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em Repositório da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Brazil
Resumo:
Esta pesquisa de mestrado teve como principal objetivo investigar estratégias de cálculo mental, utilizadas por alunos de uma 5ª série/6º ano do ensino fundamental ao resolver cálculos de adição e subtração. Para atingir este objetivo procuramos responder aos questionamentos: Quais estratégias de cálculo mental, alunos da 5ª série/6º ano empregam na resolução de cálculos de adição e subtração? Que relações existem entre o tipo de cálculo envolvido e a estratégia adotada para resolvê-lo? Para respondermos a essas questões, seguimos uma metodologia de natureza qualitativa, configurada como estudo de caso do tipo etnográfico. O trabalho de campo foi desenvolvido em uma turma de 5ª série/6º ano do ensino fundamental de uma escola pública da rede estadual de ensino do município de Serra. A pesquisa aconteceu de maio a dezembro de 2013. Oito alunos resolveram uma atividade diagnóstica composta de quatro sequências de cálculos mentais, a saber, fatos fundamentais do número 5, do número 10, do número 20 e do número 100, dentre adições e subtrações próximas a esses resultados. Todos alunos participaram da etapa de entrevistas. Dos oito alunos, foram escolhidos dados de três que participaram de outras etapas da pesquisa. Os registros realizados pelos alunos na etapa de observação da turma, na etapa diagnóstica e na etapa de intervenção didática, as anotações no caderno de campo e algumas gravações em áudio serviram como fontes de coleta de dados. Utilizamos as estratégias identificadas por Beishuizen (1997), Klein e Beishuizen (1998), Thompson (1999, 2000) e Lucangeli et al. (2003), como categorias de análise. Através da análise de dados, constatamos que as escolhas das estratégias de cálculo mental pelos alunos variaram de acordo com o tipo de sequência de cálculos, a operação aritmética (adição ou subtração) e o estado emocional deles durante a atividade. Foi possível identificar o uso de duas estratégias combinadas, o algoritmo mental e estratégias de contagens nos dedos para grande parte dos cálculos. O uso do algoritmo mental mostrou-se um procedimento de grande sobrecarga mental e, em alguns cálculos de adição sem reserva, serviu apenas como apoio à visualização numérica, sendo executado pelo aluno da esquerda para a direita, semelhantemente à estratégia de decomposição numérica. Os dados deste estudo apontam para: (i) a necessidade de se trabalhar fatos numéricos fundamentais de adição e subtração via cálculo mental de maneira sistemática em sala de aula; (ii) a necessidade de se ensinar estratégias autênticas de cálculo mental para que os alunos não se tornem dependentes de estratégias como contagens e algoritmo mental, que são mais difíceis de serem executadas com êxito; (iii) a importância de entrevistar, individualmente, os alunos a fim de compreender e avaliar o desenvolvimento destes em tarefas de cálculo mental.
Resumo:
O número de municípios infestados pelo Aedes aegypti no Estado do Espírito Santo vem aumentando gradativamente, levando a altas taxas de incidência de dengue ao longo dos anos. Apesar das tentativas de combate à doença, esta se tornou uma das maiores preocupações na saúde pública do Estado. Este estudo se propõe a descrever a dinâmica da expansão da doença no Estado a partir da associação entre variáveis ambientais e populacionais, utilizando dados operacionalizados por meio de técnicas de geoprocessamento. O estudo utilizou como fonte de dados a infestação pelo mosquito vetor e o coeficiente de incidência da doença, as distâncias rodoviárias intermunicipais do Estado, a altitude dos municípios e as variáveis geoclimáticas (temperatura e suficiência de água), incorporadas a uma ferramenta operacional, as Unidades Naturais do Espírito Santo (UNES), representadas em um único mapa operacionalizado em Sistema de Informação Geográfica (SIG), obtido a partir do Sistema Integrado de Bases Georreferenciadas do Estado do Espírito Santo. Para análise dos dados, foi realizada a Regressão de Poisson para os dados de incidência de dengue e Regressão Logística para os de infestação pelo vetor. Em seguida, os dados de infestação pelo mosquito e incidência de dengue foram georreferenciados, utilizando como ferramenta operacional o SIG ArcGIS versão 9.2. Observou-se que a pluviosidade é um fator que contribui para o surgimento de mosquito em áreas não infestadas. Altas temperaturas contribuem para um alto coeficiente de incidência de dengue nos municípios capixabas. A variável distância em relação a municípios populosos é um fator de proteção para a incidência da doença. A grande variabilidade encontrada nos dados, que não é explicada pelas variáveis utilizadas no modelo para incidência da doença, reforça a premissa de que a dengue é condicionada pela interação dinâmica entre muitas variáveis que o estudo não abordou. A espacialização dos dados de infestação pelo mosquito e incidência de dengue e as Zonas Naturais do ES permitiu a visualização da influência das variáveis estatisticamente significantes nos modelos utilizados no padrão da introdução e disseminação da doença no Estado.
Os fundos de investimento imobiliário listados em bolsa e as variáveis que influenciam seus retornos
Resumo:
Os fundos de investimento imobiliário combinam características tanto do mercado imobiliário, fonte de seus rendimentos, quanto do mercado de capitais, ambiente em que são negociados. O impacto de cada um desses mercados subjacentes no comportamento, desempenho e risco dessa classe de ativos não é, no entanto, ainda claramente definida, sendo um dos grandes temas em análise, tanto na literatura acadêmica, quanto na indústria de fundos internacionais. Em face da significativa expansão dessa alternativa de investimento no mercado brasileiro, no presente estudo foram analisadas as variáveis que influenciam os retornos dos fundos imobiliários brasileiros para uma amostra de fundos listados em Bolsa de Valores de São Paulo, período de 2008-2013. Seguindo a metodologia de Clayton e Mackinnon (2003), os fatores explicativos dos retornos foram decompostos em quatro componentes principais, sendo três fatores de retorno de mercado (mercado de ações, mercado de renda fixa e mercado imobiliário) e risco idiossincrático. De acordo com a estatística descritiva, os fundos imobiliários da amostra apresentaram maior retorno em relação aos demais mercados, exceto em comparação com o mercado imobiliário, porém com menor risco. As análises de correlação, regressão e decomposição da variância indicam que o mercado de ações e o mercado imobiliário direto são, em geral, significativos no modelo, porém explicam apenas cerca de 15% da volatilidade dos retornos dos fundos da amostra. À luz da Moderna Teoria do Portfólio, esses resultados indicam que a inclusão de fundos imobiliários pode ter potencial diversificador numa carteira multi-ativo, seja aumentando o retorno total de uma carteira formada de ações e títulos de renda fixa, sem acréscimo em risco; ou mantendo o retorno dessa carteira, com diminuição da volatilidade, ampliando assim a fronteira eficiente da carteira. Esse efeito questiona o tradicional equilibrium fund de carteiras de investimentos formadas apenas de ações e renda fixa e aponta os fundos imobiliários como uma alternativa de investimento diversificadora, enquanto classe de ativo única. A análise de subamostras por tipologia indica, porém, que o papel diversificador dos fundos imobiliários está atrelado ao tipo de empreendimento que lastreia esse fundo, uma vez que os fatores explicativos e seus impactos nos retornos diferem de uma tipologia para outra. Esse resultado tem importantes implicações no critério de seleção a ser adotado tanto por investidores para seleção de ativos para uma carteira otimizada, como para gestores de fundos imobiliários na formatação e gestão desses produtos. Conclui-se também que os retornos dos fundos, de certo modo, refletem seu caráter híbrido, mas o modelo decomposto em 4 componentes não é suficiente para explicar os retornos dos fundos imobiliários, uma vez que o modelo estendido, demonstrou que outras variáveis, inclusive parâmetros desses próprios mercados, além de variáveis macroeconômicas e as características de cada fundo (eg. market-to-book, tamanho), podem ser responsáveis por explicar considerável parte da variância dos retornos dos FIIs.