Cave Hic Anarchia: violência política e o conflito intraestatal

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Ciência Política e Relações Internacionais (especialização em Relações Internacionais)

Avaliação da sustentabilidade corporativa: estudo das relações híbridas pelo modelo do Hybrid Bottom Line

A presente tese reflete sobre os temas do desenvolvimento sustentável, da sustentabilidade corporativa, da responsabilidade social corporativa e das dimensões do Triple Bottom Line. O principal objetivo do nosso trabalho é contribuir para o conhecimento das relações que se estabelecem nas interseções entre a dimensão económica, social e ambiental da sustentabilidade corporativa, aqui designadas de relações híbridas. Neste sentido, desenvolveu-se um enquadramento teórico que fundamenta o modelo proposto, designado por Hybrid Bottom Line. De acordo com este enquadramento procurou-se conceber uma metodologia que permitisse analisar como é que estas relações de interseção entre economia-ambiente e economia-social se verificam e de que forma os seus resultados podem beneficiar a compreensão, avaliação e melhorias no entendimento da sustentabilidade corporativa, bem como possibilitar uma análise dirigida a fatores recombinantes específicos. Em complemento, foi desenvolvida uma proposta que permite posicionar o esforço desenvolvido pela empresa no âmbito da sustentabilidade e desta forma tipificar as suas ações. Nesta tese a abordagem empírica recaiu na análise dos relatórios de sustentabilidade publicados pelas empresas e baseados nas diretivas de relato propostas pelo Global Reporting Initiative. A amostra para o estudo abrangeu um total de 85 empresas de diferentes dimensões de 36 sectores económicos e representando 36 países de 5 continentes. A análise dos resultados foi feita utilizando diversos métodos de análise de dados (de frequência e de conteúdo) e análises estatísticas (análise de contingência, variância e de correspondências múltiplas) que permitiram observar as relações entre as dimensões do Triple Bottom Line, dando lugar à construção de uma matriz de relações híbridas. Seguidamente foi realizada uma análise longitudinal de uma das empresas da amostra tendo como referência a matriz híbrida obtida, assim como a tipificação da empresa no âmbito da sustentabilidade. Os resultados alcançados nas diferentes fases indicam que o enquadramento teórico que foi utilizado é útil para a análise das interseções entre as dimensões e permite uma avaliação dirigida a fatos ocorridos entre pares dimensionais, bem como projetar análises e posicionamentos futuros. Os resultados obtidos sugerem que a proposta apresentada é útil e deverá ser utilizada e desenvolvida noutros contextos. Esta tese contribui para a ideia de que a responsabilidade corporativa não deve ser só vista e operacionalizada como uma realidade de dimensões segmentadas mas também deve ser observada como um conjunto possível de interações que se manifestam nas interseções das suas diferentes dimensões.

Metodologias de Sistemas de Informação Geográfica em sistemas de produção florestal : uma aplicação geoestatística

As florestas são uma fonte importante de recursos naturais, desempenhando um papel fulcral na sustentabilidade ambiental. A sua gestão quer territorial quer económica, conduz a uma maximização da produção, sem alteração da qualidade da matéria-prima. Portugal apresenta mais de um terço do seu território coberto por floresta, apresentando uma possibilidade de aplicação de sistemas de gestão, territorial e económica que maximizem a sua produção. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são modelos da realidade em que é possível integrar toda a informação disponível sobre um assunto tendo por base um campo comum a todos as variáveis, a localização geográfica. Os SIG podem contribuir de diversas formas para um maior desenvolvimento das rotinas e ferramentas de planeamento e gestão florestal. A sua integração com modelos quantitativos para planeamento e gestão de florestas é uma mais-valia nesta área. Nesta dissertação apresentam-se modelos geoestatísticos, com recurso a Sistemas de Informação Geográfica, de apoio e suporte à produção de pinha em Pinheiro-manso (Pinus pinea L.). Procurando estimar as áreas com melhor propensão à produção, a partir de dados amostrais. Estes foram previamente estudados tendo sido selecionadas quatro variáveis: largura da copa, área basal, altura da árvore e produção de pinha. A geoestatística aplicada, inclui modelos de correlação espacial: kriging, onde são atribuídos pesos às amostras a partir de uma análise espacial baseada no variograma experimental. Foi utilizada a extensão Geostatistical Analyst do ArcGis da ESRI, para realizar 96 krigings para as quatro variáveis em estudo, com diferentes parametrizações, destes foram selecionados 8 krigings. Com base nos critérios de adequação dos modelos e da análise de resultados da predição dos erros - cross validation. O resultado deste estudo é apresentado através de mapas de previsão para a produção de pinha em Pinheiro manso, em que foram analisadas áreas com maior e menor probabilidade de produção tendo-se realizado análises de comparação de variáveis. Através da interseção de todas as variáveis com a produção, podemos concluir que os concelhos com maiores áreas de probabilidade de produção de pinha em Pinheiro manso, da área de estudo, são Alcácer do Sal, Montemor-o-Novo, Vendas Novas, Coruche e Chamusca. Com a realização de um cruzamento de dados entre os resultados obtidos dos krigings, e a Carta de Uso e Ocupação do Solo de Portugal Continental para 2007 (COS2007), realizaram-se mapas de previsão para a expansão do Pinheiro manso. Nas áreas de expansão conseguimos atingir aumentos mínimos na ordem dos 11% e máximo na ordem dos 61%. No total consegue-se atingir aproximadamente 128 mil ha para área de expansão do Pinheiro manso. Superando, os valores esperados pelos Planos Regionais de Ordenamento Florestal, abrangidos pela área da amostra em estudo, em que é esperado um incremento de cerca de 130 mil hectares de área de Pinheiro manso para 2030.