Desempenho de clones elite de batata para caracteres agronômicos e de qualidade industrial

O objetivo deste trabalho foi verificar o desempenho de clones elite de batata, em relação a caracteres agronômicos e de qualidade industrial. Os experimentos foram realizados em Pelotas, RS, Canoinhas, SC, e Londrina, PR. Foi avaliado um conjunto de clones elite, pertencentes ao Programa de Melhoramento Genético de Batata, da Embrapa. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, com três repetições para Pelotas e Londrina e quatro para Canoinhas. Foram avaliados os caracteres massa total de tubérculos, massa comercial de tubérculos, número de tubérculos comerciais, percentagem de massa de tubérculos comerciais, massa média de tubérculos comerciais, peso específico, cor de fritura e ciclo vegetativo. A partir dos dados obtidos foram realizadas as análises de variância para cada local e teste de agrupamento de médias para cada caráter. Para identificação de clones apropriados ao mercado 'in natura', em que é fundamental o elevado potencial produtivo e precocidade, os clones mais promissores foram F80-03-06 e CL02-05, quando comparados à cultivar testemunha Ágata. Para o processamento industrial, em que o peso específico, a cor de fritura e o rendimento de tubérculo são caracteres importantes, destacou-se o clone F81-01-06, que apesar de não apresentar os maiores rendimentos totais, apresentou tubérculos grandes, ciclo vegetativo intermediário e boa aptidão para fritura, quando comparando-se ao cultivar testemunha Asterix.

Desempenho de cultivares de batata-doce para caracteres relacionados com o rendimento de raiz

A produtividade média nacional da batata-doce situa-se, atualmente, bem abaixo do potencial produtivo da cultura, predominando o cultivo de variedades locais e não melhoradas, que propiciam baixos rendimentos. Para melhorar essa condição, além de tratos culturais adequados, faz-se necessária a adoção de cultivares mais produtivos. Por essas razões, o objetivo deste trabalho foi estudar o desempenho de cultivares de batata-doce para caracteres relacionados com o rendimento de raiz. Foram avaliados seis cultivares de batata-doce: Princesa, BRS Amélia, BRS Cuia, Brazlândia Roxa, Beauregard e BRS Rubissol, em um experimento conduzido em Canoinhas-SC. Mudas dos cultivares foram plantadas em condições de campo, nos anos de 2012 e 2013, no delineamento em blocos ao acaso, com três repetições; a parcela experimental foi composta por 11 plantas. Aos 150 dias após o plantio, as plantas de cada parcela foram colhidas e avaliadas para caracteres componentes do rendimento de raiz. De forma geral, os cultivares avaliados constituem boas opções para os produtores, com rendimentos médios acima da média nacional. Os cultivares Beauregard e BRS Rubissol destacam-se dos demais para os caracteres de rendimento de raiz. Os cultivares Princesa, BRS Amélia e BRS Cuia apresentaram desempenho intermediário quanto a raízes comerciais, principalmente no segundo ano de avaliação. O cultivar Brazlândia Roxa teve o pior desempenho para caracteres de rendimento de raiz aos 150 dias após o plantio, provavelmente por apresentar ciclo vegetativo mais longo.

O Balanced Scorecard como Instrumento de Medida de Desempenho das Forças Policiais – Estudo de Casos

O objectivo central deste artigo consiste em analisar o papel de um sistema de medida de desempenho que tem sido referido na literatura em Contabilidade e Gestão Pública como tendo um elevado potencial na melhoria do desempenho organizacional, especialmente após as iniciativas da New Public Management (NPM) desde as décadas de 1980 e 1990: o Balanced Scorecard (BSC). O estudo foca, particularmente, uma das mais recentes áreas da sua aplicação: a polícia. O BSC tem-se revelado um desafio nesta área tão controversa do sector público, quer devido à ambiguidade dos objectivos, quer pela diversidade de interesses entre os vários stakeholders. Por outro lado, há um conjunto de factores exógenos, económicos e não financeiros, que determinam o desempenho da polícia, bem como a implementação deste instrumento. Os casos de aplicação do BSC às forças policiais são analisados e discutidos quer em países líderes na introdução das reformas da NPM, como o Reino Unido e o Canadá, quer em países menos avançados neste processo de reforma como Portugal, onde a medida de desempenho da actividade policial é uma questão em expansão no âmbito da agenda política.

Sistema para formação e avaliação dos operadores das máquinas de inspeção ótica automática

A montagem de circuitos eletrónicos é um processo extremamente complexo, e como tal muito difícil de controlar. Ao longo do processo produtivo, é colocada solda no PCB (printed circuit board), seguidamente são colocados os componentes eletrónicos que serão depois soldados através de um sistema de convecção, sendo por fim inspecionados todos os componentes, com o intuito de detetar eventuais falhas no circuito. Esta inspeção é efetuada por uma máquina designada por AOI (automatic optical inspection), que através da captura de várias imagens do PCB, analisa cada uma, utilizando algoritmos de processamento de imagem como forma de verificar a presença, colocação e soldadura de todos os componentes. Um dos grandes problemas na classificação dos defeitos relaciona-se com a quantidade de defeitos mal classificados que passam para os processos seguintes, por análise errada por parte dos operadores. Assim, apenas com uma formação adequada, realizada continuamente, é possível garantir uma menor taxa de falhas por parte dos operadores e consequentemente um aumento na qualidade dos produtos. Através da implementação da metodologia Gage R&R para atributos, que é parte integrante da estratégia “six sigma” foi possível analisar a aptidão dos operadores, com base na repetição aleatória de várias imagens. Foi desenvolvido um software que implementa esta metodologia na formação dos operadores das máquinas AOI, de forma a verificar a sua aptidão, tendo como objetivo a melhoria do seu desempenho futuro, através da medição e quantificação das dificuldades de cada pessoa. Com esta nova sistemática foi mais fácil entender a necessidade de formação de cada operador, pois com a constante evolução dos componentes eletrónicos e com o surgimento de novos componentes, estão implícitas novas dificuldades para os operadores neste tipo de tarefa. Foi também possível reduzir o número de defeitos mal classificados de forma significativa, através da aposta na formação com o auxílio do software desenvolvido.

DESENVOLVIMENTO DE UM CLASSIFICADOR PARA ANÁLISE BIOMÉTRICA DE UM COLETE INSTRUMENTADO PARA REEDUCAÇÃO POSTURAL

Ao longo dos tempos tem existido um avanço, nas empresas, dirigido à preocupação com o bemestar dos trabalhadores, adotando por isso medidas preventivas. A formação especializada em Medicina do Trabalho é indispensável para o exercício de atividades de prevenção dos riscos profissionais e de promoção da saúde. A postura corporal pode ser definida como a posição e a orientação global do corpo e membros relativamente uns aos outros. Qualquer desvio na forma da coluna vertebral pode gerar solicitações funcionais prejudiciais que ocasionam um aumento de fadiga no trabalhador e leva ao longo do tempo a lesões graves. Cada vez mais surgem doenças profissionais provocadas pela adoção de más posturas, na realização de tarefas diárias dos trabalhadores. A boa postura corporal é uma tarefa específica que representa uma interação complexa entre a função biomecânica e neuromuscular. No presente plano de dissertação foram estudados diferentes classificadores tendo como objetivo classificar boas e más posturas corporais de trabalhadores em contexto de trabalho. Assim foram estudados diferentes classificadores de machine learnig, redes neuronais artificiais, support vector machine, árvores de decisão, análise discriminante, regressão logística, treebagger e naíve bayes. Para treino de classificadores foi realizada a aquisição tridimensional da postura da espinha a 100 pessoas, passando por uma parametrização e treino de diferentes classificadores para a determinação automática do tipo de postura corporal. O classificador que obteve melhor desempenho foi o Treebagger com uma classificação para True Positive de 93,3% e True Negative de 96,2%.