Trazendo à baila a voz que fomenta pesquisas em linguagem: uma análise crítica do discurso do professor-orientador através do Sistema de Transitividade

A Nova Lei de Diretrizes e Bases da Educação Brasileira (LDB 9.394/96) prevê que a educação superior promova criticidade, reflexibilidade, correlação de saberes, mas também o incentivo ao trabalho de pesquisa e investigação científica, visando ao desenvolvimento da ciência e da tecnologia e da criação e difusão da cultura e, desse modo, desenvolver o entendimento do homem e do meio em que vive. (Artigo 43, inciso III). Entretanto, pouco se ouve sobre essas questões a partir da voz do orientador de pesquisas acadêmicas, o que esta pesquisadora considera um problema de ordem social, tendo em vista a importância desses atores sociais para o campo acadêmico. Os poucos trabalhos que abordam o tema limitam-se a identificar o orientador a partir das impressões empíricas dos orientandos e a refletir as atuações a partir de questões político-educacionais (FLECHA, 2003; MAZZILLI, 2003; BIANCHETTI & MACHADO, 2006). Neste sentido, o presente trabalho procura responder, através da Análise Crítica do Discurso (ACD), o que os orientadores têm a dizer sobre sua prática social. De caráter interpretativo (ALVEZ-MAZZOTTI, 1999), conta com dados gerados por orientadores de mestrado em Linguística/Linguística Aplicada, das esferas federal, estadual e privada, do Rio de janeiro, sendo dois participantes de cada esfera. Na primeira etapa, os sujeitos responderam a uma entrevista semiestruturada. A segunda etapa consta de: a) um questionário; b) correspondências eletrônicas; c) os regimentos dos programas de pós-graduação; e d) revisão histórica da orientação no Brasil. O caráter social deste estudo é a relação dialética entre linguagem e sociedade, já que a ACD considera qualquer evento discursivo ao mesmo tempo um texto (primeira dimensão), uma prática discursiva (segunda dimensão) e uma prática social (terceira dimensão): o modelo tridimensional (FAIRCLOUGH, 2001). O Sistema de Transitividade da LSF pautou a análise da primeira dimensão, confirmando outros estudos sobre o ranking da recorrência dos processos (LIMA LOPES, 2001). A interpretação dessa primeira dimensão aponta que os orientadores atuam na idiossincrasia, e que os principais atores sociais desse fazer são o orientador e o orientando, em relação assimétrica de poder. Na segunda dimensão, a interdiscursividade reforça essa idiossincrasia, mas inclui as pressões institucionais, que agem como reguladoras desse fazer. Na terceira dimensão, os resultados sugerem que aspectos históricos justificam a queda da qualidade dos mestrandos, associando a isso um interesse político, e as características da pós-modernidade a uma nova e híbrida atuação. Além disso, os resultados apontam para um discurso de resistência à hegemonia nas três dimensões de análise. A pesquisa possibilitou ainda a discussão em torno de aspectos práticos: a) a reflexão dos sujeitos sobre seus papeis e atribuições; e b) a atualização do aporte teórico, aplicado a um tema ainda pouco explorado. Deste trabalho, fica um convite a novas pesquisas sobre o discurso do orientador, trazendo à tona não apenas sua voz, conforme a fala literal de um dos entrevistados, mas também contribuições diretas e significativas aos estudos em Linguística e Linguística Aplicada no Brasil

Cenários de mudanças climáticas usando modelagem dinâmica na Bacia do Alto Taquari.

A região Centro-Oeste do Brasil tornou-se nos últimos 40 anos grande produtora de grãos e carne bovina. As condições edafoclimáticas, o sistema de manejo do solo e o descumprimento de leis ambientais trouxeram conseqüências drásticas à região como o agravamento do processo hídrico erosivo, principalmente na Bacia do Alto Taquari (BAT). Cerca de 90% da BAT localiza-se na porção norte do estado de Mato Grosso do Sul (MS), porém os efeitos do transporte de sedimentos e volume de água são refletidos a jusante dos rios, na Bacia do Pantanal. Utilizando-se pressupostos do Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC) foram estabelecidos cenários de mudanças climáticas na Bacia do Alto Taquari, visando identificar áreas com maior vulnerabilidade ao processo erosivo em função de pressões de uso da terra. Usando a modelagem dinâmica no TerraME (Environment Modeling) foram gerados cenários topopluviais até 2100, considerando-se para a temperatura do ar média anual um aumento de 1C, em cenário otimista e, em pessimista, elevações térmicas de 3C. Para a precipitação pluvial média anual um cenário foi com aumento de 15% e outro com reduções de 15%. Os dados foram espacializados no ArcGis 9.2 e exportados para o TerraView 3.2, criando-se espaços celulares e integrando-se com as informações do modelo digital do terreno do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) para geração dos mapas topoclimáticos e simulações de cenários no TerraMe. Os resultados apontam que 85% da área da BAT nas condições atuais as temperaturas médias variam entre 23,6 a 25,7C. As simulações térmicas no cenário otimista indicam que em 40 anos as temperaturas tendem a superar o maior limite térmico médio nas áreas ao longo do rio Taquari, no sentido Oeste-Leste. Esses valores evidenciam elevações nas taxas evapotranspiratórias de matas ciliares, indicando reduções na vazão do Taquari. Em cenário pessimista essas temperaturas antecipam sua ocorrência, em um prazo de 20 anos. Os cenários com acréscimo de 15% na precipitação pluvial mostram aumentos no volume de água precipitada na parte norte da Bacia, região mais vulnerável aos problemas de erosão hídrica. Cenários do regime térmico-hídrico apontam áreas mais sensíveis às mudanças climáticas na parte oeste da BAT e impactos ambientais também na Bacia do Pantanal. Conclui-se que o TerraME é indicado para gerar cenários de mudanças climáticas em bacias hidrográficas.

Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.

A habilidade preditiva e os impactos dos choques na política monetária e no câmbio: comparações entre modelos DSGE, VAR e BVAR estimados para o Brasil

Este artigo compara a habilidade preditiva foradaamostra de um modelo DSGE (DynamicStochastic General EquilibriumModel)Novo-Keynesiano, especificado e estimado para o Brasil, com a de um modelo Autorregressivo Vetorial (VAR) e com a de um modelo AutorregressivoVetorial Bayesiano (BVAR). O artigo inova em relação a outros trabalhos similares feitos para o Brasil (Castro et al. (2011) e Caetano e Moura (2013)), ao escolher uma especificação para o modelo DSGE que, ao permitir o uso de um conjunto de informação mais rico, tornou possível computar-se a habilidade preditiva do DSGE a partir de previsões que são,verdadeiramente,previsõesfora da amostra. Ademais, diferentemente de outros artigos que utilizaram dados brasileiros, avalia-se em que medida as respostas das variáveis aos choques na política monetária e no câmbio, obtidas pelo modelo DSGE, se assemelham àquelas de um BVAR estimado através de procedimentos bayesianos desenvolvidos de forma consistente. O modelo DSGE estimado é similar ao utilizado por Justiniano e Preston (2010) e Alpanda (2010). O modelo BVAR foi estimado utilizando uma metodologia semelhante à desenvolvida por Sims e Zha (1998), Waggoner e Zha (2003) e Ramírez, Waggoner e Zha (2007).Os resultados obtidos mostram que o modelo DSGE é capaz de gerar, para algumas variáveis, previsões competitivas em relação às dos outros modelos rivais VAR e BVAR. Além disso, as respostas das variáveis aos choques nas políticas monetária e cambial, nos modelos DSGE e BVAR, são bastante similares.