Com a palavra mate com angu: uma intervenção estética no município de Duque de Caxias

Nas sociedades contemporâneas a cidadania cultural é um tema a ser enfrentado ao lado da defesa por uma melhor qualidade de vida material, ambiental, econômica e social. Assim, o direito à liberdade de criação, informação, expressão da diversidade entre outros, apresentam-se como desafios e fundamentos para uma verdadeira democracia cultural.O presente trabalho encontra-se inserido no campo dos estudos de novas práticas de cidadania exercidas particularmente por movimentos culturais. Nosso objeto de pesquisa foi o cineclube Mate com Angu, localizado na Baixada Fluminense.Por meio de entrevistas temáticas, buscamos aferir como cinco integrantes do grupo formulam e realizam sua proposta de intervenção social e estética, e interagem com sua comunidade Duque de Caxias utilizando a linguagem audiovisual.Os argumentos e as práticas do Mate com Angu revelaram que embora o compromisso central do grupo seja no campo estético, suas atividades trazem implicações também nos campos político e social, influenciando a vida e a cultura da comunidade caxiense. Desse modo constatamos que suas intervenções contribuem para a ampliação do conceito de cidadania, e particularmente para a construção dos direitos culturais.

Convex combinations of long memory estimates from different sampling rates

Convex combinations of long memory estimates using the same data observed at different sampling rates can decrease the standard deviation of the estimates, at the cost of inducing a slight bias. The convex combination of such estimates requires a preliminary correction for the bias observed at lower sampling rates, reported by Souza and Smith (2002). Through Monte Carlo simulations, we investigate the bias and the standard deviation of the combined estimates, as well as the root mean squared error (RMSE), which takes both into account. While comparing the results of standard methods and their combined versions, the latter achieve lower RMSE, for the two semi-parametric estimators under study (by about 30% on average for ARFIMA(0,d,0) series).

Convergence analysis of sampling-based decomposition methods for risk-averse multistage stochastic convex programs

We consider a class of sampling-based decomposition methods to solve risk-averse multistage stochastic convex programs. We prove a formula for the computation of the cuts necessary to build the outer linearizations of the recourse functions. This formula can be used to obtain an efficient implementation of Stochastic Dual Dynamic Programming applied to convex nonlinear problems. We prove the almost sure convergence of these decomposition methods when the relatively complete recourse assumption holds. We also prove the almost sure convergence of these algorithms when applied to risk-averse multistage stochastic linear programs that do not satisfy the relatively complete recourse assumption. The analysis is first done assuming the underlying stochastic process is interstage independent and discrete, with a finite set of possible realizations at each stage. We then indicate two ways of extending the methods and convergence analysis to the case when the process is interstage dependent.