Controlo e avaliação das características antropométricas e capacidades físicas: caracterização ao longo de uma época desportiva e desenvolvimento de uma plataforma para avaliação

Os objetivos do presente estudo foram: (i) analisar a evolução das características antropométricas e capacidades físicas ao longo de uma época desportiva (comparação entre sub-15, sub-17 e sub-19) e (ii) desenvolver uma plataforma informática para auxiliar o controlo e avaliação. No primeiro trabalho a amostra foi constituída por um total de 50 jogadores portugueses de elite Sub-15 (idade de 14.0 ± 0.1 anos; n=16), Sub-17 (idade de 15.6 ± 0.5 anos; n=14) e Sub-19 (idade de 17.2 ± 0.7 anos; n=20) e foram controlados em três (3) momentos de avaliação; após o período de preparação geral (avaliação pré época), após a 1ª fase do quadro competitivo (avaliação meio época) e após a 2ª fase do quadro competitivo (avaliação pós época). Para a análise antropométrica foi avaliada a altura, massa corporal, índice de massa corporal, massa muscular, massa gorda e perímetros do bicípite, tronco, abdómen, coxa e perna. Para a análise da capacidade física foi avaliada a resistência aeróbia, o trabalho desenvolvido pelos membros inferiores durante o salto vertical, a potência dos membros inferiores durante a corrida, a agilidade e a flexibilidade. Para as características antropométricas encontrou-se para os três (3) escalões um aumento na massa corporal e uma estabilização da massa gorda explicado pelo aumento da massa muscular. As capacidades físicas melhoraram para os três (3) escalões principalmente da avaliação da pré época para o meio da época existindo uma estagnação do meio da época para o final da época. Tendo por base o tempo despendido e a logística necessária aquando da recolha de dados para o primeiro trabalho, desenvolveu-se uma plataforma de forma a auxiliar e simplificar todo o processo. Utilizou-se o software Visual Studio 2013 da Microsoft® sendo usada a linguagem programática vb.net com auxílio a uma base de dados em SQL. Foi definido um diagrama lógico para agilização dos diferentes exercícios com a base de dados no qual se incluiu os testes de agilidade, resistência, flexibilidade, velocidade, altura de salto e análise antropométrica. O entendimento das variações existentes ao longo de uma época desportiva de acordo com o quadro competitivo de cada equipa, as suas idades de desenvolvimento e a inclusão das novas tecnologias para auxiliar o complexo processo de treino, podem contribuir como uma ferramenta fundamental na avaliação e controlo do treino desportivo.

O uso de redes neuronais artificiais na estimação do preço das habitações na ilha do sal, em Cabo Verde

Esta dissertação tem como objetivo desenvolver um modelo de redes neuronais artificiais para aferir as caraterísticas das habitações que mais influenciam o preço na Ilha do Sal, em Cabo Verde. Foram consideradas caraterísticas como: área, número de quartos, existência de varandas, existência de terraços, número de casas de banho, localização do imóvel, número de andares e proximidade com instituições públicas. A amostra utilizada considerou 1092 habitações no período de 2009 a 2014. Para além da análise baseada no desenvolvimento do modelo de redes neuronais, efetuou-se a análise pela estimação do modelo dos preços hedónicos. Os resultados do modelo de redes neuronais artificiais permitiram verificar que o preço das habitações é fortemente influenciado pela área, e em seguida pela localização. A existência de caraterísticas, tais como a proximidade com a câmara municipal e finanças e existência de varandas, são as variáveis que menos influenciam o preço das habitações na Ilha do Sal. Os resultados da estimação com o modelo dos preços hedónicos indicam que o preço das habitações é fortemente influenciado por algumas variáveis representativas de características estruturais, localização e de vizinhança. Algumas dessas variáveis têm efeito estatisticamente significativo positivo no preço tais como, a localização do imóvel em Algodoeiro- Santa Maria, o número de quartos e a área. Outras variáveis têm efeito estatisticamente significativo negativo no preço, tais como a localização do imóvel no Bairro Novo e a proximidade com o hospital. Os resultados mostram que comparativamente com o modelo de preços hedónicos, o modelo de redes neuronais artificiais representa uma melhor alternativa para a previsão dos preços das habitações na Ilha do Sal, isto considerando a comparação dos erros estimados entre os modelos e as medidas de desempenho comumente utilizadas.