Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-10-19T13:03:03Z No. of bitstreams: 1 alinepereiradeavellar.pdf: 257228 bytes, checksum: 5cea7866430ebddf0824e9ef99573d1c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-10-25T12:19:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 alinepereiradeavellar.pdf: 257228 bytes, checksum: 5cea7866430ebddf0824e9ef99573d1c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-25T12:19:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 alinepereiradeavellar.pdf: 257228 bytes, checksum: 5cea7866430ebddf0824e9ef99573d1c (MD5) Previous issue date: 2008-03-31 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este estudo analisa as trajetórias e experiências de vida de nove adolescentes que cumpriram medida socioeducativa de liberdade assistida, no ano de 2007, e de suas mães. A partir da concepção segundo a qual o crime é uma construção (definição) social e não apenas uma violação das normas, almeja apurar como os próprios jovens rotulados e suas responsáveis concebem o envolvimento em atividades ilegais, o processo de condenação e a atuação do Sistema de Justiça. O levantamento de dados foi feito por meio de entrevistas em profundidade, orientadas por um roteiro semi-estruturado. Ao todo, foram realizadas dezoito entrevistas em três regionais do Programa Liberdade Assistida, em Juiz de Fora, Minas Gerais. Um dos principais resultados é o indicativo de que o status desviante tornou-se a referência social principal de alguns dos jovens atores entrevistados. / This paper appraises the social paths and life experiences of nine juveniles, who served a social-educative term under probation in 2007, and their mothers. Based on the notion that crime is a social construct (definition) and not a mere law-breaking behavior, this study aims at assessing how the youngsters themselves, and their parents, conceptualize the engagement in illegal activities, the sentencing process, and the role of the judicial system. Semi-structured questionnaire oriented interviews were used for data gathering. Altogether eighteen interviews were accomplished in three areas of the Attended Freedom Program in the city of Juiz de Fora, Minais Gerais. One of the main results suggests that the deviant status has become the chief social reference for some of the young respondents.

[pt] Neste trabalho propomos um framework lógico para sistemas de Dedução Natural rotulados. Sua meta-linguagem é baseada numa generalização dos esquemas de regras propostos por Prawitz, e o uso de rótulos permite a definição de lógicas intencionais como lógicas modais e de descrição, bem como a definição uniforme de quantificadores como o para um número não-renumerável de indivíduos vale a propriedade P (lógica de Keisler), ou para quase todos os indivíduos vale P (lógica de ultra-filtros), sem mencionar os quantificadores padrões de lógica de primeira-ordem. Mostramos também a implementação deste framework em um assistente de prova virtual disponível livremente na web, e comparamos a definição de sistemas lógicos nele com o mesmo feito em outros assistentes — Agda, Isabelle, Lean, Metamath. Como subproduto deste experimento comparativo, também contribuímos uma prova formal em Lean do postulado de Zolt em três dimensões usando o sistema Zp proposto por Giovaninni et al. / [en] We propose a Logical Framework for labelled Natural Deduction systems. Its meta-language is based on a generalization of the rule schemas proposed by Prawitz, and the use of labels allows the definition of intentional logics, such as Modal Logic and Description Logic, as well as some quantifiers, such as Keisler s for non-denumerable-many individuals property P, or for almost all individuals P holds, or generally P holds, not to mention standard first-order logic quantifiers, all in a uniform way. We also show an implementation of this framework as a freely-available web-based proof assistant. We then compare the definition of logical systems in our implementation and in other proof assistants — Agda, Isabelle, Lean, Metamath. As a sub-product of this comparison experiment, we contribute a formal proof (in Lean) of De Zolt s postulate for three dimensions, using the Zp system proposed by Giovaninni et al.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Juscelino Izidoro Oliveira.pdf: 622255 bytes, checksum: 54447b380bca4ea8e2360060669d5cff (MD5) Previous issue date: 2012-07-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Multivariate data analysis allows the researcher to verify the interaction among a lot of attributes that can influence the behavior of a response variable. That analysis uses models that can be induced from experimental data set. An important issue in the induction of multivariate regressors and classifers is the sample size, because this determines the reliability of the model for tasks of regression or classification of the response variable. This work approachs the sample size issue through the Theory of Probably Approximately Correct Learning, that comes from problems about machine learning for induction of models. Given the importance of agricultural modelling, this work shows two procedures to select variables. Variable Selection by Principal Component Analysis is an unsupervised procedure and allows the researcher to select the most relevant variables from the agricultural data by considering the variation in the data. Variable Selection by Supervised Principal Component Analysis is a supervised procedure and allows the researcher to perform the same process as in the previous procedure, but concentrating the focus of the selection over the variables with more influence in the behavior of the response variable. Both procedures allow the sample complexity informations to be explored in variable selection process. Those procedures were tested in five experiments, showing that the supervised procedure has allowed to induce models that produced better scores, by mean, than that models induced over variables selected by unsupervised procedure. Those experiments also allowed to verify that the variables selected by the unsupervised and supervised procedure showed reduced indices of multicolinearity. / A análise multivariada de dados permite verificar a interação de vários atributos que podem influenciar o comportamento de uma variável de resposta. Tal análise utiliza modelos que podem ser induzidos de conjuntos de dados experimentais. Um fator importante na indução de regressores e classificadores multivariados é o tamanho da amostra, pois, esta determina a contabilidade do modelo quando há a necessidade de se regredir ou classificar a variável de resposta. Este trabalho aborda a questão do tamanho da amostra por meio da Teoria do Aprendizado Provavelmente Aproximadamente Correto, oriundo de problemas sobre o aprendizado de máquina para a indução de modelos. Dada a importância da modelagem agrícola, este trabalho apresenta dois procedimentos para a seleção de variáveis. O procedimento de Seleção de Variáveis por Análise de Componentes Principais, que não é supervisionado e permite ao pesquisador de agricultura selecionar as variáveis mais relevantes de um conjunto de dados agrícolas considerando a variação contida nos dados. O procedimento de Seleção de Variáveis por Análise de Componentes Principais Supervisionado, que é supervisionado e permite realizar o mesmo processo do primeiro procedimento, mas concentrando-se apenas nas variáveis que possuem maior infuência no comportamento da variável de resposta. Ambos permitem que informações a respeito da complexidade da amostra sejam exploradas na seleção de variáveis. Os dois procedimentos foram avaliados em cinco experimentos, mostrando que o procedimento supervisionado permitiu, em média, induzir modelos que produziram melhores pontuações do que aqueles modelos gerados sobre as variáveis selecionadas pelo procedimento não supervisionado. Os experimentos também permitiram verificar que as variáveis selecionadas por ambos os procedimentos apresentavam índices reduzidos de multicolinaridade..