Os desafios éticos de uma universidade particular no oeste brasileiro, diante do novo cenário : nova legislação oficial vigente para as universidades comunitárias

As organizações têm duas metas dentro de suas estruturas éticas: obter vantagem competitiva e alcançar legitimidade empresarial. Portanto, adotam uma ampla gama de posturas para equilibrar o resultado econômico e a responsabilidade social empresarial. À medida que as organizações se orientam por uma cultura corporativa, reafirmam os valores e ideologias que distinguem determinados grupos dos outros. A interação com o fator cidadania, agrega valor na obtenção de uma sociedade voltada para o bem e a satisfação social. Todavia, as organizações enfrentam, algumas vezes, ameaças que desafiam a legitimidade de sua existência ou de suas ações. O interesse desta pesquisa é o de descrever e analisar os desafios éticos confrontados pela Universidade Católica Dom Bosco – UCDB/ MS, frente à nova legislação vigente para as Universidades Comunitárias. A pesquisa realizada caracteriza- se como estudo de caso. Os dados foram coletados em fontes primárias e secundárias; as informações foram analisadas qualitativamente, sendo criados distintos sistemas de categorização do conteúdo das informações. Os resultados revelam que os desafios éticos confrontados pela organização, atuam como catalisador de novas posturas e estratégias, e os valores compartilhados funcionam como fonte de inovação, visando a manutenção da responsabilidade social de sua ação comunitária.

Categorização no modelo de Hopfield : efeitos de ruído sináptico e de diluição simétrica

Nesta tese estudamos os efeitos de diluição simétrica gradual das conexões entre neurônios e de ruído sináptico sobre a habilidade de categorização de padrões no modelo de Hopfield de redes neurais, mediante a teoria de campo médio com simetria de réplicas e simulações numéricas. Utilizamos generalizações da regra de aprendizagem de Hebb, para uma estrutura hierárquica de padrões correlacionados em dois níveis, representando os ancestrais (conceitos) e descendentes (exemplos dos conceitos). A categorização consiste no reconhecimento dos conceitos por uma rede treinada unicamente com exemplos dos conceitos. Para a rede completamente conexa, obtivemos os diagramas de fases e as curvas de categorização para vários níveis de ruído sináptico. Observamos dois comportamentos distintos dependendo do parâmetro de armazenamento. A habilidade de categorização é favorecida pelo ruído sináptico para um número finito de conceitos, enquanto que para um número macroscópico de conceitos este favorecimento não é observado. Entretanto a performance da rede permanece robusta contra o ruído sináptico. No problema de diluição simétrica consideramos apenas um número macroscópico de conceitos, cada um com um número finito de exemplos. Os diagramas de fases obtidos exibem fases de categorização, de vidro de spin e paramagnética, bem como a dependência dos parâmetros de ordem com o número de exemplos, a correlação entre exemplos e conceitos, os ruídos sináptico e estocástico, e a conectividade. A diluição favorece consideravelmente a categorização, particularmente no limite de diluição extrema.