Riscos à saúde em áreas contaminadas: contribuições da teoria social

Este artigo versa sobre contribuições da teoria social a um estudo sobre o risco à saúde humana e ao ambiente, desenvolvido entre 2003 e 2005 em área urbana contaminada, localizada no bairro Vila Carioca, no sudeste do município de São Paulo, Brasil. Resíduos perigosos provenientes de processo produtivo do setor químico, dispostos inadequadamente na localidade ao longo do tempo, resultaram em contaminação ambiental, cujos efeitos representam riscos à saúde da população local. A investigação foi realizada com o objetivo de identificar interpretações sociais sobre o conceito de situação de risco, condizentes com concepções incorporadoras da dimensão social do risco e voltadas à melhoria das condições de saúde ambiental. Utilizou-se metodologia qualitativa de pesquisa, alicerçada na teoria social, e instrumentos variados de coleta de dados. Os resultados apontaram interpretações sociais diferenciadas sobre o conceito de situação de risco, sugerindo diversidade de concepções entre a população pesquisada a respeito dos problemas ambientais e de saúde que os atingiam. Neste artigo, apresentam-se fundamentos do enfoque do risco, na teoria social e na obra de Ulrick Beck sobre sociedade de risco, a fim de conferir suporte teórico à interpretação dos dados coletados em campo. Tais contribuições da teoria social, em contraponto com abordagens multidisciplinares e ecossistêmicas em saúde e ambiente, são discutidas como forma de incorporar a diversidade de interpretações sociais expressadas pela população, no sentido de favorecer a inter-relação entre portadores de risco e decisões políticas locais sobre a questão do risco, ampliar o escopo dos fenômenos observados e propiciar a busca de melhores condições de saúde dos indivíduos e da qualidade do seu ambiente

A simulation-based evolutionary multiobjective approach to manufacturing cell formation

The purpose of this paper is to propose a multiobjective optimization approach for solving the manufacturing cell formation problem, explicitly considering the performance of this said manufacturing system. Cells are formed so as to simultaneously minimize three conflicting objectives, namely, the level of the work-in-process, the intercell moves and the total machinery investment. A genetic algorithm performs a search in the design space, in order to approximate to the Pareto optimal set. The values of the objectives for each candidate solution in a population are assigned by running a discrete-event simulation, in which the model is automatically generated according to the number of machines and their distribution among cells implied by a particular solution. The potential of this approach is evaluated via its application to an illustrative example, and a case from the relevant literature. The obtained results are analyzed and reviewed. Therefore, it is concluded that this approach is capable of generating a set of alternative manufacturing cell configurations considering the optimization of multiple performance measures, greatly improving the decision making process involved in planning and designing cellular systems. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.