Influência da ingestão alimentar nas concentrações plasmáticas de insulina e progesterona, e na expressão de de enzimas hepáticas envolvidas no metabolismo de progesterona em ovelhas pré-púberes

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

The impact of climate change on the tourism sector in the Caribbean

The main aim of this study is to estimate the economic impact of climate change on nine countries in the Caribbean basin: Aruba, Barbados, Dominican Republic, Guyana, Jamaica, Montserrat, Netherlands Antilles, Saint Lucia and Trinidad and Tobago. A typical tourism demand function, with tourist arrivals as the dependent variable, is used in the analysis. To establish the baseline, the period under analysis is 1989-2007 and the independent variables are destination country GDP per capita and consumer price index, source country GDP, oil prices to proxy transportation costs between source and destination countries. At this preliminary stage the climate variables are used separately to augment the tourism demand function to establish a relationship, if any, among the variables. Various econometric models (single OLS models for each country, pooled regression, GMM estimation and random effects panel models) were considered in an attempt to find the best way to model the data. The best fit for the data (1989-2007) is the random effects panel data model augmented by both climate variables, i.e. temperature and precipitation. Projections of all variables in the model for the 2008-2100 period were done using forecasting techniques. Projections for the climate variables were undertaken by INSMET. The cost of climate change to the tourism sector was estimated under three scenarios: A2, B2 and BAU (the mid-point of the A2 and B2 scenarios). The estimated costs to tourism for the Caribbean subregion under the three scenarios are all very high and ranges from US$43.9 billion under the B2 scenario to US$46.3 billion under the BAU scenario.

The impact of climate change on the macroeconomy in the Caribbean

In this study, an attempt is made to assess the economic impact of climate change on nine countries in the Caribbean basin: Aruba, Barbados, Dominican Republic, Guyana, Jamaica, Montserrat, Netherlands Antilles, Saint Lucia and Trinidad and Tobago. A methodological approach proposed by Dell et al. (2008) is used in preference to the traditional Integrated Assessment Models. The evolution of climate variables and of the macroeconomy of each of the nine countries over the period 1970 to 2006 is analyzed and preliminary evidence of a relationship between the macroeconomy and climate change is examined. The preliminary investigation uses correlation, Granger causality and simple regression methods. The preliminary evidence suggests that there is some relationship but that the direction of causation between the macroeconomy and the climate variables is indeterminate. The main analysis involves the use of a panel data (random effects) model which fits the historical data (1971-2007) very well. Projections of economic growth from 2008 to 2099 are done on the basis of four climate scenarios: the International Panel on Climate Change A2, B2, a hybrid A2B2 (the mid-point of A2 and B2), and a ‘baseline’ or ‘Business as Usual’ scenario, which assumes that the growth rate in the period 2008-2099 is the same as the average growth rate over the period 1971-2007. The best average growth rate is under the B2 scenario, followed by the hybrid A2B2 and A2 scenarios, in that order. Although negative growth rates eventually dominate, they are largely positive for a long time. The projections all display long-run secular decline in growth rates notwithstanding short-run upward trends, including some very sharp ones, moving eventually from declining positive rates to negative ones. The costs associated with the various scenarios are all quite high, rising to as high as a present value (2007 base year) of US$14 billion in 2099 (constant 1990 prices) for the B2 scenario and US$21 billion for the BAU scenario. These costs were calculated on the basis of very conservative estimates of the cost of environmental degradation. Mitigation and adaptation costs are likely to be quite high though a small fraction of projected total investment costs.

Causas do desmatamento da Amazônia: uma aplicação do teste de causalidade de Granger acerca das principais fontes de desmatamento nos municípios da Amazônia Legal brasileira

Muitas são os fatores, apontadas pela literatura pertinente, acerca das causas do desmatamento da Amazônia Legal brasileira. Desde aspectos endógenos como as condições edafo-climáticas, a aspectos relacionados à ação antrópica como os movimentos populacionais, o crescimento urbano e, em especial, as ações autônomas ou induzidas dos diversos agentes econômicos públicos e privados que têm atuado na região, configurando historicamente os processos de ocupação do solo e aproveitamento econômico do espaço amazônico. Este artigo tem como objetivo realizar um teste de causalidade, no sentido de Granger, nas principais variáveis sugeridas como importantes para explicar o desmatamento da Amazônia Legal, no período de 1997 a 2006. A metodologia a ser empregada se baseia em modelos dinâmicos para dados em painel, desenvolvidos por Holtz-Eakin et al. (1988) e Arellano-Bond (1991), que desenvolveram um teste de causalidade baseado no artigo seminal de Granger (1969). Entre os principais resultados obtidos está a constatação empírica de que existe uma causalidade bidirecional entre desmatamento e as áreas de culturas permanente e temporária, bem como o tamanho do rebanho bovino.

Método de inversão matricial rápido GSGR para vectoring em sistemas xDSL, com implementação em chip DSP

Este trabalho apresenta um método rápido de inversão de matrizes densas, e uma possível aplicação com métodos de Vectoring, em pré-codificação e cancelamento de crosstalk de sistemas xDSL. A família de tecnologias xDSL utiliza os pares trançados de fios de cobre telefônicos como meio físico para transmitir dados digitais. O crosstalk é a principal causa de degradação de sinais na mais nova geração de sistemas xDSL, o G.fast, e para combatê-lo são utilizadas técnicas de pré-codificação e cancelamento, chamadas de Vectoring. O método proposto, chamado de GSGR, consiste em uma abordagem diferente para o método clássico de Squared Givens Rotations (SGR), adequado a implementações em plataformas embarcadas de processamento digital de sinais. Foram realizados testes comparativos do método GSGR com métodos diretos clássicos de inversão, utilizando uma plataforma digital multicore baseada no chip TI DSP TMS320C6670 e a plataforma de software Matlab. Os resultados dos testes de inversão de matrizes usando dados reais e dados simulados mostraram que o GSGR foi superior em velocidade de execução sem apresentar perdas significativas de acurácia para a aplicação em sistemas xDSL.

Curva ambiental de Kuznets e desenvolvimento econômico sustentável

A motivação deste artigo se baseia na controvérsia existente na literatura recente sobre crescimento econômico, desenvolvimento sustentável e proteção ambiental, gerada a partir da evidência empírica mostrada inicialmente por Grossman e Krueger (1995, 1996), onde a relação entre PIB per capita e emissão de poluentes toma a forma de um U-invertido, denominada na literatura como Curva Ambiental de Kuznets (CAK). Este artigo se distingue por contribuir com a explicação de fatores ligados ao desenvolvimento econômico. Como essa relação tem sido recentemente contestada, muitas interpretações estruturais da CAK têm permanecido fortemente sob o amparo ad hoc. A questão sobre tal fato estilizado é se o crescimento econômico gera por si só uma proteção automática ao meio ambiente, vis a vis ao desenvolvimento sustentável. A partir de dados em painel para países, verifica-se que as variáveis que denotam desenvolvimento sustentável apresentam uma relação fraca com o PIB per capita, quanto a sua representação para uma CAK. Há evidências para curvas ambientais com formato cúbico, indicando que o fenômeno pode ser cíclico, rejeitando-se assim as CAK originais, além de todos os indicadores de desenvolvimento selecionados apontarem para divergências entre países, exceção apenas para o indicador relacionado à educação.

Desigualdade e heterogeneidade no desenvolvimento da Amazônia no século XXI

Este artigo analisa o desenvolvimento da Amazônia no período compreendido entre o último quartel do século XX e os anos iniciais do século XXI, demonstrando que a evolução econômica regional decorreu de um modelo desenvolvimentista desequilibrado em termos espaciais e setoriais, e que por conta disto o desenvolvimento atual se mantém heterogêneo e desigual no espaço intra-regional, com a coexistência de eixos dinâmicos de desenvolvimento e áreas sem perspectivas de desenvolvimento na Amazônia.

Pecuária e desmatamento: uma análise das principais causas diretas do desmatamento na Amazônia

Na Amazônia Brasileira a principal atividade responsável pelo desmatamento é a pecuária. Esse trabalho analisa a evolução das causas imediatas do desmatamento da Amazônia, utilizando-se de regressões lineares com dados em painel. O modelo avalia a contribuição dos principais usos do solo na região ao desmatamento, de 2000 a 2006. Dados do PRODES de desmatamento, o número de cabeças bovinas de 782 municípios da Amazônia e área plantada de culturas perenes e temporárias foram utilizados para essa análise. O resultado mostrou que o desmatamento é fortemente correlacionado com a pecuária. A soja também aparece positivamente correlacionada com o desmatamento. Esta tendência é reforçada pelo crescimento nacional e internacional da demanda de carne. Políticas públicas eficazes para a redução do desmatamento devem, portanto, agir nas causas subjacentes da expansão da pecuária reduzindo a força dos processos que produzem a sua expansão na fronteira do desmatamento.

Genome-wide association study of reproduction traits in Nelore cattle, including additional phenotypic information from non-genotyped animals

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

O efeito do fim do Acordo sobre Têxteis e Vestuários para a indústria brasileira: uma análise a partir da fronteira de produção estocástica

This article investigates the productivity and production function of thirteen large Brazilian textile and clothing companies before and after the end of the Agreement on Textiles and Clothing (AVT) that abolished import quotas in 2005. For this purpose, we estimate the stochastic production frontier in panel data between 1997 and 2008 and simultaneously an explanatory equation for the (in)efficiency of firms, as proposed by Battese and Coelli (1995). The results indicated that more efficient firms are the oldest. The total factor productivity of firms tended to fall, even after the end of quotas, increasing productivity only from 2007. Overall, firms from Santa Catarina were more efficient than those of other states.

Multicollinearity and financial constraint in investment decisions: a bayesian generalized ridge regression

This paper addresses the investment decisions considering the presence of financial constraints of 373 large Brazilian firms from 1997 to 2004, using panel data. A Bayesian econometric model was used considering ridge regression for multicollinearity problems among the variables in the model. Prior distributions are assumed for the parameters, classifying the model into random or fixed effects. We used a Bayesian approach to estimate the parameters, considering normal and Student t distributions for the error and assumed that the initial values for the lagged dependent variable are not fixed, but generated by a random process. The recursive predictive density criterion was used for model comparisons. Twenty models were tested and the results indicated that multicollinearity does influence the value of the estimated parameters. Controlling for capital intensity, financial constraints are found to be more important for capital-intensive firms, probably due to their lower profitability indexes, higher fixed costs and higher degree of property diversification.

Preventive diagnosis of dairy cow lameness

This research aimed to develop a Fuzzy inference based on expert system to help preventing lameness in dairy cattle. Hoof length, nutritional parameters and floor material properties (roughness) were used to build the Fuzzy inference system. The expert system architecture was defined using Unified Modelling Language (UML). Data were collected in a commercial dairy herd using two different subgroups (H-1 and H-2), in order to validate the Fuzzy inference functions. The numbers of True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), and False Negative (FN) responses were used to build the classifier system up, after an established gold standard comparison. A Lesion Incidence Possibility (LIP) developed function indicates the chances of a cow becoming lame. The obtained lameness percentage in H-1 and H-2 was 8.40% and 1.77%, respectively. The system estimated a Lesion Incidence Possibility (LIP) of 5.00% and 2.00% in H-1 and H-2, respectively. The system simulation presented 3.40% difference from real cattle lameness data for H-1, while for H-2, it was 0.23%; indicating the system efficiency in decision-making.

Controle e aquisição de dados experimentais com tecnologia bluetooth em dispositivos móveis

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Employment Effects of Product and Labour Market Reforms: Are There Synergies?

This article investigates the effect of product market liberalisation on employment allowing for interactions between policies and institutions in product and labour markets. Using panel data for OECD countries over the period 19802002, we present evidence that product market deregulation is more effective at the margin when labour market regulation is high. The data also suggest that product market liberalisation may promote employment-enhancing labour market reforms.

A multiple time scale survival model with a cure fraction

Many recent survival studies propose modeling data with a cure fraction, i.e., data in which part of the population is not susceptible to the event of interest. This event may occur more than once for the same individual (recurrent event). We then have a scenario of recurrent event data in the presence of a cure fraction, which may appear in various areas such as oncology, finance, industries, among others. This paper proposes a multiple time scale survival model to analyze recurrent events using a cure fraction. The objective is analyzing the efficiency of certain interventions so that the studied event will not happen again in terms of covariates and censoring. All estimates were obtained using a sampling-based approach, which allows information to be input beforehand with lower computational effort. Simulations were done based on a clinical scenario in order to observe some frequentist properties of the estimation procedure in the presence of small and moderate sample sizes. An application of a well-known set of real mammary tumor data is provided.