Understanding the causal architecture underlying complex systems biology has a great value in agriculture production for the development of optimal management strategies and selective breeding. So far, most studies in this area use only prior knowledge to propose causal networks and/or do not consider the possible genetic confounding factors on the structure search, which may hide important relationships among phenotypes and also bias the resulting inferred causal network. In this dissertation, we explore many structural learning algorithms and present a new one, called PolyMaGNet (Polygenic traits with Major Genes Network analysis), to search for recursive causal structures involving complex phenotypic traits with polygenic inheritance and also allowing the possibility of major genes affecting the traits. Briefly, a multiple-trait animal mixed model is fitted using a Bayesian approach considering major genes as covariates. Next, posterior samples of the residual covariance matrix are used as input for the Inductive Causation algorithm to search for putative causal structures, which are compared to each other using the Akaike information criterion. The performance of PolyMaGNet was evaluated and compared with another widely used approach in a simulated study considering a QTL mapping population. Results showed that, in the presence of major genes, our method recovered the true skeleton structure as well as the causal directions with a higher rate of true positives. The PolyMaGNet approach was also applied to a real dataset of an F2 Duroc × Pietrain pig resource population to recover the causal structure underlying on carcass, meat quality and chemical composition traits. Results corroborated with the literature regarding the cause-effect relationships between these traits and also provided new insights about phenotypic causal networks and its genetic architectures in complex systems biology. / Compreender a arquitetura causal subjacente à sistemas biológicos complexos é de grande valia na produção agrícola para o desenvolvimento de estratégias de manejo e seleção genética. Até o momento, a maior parte dos estudos neste contexto utiliza apenas conhecimento prévio para propor redes causais e/ou não considera fatores de confundimento genético na busca de estruturas, fato que pode ocultar relações importantes entre os fenótipos e viesar inferências sobre a rede causal. Nesta tese, exploramos alguns algoritmos de aprendizagem de estruturas e apresentamos um novo, chamado PolyMaGNet (do inglês, Polygenic traits with Major Genes Network analysis), para buscar estruturas causais recursivas entre características fenotípicas poligênicas complexas e permitindo, também, a possibilidade de efeitos de genes maiores que as afetam. Resumidamente, um modelo misto de múltiplas características é ajustado usando abordagem Bayesiana considerando os genes maiores como covariáveis no modelo. Em seguida, amostras posteriores da matriz de covariância residual são usadas como entrada para o algoritmo de causação indutiva para pesquisar estruturas causais putativas, as quais são comparadas usando o critério de informação de Akaike. O desempenho do PolyMaGNet foi avaliado e comparado com outra abordagem bastante utilizada por meio de um estudo simulado considerando uma população de mapeamento de QTL. Os resultados mostraram que, na presença de genes maiores, o método PolyMaGNet recuperou a verdadeira estrutura do esqueleto, bem como as direções causais, com uma taxa de efetividade maior. O método é ilustrado também utilizando-se um conjunto de dados reais de uma população de suínos F2 Duroc × Pietrain para recuperar a estrutura causal subjacente à características fenotípicas relacionadas a qualidade da carcaça, carne e composição química. Os resultados corroboraram com a literatura sobre as relações de causa-efeito entre os fenótipos e também forneceram novos conhecimentos sobre a rede fenotípica e sua arquitetura genética.

Com a necessidade de analisar dados cada vez mais complexos nas mais diversas áreas, surge também a necessidade de novas técnicas e novas modelagens. Nesse contexto, os Modelos de Equações Estruturais são uma evolução da análise de caminhos proposto por Wright (1921), que por sua vez, consegue captar as relações de causa e efeito entre diferentes tipos de variáveis. Este trabalho tem como objetivo abordar uma revisão em torno dessa técnica, com ênfase aos modelos recursivos que utilizam em sua maioria apenas variáveis observadas. A aplicação deste trabalho está fundamentada em um processo de simulação considerando assim, seis cenários com diferentes tipos de relações numa mesma estrutura. As médias das estimativas dos parâmetros no processo de simulação resultam em valores próximos aos valores verdadeiros. Por meio de figuras e gráficos, pode-se observar o comportamento dos parâmetros por meio do erro quadrático médio e boxplot. A análise foi realizada com a utilização do software R e programas implementados com pacote sem (FOX; WEISBERG, 2012) e programação apresentada no Apêndice deste trabalho. / With the increasingly need to analyze complex data in several areas, comes the need for new techniques and new models. In this context, the Structural Equation Modeling is an evolution of the path analysis proposed by Wright (1921), which, can capture the relations of cause and effect between different types of variables. The present work aims to approach a review about this technique with emphasis on recursive models using mostly observed variables only. The application of this work is based on a simulation process considering six scenarios with different types of relationships within the same structure. The mean estimates of the parameters in the simulation result in values that are close to the true values, and by means of figures and graphs, one can observe the behavior of the parameters by means of the mean squared error and boxplot. The analysis was performed using the software software R and implemented programs as sem package (FOX; WEISBERG, 2012) and the programming is presented in the Appendix of this work.

Orientador: Lucia Galvão de Albuquerque / Resumo: Registros de características quantitativas e informações genotípicas cole- tadas para cada animal são utilizados para identificar regiões do genoma associadas à variação fenotípica. No entanto, essas investigações são, geralmente, realizadas com base em testes estatísticos de correlação ou associação, que não implicam em causalidade. A fim de explorar amplamente essas informações, métodos poderosos de inferência causal foram desenvolvidos para estimar os efeitos causais entre as variáveis estudadas. Apesar do progresso significativo neste campo, inferir os efeitos causais entre variáveis aleatórias contínuas ainda é um desafio e poucos estudos têm explorado as relações causais em genética quantitativa e no melhoramento animal. Neste contexto, dois estudos foram realizados com os seguintes objetivos: 1) Buscar as relações causais entre as características de carcaça e qualidade de carne usando um modelo de equação estrutural (MEE), sob modelo linear misto em bovinos da raça Nelore, e 2) Reconstruir redes de genes-fenótipos e realizar análise de rede causal por meio da integração de dados fenotípicos, genotípicos e transcriptômicos em bovinos da raça Nelore. Para o primeiro estudo, um total de 4.479 animais com informação fenotípica para o peso da carcaça quente (PCQ), área de olho lombo (AOL), espessura de gordura subcutânea (EGS), força de cisalhamento (FC) e marmoreio (MAR) foram usados. Os animais foram genotipados usando os painéis BovineHD Bead- Chip e GeneSeek Genomic Pro... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Quantitative traits and genotypes information have been collected for each animal and used to identify genome regions related to phenotypes variation. However, these investigations are, usually, performed based on correlation or association statistical tests, which do not imply in causation. In order to fully explore these information, powerful causal inference methods have been developed to estimate causal effects among the variables under study. Despite significant progress in this field infer causal effect among random variables remains a challenge and some few studies have explored causal relationships in quantitative genetics and animal breeding. In this context, two studies were performed with the following objectives: 1) Search for the causal relationship among carcass yield and meat quality traits using a structural equation model (SEM), under linear mixed model context in Nelore cattle, and 2) Reconstruct gene-phenotype networks and perform causal network analysis through the integrating of phenotypic, genotypic, and transcriptomic data in Nelore cattle. For the first study, a total of 4,479 animals with phenotypic information for hot carcass weight (HCW), longissimus muscle area (LMA), backfat thickness (BF), Warner-Bratzler shear force (WBSF), and marbling score (MB) traits were used. Animals were genotyped using BovineHD BeadChip and GeneSeek Genomic Profiler Indicus HD - GGP75Ki. For causal inference using SEM a multistep procedure methodology was used as follow:... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Submitted by Kelly Ayala (kelly.ayala@fgv.br) on 2016-09-12T12:57:06Z No. of bitstreams: 1 Chada 2011 FINAL ENTREGUE.pdf: 579283 bytes, checksum: f463590c20f51b84ba0f9357ab1a6e08 (MD5) / Approved for entry into archive by Kelly Ayala (kelly.ayala@fgv.br) on 2016-09-12T12:58:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Chada 2011 FINAL ENTREGUE.pdf: 579283 bytes, checksum: f463590c20f51b84ba0f9357ab1a6e08 (MD5) / Approved for entry into archive by Kelly Ayala (kelly.ayala@fgv.br) on 2016-09-12T13:00:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Chada 2011 FINAL ENTREGUE.pdf: 579283 bytes, checksum: f463590c20f51b84ba0f9357ab1a6e08 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T13:03:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chada 2011 FINAL ENTREGUE.pdf: 579283 bytes, checksum: f463590c20f51b84ba0f9357ab1a6e08 (MD5) Previous issue date: 2011 / This work is composed of two contributions. One borrows from the work of Charles Kemp and Joshua Tenenbaum, concerning the discovery of structural form: their model is used to study the Business Week Rankings of U.S. Business Schools, and to investigate how other structural forms (structured visualizations) of the same information used to generate the rankings can bring insights into the space of business schools in the U.S., and into rankings in general. The other essay is purely theoretical in nature. It is a study to develop a model of human memory that does not exceed our (human) psychological short-term memory limitations. This study is based on Pentti Kanerva’s Sparse Distributed Memory, in which human memories are registered into a vast (but virtual) memory space, and this registration occurs in massively parallel and distributed fashion, in ideal neurons. / Este trabalho é composto de duas contribuições. Uma se usa do trabalhode Charles Kemp e Joshua Tenenbaum sobre a descoberta da forma estrutural: o seu modelo é usado para estudar os rankings da revista Business Week sobre escolas de administração, e para investigar como outras formas estruturais (visualizações estruturadas) da mesma informação usada para gerar os rankings pode trazer discernimento no espaço de escolas de negócios nos Estados Unidos e em rankings em geral. O outro ensaio é de natureza puramente teórica. Ele é um estudo no desenvolvimento de um modelo de memória que não excede os nossos (humanos) limites de memória de curto-prazo. Este estudo se baseia na Sparse Distributed Memory (Memória Esparsa e Distribuida) de Pentti Kanerva, na qual memórias humanas são registradas em um vasto (mas virtual) espaço, e este registro ocorre de forma maciçamente paralela e distribuida, em neurons ideais.

Com a necessidade de analisar dados cada vez mais complexos nas mais diversas áreas, surge também a necessidade de novas técnicas e novas modelagens. Nesse contexto, os Modelos de Equações Estruturais são uma evolução da análise de caminhos proposto por Wright (1921), que por sua vez, consegue captar as relações de causa e efeito entre diferentes tipos de variáveis. Este trabalho tem como objetivo abordar uma revisão em torno dessa técnica, com ênfase aos modelos recursivos que utilizam em sua maioria apenas variáveis observadas. A aplicação deste trabalho está fundamentada em um processo de simulação considerando assim, seis cenários com diferentes tipos de relações numa mesma estrutura. As médias das estimativas dos parâmetros no processo de simulação resultam em valores próximos aos valores verdadeiros. Por meio de figuras e gráficos, pode-se observar o comportamento dos parâmetros por meio do erro quadrático médio e boxplot. A análise foi realizada com a utilização do software R e programas implementados com pacote sem (FOX; WEISBERG, 2012) e programação apresentada no Apêndice deste trabalho. / With the increasingly need to analyze complex data in several areas, comes the need for new techniques and new models. In this context, the Structural Equation Modeling is an evolution of the path analysis proposed by Wright (1921), which, can capture the relations of cause and effect between different types of variables. The present work aims to approach a review about this technique with emphasis on recursive models using mostly observed variables only. The application of this work is based on a simulation process considering six scenarios with different types of relationships within the same structure. The mean estimates of the parameters in the simulation result in values that are close to the true values, and by means of figures and graphs, one can observe the behavior of the parameters by means of the mean squared error and boxplot. The analysis was performed using the software software R and implemented programs as sem package (FOX; WEISBERG, 2012) and the programming is presented in the Appendix of this work.

Orientador: Maria da Consolação Gomes Cunha Fernandes Tavares / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação Física / Made available in DSpace on 2018-08-18T23:56:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Campana_AngelaNogueiraNevesBetanho_D.pdf: 9376682 bytes, checksum: 86cf1aab28267f33a7a98e07a61df411 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A Imagem Corporal é dinâmica, estruturada nas experiências singulares do sujeito. Tanto homens quanto mulheres podem sofrer alterações na forma de vivenciar seu corpo. O objetivo desta pesquisa foi ampliar a compreensão das relações de causalidade entre apreciação corporal, ansiedade físico social, desconforto em relação ao corpo masculino ideal, atitudes e comportamentos de busca pela musculatura numa amostra de homens Brasileiros jovens. Para isso, traduzimos, adaptamos transculturalmente e validamos para a língua portuguesa no Brasil as escalas Body Esteem Scale, Swansea Muscularity Attitudes Questionnaire, Drive for Muscularity Scale, Body Appreciation Scale, Social Physique Anxiety Scale e Masculine Body Ideal Distress Scale. Depois, fizemos a path analysis do modelo estrutural de relações entre os domínios das escalas validadas. A pesquisa compreendeu quatro fases: a de tradução e adaptação transcultural das escalas; a de validação psicométrica das escalas, a realização de grupo focal e a modelagem de equações estruturais para determinar as relações causais entre os construtos investigados. O processo de tradução e adaptação transcultural seguiu cinco passos: traduções das escalas, síntese das traduções, retrotraduções, reunião de Comitê de Peritos e Pré-teste. Através da análise fatorial confirmatória, numa amostra não probabilística de 878 homens jovens, foram estabelecidas evidências de validade de construto e confiabilidade interna para todas as seis escalas deste estudo. Nos dois mini grupos focais, realizados com duas amostras de 5 alunos de graduação do curso de educação física, foi possível constatar que a aparência tem uma importância grande, que o exercícios físicos, alimentação balanceada acompanhada de suplementação alimentar, quando necessário, e descanso são os comportamentos adotados e reconhecidos como adequados para a construção de um corpo musculoso. O corpo deve ser musculoso o bastante, pois o excesso de massa muscular é avaliado ambiguamente: tanto é valorizado por sua associação aos atributos de masculinidade quanto é desvalorizado por sua associação ao uso de recursos não lícitos para a construção da musculatura. A modelagem de equação estrutural, feita numa amostra não probabilística de 1202 homens jovens, indicou que o modelo que melhor explica as relações de causalidade entre as dimensões da Imagem Corporal e que melhor demonstra o efeito destas sobre Drive for Muscularity é o que estabelece como variável exógena o construto Apreciação Corporal com todas as demais variáveis tendo efeito sobre Drive for Muscularity. Pesquisas futuras precisam investigar outros elementos influenciadores de Drive for Muscularity. Ressaltamos que esta pesquisa é de natureza exploratória, não probabilística, sendo esta uma limitação. Todavia, pensamos que os achados podem trazer contribuições à área e à continuidade dos estudos, assim como um melhor entendimento do construto Drive for Muscularity para homens comuns / Abstract: Body Image is dynamic, structured on subject's singular experiences. Both men and women can suffer disturbances in the way of experiencing their body. The aim of this research was to increase the understanding of causal relationships between body appreciation, social physique anxiety, masculine body ideal distress, and drive for muscularity in a sample of young Brazilian men. To reach our purpose, the scales Body Esteem Scale, Swansea Muscularity Attitudes Questionnaire, Drive for Muscularity Scale, Body Appreciation Scale, Social Physique Anxiety Scale and Masculine Body Ideal Distress Scale were translated, transculturally adapted and validated to Brazilian Portuguese. Afterwards, we made a path analysis on the structural model. The research had four phases: the scales translation and transcultural adaptation; the psychometric validation; focus group and the structural equation modeling to define causal relationships between the constructs. Translation and transcultural adaptation process followed five steps: translation, synthesis of translation, backtranslation, experts committee and pretest. Using confirmatory factor analysis, in a non-probabilistic sample of 878 young men, satisfactory evidences of internal reliability and construct validity were generated for all six scales. Two mini focus groups, with two individual samples of five physical education undergraduate students, showed that appearance has a great importance. Also, exercise trainings, balanced diet, accompanied by food supplementation, when necessary, and rest are attitudes and behaviors adopted and recognized as suitable to build a muscular body. The body must be muscular enough, because excessive muscularity is ambiguous: can be valued by the association with masculinity attributes and, on the other hand, devalued by the association with illicit muscular building resources. Structural Equation Modeling, made in a non-probabilistic sample of 1202 young men, showed that the best model to explain causal relationships between Body Image attitudinal dimensions addressed in this research and the effect of them on drive for muscularity is the one that establishes Body Appreciation as the exogenous variable, with all other variables having effect on drive for muscularity. Future researches must evaluate other elements that can cause effect on drive for muscularity. We would like to emphasize that this research is exploratory, non -probabilistic, being those limitations for our conclusions. Nevertheless, we thought that our results could bring contributions to our field and to future investigations, as well as to a better understanding of drive for muscularity in the ordinary men / Doutorado / Atividade Fisica, Adaptação e Saude / Doutor em Educação Física

Introdução: Um dos principais fatores associados à mortalidade e morbidade no período perinatal é o nascimento pré-termo. Sua prevalência está aumentando em diversas localidades e os motivos para tal envolve complexa inter-relação de fatores que incluem aspectos biológicos, de assistência, psicológicos, sociais e econômicos, entre diversos outros associados ao nascimento pré-termo. Objetivo: O presente estudo objetiva analisar os efeitos de variáveis associadas ao nascimento pré-termo, via modelagem de equações estruturais (MEE), com a construção de variáveis latentes de vulnerabilidade socioeconômica, familiar, psicossocial, condições maternas e intercorrências. Outros objetivos são analisar as diversas fontes de obtenção da idade gestacional (IG) visando gerar uma variável latente para a idade gestacional e comparar modelos com diferentes tipos de variável de desfecho (contínuo, ordinal, binário e latente). Métodos: Esse estudo foi baseado na pesquisa do tipo caso-controle populacional sobre nascidos vivos hospitalares de mães residentes na cidade de Londrina, estado do Paraná, realizado entre junho de 2006 e março de 2007. A partir de um modelo conceitual, foi empregada a MEE para construir modelos com variáveis latentes e compostas com utilização de medidas de ajustes. Resultados: O Modelo final apontou os seguintes efeitos diretos sobre IG: intercorrências, atenção de pré-natal inadequada, gestação múltipla, condição reprodutiva, IMC, consumo de bebida alcoólica, prática de caminhadas e esforço físico. Além do efeito direto da atenção pré-natal, foi encontrado seu papel de variável de mediação entre as variáveis latentes: Vulnerabilidade Socioeconômica, Não Aceitação da Gravidez e Vulnerabilidade Familiar e o desfecho IG. Conclusões: Para a utilização de MEE, foi necessário rediscutir o papel das variáveis propostas no estudo original, o que sugere que, para a aplicação da metodologia, já seja considerada a formulação de variáveis latentes à priori na fase de planejamento de uma pesquisa. A aplicação do MEE permitiu construir variáveis latentes e variáveis compostas a partir do estudo original e identificar efeitos diretos, indiretos e de mediação sobre IG. Ademais, foi possível construir e utilizar a variável latente IG a partir das fontes de registro. / Introduction: One of the main factors associated with mortality and morbidity in the perinatal period is preterm birth. Its prevalence is increasing in many locations and the reasons for such involves a complex interplay of factors associated with preterm birth including biological aspects, assistance, psychological, social and economic factors birth, among many others associated with preterm birth. Objective: This study aims to analyze the effects of variables associated with preterm birth via structural equation modeling (SEM), with the construction of latent variables of socioeconomic vulnerability, family, psychosocial, and maternal complications. Other objectives are to analyze the use of various sources of registering gestational age in order to generate a latent variable for gestational age (GA) and compare models with different types of outcome (continuous, ordinal, binary and latent variable). Methods - This study was based on research in population case-control over hospital births to mothers resident in the city of Londrina, Paraná, conducted between June 2006 and March 2007. From a conceptual model it was used SEM to build models with latent and composite variables with use of adjustment measures. Results: The final model showed the following direct effects on GA: complications, prenatal care inadequate, multiple gestation, reproductive condition, BMI, alcohol consumption, going for walks and effort. Besides the direct effect of prenatal care, found their role of mediating variable between latent variables: Socioeconomic Vulnerability, Not Acceptance of Pregnancy, Vulnerability and Family and the outcome GA. Conclusions: For the use of SEM it was necessary to revisit the role of the variables proposed in the original study, which suggests that, for the application of the methodology, it is already considered the formulation of a priori latent variables in the planning phase of a research. The application allowed SEM to build latent variables and composite variables from the original study and identify direct, indirect and mediating effects on GA. Furthermore, it was possible to build and use the GA latent variable from the recording sources.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:29:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5071.pdf: 6530153 bytes, checksum: 71875d271723b1b5d923027f92ee8038 (MD5) Previous issue date: 2013-03-21 / Identifying the relative importance of deterministic and stochastic factors to the assembly of local communities has been tagged as one of the fundamental questions ecologists need to answer. Niche-based theories predict that the subset of species from the regional pool that occur in a local community presents a trait distribution that has been shaped by biotic and abiotic factors. The neutral theory, on the other hand, predicts that the species that compose the regional pool are functionally equivalent. Local communities formed from stochastic processes would, thus, present abundances not significantly different from those in the species pool. We collected traits on all woody individuals in 100 25m2 quadrats to test if we could predict local abundances using a pool of species and traits. We combined plots into large scale, intermediate scale, and fine scale samples. We used random sampling, spatial distance, soil characteristics, and fire to assemble species in different scales and environmental gradients. In the Brazilian cerrado, fire and nutrient-poor soils are likely promoters of habitat filtering. To test if traits improved the predictions generated by the information present in the pool, we used maximum entropy models coupled with permutation tests. We could accurately predict local abundances of the 73 species in the pool. Dispersal limitation was the main factor assembling communities at all the scales we studied, but the effects of stochasticity became more important as the scale became local. Traits explained little of the uncertainty present in local abundances, but coupled with pool frequencies they yielded large coefficients of determination. / Entender como a biodiversidade e o funcionamento dos ecosistemas vão responder às mudanças nas condições ambientais é essencial para a manutenção das interações que influenciam as propriedades dos ecossistemas. Os sistemas ecológicos respondem à mudanças nas condições ambientais não apenas por meio da interação direta com essas condições, mas também de maneira indireta, via organismos. No primeiro capítulo, descrevemos o uso de variáveis latentes e modelos de equações estruturais em ecologia. No segundo capítulo, nós investigamos como variações em características ambientais resultam em variações na diversidade funcional e funcionamento de uma comunidade de arbustos e árvores de cerrado no Parque Nacional das Emas (GO). Nós usamos modelagem de equações estruturais para quantificar os efeitos da fertilidade do solo, alumínio, disponibilidade de água e diversidade funcional na decomposição de serapilheira. Nós encontramos efeitos diretos entre nutrientes do solo, disponibilidade de água e alumínio na diversidade funcional e funcionamento da comunidade. O fogo não teve um efeito direto, mas sim caminhos indiretos pelos quais o fogo influencia a diversidade funcional e o funcionamento. No terceiro capítulo, nós procuramos identificar a importância de processos determinísticos e estocásticos na composicão da comunidade vegetal do cerrado em Emas. Nós testamos, por meio de modelos de máxima entropia e testes de permutação, se os traços das espécies adicionariam informação relevante para a previsão das abundâncias além da informação já presente no repositório de espécies. Nossos modelos tiveram alto poder de previsão para as 73 espécies do repositório. Limitação de dispersão foi o principal processor compondo as comunidades. Processos estocásticos também tiveram grande importância, principalmente na escala local. Sem a informação prévia sobre as frequências das espécies, modelos com os traços tiveram pouco poder de explicação. Entretanto, ao combinarmos traços e frequências no repositório, nossos modelos resultaram em altos coeficientes de determinação. No último capítulo, nós mostramos como fogo e fertilidade do solo influenciam diferentes grupos de traços e como esses traços influenciam na composição e densidade das comunidades. Cerrados; Comunidades vegetais; Funcionamento de comunidades; Modelos de equações estruturais

Orientador: Dirceu da Silva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação / Made available in DSpace on 2018-08-15T07:06:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Simon_FernandaOliveira_D.pdf: 3107473 bytes, checksum: e53bcf6f957f4734c7fde0fdfd66744d (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Uma vez que a sociedade atual depende em grande escala dos avanços científicos, o grau de associação entre o conhecimento científico e as atitudes frente à ciência possui implicações históricas, sociais e políticas fundamentais. Neste sentido torna-se fundamental analisar as atitudes do público frente à ciência pois estas estão relaciondas com a mudança de contexto das práticas científicas e suas implicações nos problemas práticos. Assim, elaboramos um instrumento de pesquisa que nos permitiu avaliar as relações de causalidade e correlações entre concepções, atitudes e fatores sócio-demográficos no que se refere à ciência, utilizando como tema mediador a engenharia genética. Entre os fatores sócio-demográficos destacamse: sexo, idade, renda, religião, curso, consumo de informações veiculadas pela mídia, percepção do conhecimento e experiência pessoais. Para a composição da amostra foram selecionados alunos de diversos cursos de graduação, de instituições públicas e particulares. Os dados foram analisados quantitativamente através da modelagem de equações estruturais. Os resultados mostram que as concepções que as pessoas possuem acerca da ciência influencia direta e positivamente suas atitudes frente à ciência. Os fatores sociais tem seu peso, mas numa escala bem menor. / Abstract: Since today's society depends on large-scale scientific development, the degree of association between scientific knowledge and attitudes toward science has historical, social and political implications. Thus, it is essential to analyze public attitudes toward science because these are related to the changing context of scientific practices and their implications for practical problems. Thus, we developed a survey instrument that allowed us to assess the causal relationships and correlations between conceptions, attitudes and sociodemographic factors in relation to science, using as a mediator subject to genetic engineering. Among the socio-demographic factors are: sex, age, income, religion, superior course, consumption of media reports, perception of knowledge and personal experience. For the composition of the sample students were selected from several courses, in public and private institutions. The data was analyzed through structural equation modeling. The results show that the conceptions that people have about science directly and positively influences their attitudes toward science. Social factors have their weight, but a much smaller scale. / Doutorado / Educação, Ciencia e Tecnologia / Doutor em Educação

Introdução: Um dos principais fatores associados à mortalidade e morbidade no período perinatal é o nascimento pré-termo. Sua prevalência está aumentando em diversas localidades e os motivos para tal envolve complexa inter-relação de fatores que incluem aspectos biológicos, de assistência, psicológicos, sociais e econômicos, entre diversos outros associados ao nascimento pré-termo. Objetivo: O presente estudo objetiva analisar os efeitos de variáveis associadas ao nascimento pré-termo, via modelagem de equações estruturais (MEE), com a construção de variáveis latentes de vulnerabilidade socioeconômica, familiar, psicossocial, condições maternas e intercorrências. Outros objetivos são analisar as diversas fontes de obtenção da idade gestacional (IG) visando gerar uma variável latente para a idade gestacional e comparar modelos com diferentes tipos de variável de desfecho (contínuo, ordinal, binário e latente). Métodos: Esse estudo foi baseado na pesquisa do tipo caso-controle populacional sobre nascidos vivos hospitalares de mães residentes na cidade de Londrina, estado do Paraná, realizado entre junho de 2006 e março de 2007. A partir de um modelo conceitual, foi empregada a MEE para construir modelos com variáveis latentes e compostas com utilização de medidas de ajustes. Resultados: O Modelo final apontou os seguintes efeitos diretos sobre IG: intercorrências, atenção de pré-natal inadequada, gestação múltipla, condição reprodutiva, IMC, consumo de bebida alcoólica, prática de caminhadas e esforço físico. Além do efeito direto da atenção pré-natal, foi encontrado seu papel de variável de mediação entre as variáveis latentes: Vulnerabilidade Socioeconômica, Não Aceitação da Gravidez e Vulnerabilidade Familiar e o desfecho IG. Conclusões: Para a utilização de MEE, foi necessário rediscutir o papel das variáveis propostas no estudo original, o que sugere que, para a aplicação da metodologia, já seja considerada a formulação de variáveis latentes à priori na fase de planejamento de uma pesquisa. A aplicação do MEE permitiu construir variáveis latentes e variáveis compostas a partir do estudo original e identificar efeitos diretos, indiretos e de mediação sobre IG. Ademais, foi possível construir e utilizar a variável latente IG a partir das fontes de registro. / Introduction: One of the main factors associated with mortality and morbidity in the perinatal period is preterm birth. Its prevalence is increasing in many locations and the reasons for such involves a complex interplay of factors associated with preterm birth including biological aspects, assistance, psychological, social and economic factors birth, among many others associated with preterm birth. Objective: This study aims to analyze the effects of variables associated with preterm birth via structural equation modeling (SEM), with the construction of latent variables of socioeconomic vulnerability, family, psychosocial, and maternal complications. Other objectives are to analyze the use of various sources of registering gestational age in order to generate a latent variable for gestational age (GA) and compare models with different types of outcome (continuous, ordinal, binary and latent variable). Methods - This study was based on research in population case-control over hospital births to mothers resident in the city of Londrina, Paraná, conducted between June 2006 and March 2007. From a conceptual model it was used SEM to build models with latent and composite variables with use of adjustment measures. Results: The final model showed the following direct effects on GA: complications, prenatal care inadequate, multiple gestation, reproductive condition, BMI, alcohol consumption, going for walks and effort. Besides the direct effect of prenatal care, found their role of mediating variable between latent variables: Socioeconomic Vulnerability, Not Acceptance of Pregnancy, Vulnerability and Family and the outcome GA. Conclusions: For the use of SEM it was necessary to revisit the role of the variables proposed in the original study, which suggests that, for the application of the methodology, it is already considered the formulation of a priori latent variables in the planning phase of a research. The application allowed SEM to build latent variables and composite variables from the original study and identify direct, indirect and mediating effects on GA. Furthermore, it was possible to build and use the GA latent variable from the recording sources.