Pedagogia cartográfica : a estética das redes no setor da saúde como política cognitiva e ética do ensino-aprendizagem em coletivos

Esta dissertação realiza uma reflexão, na perspectiva das práticas pedagógicas, a respeito de como diferentes formas de organização de espaços terapêuticos e/ou educativos implicam em diferentes efeitos de subjetivação (entendidos como produção da vida). Tendo como base a constituição de redes de gestão e atenção à saúde, supostas na definição do Sistema Único de Saúde, reflete sobre as redes como dispositivos. As redes, em sua potência de criação de novas formas de produção de vida e afetamento, de aprendizagem e de mudanças nas práticas educativas, no setor da saúde, podem configurar uma potência inusitada à pedagogia: invenção de mundos, de afetos, de conhecimentos. A dissertação apresenta a descoberta da pedagogia cartográfica: a estética das redes no setor da saúde como política cognitiva e ética do ensino-aprendizagem em coletivos.

Gestão de relacionamentos em redes de suprimentos : um estudo de caso na rede de soja no Brasil

Por meio de um estudo de caso, tendo como unidade de análise as redes de agronegócio, especificamente o caso da soja, é testado um modelo de desenvolvimento e manutenção de relacionamentos. Esse modelo foi elaborado a partir de uma extensa revisão bibliográfica que resulta num quadro dos principais elementos caracterizadores e num diagrama de encadeamento. Para a pesquisa empirica foram efetuadas entrevistas em 5 empresas da rede selecionada. Os resultados da pesquisa confirmam que podem ser alcançados benefícios para todos os atores envolvidos quando se usa de estratégias que contemplam Gestão de Relacionamentos em Redes de Suprimentos.

Contribuições das associações de ação coletiva para coordenação de redes de suprimentos: estudo de caso da rede da construção civil no Brasil

Esta pesquisa insere-se no campo de estudos das redes e cadeias de suprimentos, como estruturas fragmentadas e complexas de organização de empresas autônomas para produção de pacotes de valor, necessários para atender os desejos e necessidades dos clientes. Procura responder como essas redes de suprimentos, e as empresas e cadeias que as compõem, são coordenadas para produzir em conjunto. Especificamente, busca compreender como as associações de ação coletiva contribuem para sua coordenação. Com base na revisão da literatura de redes de suprimentos e de associações de ação coletiva, foi projetada uma pesquisa de múltiplos casos nas associações da rede de suprimentos da construção civil no Brasil. Os resultados indicam que novos processos e mecanismos de coordenação das redes estão sendo criados ou reformulados para atender às exigências da nova estrutura de produção em redes. É proposta uma série de ações coletivas para melhorar as operações e gestão das empresas, cadeias e redes.

Gestão de segurança em internet banking : estudo de casos brasileiros

Este trabalho tem como objetivo criar um material de referência sobre a gestão de segurança em Internet Banking, oferecendo ao administrador uma visão gerencial, mesmo que não tenha conhecimento prévio de tecnologia. A partir do estudo de três casos de bancos, com atuação no Brasil (dois privados, um nacional e um estrangeiro, e uma terceira instituição financeira pública), levantou-se que a Internet foi um evento que motivou a reestruturação da gestão de segurança eletrônica, levando em consideração os novos riscos e oportunidades de atuar em rede pública. Os três bancos possuem medidas de gestão de segurança que atendem às três camadas: física, lógica e humana, e aos 10 domínios da gestão de segurança eletrônica, com foco especial no canal Internet Banking.

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

Aplicação de redes neurais na precificação de debêntures

Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

Aplicação de redes bayesianas na previsão de crescimento de fluxos de caixa

Redes Bayesianas podem ser ferramentas poderosas para construção de modelos econômico-financeiros utilizados para auxílio à tomada de decisão em situações que envolvam grau elevado de incerteza. Relações não-lineares entre variáveis não são capturadas em modelos econométricos lineares. Especialmente em momentos de crise ou de ruptura, relações lineares, em geral, não mais representam boa aproximação da realidade, contribuindo para aumentar a distância entre os modelos teóricos de previsão e dados reais. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para levantamento de dados e aplicação de Redes Bayesianas na obtenção de modelos de crescimento de fluxos de caixa de empresas brasileiras. Os resultados são comparados a modelos econométricos de regressão múltipla e finalmente comparados aos dados reais observados no período. O trabalho é concluído avaliando-se as vantagens de desvantagens da utilização das Redes de Bayes para esta aplicação.

Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas

Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.

Aplicação de redes neurais na previsão da captação líquida do mercado de previdência aberta brasileiro

Resumo O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de Redes Neurais no processo de previsão da Captação Líquida do Mercado de Previdência Privada Brasileiro como ferramenta à tomada de decisão e apoio na gestão das empresas do setor. Para a construção desse modelo foram utilizadas Redes Neurais, ferramenta que vem se mostrando adequada para utilização em modelos não lineares com resultados superiores a outras técnicas. A fonte de dados principal para a realização deste trabalho foi a FENAPREVI – Federação Nacional de Previdência Privada e Vida. Para comparação com o modelo de Redes Neurais, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla como benchmark, com o objetivo de evidenciar a adequação da ferramenta em vista dos objetivos traçados no trabalho. O modelo foi construído a partir das informações mensais do setor, entre maio de 2002 e agosto de 2009, considerando o que se convencionou chamar de ‘mercado vivo’, que abrange os produtos PGBL e VGBL, comercializados ininterruptamente nesse período pelas chamadas EAPP – Entidades Abertas de Prividência Privada. Os resultados obtidos demonstraram a adequação da ferramenta Redes Neurais, que obtiveram resultados superiores aos obtidos utilizando Regressão Linear Múltipla.

Ontologia para moelos de negócios de redes sociais na internet: um ensaio teórico-exploratório

Atualmente, uma profusão de soluções chamadas de Web 2.0 e redes sociais está causando um grande impacto no desenvolvimento da Internet, comparando-se à era “ponto-com” em termos de crescimento, investimentos e empolgação. Estas iniciativas possuem em comum um elevado grau de formação de comunidades, e de criação e compartilhamento de conteúdo por parte do usuário, dentre outras características. Acredita-se que as redes sociais possuam um grande potencial inovador e disruptivo tanto para a sociedade quanto para o mundo empresarial. Entretanto, como transformar as redes sociais e aplicações Web 2.0 em modelos de negócios auto-sustentáveis ainda é um desafio para o mercado. Esta dissertação objetiva auxiliar a compreensão e abordagem deste tema propondo uma ontologia específica para modelos de negócios de redes sociais na internet. Isto se realiza por meio do desenvolvimento de um ensaio teórico de viés exploratório, baseado em extensa, porém não exaustiva, revisão de literatura abordando modelos de negócios, redes sociais e demais temas relacionados. A ontologia criada é então aplicada na representação de modelos de negócio de redes sociais na internet. Este trabalho também fornece uma visão geral do fenômeno Web 2.0, abordando algumas de suas principais características tecnológicas e socioeconômicas.

Utilização de inteligência artitificail (redes neurais artificiais) no gerenciamento do incubatório de uma empresa avícola do sul do Brasil.

O estudo foi feito através de séries históricas de dados de um incubatório pertencente a uma integração avícola do Rio Grande do Sul, durante os anos de 1999 a 2003, com os quais foram feitas análises do tipo observacional analítico e transversal. Primeiramente usou-se os registros de 5 linhagens de frangos utilizadas pela empresa no transcorrer do período de 23 de fevereiro de 1995 a 25 de janeiro de 2002. As linhagens foram identificadas da seguinte forma: COBB, HIGH YIELD, MPK, ROSS308, e X. Esses 81 lotes analisados foram estudados através dos seus respectivos registros que continham: o número inicial de fêmeas, número inicial de machos, ração total/cabeça, ração/cabeça/inicial/recria, ração/cabeça/inicial/postura, ovos postos, ração p/ovo posto, pintos nascidos, percentagem viabilidade postura fêmea, percentagem viabilidade postura machos. O método aqui proposto provou ser capaz de classificar as linhagens a partir das entradas escolhidas. Na linhagem que apresentava uma grande quantidade de amostras a classificação foi muito precisa. Nas demais, com menor número de dados, a classificação foi efetuada, e, como era de se esperar, os resultados foram menos consistentes. Com o mesmo banco de dados dos lotes fechados, realizou-se a segunda etapa da dissertação. Nela, procedeu-se o treinamento das redes neurais artificiais onde foram utilizadas as seguintes variáveis de saída: ovos incubáveis, percentagem de ovos incubáveis, ovos incubados, percentagem de ovos incubados, pintos nascidos e pintos aproveitáveis. Os resultados apresentaram R2 oscilando entre 0,93 e 0,99 e o erro médio e o quadrado médio do erro ajustados, demonstrando a utilidade das redes para explicar as variáveis de saída. Na terceira e última etapa da dissertação, destinada à validação dos modelos, foram usados quatro arquivos distintos denominados da seguinte forma: INPESO (3.110 linhas de registros de pesos dos reprodutores), ININFO (56.018 linhas de registros com as informações diárias do ocorrido nas granjas de reprodução até o incubatório), INOVOS (35.000 linhas de registros com informações sobre os ovos processados), INNASC: 43.828 linhas de registros com informações sobre os nascimentos. O modelo gerado para o ano de 1999 foi capaz de predizer corretamente os resultados deste mesmo ano e dos anos de 2000, 2001, 2002 e 2003. O mesmo procedimento foi repetido criando modelo com os registros do ano em questão e validando-o com os registros dos anos subseqüentes. Em todas as ocasiões foram obtidos bons resultados traduzidos por um alto valor no R2. Concluindo, os fenômenos próprios do incubatório puderam ser explicados através das redes neurais artificiais. A técnica, seguindo a mesma tendência das dissertações que anteriormente já haviam demonstrado que esta metodologia pode ser utilizada para o gerenciamento de reprodutoras pesadas e de frangos de corte, pode realizar simulações, predições e medir a contribuição de cada variável no fenômeno observado, tornando-se uma poderosa ferramenta para o gerenciamento do incubatório e num suporte cientificamente alicerçado para a tomada de decisão.

Instituições de abrigo, família e redes de apoio social e afetivo em transições ecológicas na adolescência

Este trabalho enfoca a problemática da institucionalização, investigando a rede de apoio de adolescentes institucionalizados e o processo de reinserção familiar. A partir de uma revisão de literatura sobre institucionalização e da consideração dos abrigos de proteção como contextos de desenvolvimento, são apresentados dois estudos empíricos. O primeiro estudo objetivou investigar a percepção de adolescentes institucionalizados quanto à rede de apoio social e afetivo. Foram utilizadas entrevistas semi-estruturadas e o Mapa dos Cinco Campos em 35 participantes, de ambos sexos, com idade entre 11 e 16 anos. Os resultados do primeiro estudo apontam os adultos como principal fonte de apoio, especialmente os familiares e os monitores dos abrigos, sendo que o principal tipo de apoio foi o instrumental. A segunda pesquisa, um estudo de caso de uma adolescente de 12 anos, que esteve abrigada por suspeita de abuso sexual, objetivou compreender o processo de reinserção familiar, após um período de abrigamento. Foram utilizados os instrumentos Mapa dos Cinco Campos e FAST, entrevistas e levantamento em prontuários, além da inserção ecológica, possibilitando conhecer a percepção de rede de apoio social e afetivo, coesão e hierarquia da participante e, também, identificar os fatores de risco e proteção dos microssistemas família e abrigo. Os resultados indicam a presença de características disfuncionais na família da participante, como baixa coesão e desequilíbrio de poder, e de fatores de risco mais numerosos e expressivos, sobrepondo-se aos de proteção. Dessa forma, destaca-se a necessidade de trabalhos de capacitação com os profissionais dos abrigos, tendo em vista sua importância para os adolescentes, e de políticas de planejamento e acompanhamento dos processos de reinserção familiar, para que estas transições ecológicas possam ocorrer de forma satisfatória.

Sincronização idêntica em redes de osciladores caóticos

A presente dissertação versa sobre a sincronização idêntica em redes de osciladores caóticos. Uma perspectiva razoavelmente histórica sobre a literatura da área é apresentada . O conceito de caos é introduzido junto com outras idéias da dinâmica não-linear: sistemas dinâmicos, exemplos de sistemas, atratores, expoentes de Liapunov, etc. A integração numérica de equações diferenciais é largamente utilizada, principalmente, para o cálculo de expoentes e o desenho do diagrama de fases. A sincronização idêntica é definida, inicialmente, em redes que não passam de um par de osciladores. A variedade de sincronização (conjunto de pontos no espaço de fases no qual a solução do sistema é encontrada se há sincronização) é determinada. Diferentes variantes de acoplamentos lineares são enfocadas: acoplamento interno, externo, do tipo mestre-escravo e birecional, entre outras. Para detectar sincronização, usa-se o conceito de expoente de Liapunov transversal, uma extensão do conceito clássico de expoente de Liapunov que caracteriza a sincronização como a existência de um atrator na variedade de sincronização. A exposição é completada com exemplos e atinge relativo detalhe sobre o assunto, sem deixar de ser sintética com relação à ampla literatura existente. Um caso de sincronização em antifase que usa a mesma análise é incluído. A sincronização idêntica também é estudada em redes de osciladores idênticos com mais de dois osciladores. As possibilidades de sincronização completa e parcial são explanadas. As técnicas usadas para um par de osciladores são expandidas para cobrir este novo tipo de redes. A existência de variedades de sincronização invariantes é considerada como fator determinante para a sincronização. A sincronização parcial gera estruturas espaciais, analisadas sob a denominação de padrões. Algumas relações importantes entre as sincronizações são explicitadas, principalmente as degenerescências e a relação entre a sincronização parcial e a sincronização completa do respectivo estado sincronizado para alguns tipos de acoplamento. Ainda são objetos de interesse as redes formadas por grupos de osciladores idênticos que são diferentes dos osciladores dos outros grupos. A sincronização parcial na qual todos os grupos de osciladores têm seus elementos sincronizados é chamada de sincronização primária. A sincronização secundária é qualquer outro tipo de sincronização parcial. Ambas são exemplificadas e analisadas por meio dos expoentes transversais e novamente por meio da existência de invariantes de sincronização. Obtém-se, então, uma caracterização suficientemente ampla, completada por casos específicos.