient content in coffee grains from C. arabica. We also tested three imputation methods (haplotype missing allele imputation - Beagle, K-nearest neighbors, and Random Forest) in the genotypic data, and mapped it to two C. arabica reference genomes from the cultivar Caturra red and the spontaneous dihaploid Et39. We used a panel of 110 C. arabica genotypes, including elite landraces from the IAPAR coffee breeding program (3), commercial cultivars (11) and wild accessions (96). Analysis of the compositi... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

O presente trabalho utiliza as informações da Pesquisa Anual do Comércio - PAC, uma das quatro pesquisas econômicas estruturais do IBGE, para avaliar o Modelo de Imputação atual da pesquisa comparando-o com outros modelos disponíveis na literatura. Foi feito um recorte da base da PAC-IBGE dos anos de 2014 e 2015 e foram testados vinte modelos de imputação. Na PAC, tem sido observado um aumento do impacto das não-respostas nas estimativas de seus totais. Isto deriva da alta assimetria das variáveis econômicas em conjunto com o pequeno número de empresas de alguns estratos, somados ainda ao aumento populacional de algumas atividades econômicas - e, por consequência, dos pesos amostrais - e ainda do elevado número de mortes (fechamento) de empresas pequenas. Tais problemas apresentados geram a necessidade de se estudar alternativas de tratamento para essas empresas não-respondentes. Os modelos foram analisados selecionando algumas empresas aleatoriamente e assumindo que elas não tivessem respondido à pesquisa. Posteriormente, essas empresas foram submetidas aos modelos de imputação selecionados e os resultados foram avaliados utilizando Erro Quadrático Médio (EQM) e Variação Percentual (VP) dos totais estimados contra o real. Foi escolhida a variável de RECEITA para ser usada nos testes. Os modelos utilizados podem ser agrupados em quatro grupos: de médias de respondentes; através de uma regressão com uso de variáveis auxiliares de cadastro; média dos respondentes mais próximos através de uma função distância; e através de uma regressão dos respondentes mais próximos com uso de uma função distância. Ao final das análises, verificou-se que apesar de alguns modelos também terem tido bons desempenhos, não foi observado um fator relevante que indique a troca do modelo atual de imputação utilizado na PAC-IBGE. / The present work uses the information from the Annual Survey of Commerce - PAC, one of the four structural surveys of IBGE, to evaluate its current imputation model against other available models in the literature. The dataset used was obtained from PAC in the years of 2014 and 2015 and twenty imputation models were tested. At PAC, there has been an increase in the impact of non-responses on its totals estimative. This is due to the high asymmetry of the economic variables together with the small number of companies of some strata, added to the population increase of some economic activities - and, consequently, of their sample weights - and also with the high number of deaths (closure) of small businesses. Such problems present the need to study alternatives treatments for these non-responding companies. The analysis of models were made by selecting some companies randomly and assuming that they had not responded the survey. Subsequently, these companies were submitted to the selected imputation models and the results were evaluated using Mean Square Error (MSE) and the Percent Variation (PV) between the estimated totals against the real ones. The Revenue variable was the one chosen to be used in the tests. The models used can be grouped into four groups: average of the respondents; through a regression function using auxiliary variables of cadastre; average of the closest respondents through a distance function; and through a regression function of the closest respondents using a distance function. At the end of the analyzes, it was verified that although some imputation models presented good results, there is no relevant factor indicating the change of the current one.

Estudos genético quantitativos e moleculares são fundamentais para o melhoramento animal e sua realização com a raça Nelore é de grande importância devido a ampla participação dessa no rebanho de corte nacional. A estimação constante dos parâmetros genéticos das características de produção é necessário para a adequada condução do processo de seleção dos animais. A melhoria de características relacionadas à carcaça bovina é essencial para a eficiência e sustentabilidade da atividade e a implementação de métodos de seleção animal baseados em informações moleculares pode revolucionar a produção zootécnica e deve ser profundamente estudado. Sendo assim, os objetivos do presente estudo foram estimar parâmetros genéticos e componentes de variância através de diferentes modelos matemáticos para um total de 14 características fenotípicas (o peso ao nascimento, peso a desmama, peso ao sobreano, ganho de peso entre a desmama e o sobreano ajustado para um intervalo de 345 dias, perímetro escrotal ao sobreano, altura de garupa ao sobreano, escores visuais avaliados ao sobreano de conformação, precocidade, musculosidade, comprimento de umbigo e ossatura, e ainda características de carcaça mensuradas por ultrassonografia realizada após 30 a 45 dias de confinamento como a área de olho de lombo, espessura de gordura subcutânea, espessura de gordura na picanha). Foram estimadas correlações entre todas estas características com as de carcaça mensuradas por ultrassonografia. Sob o enfoque molecular, desenvolveu-se um programa para imputação de genótipos faltantes e estudaram-se diferentes métodos de associação de marcadores moleculares do tipo mutação de base nitrogenada única (SNP) a características de produção incluídas no índice de seleção de um programa de melhoramento da raça Nelore, utilizando inferência bayesiana. Todas as características estudadas podem ser selecionadas esperando-se progresso genético na população. Os efeitos maternos foram importantes em algumas características onde normalmente estes efeitos não têm sido considerados atualmente. A quantidade de escores atribuídos a uma característica categórica assim como o número de observações fenotípicas resultam em diferenças nas estimativas quando avaliadas por modelos lineares ou de limiar. Não deverão ser obtidos resultados satisfatórios na melhoria das características de carcaça se a seleção for baseada nas tradicionais avaliações visuais utilizadas no momento. Os métodos utilizados na análise de associação dos marcadores podem originar diferentes resultados. Os marcadores que apresentaram efeitos altamente relevantes (P<0,01) geralmente apresentaram resultados semelhantes, independentemente do método utilizado. Certos marcadores podem ter efeitos positivos para algumas características componentes do índice de seleção e negativos para as demais. A análise em conjunto com todos os SNP\'s e todos os dados fenotípicos disponíveis é viável e parece ser a mais adequada. O método desenvolvido de imputação de genótipos faltantes a partir do parentesco de animais genotipados foi eficiente. / Quantitative and molecular genetic studies are very important for animal breeding and studies with Nellore cattle have great importance due to the large participation of that breed in the Brazilian beef cattle industry (around 80% of the herd). The constant estimation of genetic parameters for traits linked to production is necessary for properly perform selection of animals. The improvement of carcass traits is essential for efficiency and profitability of the activity. The implementation of methods for animal selection based on molecular information could revolutionize animal production and should be deeply studied. Thus, the objectives of this study were to estimate genetic parameters and variance components using different mathematical models for a total of 14 traits, such as birth weight, weaning weight, yearling weight, post-weaning weight gain between weaning and yearling adjusted for 345 days, yearling scrotal circumference, yearling hip height, yearling visual scores like conformation, finishing, muscularity, bone structure and navel length. Ultrasound measurements for carcass traits performed at feedlot (30 to 45 days, at approximate age of 20 months) such as rib-eye area, fat thickness, rump fat thickness were, also, evaluated. Estimate correlations between all these traits with the carcass traits measured by ultrasound were estimated. As concerned to molecular study, an algorithm for imputation of missing genotypes was developed and different methods to analyze molecular marker (single nucleotide polymorphism - SNP) association with traits components of the selection index of a breeding program that is applied to the population studied, using bayesian inference, were used. Genetic progress will be expected for selection of all the traits studied. Maternal effects were important in some traits in which those effects are not usually considered. The amount of scores assigned to a categorical trait and the number of observations could result in different estimates when evaluated by linear or threshold models. The selection for visual scores traditionally used in that population will not improve carcass traits. The methods used to analyze the association of markers may lead to different results. The SNP\'s with association effects of high relevance (P<0.01) generally express their effects regardless of the method used to analyze. Some markers may have positive effects for some traits of selection index, but negative for others. The joint analysis with all SNPs and with all available phenotypes is feasible and appears to be more appropriate. The algorithm developed for imputation of missing genotypes from pedigree information of genotyped animals was efficient.

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais. / The biplot analysis using the additive main effects and multiplicative interaction models (AMMI) require complete data matrix, but often multi-environments trials have missing values. This thesis proposed new methods of single and multiple imputation that can be used to analyze unbalanced data in experiments with genotype by environment interaction (G×E). The first is a new extension of the cross-validation method by eigenvector (Bro et al., 2008). The second, corresponds to a new non-parametric algorithm obtained through modifications of the simple imputation method developed by Yan (2013). Also is included a study that considers imputation systems recently reported in the literature and compares them with the classic procedure recommended for imputation in trials (G×E), it means, the combination of the Expectation-Maximization (EM) algorithm with the additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) model or EM-AMMI. Finally, are supplied generalizations of simple imputation described by Arciniegas-Alarcón et al. (2010) that combines regression with lower-rank approximation of a matrix. All methodologies are based on singular value decomposition (SVD), so, are free of any distributional or structural assumptions. In order to determine the performance of the new imputation schemes were performed simulations based on real data set of different species, with values deleted randomly at different percentages and the quality of the imputations was evaluated using different statistics. It was concluded that SVD provides a useful and flexible tool for the construction of efficient techniques that circumvent the problem of missing data in experimental matrices.

Em experimentos de genótipos ambiente são comuns à presença de valores ausentes, devido à quantidade insuficiente de genótipos para aplicação dificultando, por exemplo, o processo de recomendação de genótipos mais produtivos, pois para a aplicação da maioria das técnicas estatísticas multivariadas exigem uma matriz de dados completa. Desta forma, aplicam-se métodos que estimam os valores ausentes a partir dos dados disponíveis conhecidos como imputação de dados (simples e múltiplas), levando em consideração o padrão e o mecanismo de dados ausentes. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência da imputação múltipla livre da distribuição (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007) comparando-a com o método de imputação múltipla com Monte Carlo via cadeia de Markov (IMMCMC), na imputação de unidades ausentes presentes em experimentos de interação genótipo (25) ambiente (7). Estes dados são provenientes de um experimento aleatorizado em blocos com a cultura de Eucaluptus grandis (LAVORANTI, 2003), os quais foram feitas retiradas de porcentagens aleatoriamente (10%, 20%, 30%) e posteriormente imputadas pelos métodos considerados. Os resultados obtidos por cada método mostraram que, a eficiência relativa em ambas as porcentagens manteve-se acima de 90%, sendo menor para o ambiente (4) quando imputado com a IMLD. Para a medida geral de exatidão, a medida que ocorreu acréscimo de dados em falta, foi maior ao imputar os valores ausentes com a IMMCMC, já para o método IMLD estes valores variaram sendo menor a 20% de retirada aleatória. Dentre os resultados encontrados, é de suma importância considerar o fato de que o método IMMCMC considera a suposição de normalidade, já o método IMLD leva vantagem sobre este ponto, pois não considera restrição alguma sobre a distribuição dos dados nem sobre os mecanismos e padrões de ausência. / In trials of genotypes by environment, the presence of absent values is common, due to the quantity of insufficiency of genotype application, making difficult for example, the process of recommendation of more productive genotypes, because for the application of the majority of the multivariate statistical techniques, a complete data matrix is required. Thus, methods that estimate the absent values from available data, known as imputation of data (simple and multiple) are applied, taking into consideration standards and mechanisms of absent data. The goal of this study is to evaluate the efficiency of multiple imputations free of distributions (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007), compared with the Monte Carlo via Markov chain method of multiple imputation (IMMCMC), in the absent units present in trials of genotype interaction (25)environment (7). This data is provisional of random tests in blocks with Eucaluptus grandis cultures (LAVORANTI, 2003), of which random percentages of withdrawals (10%, 20%, 30%) were performed, with posterior imputation of the considered methods. The results obtained for each method show that, the relative efficiency in both percentages were maintained above 90%, being less for environmental (4) when imputed with an IMLD. The general measure of exactness, the measures where higher absent data occurred, was larger when absent values with an IMMCMC was imputed, as for the IMLD method, the varied absent values were lower at 20% for random withdrawals. Among results found, it is of sum importance to take into consideration the fact that the IMMCMC method considers it to be an assumption of normality, as for the IMLD method, it does not consider any restriction on the distribution of data, not on mechanisms and absent standards, which is an advantage on imputations.

Submitted by Angela Maria de Oliveira (amolivei@uepg.br) on 2018-11-06T17:08:39Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Fábio dos Santos.pdf: 1456053 bytes, checksum: 5ee15a88a68aaef87a46a8f42f816e32 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-06T17:08:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Fábio dos Santos.pdf: 1456053 bytes, checksum: 5ee15a88a68aaef87a46a8f42f816e32 (MD5) Previous issue date: 2018-09-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O processo de identificação de bactérias relacionadas ao crescimento vegetal,é alvo de diversos estudos na área de bioinformática. Uma das formas para realizar esta identificação é utilizar dados de espectrometria de massa do tipo MALDI-TOF para detectar a presença de proteínas ribossomaisemumaamostra,eentão,usarclassificadoresparaprocessarestesdadoseselecionar o rótulo com a maior probabilidade. Durante o processo de geração dos espectros de massa paraclassificaçãoécomumanãodetecçãodealgumdospicosrelacionadosaproteínasribossomais. Considerando isto, este trabalho apresenta um estudo sobre o uso do algoritmo kNN para imputação desses casos. O estudo foi desenvolvido com o uso de classificadores logísticos para identificação de bactérias da espécie Staphylococcus aureus e do gênero Bacillus. Durante os experimentos foram testados três técnicas para imputar dados: imputação com zero, imputação com a média do atributo faltante, e a imputação com kNN. Desta última foram usadas duas abordagens: função de agregação de média e função de agregação de mediana. O protocolo experimental implementado possibilitou avaliar a influência da imputação sobre os resultados de classificação sob diferentes cenários no que se refere ao número de variáveis faltantes. Os resultadosobtidosmostramqueoempregodokNNnãolevouàumareduçãododesempenhodos classificadores, em relação àquele observado quando do uso de dados completos. Além disto, a classificação de dados submetidos a imputação pelo kNN apresentou desempenho superior àquele verificado quando do uso dos demais métodos. / It is subject of several studies in bioinformatics area the plant growth promoting bacteria identification process. An approach to performing it is to process sample’s ribosomal proteins data obtained by MALDI-TOF mass spectrometry through a classifier and select the highest probability label. However, at the time of mass spectra generation, it is common not detecting some ribosomal proteins related peaks data. With this in mind, this work presents a study about data imputation through the kNN algorithm. Logistic classifiers were applied to identify bacteria of the Bacillus genus and the Staphylococcus aureus species while three data imputation techniques were tested: with zero, with the average of the missing attribute, and with kNN algorithm. From this latter imputation technique, two approaches were considered: average aggregation function and median aggregation function. The adopted experimental protocol investigated the imputation influence on classification results under different scenarios regarding missing variablesnumber.TheresultsshowthatbothkNN’sapproachesdidnotpromotesignificantreduction on classifiers’ performance when compared with complete data approach and that the classification of imputed data by kNN presented superior performance to that of other considered methods.

Made available in DSpace on 2016-04-26T20:21:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Igor Volpato Bedone.pdf: 758572 bytes, checksum: 6178ba3796da64f846d4dbd8bb7fc62b (MD5) Previous issue date: 2013-06-14 / This essay focuses on the attribution of liability to the State for its omissive conduct. The main objective is to discuss whether State omission gives rise to strict liability or fault liability, a question that is the subject of a well-known controversy in legal doctrine, echoed by jurisprudence. The methodology employed is essentially dogmatic, and I have chosen to build this essay on Civil Law concepts such as conduct, causation and liability. The underlying purpose is to compare such concepts with those of Administrative Law, the branch of law which establishes the general boundaries of civil liability of the State. If some writers argue that omission is characterized by a duty to act which, if breached, imposes fault liability, one must study what is fault and when an omissive conduct becomes relevant from a Civil Law perspective. In the end, it will be shown that the debate is wrongly centered on the subjective element of fault, when it should focus on causation, or rather on attribution of liability. The importance of the causes for not imposing liability as part of the process of assessing the State s liability for omission is also discussed / Esta dissertação aborda a imputação de danos ao Estado por sua conduta omissiva. A principal meta é avaliar se há responsabilidade objetiva ou subjetiva quando se está diante de omissões estatais, conforme notória divergência doutrinária, refletida na jurisprudência. A abordagem metodológica é essencialmente dogmática, e optou-se por desenvolver o trabalho a partir do estudo das construções dogmáticas típicas do direito civil, como a conduta, o nexo de causalidade e a culpa. Pretende-se, assim, estabelecer um diálogo entre esses conceitos e o direito administrativo, ramo em que em geral é tratada a responsabilidade civil do Estado. Afinal, se é dito por parte da doutrina que na omissão há um dever de agir que, violado, implica responsabilidade subjetiva, é imperioso estudar o que é culpa, e quando uma conduta omissiva torna-se civilmente relevante. Ao final, verificar-se-á que esse debate está mal focado no elemento subjetivo da responsabilidade, quando deveria estar na relação de causalidade, ou melhor, de imputação dos danos. Avaliar-se-á, também, o importante papel das causas de não incidência de responsabilidade dentro do processo de imputação de responsabilidade por omissão do Estado

O presente trabalho, a partir da revisão do conceito de personificação, pretende investigar como se desenvolve o processo de naturalização da pessoa jurídica e os eventuais prejuízos decorrentes para a tutela do ser humano nas organizações sociais e para a descrição do fenômeno empresarial. Sob o prisma da filosofia da linguagem, realiza-se uma revisão bibliográfica sobre a utilização do termo pessoa jurídica no discurso do Direito, destacando, principalmente, a desconstrução promovida pelo chamado nominalismo. São, ainda, propostos critérios para a identificação da naturalização, a partir de uma gradação que procura segregar os diversos grupos de casos que lhe são correlatos. A tese foi estruturada em três etapas: subjetividade, titularidade e atividade. Ao cotejar a pessoa natural com a pessoa jurídica, em cada um desses planos, espera-se revelar a assimetria de razões que separam a personificação do ser humano daquela presente nas sociedades, associações e fundações. Do questionamento do individualismo metodológico presente na noção de pessoa jurídica resulta a reconstrução do próprio sistema analítico de conceitos do discurso jurídico, com a revisão das ideias de imputação, relação jurídica, titularidade e autonomia patrimonial. / This work, from a review of the concept of incorporation, aims to investigate how the naturalization process of legal entity develops and any losses incurred for the protection of human being in organizations and for description the phenomenon of the Firm. From the perspective of philosophy of language, this thesis reviews the literature concerning to the use of the term legal person in the discourse of corporate law, especially highlighting the deconstruction promoted by so-called nominalism. They are also proposed criteria for the identification of naturalization, with a gradation that seeks to segregate the different groups of cases that are related to this process.The thesis was structured in three stages: subjectivity, legal capacity and activity. By confronting the human being with legal entity, in each of these plans, it expects to demonstrate the specificity of the process of incorporation, which prevents any comparison with real person. The revision of methodological individualism in this idea of legal personality results in the reconstruction of the concepts of imputation, legal relationship, legal capacity and limited liability.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-01-03T14:53:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_EstrategiasEvolucionariasOtimizacao.pdf: 5582868 bytes, checksum: 54c5dbfe417941cefd31b320a9aa99bb (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-10T16:57:42Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_EstrategiasEvolucionariasOtimizacao.pdf: 5582868 bytes, checksum: 54c5dbfe417941cefd31b320a9aa99bb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-10T16:57:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_EstrategiasEvolucionariasOtimizacao.pdf: 5582868 bytes, checksum: 54c5dbfe417941cefd31b320a9aa99bb (MD5) Previous issue date: 2016-02-16 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A análise de dados envolve aquisição e organização de informação com o objetivo de se obter conhecimento a partir deles, propiciando avanços científicos nos mais variados campos, bem como provendo vantagens competitivas às corporações. Neste âmbito, um problema ubíquo na área merece destaque, os valores ausentes, pois a maior parte das técnicas de análise de dados não consegue lidar de forma satisfatória com dados incompletos, impactando negativamente o resultado final. Visando contornar os efeitos danosos desta problemática, diversos trabalhos vêm sendo desenvolvidos nas áreas de análise estatística e aprendizado de máquina, com destaque para o estudo de métodos de Imputação Múltipla de Dados (IMD), que consiste no preenchimento dos dados ausentes por valores plausíveis. Tal metodologia pode ser vista como um problema de otimização combinatória, onde buscam-se valores candidatos à imputação de forma a reduzir o viés imposto por esta problemática. Meta-heurísticas, em especial, métodos baseados em Computação Evolucionária (CE) têm sido aplicadas com sucesso em problemas de otimização combinatórios. Apesar dos recentes avanços na área, percebe-se algumas falhas na modelagem dos métodos de imputação baseados em CE existentes. Visando preencher tais lacunas encontradas na literatura, esta tese apresenta uma descrição da IMD como um problema de otimização combinatória e propõe métodos baseados em CE neste contexto. Além disso, em virtude das falhas encontradas na modelagem dos métodos recentemente propostos na literatura e da necessidade de se adotar diferentes medidas de desempenho para avaliar a eficiência dos métodos de imputação, também é proposto neste projeto de tese um algoritmo genético multiobjetivo para a imputação de dados no contexto de classificação de padrões. Este método mostra-se flexível quanto aos tipos de dados, além de evitar a análise de caso completo. Dado a flexibilidade da abordagem proposta, é possível ainda utilizá-lo em outros cenários como no aprendizado não supervisionado, classificação multirrótulo e em análise de séries temporais. / The data analysis process includes information acquisition and organization in order to obtain knowledge from them, bringing scientific advances in various fields, as well as providing competitive advantages to corporations. In this context, an ubiquitous problem in the area deserves attention, the missing data, since most of the data analysis techniques can not deal satisfactorily with this problem, which negatively impacts the final results. In order to avoid the harmful effects of missing data, several studies have been proposed in the areas of statistical analysis and machine learning, especially the study of Multiple Data Imputation, which consists in the missing data substitution by plausible values. This methodology can be seen as a combinatorial optimization problem, where the goal is to find candidate values to substitute the missing ones in order to reduce the bias imposed by this issue. Metaheuristics, in particular, methods based in evolutionary computing have been successfully applied in combinatorial optimization problems. Despite the recent advances in this area, it is perceived some shortcomings in the modeling of imputation methods based on evolutionary computing. Aiming to fill these gaps in the literature, this thesis presents a description of multiple data imputation as a combinatorial optimization problem and proposes imputation methods based on evolutionary computing. In addition, due to the limitations found in the methods presented in the recent literature, and the necessity of adoption of different evaluation measures to assess the imputation methods performance, a multi-objective genetic algorithm for data imputation in pattern classification context is also proposed. This method proves to be flexible regarding to data types and avoid the complete-case analysis. Because the flexibility of the proposed approach, it is also possible to use it in other scenarios such as the unsupervised learning, multi-label classification and time series analysis.