952 resultados para Classe ordinal


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Os estudos sobre classes ordinais têm apresentado diversos achados experimentais para a compreensão das relações entre estímulos em seqüências. O objetivo do presente trabalho foi investigar se esses resultados seriam obtidos em crianças com surdez. Um procedimento de treino por encadeamento envolveu três classes de estímulos: A = nomes impressos dos números, B = numerais em língua brasileira de sinais e, C = formas abstratas, com valores de 1 a 6. O participante deveria responder na presença da cor vermelha a seqüência A1®A2®A3® A4®A5®A6 e na presença da cor verde: A6®A5® A4®A3®A2®A1. Após responder corretamente cada seqüência, uma animação gráfica era apresentada na tela. Após revisão da linha de base, testes eram aplicados para avaliar transitividade e conectividade na emergência de classes ordinais. Os resultados mostraram que os participantes responderam prontamente. Conclui-se que o procedimento é eficiente na formação de comportamentos conceituais numéricos e que os estímulos eram funcionalmente equivalentes.

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As relações entre estímulos podem ser documentadas por meio de testes comportamentais. O presente estudo teve por objetivo comparar o efeito de duas táticas de ensino sobre o comportamento de ordenar. Doze participantes portadores de necessidades educacionais especiais de ambos os sexos, distribuídos em dois grupos experimentais, foram expostos às duas táticas de ensino. O Grupo A iniciou pelo procedimento de ensino por encadeamento e os participantes do Grupo B pelo procedimento de justaposição. Testes comportamentais avaliaram a produção de seqüências de até cinco estímulos em ordem decrescente. A tarefa dos participantes era ordenar os estímulos. Nove participantes apresentaram desempenhos consistentes com a literatura nos testes, sugerindo a formação de classes ordinais. O ensino por encadeamento mostrou-se mais eficaz. A característica fundamental deste procedimento pode estar na exposição continuada dos estímulos nas tentativas de ensino. A justaposição de estímulos parece induzir a mais erros, provavelmente, pela supressão dos estímulos à medida que novos estímulos são adicionados.

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Questões conceituais dentro dos sistemas explicativos em Psicologia podem ser trabalhadas através da busca dos termos e das condições definidoras de um determinado conceito ou fenômeno. Estudos de análise conceitual visam verificar quais os termos que não fazem parte de um conceito, a aplicação correta de um conceito já existente e em quais casos esse conceito pode ser aplicado. Visam a discriminação entre classes de eventos e a generalização intra classe. A aquisição e manutenção de cadeias comportamentais tem recebido o nome de encadeamento, referindo-se a sucessões de respostas, nas quais uma resposta produz as condições de estímulo para a resposta seguinte. Pode-se avaliar que grande parte do repertório dos organismos parece ocorrer de maneira organizada seqüencialmente em uma sucessão contínua. O comportamento ordinal vem sendo estudado através do exame do efeito de diferentes variáveis. Entretanto, a literatura operante tem mostrado diferentes termos para se referir ao fluxo contínuo e à sucessão de respostas. Esta pesquisa propôs verificando o comportamento lógico de alguns conceitos relacionados ao responder ordinal, investigando o nível de instrumentalidade através da especificação das variáveis controladoras nos procedimentos aplicados no âmbito da Análise Experimental do Comportamento. Por meio de algumas palavras-chave o material bibliográfico foi buscado em bancos de dados de periódicos científicos e livros da área. Em seguida, os trabalhos foram organizados em seis grupos diferentes de acordo com a semelhança em seus títulos e resumos. Por último, foram analisados destacando-se as principais variáveis envolvidas em cada tipo de procedimento. Foram selecionados 82 trabalhos, 14 artigos nacionais, 65 estrangeiros e 3 capítulos de livro, um nacional e dois estrangeiros. A análise descritiva das pesquisas demonstrou que nos grupos 2, 5 e 6 foi possível acessar informações comuns a todos os estudos. Além disso, verificou-se que o modelo analítico-comportamental de cadeia de respostas pareceu ser evidente nos estudos dos quatro primeiros grupos. Portanto, a verificação das variações de procedimento presentes nos experimentos possibilitou a organização e delimitação das variáveis envolvidas nos estudos sobre o responder ordinal. Tais informações poderão funcionar como um parâmetro de controle experimental no desenvolvimento de estudos futuros, bem como subsidiar investigações que visem verificar o efeito de variações de procedimento dentro de um mesmo grupo sobre o desempenho encontrado nos resultados dos estudos. Além disso, constatou-se que o emprego de um termo pode ser definido pelo contexto no qual o conhecimento é produzido, pois, os determinantes de um termo científico são produtos da complexidade de um contexto social que engendra mudanças no modo de tratar um determinado objeto de estudo.

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O objetivo deste estudo foi verificar, por meio de questionário, a percepção dos ortodontistas quanto a época ideal para o tratamento ortodôntico da má oclusão de Classe II de Angle, avaliar a eficiência deste tipo de tratamento em uma ou duas fases e identificar os diversos métodos de tratamento utilizados. A amostra constituiu de 163 ortodontistas brasileiros que responderam ao questionário via e-mail. O questionário continha perguntas do tipo aberta, semi aberta e fechada, e, para sua validação, foi realizado um teste piloto entre 15 ortodontistas, participantes ou ex-alunos do Programa de Pós-graduação em Odontologia da Universidade Metodista de São Paulo, que não foram inclusos neste trabalho. Os dados foram tabulados com a utilização de frequência absoluta (n) e frequência relativa (%). Para verificar a correlação entre as variáveis ordinais foi utilizado o Coeficiente de Correlação de Spearman. Para verificar a associação entre variáveis qualitativas nominais foi utilizado o teste do qui-quadrado. Em todos os testes foi adotado nível de significância de 5% (p<0,05). Todos os procedimentos estatísticos foram executados no programa Statistica v.5.1 (StatSoft Inc., Tulsa, USA). Observou-se que os ortodontistas brasileiros preferem tratar os pacientes portadores da má oclusão de Classe II durante a fase da dentadura mista tardia, onde a procura por tratamentos nos consultórios e/ou clínicas tem maior ocorrência entre 10 a 13 anos e no sexo feminino. Dentre as modalidades de tratamento, verificou-se que 25 a 50% dos profissionais tratam seus pacientes em duas fases, seja na utilização do Aparelho Extra Bucal (49,1%), Bionator (33,1%) ou propulsores mandibulares, como APM (17,8%), e, Elásticos Classe II (8,6%).

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We prove that, for every countable ordinal α ≥ 3, there exists countable completely regular spaces Xα and Yα such that the spaces Cp (Xα ) and Cp (Yα ) are borelian of class exactly Mα , but are not homeomorphic.

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We generalize the classical notion of Vapnik–Chernovenkis (VC) dimension to ordinal VC-dimension, in the context of logical learning paradigms. Logical learning paradigms encompass the numerical learning paradigms commonly studied in Inductive Inference. A logical learning paradigm is defined as a set W of structures over some vocabulary, and a set D of first-order formulas that represent data. The sets of models of ϕ in W, where ϕ varies over D, generate a natural topology W over W. We show that if D is closed under boolean operators, then the notion of ordinal VC-dimension offers a perfect characterization for the problem of predicting the truth of the members of D in a member of W, with an ordinal bound on the number of mistakes. This shows that the notion of VC-dimension has a natural interpretation in Inductive Inference, when cast into a logical setting. We also study the relationships between predictive complexity, selective complexity—a variation on predictive complexity—and mind change complexity. The assumptions that D is closed under boolean operators and that W is compact often play a crucial role to establish connections between these concepts. We then consider a computable setting with effective versions of the complexity measures, and show that the equivalence between ordinal VC-dimension and predictive complexity fails. More precisely, we prove that the effective ordinal VC-dimension of a paradigm can be defined when all other effective notions of complexity are undefined. On a better note, when W is compact, all effective notions of complexity are defined, though they are not related as in the noncomputable version of the framework.

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Ordinal qualitative data are often collected for phenotypical measurements in plant pathology and other biological sciences. Statistical methods, such as t tests or analysis of variance, are usually used to analyze ordinal data when comparing two groups or multiple groups. However, the underlying assumptions such as normality and homogeneous variances are often violated for qualitative data. To this end, we investigated an alternative methodology, rank regression, for analyzing the ordinal data. The rank-based methods are essentially based on pairwise comparisons and, therefore, can deal with qualitative data naturally. They require neither normality assumption nor data transformation. Apart from robustness against outliers and high efficiency, the rank regression can also incorporate covariate effects in the same way as the ordinary regression. By reanalyzing a data set from a wheat Fusarium crown rot study, we illustrated the use of the rank regression methodology and demonstrated that the rank regression models appear to be more appropriate and sensible for analyzing nonnormal data and data with outliers.

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We present two new support vector approaches for ordinal regression. These approaches find the concentric spheres with minimum volume that contain most of the training samples. Both approaches guarantee that the radii of the spheres are properly ordered at the optimal solution. The size of the optimization problem is linear in the number of training samples. The popular SMO algorithm is adapted to solve the resulting optimization problem. Numerical experiments on some real-world data sets verify the usefulness of our approaches for data mining.

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In this paper we propose a novel, scalable, clustering based Ordinal Regression formulation, which is an instance of a Second Order Cone Program (SOCP) with one Second Order Cone (SOC) constraint. The main contribution of the paper is a fast algorithm, CB-OR, which solves the proposed formulation more eficiently than general purpose solvers. Another main contribution of the paper is to pose the problem of focused crawling as a large scale Ordinal Regression problem and solve using the proposed CB-OR. Focused crawling is an efficient mechanism for discovering resources of interest on the web. Posing the problem of focused crawling as an Ordinal Regression problem avoids the need for a negative class and topic hierarchy, which are the main drawbacks of the existing focused crawling methods. Experiments on large synthetic and benchmark datasets show the scalability of CB-OR. Experiments also show that the proposed focused crawler outperforms the state-of-the-art.

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This paper proposes a novel approach to solve the ordinal regression problem using Gaussian processes. The proposed approach, probabilistic least squares ordinal regression (PLSOR), obtains the probability distribution over ordinal labels using a particular likelihood function. It performs model selection (hyperparameter optimization) using the leave-one-out cross-validation (LOO-CV) technique. PLSOR has conceptual simplicity and ease of implementation of least squares approach. Unlike the existing Gaussian process ordinal regression (GPOR) approaches, PLSOR does not use any approximation techniques for inference. We compare the proposed approach with the state-of-the-art GPOR approaches on some synthetic and benchmark data sets. Experimental results show the competitiveness of the proposed approach.

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This paper proposes a sparse modeling approach to solve ordinal regression problems using Gaussian processes (GP). Designing a sparse GP model is important from training time and inference time viewpoints. We first propose a variant of the Gaussian process ordinal regression (GPOR) approach, leave-one-out GPOR (LOO-GPOR). It performs model selection using the leave-one-out cross-validation (LOO-CV) technique. We then provide an approach to design a sparse model for GPOR. The sparse GPOR model reduces computational time and storage requirements. Further, it provides faster inference. We compare the proposed approaches with the state-of-the-art GPOR approach on some benchmark data sets. Experimental results show that the proposed approaches are competitive.

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Coleção de editais de concursos públicos reunidos pela Coordenação de Relacionamento Pesquisa e Informação do Centro de Documentação da Câmara dos Deputados.

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A representação dos trabalhadores no Congresso Nacional não corresponde a sua importância nas tomadas de decisão no País, em especial no Poder Legislativo, que deveria representar a média da sociedade. O número de representantes da classe trabalhadora é desproporcional em relação a sua quantidade numérica na sociedade. Assim, suas reivindicações são represadas na principal arena de decisões do País. Para minimizar esses efeitos é necessário manter representantes em várias instâncias de decisão nos Poderes Legislativo e Executivo, que devem estar afinados com as demandas dos trabalhadores. O objetivo deste estudo é avaliar as disputas entre trabalhadores e empresários para aprovação do Projeto de Lei 1.990/2007, que deu origem a Lei 11.648/2008, onde foi reconhecido as Centrais Sindicais de Trabalhadores e garantiu a participação dos representantes nos espaços de poder.