O biodiesel tem sido amplamente utilizado como uma fonte de energia renovável, que contribui para a diminuição de demanda por diesel mineral. Portanto, existem várias propriedades que devem ser monitoradas, a fim de produzir e distribuir biodiesel com a qualidade exigida. Neste trabalho, as propriedades físicas do biodiesel, tais como massa específica, índice de refração e ponto de entupimento de filtro a frio foram medidas e associadas a espectrometria no infravermelho próximo (NIR) e espectrometria no infravermelho médio (Mid-IR) utilizando ferramentas quimiométricas. Os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), e regressão por máquinas de vetor de suporte (SVM) com seleção de variáveis por Algoritmo Genético (GA) foram utilizadas para modelar as propriedades mencionadas. As amostras de biodiesel foram sintetizadas a partir de diferentes fontes, tais como canola, girassol, milho e soja. Amostras adicionais de biodiesel foram adquiridas de um fornecedor da região sul do Brasil. Em primeiro lugar, o pré-processamento de correção de linha de base foi usado para normalizar os dados espectrais de NIR, seguidos de outros tipos de pré-processamentos que foram aplicados, tais como centralização dos dados na média, 1 derivada e variação de padrão normal. O melhor resultado para a previsão do ponto de entupimento de filtro a frio foi utilizando os espectros de Mid-IR e o método de regressão GA-SVM, com alto coeficiente de determinação da previsão, R2Pred=0,96 e baixo valor da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da previsão, RMSEP (C)= 0,6. Para o modelo de previsão da massa específica, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com R2Pred=0,98 e RMSEP (g/cm3)= 0,0002. Quanto ao modelo de previsão para o índice de refração, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com excelente R2Pred=0,98 e RMSEP= 0,0001. Para esses conjuntos de dados, o PLS e o SVM demonstraram sua robustez, apresentando-se como ferramentas úteis para a previsão das propriedades do biodiesel estudadas / Biodiesel has been widely used as a renewable energy source which contributes to the mineral diesel decrease demand. Therefore, there are several properties that must be monitored in order to produce and distribute biodiesel with the required quality. In this work, the biodiesel physical properties such as specific mass, refractive index and cold filter plugging point were measured and associated with near infrared spectroscopy (NIR) and mid-Infrared spectroscopy (mid-IR) spectra using chemometric tools. The Partial Least Squares Regression (PLS), Interval Partial Least Squares Regression (iPLS), and Support Vector Machines Regression (SVM) with variable selection by Genetic Algorithm (GA) methods were used to model the aforementioned properties. The biodiesel samples were synthesized from different sources such as canola, sunflower, corn, and soybean. Additional biodiesel samples were purchased from a Brazil South Region supplier. Firstly, the preprocessing baseline correction was used to normalize the NIR spectral data, following others preprocessing types were applied in such as the mean center, the first derivative and standard normal variate. The best result for predicting the cold filter plugging point was using Mid-IR spectra and GA-SVM regression method, with high coefficient determination of prediction, R2Pred = 0.94 and low value of the Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP (C) = 0.7. For the specific mass prediction model, the best result was obtained using the Mid-IR spectrums and PLS regression, with the R2Pred = 0.98 and RMSEP (g/cm3) = 0.0002. As for a prediction model for the refractive index, the best result was obtained using the Mid-IR spectrums and PLS regression, with the R2Pred = 0.98 and RMSEP = 0.0001. For these datasets, the PLS and SVM models demonstrated theirs robustness, presenting themselves as useful tools for the biodiesel properties prediction studied

O biodiesel tem sido amplamente utilizado como uma fonte de energia renovável, que contribui para a diminuição de demanda por diesel mineral. Portanto, existem várias propriedades que devem ser monitoradas, a fim de produzir e distribuir biodiesel com a qualidade exigida. Neste trabalho, as propriedades físicas do biodiesel, tais como massa específica, índice de refração e ponto de entupimento de filtro a frio foram medidas e associadas a espectrometria no infravermelho próximo (NIR) e espectrometria no infravermelho médio (Mid-IR) utilizando ferramentas quimiométricas. Os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), e regressão por máquinas de vetor de suporte (SVM) com seleção de variáveis por Algoritmo Genético (GA) foram utilizadas para modelar as propriedades mencionadas. As amostras de biodiesel foram sintetizadas a partir de diferentes fontes, tais como canola, girassol, milho e soja. Amostras adicionais de biodiesel foram adquiridas de um fornecedor da região sul do Brasil. Em primeiro lugar, o pré-processamento de correção de linha de base foi usado para normalizar os dados espectrais de NIR, seguidos de outros tipos de pré-processamentos que foram aplicados, tais como centralização dos dados na média, 1 derivada e variação de padrão normal. O melhor resultado para a previsão do ponto de entupimento de filtro a frio foi utilizando os espectros de Mid-IR e o método de regressão GA-SVM, com alto coeficiente de determinação da previsão, R2Pred=0,96 e baixo valor da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da previsão, RMSEP (C)= 0,6. Para o modelo de previsão da massa específica, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com R2Pred=0,98 e RMSEP (g/cm3)= 0,0002. Quanto ao modelo de previsão para o índice de refração, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com excelente R2Pred=0,98 e RMSEP= 0,0001. Para esses conjuntos de dados, o PLS e o SVM demonstraram sua robustez, apresentando-se como ferramentas úteis para a previsão das propriedades do biodiesel estudadas / Biodiesel has been widely used as a renewable energy source which contributes to the mineral diesel decrease demand. Therefore, there are several properties that must be monitored in order to produce and distribute biodiesel with the required quality. In this work, the biodiesel physical properties such as specific mass, refractive index and cold filter plugging point were measured and associated with near infrared spectroscopy (NIR) and mid-Infrared spectroscopy (mid-IR) spectra using chemometric tools. The Partial Least Squares Regression (PLS), Interval Partial Least Squares Regression (iPLS), and Support Vector Machines Regression (SVM) with variable selection by Genetic Algorithm (GA) methods were used to model the aforementioned properties. The biodiesel samples were synthesized from different sources such as canola, sunflower, corn, and soybean. Additional biodiesel samples were purchased from a Brazil South Region supplier. Firstly, the preprocessing baseline correction was used to normalize the NIR spectral data, following others preprocessing types were applied in such as the mean center, the first derivative and standard normal variate. The best result for predicting the cold filter plugging point was using Mid-IR spectra and GA-SVM regression method, with high coefficient determination of prediction, R2Pred = 0.94 and low value of the Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP (C) = 0.7. For the specific mass prediction model, the best result was obtained using the Mid-IR spectrums and PLS regression, with the R2Pred = 0.98 and RMSEP (g/cm3) = 0.0002. As for a prediction model for the refractive index, the best result was obtained using the Mid-IR spectrums and PLS regression, with the R2Pred = 0.98 and RMSEP = 0.0001. For these datasets, the PLS and SVM models demonstrated theirs robustness, presenting themselves as useful tools for the biodiesel properties prediction studied

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:26:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anderson Luis Saber Campos.pdf: 1013366 bytes, checksum: 2e9d466c92f8d404ca44d38a91e676e8 (MD5) Previous issue date: 2007-09-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / From the theory on structure of capital and the application of structural equations a model was considered to evaluate the indebtedness of the public companies in Brazil. The effect of direct and indirect costs of bankruptcy, tax benefits, agency costs of free cash flow and the agency costs of borrowing. Computed the results, which was opted to analyzing an alternative model that indicates the relevance of the capital demand and offers effects in the level of companies indebtedness. One met evidences on the relevance of direct and indirect costs of bankruptcy and agency costs of borrowing in the determination of the capital structure in analyzed companies. / A partir da teoria sobre estrutura de capital e da aplicação de equações estruturais foi proposto um modelo para avaliar o endividamento das companhias abertas no Brasil. Foram considerados os efeitos das dificuldades financeiras, benefícios fiscais, agency de capital próprio e de capital de terceiros. Computado os resultados optou-se por analisar um modelo alternativo segundo o qual encontramos indícios e relevância dos efeitos da demanda e oferta de capital no nível de endividamento das empresas. Encontrou-se evidências que dificuldades financeiras e agency de capital de terceiros influem na determinação da estrutura de capital das empresas analisadas.

O objetivo deste estudo é investigar, de forma comparativa entre as categorias alimento e limpeza doméstica, os antecedentes da intenção do consumidor comprar marcas próprias, bem como analisar os efeitos da diferença nos níveis de risco percebido entre essas duas categorias de produtos na formação da intenção de compra. Para o alcance desse objetivo construiu-se um modelo com base em revisões da literatura sobre marcas próprias, bem como sobre risco percebido, imagem da loja, imagem da marca própria e atitudes, construtos identificados como os principais preditores da intenção de compra. O marco teórico permitiu a construção de hipóteses acerca dos principais relacionamentos existentes entre esses construtos no contexto de marcas próprias. A seguir foi realizada uma pesquisa empírica com o objetivo de testar tais hipóteses, utilizando um questionário auto-administrado elaborado com escalas já validadas na literatura. Esse levantamento de campo (survey) coletou opiniões de uma amostra não probabilística de 1.938 clientes de supermercados, composta por pessoas de ambos os gêneros e provenientes de 26 Estados do Brasil e do Distrito Federal, com predominância do Estado de São Paulo. Os resultados obtidos por meio de modelagem de equações estruturais utilizando a ferramenta Smart PLS demonstram que há relacionamentos significativos entre o risco percebido e a imagem da marca própria; entre a imagem da loja e imagem da marca própria; entre a imagem da marca própria e a atitude; e entre a atitude e a intenção de compra, validando as hipóteses de trabalho. O estudo também conclui que o risco percebido e a imagem da loja são fortes preditores da imagem da marca própria e da atitude a qual, por sua vez, é uma forte preditora da intenção de compra. Por fim, os resultados sugerem que a imagem da loja exerce maior influência na imagem da marca própria quando se trata da categoria alimentos, identificada como de menor risco percebido. Já na categoria limpeza doméstica, a cadeia mais relevante de antecedentes à intenção de compra por parte dos consumidores passa pelas relações entre risco percebido, imagem da marca e atitude frente a marcas próprias. Essas conclusões sugerem diferenças de intensidade, senão em natureza, nas relações entre os antecedentes psicológicos à intenção de compra do consumidor quando são consideradas categorias que se diferenciam no risco percebido pelo cliente, contribuindo para uma melhor compreensão teórica do fenômeno e sugerindo implicações gerenciais na adoção de estratégias de marketing por parte dos varejistas detentores de marcas próprias. / This study aims to investigate the antecedents of consumer´s intention to purchase private brands and analyze the effects of different perceived risk levels in intention formation by comparing food and house cleaning product categories. To attain to such goal a model was developed based on literature reviews about private brands, as well as perceived risk, store image, brand image, and attitudes, constructs identified as the main predictors for purchase intention. The theoretical framework allowed the construction of hypotheses about the key relationships among the constructs in the context of private brands. A survey was then designed and executed in order to test the hypotheses. A self-administered questionnaire was build with validated scales found in marketing literature. The empirical study collected opinions from a non-probabilistic sample of 1,938 private brands supermarket shoppers, comprising persons of both genders and from all 26 Brazilian states and the Federal District, predominating residents in the state of São Paulo. Results obtained by Structural Equation Modeling using Smart PLS suggest there are significant relationships between perceived risk and private brand image; between store image and brand image; between private brand image and attitude; and between attitude and purchase intention, validating the proposed hypotheses. The study also concluded that perceived risk and store image are strong predictors for private brand image and attitude which, in turn, is a strong predictor for purchase intention. Finally, results suggest that store image has more influence on private brand image when food products are the focused category as consumers present lower perceived risk toward it. For house cleaning products, the most relevant antecedents for consumer´s purchase intention form a chain of relations from perceived risk, brand image and attitude towards private labels. These findings suggest differences in intensity, if not in nature, on the relations among consumer´s psychological antecedents for purchase intention when categories that differ on perceived risk are considered. Such findings contribute to a better theoretical understanding of the phenomenon and suggest managerial implications for marketing strategies to retailers who hold private brands.

Lake volume and lake depth are important variables that defines a lake and its ecosystem. Sweden has around 100 000 lakes, but only around 8000 lakes has measured data for volume, max- and mean-depth. To collect data for the rest of the lakes is presently too time consuming and expensive, therefore a predictive method is needed. Previous studies by Sobek et al. (2011) have found a model predicting lake volume from map-derived parameters with high degrees of explanation for mean volume of 15 lakes or more. However, the predictions for one individual lake, as well as max- and mean-depth, were not accurate enough. The purpose with this study was to derive better models based on new map material with higher resolution. Variables used was derived using GIS-based calculations and then analyzed with multivariate statistical analysis with PCA, PLS-regression and multiple linear regression. A model predicting lake volume for one individual lake with better accuracy than previous studies was found. The variables best explaining the variations in lake volume was lake area and the median slope of an individual zone around each lake (R2=0.87, p<0.00001). Also, the model predicting max-depth from lake area, median slope of an individual zone around each lake and height differences in the closest area surrounding each lake, had higher degrees of explanation than in previous studies (R2=0.42). The mean-depth had no significant correlation with map-derived parameters, but showed strong correlation with max-depth. Reference Sobek, S., Nisell, J. & Fölster J. (2011). Predicting the volume and depths of lakes from map-derived parameters. Inland Waters, vol. 1, ss. 177-184.

Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2017-08-04T15:30:37Z No. of bitstreams: 1 Daniel de Lima Pires.pdf: 2531713 bytes, checksum: a3a021ded760a9272ed689161eec2e85 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-04T15:30:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniel de Lima Pires.pdf: 2531713 bytes, checksum: a3a021ded760a9272ed689161eec2e85 (MD5) Previous issue date: 2017-02-15 / Software projects are increasingly prominent in today's organizational environment. Its use refers to increased efficiency, improvements in products and services, and also the technological strategy of organizations. They are technically complex, do not have physical limitations and are intangible, nevertheless they are very ambitious and surrounded by uncertainties. Software projects teams must deal with a large amount of information, in addition to making intensive use of knowledge of several areas simultaneously, and also must be skilled in communicating and coordinating their actions. In this dissertation, a quantitative approach research using Structural Equation Modeling with Partial Least Squares (PLS-SEM) was carried out to evaluate the relationship between Teamwork quality and software projects success. The Teamwork quality is a construct that allows measuring the internal collaboration of the team within six dimensions: mutual support, contribution balancing, cohesion, communication, coordination and effort. Software projects success is a widely studied construct in the scientific literature, and in this dissertation was considered as composed of efficiency, impact on the consumer and impact on the team. The result obtained showed that the Teamwork quality exerts considerable influence on the software projects success, corroborating the results of previous academic research, and generating the knowledge that the collaboration should be fostered by the organizations in software development teams. In addition, as a contribution to practice, a model was proposed to evaluate the software project teams teamwork quality, aiming to increase the internal collaboration of the project team and, consequently, the success of the software project. / Projetos de software são cada vez mais expoentes no atual ambiente organizacional. Seu uso remete ao aumento da eficiência, melhorias em produtos e serviços, e também a estratégia tecnológica das organizações. São tecnicamente complexos, sem limitações físicas e intangíveis, não obstante são muito ambiciosos e cercados de incertezas. Assim, as equipes de projetos de software devem lidar com uma grande quantidade de informações, além de fazerem uso intensivo do conhecimento de várias áreas simultaneamente, e por isso devem ser hábeis na comunicação e coordenação de suas ações. Nesta dissertação foi realizada uma pesquisa com abordagem quantitativa utilizando Modelagem de Equações Estruturais com Mínimos Quadrados Parciais (PLS-SEM) para testar a relação da Qualidade do trabalho em equipe com o Sucesso dos projetos de software. A Qualidade do trabalho em equipe é um construto que permite mensurar a colaboração interna da equipe a partir de seis dimensões: apoio mútuo, balanceamento de contribuições, coesão, comunicação, coordenação e esforço. O Sucesso em projetos de software é um construto amplamente estudado na literatura científica, e nesta dissertação foram consideradas as dimensões: eficiência, impacto no consumidor e impacto na equipe do projeto. O resultado obtido mostrou que a Qualidade do trabalho em equipe exerce influência considerável no Sucesso dos projetos de software, corroborando os resultados de pesquisas acadêmicas anteriores, e gerando o conhecimento de que a colaboração deve ser fomentada pelas organizações nas equipes de desenvolvimento de software. Adicionalmente foi proposto, como contribuição para prática, um modelo para avaliação da Qualidade do trabalho em equipe para equipes de Projetos de software, visando o aumento da colaboração interna da equipe do projeto e, consequentemente do Sucesso dos projetos de software.

La presente tesis doctoral surge ante la necesidad creciente por parte de la mayoría de empresas, y en especial (pero no únicamente) aquellas dentro de los sectores farmacéu-tico, químico, alimentación y bioprocesos, de aumentar la flexibilidad en su rango ope-rativo para reducir los costes de fabricación, manteniendo o mejorando la calidad del producto final obtenido. Para ello, esta tesis se centra en la aplicación de los conceptos del Quality by Design para la aplicación y extensión de distintas metodologías ya exis-tentes y el desarrollo de nuevos algoritmos que permitan la implementación de herra-mientas adecuadas para el diseño de experimentos, el análisis multivariante de datos y la optimización de procesos en el ámbito del diseño de mezclas, pero sin limitarse ex-clusivamente a este tipo de problemas. Parte I - Prefacio, donde se presenta un resumen del trabajo de investigación realiza-do y los objetivos principales que pretende abordar y su justificación, así como una introducción a los conceptos más importantes relativos a los temas tratados en partes posteriores de la tesis, tales como el diseño de experimentos o diversas herramientas estadísticas de análisis multivariado. Parte II - Optimización en el diseño de mezclas, donde se lleva a cabo una recapitu-lación de las diversas herramientas existentes para el diseño de experimentos y análisis de datos por medios tradicionales relativos al diseño de mezclas, así como de algunas herramientas basadas en variables latentes, tales como la Regresión en Mínimos Cua-drados Parciales (PLS). En esta parte de la tesis también se propone una extensión del PLS basada en kernels para el análisis de datos de diseños de mezclas, y se hace una comparativa de las distintas metodologías presentadas. Finalmente, se incluye una breve presentación del programa MiDAs, desarrollado con la finalidad de ofrecer a sus usuarios la posibilidad de comparar de forma sencilla diversas metodologías para el diseño de experimentos y análisis de datos para problemas de mezclas. Parte III - Espacio de diseño y optimización a través del espacio latente, donde se aborda el problema fundamental dentro de la filosofía del Quality by Design asociado a la definición del llamado 'espacio de diseño', que comprendería todo el conjunto de posibles combinaciones de condiciones de proceso, materias primas, etc. que garanti-zan la obtención de un producto con la calidad deseada. En esta parte también se trata el problema de la definición del problema de optimización como herramienta para la mejora de la calidad, pero también para la exploración y flexibilización de los procesos productivos, con el objeto de definir un procedimiento eficiente y robusto de optimiza-ción que se adapte a los diversos problemas que exigen recurrir a dicha optimización. Parte IV - Epílogo, donde se presentan las conclusiones finales, la consecución de objetivos y posibles líneas futuras de investigación. En esta parte se incluyen además los anexos. / Aquesta tesi doctoral sorgeix davant la necessitat creixent per part de la majoria d'em-preses, i especialment (però no únicament) d'aquelles dins dels sectors farmacèutic, químic, alimentari i de bioprocessos, d'augmentar la flexibilitat en el seu rang operatiu per tal de reduir els costos de fabricació, mantenint o millorant la qualitat del producte final obtingut. La tesi se centra en l'aplicació dels conceptes del Quality by Design per a l'aplicació i extensió de diferents metodologies ja existents i el desenvolupament de nous algorismes que permeten la implementació d'eines adequades per al disseny d'ex-periments, l'anàlisi multivariada de dades i l'optimització de processos en l'àmbit del disseny de mescles, però sense limitar-se exclusivament a aquest tipus de problemes. Part I- Prefaci, en què es presenta un resum del treball de recerca realitzat i els objec-tius principals que pretén abordar i la seua justificació, així com una introducció als conceptes més importants relatius als temes tractats en parts posteriors de la tesi, com ara el disseny d'experiments o diverses eines estadístiques d'anàlisi multivariada. Part II - Optimització en el disseny de mescles, on es duu a terme una recapitulació de les diverses eines existents per al disseny d'experiments i anàlisi de dades per mit-jans tradicionals relatius al disseny de mescles, així com d'algunes eines basades en variables latents, tals com la Regressió en Mínims Quadrats Parcials (PLS). En aquesta part de la tesi també es proposa una extensió del PLS basada en kernels per a l'anàlisi de dades de dissenys de mescles, i es fa una comparativa de les diferents metodologies presentades. Finalment, s'inclou una breu presentació del programari MiDAs, que ofe-reix la possibilitat als usuaris de comparar de forma senzilla diverses metodologies per al disseny d'experiments i l'anàlisi de dades per a problemes de mescles. Part III- Espai de disseny i optimització a través de l'espai latent, on s'aborda el problema fonamental dins de la filosofia del Quality by Design associat a la definició de l'anomenat 'espai de disseny', que comprendria tot el conjunt de possibles combina-cions de condicions de procés, matèries primeres, etc. que garanteixen l'obtenció d'un producte amb la qualitat desitjada. En aquesta part també es tracta el problema de la definició del problema d'optimització com a eina per a la millora de la qualitat, però també per a l'exploració i flexibilització dels processos productius, amb l'objecte de definir un procediment eficient i robust d'optimització que s'adapti als diversos pro-blemes que exigeixen recórrer a aquesta optimització. Part IV- Epíleg, on es presenten les conclusions finals i la consecució d'objectius i es plantegen possibles línies futures de recerca arran dels resultats de la tesi. En aquesta part s'inclouen a més els annexos. / The present Ph.D. thesis is motivated by the growing need in most companies, and specially (but not solely) those in the pharmaceutical, chemical, food and bioprocess fields, to increase the flexibility in their operating conditions in order to reduce production costs while maintaining or even improving the quality of their products. To this end, this thesis focuses on the application of the concepts of the Quality by Design for the exploitation and development of already existing methodologies, and the development of new algorithms aimed at the proper implementation of tools for the design of experiments, multivariate data analysis and process optimization, specially (but not only) in the context of mixture design. Part I - Preface, where a summary of the research work done, the main goals it aimed at and their justification, are presented. Some of the most relevant concepts related to the developed work in subsequent chapters are also introduced, such as those regarding design of experiments or latent variable-based multivariate data analysis techniques. Part II - Mixture design optimization, in which a review of existing mixture design tools for the design of experiments and data analysis via traditional approaches, as well as some latent variable-based techniques, such as Partial Least Squares (PLS), is provided. A kernel-based extension of PLS for mixture design data analysis is also proposed, and the different available methods are compared to each other. Finally, a brief presentation of the software MiDAs is done. MiDAs has been developed in order to provide users with a tool to easily approach mixture design problems for the construction of Designs of Experiments and data analysis with different methods and compare them. Part III - Design Space and optimization through the latent space, where one of the fundamental issues within the Quality by Design philosophy, the definition of the so-called 'design space' (i.e. the subspace comprised by all possible combinations of process operating conditions, raw materials, etc. that guarantee obtaining a product meeting a required quality standard), is addressed. The problem of properly defining the optimization problem is also tackled, not only as a tool for quality improvement but also when it is to be used for exploration of process flexibilisation purposes, in order to establish an efficient and robust optimization method in accordance with the nature of the different problems that may require such optimization to be resorted to. Part IV - Epilogue, where final conclusions are drawn, future perspectives suggested, and annexes are included. / Palací López, DG. (2018). Quality by Design through multivariate latent structures [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/115489 / TESIS

De nombreux constats contemporains s’alarment du malaise récurrent des ressources humaines hospitalières, particulièrement à l’endroit des médecins et des soignants, et par conséquent du risque de mauvaise qualité de prise en charge des patients. Adoptant une approche plus optimiste, des chercheurs américains en soins infirmiers ont mis en évidence depuis le début des années 1980 l’existence d’hôpitaux dits magnétiques, parce qu’attractifs et fidélisateurs, et où il ferait bon travailler et se faire soigner. Cette thèse vise à approfondir le concept de Magnet Hospital, à éclairer sa définition et sa portée pour la gestion des ressources humaines hospitalières en France. Suivant une démarche hypothético-déductive, la conceptualisation, fondée sur un état de l’art, débute par une appropriation du modèle synthétique du Magnet Hospital. Empruntant une perspective psychosociale, notre modèle original de recherche se focalise sur la perception, à l’échelle des unités de soins, des attributs managériaux du magnétisme hospitalier (leadership transformationnel, empowerment perçu de la participation et climat relationnel collégial entre médecins et soignants) et ses conséquences attitudinales positives (satisfaction, implication, intention de rester, équilibre émotionnel travail/hors travail et efficacité collective perçue). Une méthodologie quantitative interroge au moyen de 8 échelles ad hoc un échantillon représentatif de 133 médecins, 361 infirmières et 362 aides-soignantes de 36 services de médecine polyvalente français. Une série de modélisations par équations structurelles, selon l’algorithme Partial Least Squares, teste la nature et l’intensité des relations directes et indirectes du magnétisme managérial perçu. Les résultats statistiques indiquent une bonne qualité des construits et d’ajustement des modèles. Un contexte managérial magnétique produit son principal effet positif sur l’efficacité collective perçue. Des différences catégorielles existent quant à la perception de sa composition et à la transmission de ses effets par la médiation de l’efficacité collective perçue, signalant le caractère contingent du magnétisme. Ces résultats ouvrent des perspectives managériales et scientifiques, en soulignant l’intérêt des approches positives de l’organisation hospitalière. / Many contemporary findings are alarmed of the recurring discomfort of hospital human resources, especially against doctors and nurses, and consequently against risk of poor quality of care for patients. Adopting a more optimistic approach, American nursing scholars have highlighted since the 1980s, some magnet hospitals, able to attract and retain, and with good working and care conditions. This thesis aims to explore Magnet Hospital concept, to inform its definition and scope for hospital human resource management in France. According to a hypothetico-deductive approach, based on a review of the literature, the conceptualization begins with appropriation of synthetic Magnet Hospital model. Under a psychosocial perspective, our original research model focuses on perception of managerial magnetic attributes (transformational leadership, perceived empowerment of participation, collegial climate between doctors and nurses) and their consequences on positive job attitudes (satisfaction, commitment, intent to rest, emotional equilibrium work/family, perceived collective efficacy), at wards level. A quantitative methodology proceeds by a questionnaire of 8 ad hoc scales and interviews 133 doctors, 361 nurses, 362, auxiliary nurses, in 36 French medicine units. A set of structural equations modeling, according to Partial Least Squares, tests nature and intensity of direct and indirect relationships of perceived managerial magnetism. The statistical results show a good validity of constructs and a good fit of models. The major positive effect of magnetic managerial context is on perceived collective efficacy. Some professional differences exist about perceptions of composition and transmission of magnetic effects (via mediation of perceived collective efficacy), indicating the contingency of magnetism. These findings open managerial and scientific opportunities, emphasizing the interest for positive organizational approach of hospital.

The more digital the healthcare sector gets, the more considerable is the need for good information security within the sector. A group that, already during its education, gets in contact with sensitive information is medical students. Previous studies show that medical students run a significant risk of mishandling sensitive information during their medicinal internship. The goal of this study is to investigate what level of knowledge the medicinal students possess about information security and to see to what extent that affects their attitude towards information security and behavior in information security contexts. A survey based research method is used with an online questionnaire and the study has its theoretical base in the knowledge-attitude-behavior model and in prior studies performed within the same area of research. The questionnaire is created with inspiration from the HAIS-Q, which is an already tested questionnaire that is used to examine information security awareness. The result shows that the medicinal students have a higher level of knowledge about information security compared to their attitude towards information security and behavior in information security contexts. The result also indicates that higher levels of knowledge lead to better attitudes and behaviors. A recommendation for further studies within the topic is suggested, preferably on a larger sample where researchers can look at differences between universities in order to get a more holistic picture of the situation. The HAIS-Q should be evaluated more thoroughly as a research method since this study identifies shortcomings associated with the method. / Med ökad digitalisering inom vården ökar behovet av god informationssäkerhet inom hälso- och sjukvård. Läkarstudenter är en grupp som redan under sin utbildning kommer i kontakt med mycket känslig information och studier visar på att studenter inom hälso- och sjukvård löper stor risk att hantera känslig information felaktigt under sin praktik. Syftet med den här studien är att mäta hur bra kunskap läkarstudenter har om informationssäkerhet och hur stor inverkan detta har på deras attityd och beteende i informationssäkerhetsfrågor. För att testa detta utförs en enkätundersökning online med teoretisk utgångspunkt i kunskap-attityd-beteende-modellen samt tidigare studier gjorda inom samma område. Enkäten utformas med stor inspiration från HAIS-Q, vilket är en beprövad enkätmetod för att mäta informationssäkerhetsmedvetenhet. Resultatet visar på att läkarstudenterna uppvisar bättre kunskap än attityd och beteende i informationssäkerhetsfrågor. Genom studien identifieras även att kunskap har en positiv inverkan på attityd och beteende, där det går att se att ökad kunskap leder till bättre attityd och beteende. Slutsatserna innefattar bland annat rekommendationer om fortsatta undersökningar inom området med större urvalsgrupp där jämförelser mellan olika lärosäten bör göras för att få en med holistisk bild av situationen. En mer noggrann utvärdering av HAIS-Q som enkätmetod bör också genomföras då denna undersökning identifierar brister med metoden.

Bitcoin är en teknologi som har blivit allt mer etablerad i det svenska samhället. Trots att så pass många känner till teknologin är det fortfarande väldigt få som använder den. Denna studie ämnar undersöka vad som påverkar det svenska folkets acceptans av Bitcoin med hjälp av det teoretiska ramverket TAM, samt med tillägg för finansiell risk och med ett fokus på demografiska variablers (externa faktorers) påverkan på acceptansen. En kvantitativ surveyundersökning genomfördes genom en webbenkät, där totalt 204 respondenter deltog. Resultaten från enkäten analyserades med hjälp av dataanalysmetoden PLS-SEM vilket visade att upplevd användarnytta hade en signifikant positiv påverkan på en individs attityd mot Bitcoin. Vidare visade studien en signifikant positiv koppling mellan den upplevda användarvänligheten och den upplevda nyttan av Bitcoin. Dock fann studien att de testade externa faktorerna samt att tillägget av finansiell risk inte hade någon signifikant påverkan på resultatet. / Bitcoin is a technology that has become increasingly established in Swedish society. Despite the fact that so many people know about the technology, very few actually use it. This study aims to investigate what affects the Swedish people's acceptance of Bitcoin using the theoretical framework TAM, as well as with additions for financial risk and with a focus on the influence of demographic variables (external factors) on acceptance. A quantitative survey was conducted using a web survey, in which a total of 204 respondents participated. The results from the survey were analyzed using the data analysis method PLS-SEM, which showed that perceived usefulness had a significant positive impact on an individual's attitude towards Bitcoin. Furthermore, the study showed a significant positive link between an individual's perceived ease of use and their perceived usefulness of Bitcoin. However, the study found that the tested external factors and that the addition of financial risk had no significant impact on the result.