Cálculo de integral indefinida por mudança de variável [Audiodescrição]

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Aprendizagem significativa e supervisão: estudo exploratório de caracterização de um processo de mudança de práticas de um professor

Neste estudo aborda-se, de forma descritiva, o processo de mudança de práticas de um professor do ensino secundário, decorrente de uma relação de supervisão gerida pelo investigador. Essa mudança foi no sentido de um processo de ensino informado pela perspectiva construtivista, mais concretamente pela concepção de aprendizagem significativa tal como perspectivada por Ausubel. A elaboração do estudo envolveu várias fases que incluem a formação, a recolha e a análise de dados, a supervisão. A recolha de dados foi feita, por um lado, através de quatro inquéritos, dois para os alunos e dois para o professor, aplicados em dois momentos distintos: antes da mudança do processo de ensino/aprendizagem e após essa mudança e, por outro lado, através da gravação dos relatos do professor durante o processo de mudança. Antes do bloco de aulas relativo ao processo de mudança, professor e supervisor (investigador) abordaram conjuntamente a perspectiva construtivista e a aprendizagem significativa, e planificaram, também juntos, o bloco de aulas. O processo de supervisão foi enquadrado pelo modelo reflexivo. Os dados (dos inquéritos e das gravações) foram sujeitos a análise de conteúdo, tal como perspectivada por Bardin (1979). Verifica-se a existência de mudanças efectivas relacionadas com a melhoria da preparação das aulas, que tornou o professor mais reflexivo, e com a melhoria da relação pedagógica, que proporcionou aos alunos um papel mais activo no processo de ensino e aprendizagem. Conclui-se sobre a pertinência de repensar a formação contínua dos professores, de forma a incluir supervisores nas escolas que acompanhem os professores no sentido de melhorarem as suas práticas.

Mudança dos processos de negócios e adequação da TI nas empresas em decorrência da implantação do sistema público de escrituração digital SPED: um estudo de casos múltiplos

Companies have always been organized by processes, often imperceptible to its employees. With the advancement of technology, organizational processes currently run an organization through computers, and thus generate immediate information that is available to each sector. With the objective of seeking business information in real time, the government created the SPED - Public System of Digital, which involves three subsystems, which are the Electronic Invoice, Digital Accounting Bookkeeping and Digital Tax Bookkeeping. This system is revolutionizing the business structures when gathering, in an innovative way, all information and interlinked business processes. For the implementation of SPED, a revision in the organizational processes is required, since the information is generated and is sent online to the government, without mistakes. Thus the study aimed to analyze the change brought about by the implementation of the Public System of Digital SPED in the main business processes. In order to do so, we have performed a multiple case study involving three companies in the state of Para, two operate in wholesale and one explores agribusiness. The Data collection was performed by accounting professionals, IT and managers. According to the results obtained, it was found that in two companies, the IT infrastructure was capable of deploying the new system without major problems, while one company had more difficulties to cope with the new system. However, all companies had to examine its processes to make the customizations needed to fit. It was also observed that there is no IT Governance in two companies. Therefore, we recommend the use of an appropriate model, not only for the implementation of SPED, but as a way to manage and extract better results from investment in information technology

Estimativa da área foliar do antúrio com o uso de funções de regressão

O presente trabalho teve como objetivo determinar quais variáveis dimensionais da folha são mais adequadas para utilização na estimativa da área foliar do antúrio (Anthurium andraeanum), cv. Apalai, por meio de equação de regressão linear, e comparar o desempenho de diferentes funções de regressão obtidas com o uso de aprendizado de máquina (AM). A variável que melhor estimou a área foliar foi o produto das dimensões lineares (comprimento e largura), CxL, sendo a equação proposta Af = 0.9672 *C x L, com coeficiente de determinação (R²) de 0,99. Verificou-se, também, com o uso de AM, que as funções lineares são mais adequadas para a estimação da área foliar dessa espécie vegetal.

Nota científica: métodos para estimativa da area foliar de plantas daninhas: 2: Wissadula subpeltata (Kuntze) Fries

Com o objetivo de obter uma equação que, através de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permitisse estimar a área foliar de Wissadula subpeltata (Kuntze) Fries, estudaram- se correlações entre a área foliar real e o comprimento da folha ao longo da nervura principal (C ), largura máxi ma da folha (L) , comprimento do espaço entre o ponto de inserção do pecíolo na folha até a primeira ramificação da nervura principal (CE), L + C, L x C e L x CE. Todas as equações, geométricas ou lineares simples, permitiram boas estimativas da área foliar . do pont o de vista prático, sugere- se optar pela equação linear simples envolvendo o produto C x L, considerando o coeficiente linear igual a zero. Deste modo, a estimativa da área foliar de W. subpeltata pode ser feita pel a fórmula Y = 0, 85 49 (C x L), ou seja 85 ,49% do produto entre o comprimento da nervura principal e a largura máxima da folha.

Estimativa da área foliar de plantas daninhas: Solanum americanum Mill

A maria pretinha (Solanum americanum Mill) é uma planta daninha infestante de diversas culturas e além da competição pode causar outros problemas. Nos estudos envolvendo a biologia e o controle de plantas daninhas, a área foliar é uma das mais importantes características a serem avaliadas, mas tem sido pouco estudada porque sua determinação exige equipamentos sofisticados ou utiliza técnicas destrutivas. Visando obter equações que permitissem a estimativa da área foliar desta planta daninha utilizando características lineares do limbo foliar, facilmente mensuráveis em plantas no campo, foram estudadas correlações entre a área foliar real e as seguintes características das folhas: comprimento ao longo da nervura principal (C), largura máxima do limbo (L) e o produto (C x L). Para tanto, foram mensuradas 200 folhas coletadas de plantas sujeitas às mais diversas condições ecológicas em que a espécie sobrevive, considerando-se todas as folhas das plantas desde que não apresentassem deformações oriundas de fatores, tais como, pragas, moléstias e granizo. Todas as equações, lineares simples, geométricas e exponenciais, permitiram boa estimativa da área foliar (Af) da maria pretinha. do ponto de vista prático, sugere-se optar pela equação linear simples envolvendo o produto (C x L), a qual apresentou o menor QM Resíduo. Assim, a estimativa da área foliar de S. americanum pode ser efetuada pela equação AF = 0,5632 x (C x L), com coeficiente de determinação (R2) de valor igual a 0,9516.

Estimativa da área foliar de plantas daninhas: Brachiaria decumbens Stapf. e Brachiaria brizantha (Hochst.) Stapf

Com o objetivo de obter uma equação que, através de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Brachiaria decumbens Stapf. e Brachiaria brizantha (Hochst.) Stapf., estudaram-se correlações entre a área foliar real (Sf) e parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento ao longo da nervura principal (C) e a largura máxima (L), perpendicular à nervura principal. Todas as equações, exponenciais, geométricas ou lineares simples, permitiram boas estimativas da área foliar. do ponto de vista prático, sugere-se optar pela equação linear simples envolvendo o produto C x L, considerando o coeficiente linear igual a zero. Desse modo, a estimativa da área foliar de B. decumbens pode ser feita pela fórmula Sf = 0,9810 x (C x L), ou seja, 98,10% do produto entre o comprimento ao longo da nervura principal e a largura máxima, enquanto que, para a B. brizantha a estimativa da área foliar pode ser feita pela fórmula SF = 0,7468 x (C x L), ou seja 74,68% do produto entre o comprimento ao longo da nervura principal e a largura máxima da folha.

Estimativa da área foliar de Synedrellopsis grisebachii usando método não destrutivo

A área foliar é uma das principais características usadas para avaliar o crescimento vegetal. O objetivo desta pesquisa foi determinar uma equação matemática para estimar a área foliar de Synedrellopsis grisebachii - uma importante planta daninha no Brasil - a partir de dimensões lineares dos limbos foliares. Duzentas folhas foram medidas em comprimento (C), largura máxima (L) e área foliar real (AF). Os dados de AF e CxL foram submetidos à análise de regressão linear, determinando-se uma equação matemática para estimar a área foliar da espécie. A correlação entre os valores de área foliar real e estimada foi significativa. Portanto, a área foliar de S. grisebachii pode ser estimada satisfatoriamente pela equação: AF = 0,730829(C×L).

Estimativa da área foliar de crotalaria juncea l. a partir de dimensões lineares do limbo foliar

Knowledge of the leaf area plant are needed for agronomic and physiological studies involving plant growth. The aim of this study was to obtain a mathematical model using linear measures of leaf dimensions, which will allow the estimation of leaf area of Crotalaria juncea L. Correlation studies were conducted involving real leaf area (Sf) and leaf length (C), maximum leaf width (L) and the product between C and L. All tested models (linear, exponential or geometric) provided good estimation of leaf area (above 87%). The better fit was attained using linear model, passing or not through the origin. From a practical viewpoint, it is suggested to use the linear model involving the C and L product, using a linear coefficient equal to zero. Estimation of leaf area of Crotalaria juncea L. can be obtained using the model Sf = 0.7160 x (C*L) with a determination coefficient of 0.9712.