Bases de dados de informação para negócios

O conjunto de informações usadas por administradores para a tomada de decisão tem sido chamado de "informação para negócios" e inclui informações mercadológicas, financeiras, estatísticas, jurídicas, sobre empresas e produtos e outras informações fatuais e analíticas sobre tendências nos cenários político-social, econômico e financeiro nos quais operam organizações empresariais. Este artigo categoriza e descreve algumas das principais bases de dados estrangeiras sobre informação para negócios, mostrando o universo de informações que elas disponibilizam em forma eletrônica. Para fins de discussão, as bases foram agrupadas em 10 categorias: (1) notícias em geral; (2) informações sobre empresas e setores industriais; (3) diretórios de empresas; (4) informações sobre produtos; (5) informações biográficas; (6) informações financeiras; (7) informações para investimento; (8) pesquisas de mercado; (9) informações jurídicas e (10) informações estatísticas. Agrupadas dessa forma para fins didáticos, na prática essas categorias se sobrepõem, e muitas bases de dados se enquadram em mais de uma categoria desta classificação. O artigo revê também algumas das principais empresas produtoras e distribuidoras de bases de dados sobre informação para negócios e as tendências da indústria de informação eletrônica.

Bases de dados de informação para negócios no Brasil

Não existe atualmente uma publicação que compile e caracterize as fontes brasileiras de informação para negócios. O estudo aqui relatado contribuiu para o melhor conhecimento dessas fontes, identificando, selecionando, descrevendo, compilando e avaliando bases de dados brasileiras nas áreas de informações jurídicas, financeiras, sobre empresas e produtos, estatísticas e indicadores econômicos, oportunidades de negócios, vocabulário, investimento, biográficas, bem como bases de dados bibliográficas em temas como administração e economia. As descrições das bases de dados identificadas no projeto estão disponibilizadas no URL: http://www.eci.ufmg.br/cendon/pesquisa.htm. Este artigo oferece uma visão geral das bases identificadas, narra a metodologia utilizada para seu levantamento e descrição e analisa o conjunto das fontes de informação obtidas e de seus produtores.

Produção científica nacional na área de geociências: análise de critérios de editoração, difusão e indexação em bases de dados

A comunicação científica é um processo inerente ao fazer científico, sendo sua importância reconhecida pelos cientistas que, através dos tempos, estabeleceram diversos canais de comunicação. O objetivo deste trabalho é analisar os critérios de editoração e difusão da produção científica na área de geociências publicada em periódicos nacionais e sua visibilidade por meio da indexação em bases de dados. Foram analisados 27 títulos utilizando critérios de editoração, difusão e visibilidade. Conclui-se que os periódicos apresentam qualidade editorial e de conteúdo, mas poucos são indexados em bases de dados. Sugere-se que sejam desenvolvidas bases de dados nacionais para que a produção brasileira tenha maior visibilidade científica.

Base de dados de informações jornalísticas sobre a Amazônia: ciência, tecnologia e meio ambiente - BDIJAm: em busca da qualidade

Apresenta a avaliação da qualidade da Base de Dados de Informações Jornalísticas sobre a Amazônia: Ciência, Tecnologia e Meio Ambiente - BDIJAm. O estudo integra o Projeto Temáticas Amazônicas: Dossiês Comentados e Qualidade da Informação sobre Ciência, Tecnologia e Meio Ambiente, do Museu Paraense Emílio Goeldi. Foram aplicados questionários aos usuários para identificação dos pontos positivos e possíveis lacunas do serviço. Como principais resultados foram apontadas a relevância dos temas da Base e a necessidade de se desenvolver ações que visem aperfeiçoar a estrutura de recuperação da informação. Conclui que toda base de dados deve ser continuamente aperfeiçoada e os usuários consideram a BDIJam um instrumento de suma importância para a sociedade como recurso de preservação da memória social da Amazônia.

Análise das restrições de acesso a dados de espécies ameaçadas, previstas em políticas de coleções biológicas científicas brasileiras, à luz do direito ambiental e da ciência da informação

Este artigo analisa se as políticas de acesso a dados armazenados em coleções biológicas, produzidas no âmbito do Programa de Pesquisa em Biodiversidade (PPBio) do Ministério de Ciência e Tecnologia (MCT), estão em conformidade com a legislação brasileira pertinente. Para tal avaliou-se se as restrições de acesso a dados de espécies ameaçadas de extinção, presentes em políticas de três instituições vinculadas ao MCT, estão previstas em lei ou são sustentadas pela ciência da informação. A conclusão é que não há, no direito brasileiro, nenhum diploma que sustente ou incentive restrições de acesso a dados de espécie biológica pelo fato de ela constar em alguma lista de espécies ameaçadas, e as políticas estudadas não estão, portanto, aderentes à legislação nem à mentalidade dominante na comunidade científica. Sugere-se que tais políticas sejam revistas com base em uma discussão ampla sobre o assunto, que é complexo e interessa a toda a sociedade.

Aplicabilidade dos campos 490 e 800-830 do formato MARC 21 para dados bibliográficos

O texto traz o histórico e a evolução dos campos 4XX - Séries do Formato MARC 21 para Dados Bibliográficos. Aborda a recente mudança que tornou obsoleto o campo 440 em favor dos campos 490 e 800-830. Ilustra a aplicação dos campos 490 e 800-830 em registros bibliográficos por meio de exemplos, relacionando-os com as regras do Código de Catalogação Anglo-Americano, 2ª edição e descreve o impacto desta mudança nos catálogos bibliográficos.

Estimação da taxa de cruzamento da aceroleira com base em dados isoenzimáticos

A aceroleira (Malpighia emarginata) é uma espécie da família Malpighiaceae que produz frutos com alto conteúdo de vitamina C. O crescimento da demanda da acerola e de seus derivados causou a procura de variedades melhoradas, para expansão dos plantios comerciais. O objetivo deste trabalho foi obter informações sobre o sistema de cruzamento de um pomar de aceroleiras localizado em Visconde do Rio Branco, MG. Dez famílias oriundas de sementes de polinização natural foram genotipadas usando-se sete locos izoenzimáticos (Idh, Mdh-1, Mdh-2, Pgm-1, Pgm-2, Est-1 e Pod), e os dados foram submetidos a análise pelo modelo misto de cruzamento. A estimativa da taxa de cruzamento da população utilizando todos os locos simultaneamente não diferiu estatisticamente de 1,00. Nas famílias, as estimativas variaram de 0,68 a 1,00, e duas diferiram significativamente de 1,00. Conclui-se que a aceroleira é predominantemente alógama e que a taxa de cruzamento varia entre famílias, fato que deve ser levado em consideração em programas de melhoramento e conservação de germoplasma.

Determinação indireta do teor de hematita no solo a partir de dados de colorimetria e radiometria

A cor do solo é uma propriedade que deriva de alguns atributos do próprio solo, entre eles, do teor de óxidos de ferro. Desse modo, o estabelecimento de relações funcionais entre dados referentes à caracterização da cor e teores de óxidos de ferro apresenta-se como uma alternativa simples e rápida para a semiquantificação dos teores dos referidos óxidos. O objetivo do presente trabalho foi semiquantificar os teores de hematita na fração argila, em laboratório, a partir da avaliação automatizada das cores de amostras de solos do Estado de São Paulo, utilizando um colorímetro e um espectrorradiômetro. Os dados obtidos por radiometria serviram de base para a determinação da cor nos sistemas L*a*b* e Munsell, bem como para o cálculo de índices de avermelhamento (IAVs). Os IAVs apresentaram dependência funcional dos teores de hematita e foram as melhores relações verificadas com os índices determinados a partir de cores no sistema L*a*b*. Modelos exponenciais, baseados em dados obtidos por sensores, mostram-se adequados na predição dos teores de hematita.

Comparação de dados dos satélites Ikonos-II e Landsat/ETM+ no estudo de áreas cafeeiras

O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto do aumento da resolução espacial e radiométrica da imagem pancromática do Ikonos-II na identificação de plantios de café (Coffea arabica), em comparação com as imagens do Landsat/ETM+. A área de estudo está localizada no Município de Pedregulho, SP, onde foram selecionados 50 talhões com plantios de café, e foram levantados dados referentes à altura, idade, espaçamento e variedade de cada talhão. As imagens permitiram a identificação de talhões com características diferentes em campo, tendo-se destacado a imagem do Ikonos-II, que apresentou melhor desempenho. Para os talhões com características iguais em campo, as imagens analisadas não se mostraram eficientes, independentemente do satélite utilizado. As correções atmosféricas e radiométricas, na imagem do Ikonos-II, não proporcionaram ganho efetivo nas análises realizadas. A maioria dos talhões identificados na imagem do Ikonos-II pode ser localizada na imagem do Landsat/ETM+ (68%). A correlação significativa entre a banda 4 do Landsat/ETM+ e o canal pancromático do Ikonos-II indica uma forma de ligação entre as imagens dos dois satélites.

Dados climáticos simulados e produtividade potencial do milho

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma metodologia para estimar a produtividade potencial da cultura do milho de acordo com valores médios diários de temperatura do ar e radiação solar, utilizando procedimento estocástico. Valores registrados da temperatura média diária do ar durante 86 anos e da radiação solar global diária durante 25 anos, foram fornecidos pela Estação Agrometeorológica de Piracicaba (Esalq/USP). Valores correspondentes à produtividade potencial foram simulados 1.000 vezes, em cada data de semeadura considerada (15/10 - época normal; 15/2 - safrinha; e 15/8 - safra de inverno). Foram considerados dois casos na distribuição de probabilidade normal truncada (valores extremos: média - 1,96 desvio-padrão e média + 1,96 desvio-padrão): temperatura média diária variável e radiação solar global diária constante, e temperatura média diária constante e radiação solar global diária variável. A metodologia de estimação permite definir a ordem de grandeza da produtividade potencial de milho a determinada localidade, com base nos dados de temperatura e radiação solar. O procedimento estocástico proposto permite associar a produtividade potencial de milho a determinada probabilidade.

Seleção precoce de maracujazeiro pelo uso da correlação entre dados de produção mensal e anual

O objetivo deste trabalho foi determinar épocas de avaliação da produtividade e de componentes da produção que permitam selecionar precocemente genótipos superiores de maracujazeiro. Foram avaliados 111 acessos de maracujazeiro amarelo, do Sul e Sudeste brasileiros, durante duas safras consecutivas. Avaliaram-se, mensalmente, as variáveis produção por planta, número de frutos por planta e peso médio de frutos. Os valores mensais e anuais dessas variáveis foram correlacionados à produção total acumulada em dois anos. Entre os dados mensais, os do terceiro mês tiveram a melhor correlação com os dados acumulados. Seleções positivas e negativas foram simuladas com os dados do terceiro mês e comparadas à seleção feita com base nos dados acumulados em dois anos. Os dados do terceiro mês da primeira safra foram adequados para a seleção quanto ao peso de frutos, mas as variáveis número de frutos e produtividade por planta seriam melhor selecionadas com os dados do terceiro mês da segunda safra.

Análise AMMI com dados imputados em experimentos de interação genótipo x ambiente de algodão

O objetivo deste trabalho foi avaliar a conveniência de definir o número de componentes multiplicativos dos modelos de efeitos principais aditivos com interação multiplicativa (AMMI) em experimentos de interações genótipo x ambiente de algodão com dados imputados ou desbalanceados. Um estudo de simulação foi realizado com base em uma matriz de dados reais de produtividade de algodão em caroço, obtidos em ensaios de interação genótipo x ambiente, conduzidos com 15 cultivares em 27 locais no Brasil. A simulação foi feita com retiradas aleatórias de 10, 20 e 30% dos dados. O número ótimo de componentes multiplicativos para o modelo AMMI foi determinado usando o teste de Cornelius e o teste de razão de verossimilhança sobre as matrizes completadas por imputação. Para testar as hipóteses, quando a análise é feita a partir de médias e não são disponibilizadas as repetições, foi proposta uma correção com base nas observações ausentes no teste de Cornelius. Para a imputação de dados, foram considerados métodos usando submodelos robustos, mínimos quadrados alternados e imputação múltipla. Na análise de experimentos desbalanceados, é recomendável escolher o número de componentes multiplicativos do modelo AMMI somente a partir da informação observada e fazer a estimação clássica dos parâmetros com base nas matrizes completadas por imputação.

Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

Avaliação de fluxos de calor e evapotranspiração pelo modelo SEBAL com uso de dados do sensor ASTER

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.