Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais.

Proposta de Balanced Scorecard para auxílio ao processo de gestão estratégica da internacionalização do ensino superior: um estudo de caso em universidades públicas

A intensificação da globalização tem afetado diretamente organizações e pessoas, não é diferente quando se trata das instituições de ensino superior. Desta forma, a internacionalização do ensino superior vem se intensificando e os impulsionadores destes esforços vêm se tornado cada vez mais fortes nos últimos anos. Diante das demandas que surgem neste contexto de intensa globalização, esforços realizados em resposta a este fenômeno são empreendidos, mas muitas vezes sem o alcance dos resultados esperados. O propósito deste estudo é adaptar e propor o Balanced Scorecard (BSC) como ferramenta de auxílio ao processo de gestão da internacionalização do ensino superior às universidades públicas brasileiras. O estudo se justifica pela compreensão de que organizações precisam monitorar seus processos e resultados. Devem se esforçar para conhecer seus pontos fracos e fortes, bem como as possibilidades de correção de desvios e maximização de resultados, assim contribuindo para o alcance de seus objetivos, entende-se que uma ferramenta voltada ao auxílio das atividades relacionadas a internacionalização do ensino superior pode contribuir diretamente para a melhoria do processo. A metodologia adotada para a condução do estudo foi o estudo de caso, desenvolvido em cinco instituições públicas de ensino superior brasileiras de melhor reputação internacional, em acordo com cinco rankings internacionais. A análise dos resultados proporcionou a identificação de seis perspectivas a serem utilizadas no BSC proposto: 1. Perspectiva da mudança organizacional; 2. Perspectiva dos recursos materiais, financeiros e estruturais; 3. Perspectiva do desenvolvimento de pessoas; 4. Perspectiva da inovação curricular; 5. Perspectiva da mobilidade acadêmica e 6. Perspectiva dos stakeholders. A partir da definição destas perspectivas, apresentou-se o mapa estratégico a ser utilizado pelas universidades.