Early termination of R&D projects

Early project termination is one of the most difficult decisions to be made by Research and Development managers. While there is the risk of terminating good projects, there is also the opposite risk of not terminating bad projects and overspend resources in unproductive research. Criteria used for identifying these projects are common subject of research in Business Administration. In addition, companies might take important lessons from its interrupted projects that could improve their overall portfolio technical and commercial success. Finally, the set and weight of criteria, as well as the procedures companies use for achieve learning from cancelled projects may vary depending on the project type. This research intends to contribute to the understanding of policies applied to projects that were once considered attractive, but by some reason is not appreciated anymore. The research addressed the question: How companies deal with projects that become unattractive? More specifically, this research tried to answer the following questions: (1) Are projects killed or (otherwise) they die naturally by lack of resources? (2) What criteria are used to terminate projects during development? (3) How companies learn from the terminated projects to improve the overall portfolio performance? (4) Are the criteria and learning procedures different for different types of projects? In order to answer these questions, we performed a multiple case study with four companies that are reference in business administration and innovation: (1) Oxiteno, considered the base case, (2) Natura, the literal replication, (3) Mahle and (4) AES, the theoretical replications. The case studies were performed using a semi-structured protocol for interviews, which were recorded and analyzed for comparison. We found that the criteria companies use for selecting projects for termination are very similar to those anticipated by the literature, except for a criteria related to compliance. We have evidences to confirm that the set of criteria is not altered when dealing with different project types, however the weight they are applied indeed varies. We also found that learning with cancelled projects is yet very incipient, with very few structured formal procedures being described for capturing learning with early-terminated projects. However, we could observe that these procedures are more common when dealing with projects labeled as innovative, risky, big and costly, while those smaller and cheaper derivative projects aren\'t subject of a complete investigation on the learning they brought to the company. For these, the most common learning route is the informal, where the project team learns and passes the knowledge though interpersonal information exchange. We explain that as a matter of cost versus benefit of spending time to deeply investigate projects with little potential to bring new knowledge to the project team and the organization

Autorregulando e autodeterminando: duas formas de alunos de pós-graduação aprenderem a aprender contabilidade

O uso assertivo e eficiente das estratégias de aprendizagem depende, muitas vezes, da compreensão e consideração de aspectos psicológicos e motivacionais. O adequado emprego de estratégias de aprendizagem se reflete no desempenho acadêmico, no domínio de construtos e modelos e no amadurecimento crítico e científico. A presente tese defende que há uma relação entre as estratégias de aprendizagem autorregulada e as estratégias de aprendizagem autodeterminada predominantes em alunos de mestrado e doutorado em Contabilidade. O estudo se justifica, porquanto, porque além de inaugurar uma linha de pesquisa ainda inédita no contexto da Contabilidade Humana, seus resultados destacam um original entendimento da relação da aprendizagem com a regulação e a motivação pessoal. Tem como objetivo principal apresentar diagnóstico, dimensões e correlações das estratégias de aprendizagem autorregulada e aprendizagem autodeterminada de alunos de programas de pós-graduação stricto sensu em Contabilidade no Brasil. Participaram do survey 516 respondentes, sendo 383 mestrandos e 133 doutorandos. Foram aplicados dois instrumentos psicométricos: Self-Regulated Learning Strategies (SRLS) e Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). O modelo operacional de pesquisa delineou a formulação de oito hipóteses, sendo que a primeira delas sustenta a defesa da tese, enquanto as demais defendem a influência das variáveis idade, gênero, tipo de curso, estágio no curso, tipo de instituição de graduação, nota do curso atribuída pela Capes e graus de instrução dos pais nos níveis de Self-Regulated Learning (SRL) e Self-Determination Theory (SDT). A partir da análise multivariada dos dados, os resultados corroboraram a tese e a influência do gênero no nível de SRL. A metaconclusão desta tese ratifica os estudos referenciados, confirmando que a aprendizagem pode ser dominada e controlada pelo indivíduo, ao se adotar estratégias individuais de regulação e motivação. Uma importante contribuição desta pesquisa consiste em oferecer conclusões empíricas que podem ajudar docentes, discentes, pesquisadores, instituições de ensino e programas de pós-graduação a compreender mais sistematicamente os aspectos da aprendizagem autorregulada e da aprendizagem autodeterminada que caracterizam o aluno de Contabilidade. Limitações importantes deste estudo podem ser vistas como oportunidades para pesquisas futuras: a amostra envolve um público específico, a pesquisa survey pode apresentar vieses de método comum e a baixa participação de alunos de mestrado profissional. Estudos futuros poderão adotar outras estratégias metodológicas e/ou envolver amostras mais diversificadas ou em maior lastro temporal

Automatização do processo de seleção de transformações para otimização do tempo de execução por meio de aprendizado de máquina no arcabouço da LLVM.

A rápida evolução do hardware demanda uma evolução contínua dos compiladores. Um processo de ajuste deve ser realizado pelos projetistas de compiladores para garantir que o código gerado pelo compilador mantenha uma determinada qualidade, seja em termos de tempo de processamento ou outra característica pré-definida. Este trabalho visou automatizar o processo de ajuste de compiladores por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Como resultado os planos de compilação obtidos usando aprendizado de máquina com as características propostas produziram código para programas cujos valores para os tempos de execução se aproximaram daqueles seguindo o plano padrão utilizado pela LLVM.