Determinantes do comportamento de compra verde em Portugal

Apesar do avanço tecnológico, uma grande maioria dos consumidores contínua a utilizar excessivamente os recursos naturais não renováveis do planeta, resultado de um consumo exagerado e inconsciente. Atualmente, os consumidores possuem mais informação sobre as questões ambientais e, alguns, refletem esse conhecimento nas suas decisões de compra. Com a crescente preocupação e atenção, quer por parte da população, quer por parte das organizações governamentais e empresas, para com o meio ambiente e a sua preservação, as questões ecológicas têm cada vez mais importância nas estratégias das empresas. Na presente investigação é analisado o comportamento de compra verde com a utilização das variáveis sociodemográficas (género, idade, número de filhos, rendimento e habilitações literárias) e psicográficas (conhecimento ecológico, coletivismo e individualismo), indo ao encontro do objetivo geral de investigação que visa compreender qual a relevância destas variáveis face ao comportamento de compra verde. O estudo desenvolvido é operacionalizado por via de um método quantitativo, através da utilização de um inquérito por questionário com base nas escalas do conhecimento ecológico (Laroche et al., 2001), coletivismo e individualismo (Singelis et al., 1995 e Triandis & Gelfand (1998)) e do comportamento de compra verde (Jain & Kaur, 2004). O questionário foi aplicado a uma amostra de conveniência (N=350), dando origem a uma análise quantitativa face aos dados obtidos. Os resultados indicam que as variáveis psicográficas exercem maior influência no comportamento de compra verde do que as variáveis sociodemográficas. As variáveis psicográficas, conhecimento ecológico e coletivismo, têm uma grande influência no comportamento de compra verde, ao contrário do individualismo. Por seu lado, do conjunto das variáveis sociodemográficas, apenas a idade e o número de filhos influenciam significativamente o comportamento de compra verde.

As relações entre pares: resolução de conflitos

Relatório da Prática Profissional Supervisionada Mestrado Em Educação Pré-Escolar

On independent component analysis applied to unmixing hyperspectral data

One of the most challenging task underlying many hyperspectral imagery applications is the spectral unmixing, which decomposes a mixed pixel into a collection of reectance spectra, called endmember signatures, and their corresponding fractional abundances. Independent Component Analysis (ICA) have recently been proposed as a tool to unmix hyperspectral data. The basic goal of ICA is to nd a linear transformation to recover independent sources (abundance fractions) given only sensor observations that are unknown linear mixtures of the unobserved independent sources. In hyperspectral imagery the sum of abundance fractions associated to each pixel is constant due to physical constraints in the data acquisition process. Thus, sources cannot be independent. This paper address hyperspectral data source dependence and its impact on ICA performance. The study consider simulated and real data. In simulated scenarios hyperspectral observations are described by a generative model that takes into account the degradation mechanisms normally found in hyperspectral applications. We conclude that ICA does not unmix correctly all sources. This conclusion is based on the a study of the mutual information. Nevertheless, some sources might be well separated mainly if the number of sources is large and the signal-to-noise ratio (SNR) is high.