Diagnóstico das práticas de responsabilidade social em escolas do Vale do Taquari

O presente estudo visa diagnosticar as práticas de responsabilidade social em escolas situadas em municípios do Vale do Taquari (Rio Grande do Sul, Brasil). Este esforço foi implementado a partir da busca de compreensão dos princípios da responsabilidade social empresarial e do conceito de sustentabilidade, e com base nas diretrizes dos indicadores Ethos de responsabilidade social 2004, adaptados às escolas. Para tanto, foi realizada uma pesquisa (interpretativa e baseada em estudo de casos múltiplos) visando a identificar as práticas de responsabilidade social às quais os diversos stakeholders estão expostos, bem como os fatores que levam as escolas a adotar estas práticas. Também foi verificado se as práticas existentes nas escolas são implementadas com um planejamento adequado, e onde estão as lacunas de responsabilidade social destas instituições. Como efeito do estudo, foi constatado que as práticas evidenciadas, relacionadas a cada stakeholder, diferem de uma escola para outra, e que há planejamento para a implementação da maioria das práticas constatadas. As lacunas de responsabilidade social das escolas, em diversas circunstâncias, se mostram bastante similares. No entanto, estas instituições apresentam diferentes desempenhos em relação aos blocos temáticos da pesquisa, os quais abordam distintos aspectos da responsabilidade social.

Utilização de inteligência artificial - (Redes neurais artificiais) no gerenciamento da produção de frangos de corte

Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.