Fenômenos emocionais no contexto explicativo do modo causal de seleção por conseqüências

B. F. Skinner deu início ao behaviorismo radical, enquanto filosofia de uma ciência do comportamento, e reuniu os argumentos experimentais e teóricos que fundamentaram tal ciência. A proposta skinneriana distinguiu-se da psicologia da primeira metade do século XX por instituir o monismo físico como visão de homem e recomendar a abordagem de respostas abertas e encobertas no contexto de relações indivíduoambiente. No entanto, a adoção do modo causal de seleção por conseqüências para a explicação do comportamento pode ser tida como controversa no âmbito de análise de fenômenos emocionais, por estes apresentarem componentes operantes, mas também respondentes. Tendo em vista que a seleção ao nível filogenético permite a compreensão do estabelecimento de relações respondentes incondicionadas, objetivou-se analisar até que ponto um modelo selecionista permite a explicação de relações respondentes condicionadas, nos casos referentes a fenômenos emocionais. A investigação de elaborações da análise do comportamento resultou na proposição de um modelo interpretativo de fenômenos emocionais por meio de inter-relações entre processos respondentes e operantes. A coerência interna do sistema explicativo skinneriano é preservada por manter-se o pressuposto básico de que, em se tratando da ontogênese, relações historicamente estabelecidas com o ambiente explicam a ocorrência de respostas abertas, encobertas, respondentes, operantes ou com ambos os componentes. Considerando que clareza conceitual tende a ser um pré-requisito para o desenvolvimento de alternativas de intervenção, contrastou-se o modelo interpretativo proposto ao contexto de realização de análises funcionais na literatura da análise do comportamento. Preliminarmente, tal modelo demonstrou ser uma ferramenta útil, na medida em que favorece a compreensão de diferentes funções das variáveis que participam das relações comportamentais em foco, de uma perspectiva contextualizada e histórica.

Efeitos de uma história de reforço contínuo e de conseqüências sociais sobre o seguir regras

Com o objetivo de investigar os efeitos de variáveis envolvidas no seguir regras, 18 crianças foram expostas a um procedimento de escolha segundo o modelo. A tarefa era tocar um de dois estímulos de comparação na presença de um estímulo contextual. As respostas corretas eram reforçadas com fichas. A Fase 1 era iniciada com a instrução mínima; a Fase 2, com a instrução correspondente às contingências e as Fases 3 e 4, com mudança nas contingências. As três condições diferiam nas Fases 1 e 3. Na Fase 1 da Condição 1 nenhuma resposta era reforçada e na Fase 1 das Condições 2 e 3, havia reforço diferencial das respostas corretas. Na Fase 3 das três condições, a manutenção do seguir regra não produzia ficha, mas produzia elogio na Condição 3. O seguir regra foi mantido nas Condições 1 e 3 e foi abandonado na Condição 2. Discute-se algumas explicações para a manutenção do seguir regras.

Análise do papel de variáveis sociais e de conseqüências programadas no seguimento de instruções

Investigando o papel da monitorização no seguimento de instruções, 12 crianças foram expostas a um procedimento de escolha segundo o modelo. A tarefa era tocar um dos dois estímulos de comparação na presença de um estímulo contextual. As respostas corretas evitavam e as incorretas produziam perda de reforçadores. O experimento consistia de cinco fases. As Fases 1, 3 e 5 eram iniciadas com uma instrução correspondente às contingências; as contingências em vigor na Fase 1 eram revertidas na Fase 2, restabelecidas na Fase 3, novamente revertidas na Fase 4 e restabelecidas na Fase 5. Os participantes foram atribuídos a duas condições, que diferiam quanto à fase na qual um observador era introduzido na situação experimental. Observou-se que 10 participantes abandonaram o seguimento de instruções nas Fases 2 e 4. Sugere-se que, mesmo quando é monitorado, o seguimento de instruções tende a deixar de ocorrer quando produz perda de reforçadores.

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

A resolução de problemas aditivos e sua complexidade: a previsão dos professores e a realidade dos alunos

Esta pesquisa dedicou-se a investigar a resolução de problemas aditivos nas séries iniciais e, em especial, se a concepção dos professores sobre a complexidade de um problema aditivo é determinante no rendimento dos alunos. Para alcançar esse objetivo foi desenvolvida uma pesquisa exploratória sobre as estratégias de resolução de problemas com alunos dos municípios de Belém, Capanema e Bragança, em 08 turmas de 4ª série, sendo sete delas de escolas públicas e uma de iniciativa privada, totalizando 205 alunos participantes da pesquisa. Com base nos estudos de Huete e Bravo (2006) aplicou-se, através de um questionário, 17 problemas aditivos aos alunos e, de acordo com seus rendimentos, os problemas foram divididos em problemas de baixa, média ou alta complexidade. Investigou-se também a avaliação dos professores quanto aos problemas aplicados aos alunos. Os resultados indicam que quanto maior é a complexidade de um problema para os alunos, mais dificuldade os professores têm de prever essa complexidade, especialmente porque algumas variáveis se fazem presentes na constituição de um problema complexo. Concluiu-se que é necessário dar maior atenção à formação docente, uma vez que o sucesso nas previsões de um problema aditivo está relacionado aos professores com maior formação acadêmica e aos professores com formação específica em matemática, além do que se faz urgente que se realize atividades voltadas à linguagem matemática nas salas de aulas, pois se percebeu pelos resultados dos alunos, uma real dificuldade nesse segmento.

Discriminações condicionais sem conseqüências diferenciais em crianças: efeitos da história de treino precoce de simetria

O presente estudo avaliou a formação de classes de estímulos através de um treino de duas discriminações condicionais (AB e AC) com pareamento consistente modelo-comparação correta, sem conseqüências diferenciais imediatas e fading, aplicando-se testes de simetria e de equivalência após cada bloco de treino. Participaram quatro crianças do pré-escolar que foram expostas ao procedimento de ensino, em duas etapas: na Etapa 1, com estímulos usuais e na Etapa 2 com estímulos não usuais Para cada modelo, três estímulos de comparação foram apresentados simultaneamente. Cada modelo foi emparelhado consistentemente, com os estímulos de comparação, sendo que o estímulo de comparação correto e o modelo apareceram em fading ao longo do treino. Relações simétricas foram demonstradas com dois participantes na Etapa 1, mas não ocorreram relações emergentes na Etapa 2. Dois participantes transferiram o desempenho obtido de uma etapa para outra com o treino discriminativo, como uma espécie de learning set arbitrário. Os resultados indicam que a sequência de treino com estímulos usuais e não usuais e a natureza dos estímulos na Etapa 1 foram variáveis relevantes.

Impactos da exploração madeireira sobre a fauna de formigas e conseqüências para a remoção de sementes florestais na Amazônia Oriental

A exploração madeireira na Amazônia atinge anualmente cerca de 1,5 milhões de hectares de floresta. Esta atividade promove mudanças estruturais e microclimáticas na floresta, que potencialmente afetam a diversidade e a composição das espécies animais. Como grande parte das sementes florestais são dispersas por animais, a regeneração dos ambientes explorados pode ser comprometida. Por outro lado, é possível que a fauna de florestas exploradas através de técnicas de extração madeireira com impactos reduzidos, mantenha sua integridade original, não afetando os mecanismos de dispersão de sementes. Tomando as formigas como um grupo animal ecologicamente representativo e integrado aos processos de regeneração, via dispersão e predação de sementes, foi avaliado neste trabalho se (1) a exploração madeireira afeta a fauna (diversidade e composição de espécies) destes insetos, se (2) planos de exploração de baixo impacto são capazes de preservá-la e se (3) a exploração afeta a eficiência ecológica das formigas na remoção (dispersão ou predação) de sementes. Os efeitos da exploração madeireira sobre a diversidade e a composição de espécies de formigas, bem como sobre a remoção de sementes florestais realizada por estes insetos, foram investigados em três ambientes de floresta, no município de Paragominas, estado do Pará: uma floresta que sofreu exploração madeireira convencional (FC), outra floresta explorada por técnicas de extração de baixo impacto (FB) e uma floresta primária, como controle (FP). A fauna de formigas foi amostrada em quatro ocasiões de coleta durante o ano de 1998. Em cada ocasião, as formigas foram coletadas através do método de Winkler, em quatro transecções por área. O experimento de remoção de sementes foi realizado colocando-se sementes de seis espécies madeireiras, distribuídas em 12 pontos por ambiente. Durante o experimento, foi quantificado diariamente o número de formigas e outros artrópodes visitando as sementes. O número total de sementes removidas por ambiente foi contado ao final do experimento. A diversidade e a abundância de espécies de formigas não foram afetadas pela exploração madeireira. Contudo, a composição de espécies foi alterada em 36% na FB e 37% na FC. O gênero Pheidok teve sua riqueza e abundância reduzidas exclusivamente na FC. A remoção de sementes também foi significativamente menor (ca. 33%) na FC se comparada àquela registrada na FB e FP. As formigas representaram 92% dos artrópodes que visitaram as sementes, nos três ambientes. As sementes maiores foram as mais removidas, independente de sua adaptação ao dispersor e do ambiente estudado. Os resultados obtidos sugerem que a exploração madeireira pode promover modificações na composição de espécies de formigas, sem, contudo, alterar sua diversidade (exceto de Pheidok). O sistema de exploração com baixo impacto é capaz de preservar a diversidade de espécies de Pheidole, garantindo quantitativamente, uma mobilização de sementes semelhante à de uma floresta primária. Por outro lado, a exploração convencional pode diminuir a diversidade deste gênero, resultando em um menor número de sementes removidas. Tal redução, possivelmente compromete a regeneração da floresta após a retirada da madeira.

Um framework para a previsão de cenários com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro

No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.

Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

Investigação da prevalência de traumatismos dento-faciais em praticantes de boxe e a importância dos protetores bucais nas conseqüências dos traumas

Os dados da National Youth Sports Safety Foundation – NYSSY (2002) – entidade de pesquisa americana ligada aos estudos e a prevenção de traumas esportivos informaram que há 10% de probabilidade dos atletas sofrerem injúrias traumáticas durante uma temporada esportiva, recaindo isso não só no problema físico mas também no econômico, bastante representativo para os clubes. As lesões causadas por traumas em dentes e tecidos adjacentes podem levar à fraturas coronárias ou mesmo até, a perda do elemento dental. Este trabalho observacional, transversal descritivo, baseia-se na diversidade de opiniões com relação ao uso de protetores bucais e sua importância como fator de proteção para os tecidos bucais durante a prática esportiva. Assim sendo, nossa metodologia envolveu inquérito por meio de questionário aplicado à atletas praticantes de boxe. Como critério de inclusão, utilizamos o atleta estar praticando o esporte escolhido. Como critério de exclusão, utilizamos o atleta ter sofrido qualquer injúria traumática com repercussão dento-facial anterior que não seja por prática de boxe, assim como aqueles que tivessem história de hábito parafuncional. Foram entrevistados e examinados 50 atletas sendo que 3 eram do gênero feminino e 47 do masculino, e 46% pertenciam a faixa etária entre 18/26 anos. Entre os atletas, 24% iniciaram a prática do boxe quando adultos. Os resultados coletados por meio dos questionários, foram submetidos à tratamento estatístico utilizando-se o Teste do Qui-Quadrado, em nível de significância de p<0,05, e demonstraram que o índice de traumas dento-faciais quando o protetor bucal está sendo utilizado é de 10%, comprovando assim que, de acordo com a amostra analisada, o protetor bucal é um mecanismo de proteção efetivo, principalmente quanto aos traumas dentais durante a prática do boxe.

Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.

Previsão estocástica de nível fluviométrico para cidade de Marabá-PA: método de Box-Jenkins

O Município de Marabá- PA, situado na região Amazônica, sudeste do Estado do Pará, sofre anualmente com eventos de enchentes, ocasionados pelo aumento periódico do rio Tocantins e pela situação de vulnerabilidade da população que reside em áreas de risco. A defesa civil estadual e municipal anualmente planeja e prepara equipes para ações de defesa no município. Nesta fase o monitoramento e previsão de eventos de enchentes são importantes. Portanto, com o objetivo de diminuir erros nas previsões hidrológicas para o Município de Marabá, desenvolveu-se um modelo estocástico para previsão de nível do rio Tocantins, baseado na metodologia de Box e Jenkins. Utilizou os dados de níveis diários observados nas estações hidrológicas de Marabá e Carolina e Conceição do Araguaia da Agência Nacional de Águas (ANA), do período de 01/12/ 2008 a 31/03/2011. Efetuou-se o ajustamento de três modelos (M_t, N_t e Y_t), através de diferentes aplicativos estatísticos: o SAS e o Gretl, usando diferentes interpretações do comportamento das séries para gerar as equações dos modelos. A principal diferença entre os aplicativos é que no SAS usa o modelo de função de transferência na modelagem. Realizou-se uma classificação da variabilidade do nível do rio, através da técnica dos Quantis para o período de 1972 a 2011, examinando-se apenas as categorizações de níveis ACIMA e MUITO ACIMA do normal. Para análise de impactos socioeconômicos foram usados os dados das ações da Defesa Civil Estado do Pará nas cheias de 2009 e 2011. Os resultados mostraram que o número de eventos de cheias com níveis MUITO ACIMA do normal, geralmente, podem estar associados a eventos de La Niña. Outro resultado importante: os modelos gerados simularam muito bem o nível do rio para o período de sete dias (01/04/2011 a 07/04/2011). O modelo multivariado N_t (com pequenos erros) representou o comportamento da série original, subestimando os valores reais nos dias 3, 4 e 5 de abril de 2011, com erro máximo de 0,28 no dia 4. O modelo univariado (Y_t) teve bons resultados nas simulações com erros absolutos em torno de 0,12 m. O modelo com menor erro absoluto (0,08m) para o mesmo período foi o modelo M_t, desenvolvido pelo aplicativo SAS, que interpreta a série original como sendo não linear e não estacionária. A análise quantitativa dos impactos fluviométricos, ocorridos nas enchentes de 2009 e 2011 na cidade de Marabá, revelou em média que mais de 4 mil famílias sofrem com estes eventos, implicado em gastos financeiros elevados. Logo, conclui-se que os modelos de previsão de níveis são importantes ferramentas que a Defesa Civil, utiliza no planejamento e preparo de ações preventivas para o município de Marabá.

Conseqüências do externalismo behaviorista radical

O artigo discute a proposta de Skinner para a ciência do comportamento, caracterizando-a como "externalista" (voltada para as relações do organismo com eventos que lhe são externos). Examina-se o discurso de Skinner sobre diferentes explicações para o comportamento, em obras de 1938, 1953 e 1990, a fim de indicar sua preocupação permanente com a definição das fronteiras entre análise do comportamento e (neuro)fisiologia. Apontam-se aspectos da elaboração skinneriana que a tornam insuficiente para sustentar uma declaração coerente sobre a autonomia de uma ciência do comportamento e procura-se ilustrar como essa dificuldade se reflete na literatura contemporânea da área.