4 resultados para Padrões repetitivos

em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal


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Um dos grandes desafios dos atuais modelos de produção e consumo sustentável é estimular mudanças de atitude e comportamento na sociedade mundial, uma vez que as nossas capacidades intelectuais, morais e culturais impõem responsabilidades para com todos os atores intervenientes. O objetivo principal deste trabalho é avaliar os comportamentos e hábitos de consumo das famílias e saber qual é a motivação das decisões tomadas, umas vez que estas e as escolhas do dia-a-dia das famílias e seus impactes têm um peso muito significativo na produção e consumo de produtos e serviços. Os resultados permitiram concluir que as diferenças que se fazem sentir entre os agregados familiares, a nível de rendimento, idade e escolaridade, influenciam os comportamentos relacionados com o consumo. Foi ainda inferido nesta dissertação, que muitas práticas sustentáveis feitas pelas famílias, têm por base o fator económico e não necessariamente fatores relacionados com a sensibilização e/ou formação em relação aos efeitos na sustentabilidade do consumo. De forma a inverter os atuais padrões negativos do consumo das famílias, considera-se fundamental a implementação de políticas e ações de formação. Havendo um maior acompanhamento às famílias e ações de sensibilização, ficam mais sensibilizadas e motivadas para criar hábitos de consumo sustentável.

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Este documento visa apresentar o trabalho de Estágio realizado na Direção Geral de Administração Interna (DGAI) como parte integrante e conclusiva do Mestrado em Gestão do Território na Área de Especialização em Deteção Remota e Sistemas de Informação Geográfica, ministrado pela Faculdade de Ciências Sociais e Humanas da Universidade Nova de Lisboa. O Estágio desenvolveu-se em duas fases. A primeira detém um caráter mais genérico e teve como objetivo prestar apoio à consolidação do Sistema de Informação Territorial da Administração Interna (SITAI), onde, entre diversas atividades desenvolvidas, a principal, e conforme exposto no presente relatório, reside na adaptação de dados do Instituto Nacional de Estatística (Censos 2011) ao território nacional após a Reorganização Administrativa do Território das Freguesias (RATF). A segunda enfoca o fenómeno da Violência Doméstica (VD) e consiste no tratamento e análise de vários tipos de dados provenientes da base de dados do Ministério da Administração Interna (MAI) relacionados com o mesmo. Não obstante esta segmentação de trabalhos, é objetivo deste Estágio a aplicação dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) envolvendo dados de realidades específicas e a produção de informação capaz de se constituir como instrumento de suporte à decisão e desenvolvimento de políticas de segurança interna pelas quais o MAI é responsável.

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O paradigma de avaliação do ensino superior foi alterado em 2005 para ter em conta, para além do número de entradas, o número de alunos diplomados. Esta alteração pressiona as instituições académicas a melhorar o desempenho dos alunos. Um fenómeno perceptível ao analisar esse desempenho é que a performance registada não é nem uniforme nem constante ao longo da estadia do aluno no curso. Estas variações não estão a ser consideradas no esforço de melhorar o desempenho académico e surge motivação para detectar os diferentes perfis de desempenho e utilizar esse conhecimento para melhorar a o desempenho das instituições académicas. Este documento descreve o trabalho realizado no sentido de propor uma metodologia para detectar padrões de desempenho académico, num curso do ensino superior. Como ferramenta de análise são usadas técnicas de data mining, mais precisamente algoritmos de agrupamento. O caso de estudo para este trabalho é a população estudantil da licenciatura em Eng. Informática da FCT-UNL. Propõe-se dois modelos para o aluno, que servem de base para a análise. Um modelo analisa os alunos tendo em conta a sua performance num ano lectivo e o segundo analisa os alunos tendo em conta o seu percurso académico pelo curso, desde que entrou até se diplomar, transferir ou desistir. Esta análise é realizada recorrendo aos algoritmos de agrupamento: algoritmo aglomerativo hierárquico, k-means, SOM e SNN, entre outros.