FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / Nesta dissertaÃÃo, investigamos como nomes repetidos, pronomes plenos e pronomes nulos sÃo processados quando exercem a funÃÃo de expressÃes correferentes em portuguÃs brasileiro (PB). Gordon, Grosz & Gilliom (1993) comprovaram que os nomes repetidos sÃo mais difÃceis de serem processados quando comparados aos pronomes plenos que disputam a posiÃÃo de sujeito anafÃrico de uma entidade previamente introduzida no discurso, gerando um efeito por eles nomeado de âRepeated Name Penaltyâ (RNP). Por sua vez, Gerlomini-Lezama (2008) testou o mesmo tipo de correferÃncia expandindo a teoria para o uso do pronome nulo em espanhol, que à uma lÃngua pro-drop, diferentemente do inglÃs e, por sua vez, comprovou que, ao menos nesta lÃngua, os pronomes nulos sÃo mais facilmente processados do que nomes repetidos, gerando o efeito por ele nomeado de âOvert Pronoun Penaltyâ (OPP). Em PB, a RNP tem sido objeto de discussÃo entre muitos estudiosos e bastante reafirmada por LeitÃo (2005) e colaboradores (QUEIROZ & LEITÃO, 2008; LEITÃO & SIMÃES, 2011, inter alia). Tomados em conjunto, todos esses estudos tÃm corroborado a aceitaÃÃo do efeito da RNP em PB nÃo somente na posiÃÃo de sujeito, mas tambÃm na posiÃÃo de objeto, sem distanciar o antecedente de sua retomada anafÃrica. Entretanto, Maia e Cunha-Lima (2011, 2012) encontraram evidÃncias contrÃrias aos estudos prÃvios sobre a RNP em PB, indicando a ocorrÃncia da OPP em PB. Trabalhamos com a hipÃtese de que a distÃncia exerce papel significativo durante o processamento, atribuindo ao nome repetido o status de expressÃo referencial em detrimento dos pronomes pleno e/ou nulos, tanto para sujeito simples quanto para sujeitos. A anÃlise conjunta dos resultados do experimento sugere que (i) na regiÃo crÃtica, os pronomes nulos sÃo processados mais facilmente do que pronomes plenos e nomes repetidos, e (ii) que a distÃncia entre o antecedente e sua expressÃo referencial nÃo desempenha papel significativo durante o processamento correferencial. / In this dissertation we investigated how repeated names, overt pronouns and null pronouns are corefentially processed in Brazilian Portuguese (PB). Gordon, Grosz & Gilliom (1993) have shown that repeated names are more difficult to be processed compared to the overt pronouns vying for the subject anaphoric position of an entity previously introduced in discourse, creating an effect that it has appointed of "repeated name penalty "(RNP). In turn, Gerlimini-Lezama (2008) tested the same type coreference to expand the theory for the use of the null pronoun in Spanish, which is a pro-drop language, unlike English, and in turn, has shown that, at least this language, null pronouns are more easily processed than repeated names, creating the effect that he named "overt pronoun penalty" (OPP). In PB, RNP has been the subject of discussion among many scholars and quite reaffirmed by LeitÃo (2005) and colloboraters (Queiroz & LeitÃo, 2008; LeitÃo & SimÃes, 2011, inter alia). Taken together, these studies have corroborated acceptance of the effect of RNP in PB not only in the subject position, but also the object position. However, Maia & Cunha Lima (2011, 2012) presented evidence contradictory to previous studies on the RNP in PB, indicating the occorence of OPP in PB. We work with the hypotheses that the distance has a significant role during processing, giving the name repeated the status of reference expression at the expense of overt and/or null pronouns for both simple subject and composed subjects. The analysis of the experimental results suggest that (i) at the critical region the null pronouns are processed more easily than overt pronouns and repeated names, and (ii) the distance between the antecedent and its referring expression plays no significant role in the coreferential processing.

Apresenta-se um trabalho numérico e experimental, com o objetivo de estudar o comportamento dos pavimentos de concreto estruturalmente armados, quando submetidos a forças verticais estáticas e repetidas. Avalia-se a contribuição da armadura de flexão, na resistência de placas de concreto apoiadas sobre meio elástico. Verifica-se experimentalmente o modo de ruína de placas submetidas a carregamento monotônico e a carregamento repetido, com e sem armadura, e acompanha-se o desenvolvimento das fissuras no concreto e das deformações no aço. Comparam-se os resultados obtidos, com as recomendações da NBR 6118:2003, para o dimensionamento de estruturas submetidas à fadiga. É desenvolvido modelo numérico capaz de representar a interface do solo com a placa do pavimento, a fissuração do concreto, a contribuição da armadura e o comportamento pós-fissuração. Com auxílio do modelo numérico, validado a partir dos resultados experimentais, estuda-se a influência de alguns parâmetros importantes para o dimensionamento dos pavimentos, tais como: capacidade de suporte da fundação, espessura das placas, área de aço, dimensões das placas em planta, posição de aplicação da força e presença de juntas de transferência de deslocamento. Os resultados experimentais mostram uma significativa contribuição da armadura positiva na resistência de placas isoladas sob forças verticais centradas. Verificou-se que as forças repetidas provocam fadiga do aço e que o número de ciclos depende da deformação provocada na armadura. A partir dos resultados são traçadas diretrizes para o dimensionamento, no qual devem ser considerados os momentos positivos e os negativos, e deve ser feita a verificação da fadiga do concreto e da armadura / A numerical and experimental study on the behavior of structurally reinforced concrete pavement under vertical static and repeated load is presented. The contribution of bending reinforcement to the strength of concrete slab is assessed. It is experimentally verified the fracture of reinforced and plain concrete slabs under monotonic loads and under cyclic loads. The concrete cracking and the strain on steel are monitored. The results are compared to the brazilian code recommendations to the design of structures under fatigue. A numerical model that represents the soil-slab interface, the concrete cracking, the reinforcement contribution and the tension stiffening behavior is developed. Some important parameters to the pavement design are analyzed using this finite element model, whose reliability was verified to experimental results. These parameters are: the soil capacity; the slab thickness; reinforcement ratio; slab dimensions; load positions; and joints conditions. The tests data show an important contribution of the positive reinforcement on the strength of an isolated slab with centered load. It has been verified the fatigue of the steel. The number of cycles depends on the reinforcement strain. The results are used to propose some directions to the design. The positive and negative bending moments have to be considered and the fatigue on the concrete and on the reinforcement has to be verified

The unavailability of crash-related data has been a long lasting challenge in Brazil. In addition to the poor implementation and follow-up of road safety strategies, this drawback has hampered the development of studies that could contribute to national goals toward road safety. In contrast, developed countries have built their effective strategies on solid data basis, therefore, investing a considerable time and money in obtaining and creating pertinent information. In this research, we aim to assess the potential impacts of supplementary data on spatial model performance and the suitability of different spatial modeling approaches on crash prediction. The intention is to notify the authorities in Brazil and other developing countries, about the importance of having appropriate data. In this thesis, we set two specific objectives: (I) to investigate the spatial model prediction accuracy at unsampled subzones; (II) to evaluate the performance of spatial data analysis approaches on crash prediction. Firstly, we carry out a benchmarking based on Geographically Weighted Regression (GWR) models developed for Flanders, Belgium, and São Paulo, Brazil. Models are developed for two modes of transport: active (i.e. pedestrians and cyclists) and motorized transport (i.e. motorized vehicles occupants). Subsequently, we apply the repeated holdout method on the Flemish models, introducing two GWR validation approaches, named GWR holdout1 and GWR holdout2. While the former is based on the local coefficient estimates derived from the neighboring subzones and measures of the explanatory variables for the validation subzones, the latter uses the casualty estimates of the neighboring subzones directly to estimate outcomes for the missing subzones. Lastly, we compare the performance of GWR models with Mean Imputation (MEI), K-Nearest Neighbor (KNN) and Kriging with External Drift (KED). Findings showed that by adding the supplementary data, reductions of 20% and 25% for motorized transport, and 25% and 35% for active transport resulted in corrected Akaike Information Criterion (AICc) and Mean Squared Prediction Errors (MSPE), respectively. From a practical perspective, the results could help us identify hotspots and prioritize data collection strategies besides identify, implement and enforce appropriate countermeasures. Concerning the spatial approaches, GWR holdout2 out performed all other techniques and proved that GWR is an appropriate spatial technique for both prediction and impact analyses. Especially in countries where data availability has been an issue, this validation framework allows casualties or crash frequencies to be estimated while effectively capturing the spatial variation of the data. / A indisponibilidade de variáveis explicativas de acidentes de trânsito tem sido um desafio duradouro no Brasil. Além da má implementação e acompanhamento de estratégias de segurança viária, esse inconveniente tem dificultado o desenvolvimento de estudos que poderiam contribuir com as metas nacionais de segurança no trânsito. Em contraste, países desenvolvidos tem construído suas estratégias efetivas com base em dados sólidos, e portanto, investindo tempo e dinheiro consideráveis na obtenção e criação de informações pertinentes. O objetivo dessa pesquisa é avaliar os possíveis impactos de dados suplementares sobre o desempenho de modelos espaciais, e a adequação de diferentes abordagens de modelagem espacial na previsão de acidentes. A intenção é notificar as autoridades brasileiras e de outros países em desenvolvimento sobre a importância de dados adequados. Nesta tese, foram definidos dois objetivos específicos: (I) investigar a acurácia do modelo espacial em subzonas sem amostragem; (II) avaliar o desempenho de técnicas de análise espacial de dados na previsão de acidentes. Primeiramente, foi realizado um estudo comparativo, baseado em modelos desenvolvidos para Flandres (Bélgica) e São Paulo (Brasil), através do método de Regressão Geograficamente Ponderada (RGP). Os modelos foram desenvolvidos para dois modos de transporte: ativos (pedestres e ciclistas) e motorizados (ocupantes de veículos motorizados). Subsequentemente, foi aplicado o método de holdout repetido nos modelos Flamengos, introduzindo duas abordagens de validação para GWR, denominados RGP holdout1 e RGP holdout2. Enquanto o primeiro é baseado nas estimativas de coeficientes locais derivados das subzonas vizinhas e medidas das variáveis explicativas para as subzonas de validação, o último usa as estimativas de acidentes das subzonas vizinhas, diretamente, para estimar os resultados para as subzonas ausentes. Por fim, foi comparado o desempenho de modelos RGP e outras abordagens, tais como Imputação pela Média de dados faltantes (IM), K-vizinhos mais próximos (KNN) e Krigagem com Deriva Externa (KDE). Os resultados mostraram que, adicionando os dados suplementares, reduções de 20% e 25% para o transporte motorizado, e 25% e 35% para o transporte ativo, foram resultantes em termos de Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc) e Erro Quadrático Médio da Predição (EQMP), respectivamente. Do ponto de vista prático, os resultados poderiam ajudar a identificar hotspots e priorizar estratégias de coleta de dados, além de identificar, implementar e aplicar contramedidas adequadas. No que diz respeito às abordagens espaciais, RGP holdout2 teve melhor desempenho em relação a todas as outras técnicas e, provou que a RGP é uma técnica espacial apropriada para ambas as análises de previsão e impactos. Especialmente em países onde a disponibilidade de dados tem sido um problema, essa estrutura de validação permite que as acidentes sejam estimados enquanto, capturando efetivamente a variação espacial dos dados.

The unavailability of crash-related data has been a long lasting challenge in Brazil. In addition to the poor implementation and follow-up of road safety strategies, this drawback has hampered the development of studies that could contribute to national goals toward road safety. In contrast, developed countries have built their effective strategies on solid data basis, therefore, investing a considerable time and money in obtaining and creating pertinent information. In this research, we aim to assess the potential impacts of supplementary data on spatial model performance and the suitability of different spatial modeling approaches on crash prediction. The intention is to notify the authorities in Brazil and other developing countries, about the importance of having appropriate data. In this thesis, we set two specific objectives: (I) to investigate the spatial model prediction accuracy at unsampled subzones; (II) to evaluate the performance of spatial data analysis approaches on crash prediction. Firstly, we carry out a benchmarking based on Geographically Weighted Regression (GWR) models developed for Flanders, Belgium, and São Paulo, Brazil. Models are developed for two modes of transport: active (i.e. pedestrians and cyclists) and motorized transport (i.e. motorized vehicles occupants). Subsequently, we apply the repeated holdout method on the Flemish models, introducing two GWR validation approaches, named GWR holdout1 and GWR holdout2. While the former is based on the local coefficient estimates derived from the neighboring subzones and measures of the explanatory variables for the validation subzones, the latter uses the casualty estimates of the neighboring subzones directly to estimate outcomes for the missing subzones. Lastly, we compare the performance of GWR models with Mean Imputation (MEI), K-Nearest Neighbor (KNN) and Kriging with External Drift (KED). Findings showed that by adding the supplementary data, reductions of 20% and 25% for motorized transport, and 25% and 35% for active transport resulted in corrected Akaike Information Criterion (AICc) and Mean Squared Prediction Errors (MSPE), respectively. From a practical perspective, the results could help us identify hotspots and prioritize data collection strategies besides identify, implement and enforce appropriate countermeasures. Concerning the spatial approaches, GWR holdout2 out performed all other techniques and proved that GWR is an appropriate spatial technique for both prediction and impact analyses. Especially in countries where data availability has been an issue, this validation framework allows casualties or crash frequencies to be estimated while effectively capturing the spatial variation of the data. / A indisponibilidade de variáveis explicativas de acidentes de trânsito tem sido um desafio duradouro no Brasil. Além da má implementação e acompanhamento de estratégias de segurança viária, esse inconveniente tem dificultado o desenvolvimento de estudos que poderiam contribuir com as metas nacionais de segurança no trânsito. Em contraste, países desenvolvidos tem construído suas estratégias efetivas com base em dados sólidos, e portanto, investindo tempo e dinheiro consideráveis na obtenção e criação de informações pertinentes. O objetivo dessa pesquisa é avaliar os possíveis impactos de dados suplementares sobre o desempenho de modelos espaciais, e a adequação de diferentes abordagens de modelagem espacial na previsão de acidentes. A intenção é notificar as autoridades brasileiras e de outros países em desenvolvimento sobre a importância de dados adequados. Nesta tese, foram definidos dois objetivos específicos: (I) investigar a acurácia do modelo espacial em subzonas sem amostragem; (II) avaliar o desempenho de técnicas de análise espacial de dados na previsão de acidentes. Primeiramente, foi realizado um estudo comparativo, baseado em modelos desenvolvidos para Flandres (Bélgica) e São Paulo (Brasil), através do método de Regressão Geograficamente Ponderada (RGP). Os modelos foram desenvolvidos para dois modos de transporte: ativos (pedestres e ciclistas) e motorizados (ocupantes de veículos motorizados). Subsequentemente, foi aplicado o método de holdout repetido nos modelos Flamengos, introduzindo duas abordagens de validação para GWR, denominados RGP holdout1 e RGP holdout2. Enquanto o primeiro é baseado nas estimativas de coeficientes locais derivados das subzonas vizinhas e medidas das variáveis explicativas para as subzonas de validação, o último usa as estimativas de acidentes das subzonas vizinhas, diretamente, para estimar os resultados para as subzonas ausentes. Por fim, foi comparado o desempenho de modelos RGP e outras abordagens, tais como Imputação pela Média de dados faltantes (IM), K-vizinhos mais próximos (KNN) e Krigagem com Deriva Externa (KDE). Os resultados mostraram que, adicionando os dados suplementares, reduções de 20% e 25% para o transporte motorizado, e 25% e 35% para o transporte ativo, foram resultantes em termos de Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc) e Erro Quadrático Médio da Predição (EQMP), respectivamente. Do ponto de vista prático, os resultados poderiam ajudar a identificar hotspots e priorizar estratégias de coleta de dados, além de identificar, implementar e aplicar contramedidas adequadas. No que diz respeito às abordagens espaciais, RGP holdout2 teve melhor desempenho em relação a todas as outras técnicas e, provou que a RGP é uma técnica espacial apropriada para ambas as análises de previsão e impactos. Especialmente em países onde a disponibilidade de dados tem sido um problema, essa estrutura de validação permite que as acidentes sejam estimados enquanto, capturando efetivamente a variação espacial dos dados.