Simultaneous spectrometric determination of Cu2+, Mn2+ and Zn2+ in polivitaminic/polimineral drug using SPA and GA algorithms for variable selection

Este artigo apresenta uma aplicação do método para determinação espectrofotométrica simultânea dos íons divalentes de cobre, manganês e zinco à análise de medicamento polivitamínico/polimineral. O método usa 4-(2-piridilazo) resorcinol (PAR), calibração multivariada e técnicas de seleção de variáveis e foi otimizado o empregando-se o algoritmo das projeções sucessivas (APS) e o algoritmo genético (AG), para escolha dos comprimentos de onda mais informativos para a análise. Com essas técnicas, foi possível construir modelos de calibração por regressão linear múltipla (RLM-APS e RLM-AG). Os resultados obtidos foram comparados com modelos de regressão em componentes principais (PCR) e nos mínimos quadrados parciais (PLS). Demonstra-se a partir do erro médio quadrático de previsão (RMSEP) que os modelos apresentam desempenhos semelhantes ao prever as concentrações dos três analitos no medicamento. Todavia os modelos RLM são mais simples pois requerem um número muito menor de comprimentos de onda e são mais fáceis de interpretar que os baseados em variáveis latentes.

Fast determination of beef quality parameters with time-domain nuclear magnetic resonance spectroscopy and chemometrics

The noteworthy of this study is to predict seven quality parameters for beef samples using time-domain nuclear magnetic resonance (TD-NMR) relaxometry data and multivariate models. Samples from 61 Bonsmara heifers were separated into five groups based on genetic (breeding composition) and feed system (grain and grass feed). Seven sample parameters were analyzed by reference methods; among them, three sensorial parameters, flavor, juiciness and tenderness and four physicochemical parameters, cooking loss, fat and moisture content and instrumental tenderness using Warner Bratzler shear force (WBSF). The raw beef samples of the same animals were analyzed by TD-NMR relaxometry using Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG) and Continuous Wave-Free Precession (CWFP) sequences. Regression models computed by partial least squares (PLS) chemometric technique using CPMG and CWFP data and the results of the classical analysis were constructed. The results allowed for the prediction of aforementioned seven properties. The predictive ability of the method was evaluated using the root mean square error (RMSE) for the calibration (RMSEC) and validation (RMSEP) data sets. The reference and predicted values showed no significant differences at a 95% confidence level.

Metabolite profiles of essential oils in citrus peels and their taxonomic implications

China is an important center of origin for the genus Citrus L. of the family Rutaceae and is rich in wild Citrus species. The taxonomy of Citrus has been a subject of controversy for more than a half century. We propose that the metabolite profiles of Chinese native Citrus species can be used for classification and understanding of the taxonomic relationships within the Citrus germplasm. In this study, triplicate gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) metabolite profiles of 20 Citrus species/varieties were acquired, including 10 native varieties originating in China. R-(+)-limonene, alpha-pinene, sabinene and alpha-terpinene were found to be major characteristic components of the essential oils analyzed in this study, and these compounds contributed greatly to the metabolic classification. The three basic species of the subgenus Eucitrus (Swingle's system), i.e., C. reticulata Blanco, C. medica L. and C. grandis Osb., were clearly differentiated based upon their metabolite profiles using hierarchical cluster analysis (HCA) and partial least square-discriminant analysis (PLS-DA). All the presumed hybrid genotypes, including sweet orange (C. sinensis Osb.), sour orange (C. aurantium L.), lemon (C. limon Burm.f.), rough lemon (C. jambhiri Lush.), rangpur lime (C. limonia Osb.) and grapefruit (C. paradisi Macf.), were grouped closely together with one of their suggested parent species in the HCA-dendrogram and the PLS-DA score plot. These results clearly demonstrated that the metabolite profiles of Citrus species could be utilized for the taxonomic classification of the genus and are complementary to the existing taxonomic evidence, especially for the identification and differentiation of hybrid species.

Constrained least square pre-distortion scheme for multiuser ultra-wideband

The study proposes a constrained least square (CLS) pre-distortion scheme for multiple-input single-output (MISO) multiple access ultra-wideband (UWB) systems. In such a scheme, a simple objective function is defined, which can be efficiently solved by a gradient-based algorithm. For the performance evaluation, scenarios CM1 and CM3 of the IEEE 802.15.3a channel model are considered. Results show that the CLS algorithm has a fast convergence and a good trade-off between intersymbol interference (ISI) and multiple access interference (MAI) reduction and signal-to-noise ratio (SNR) preservation, performing better than time-reversal (TR) pre-distortion.

Biogeochemical variability during the past 3.6 million years recorded by FTIR spectroscopy in the sediment record of Lake El'gygytgyn, Far East Russian Arctic

Abstract. A number of studies have shown that Fourier transform infrared spectroscopy (FTIRS) can be applied to quantitatively assess lacustrine sediment constituents. In this study, we developed calibration models based on FTIRS for the quantitative determination of biogenic silica (BSi; n = 420; gradient: 0.9–56.5 %), total organic carbon (TOC; n = 309; gradient: 0–2.9 %), and total inorganic carbon (TIC; n = 152; gradient: 0–0.4 %) in a 318 m-long sediment record with a basal age of 3.6 million years from Lake El’gygytgyn, Far East Russian Arctic. The developed partial least squares (PLS) regression models yield high cross-validated (CV) R2 CV = 0.86–0.91 and low root mean square error of crossvalidation (RMSECV) (3.1–7.0% of the gradient for the different properties). By applying these models to 6771 samples from the entire sediment record, we obtained detailed insight into bioproductivity variations in Lake El’gygytgyn throughout the middle to late Pliocene and Quaternary. High accumulation rates of BSi indicate a productivity maximum during the middle Pliocene (3.6–3.3 Ma), followed by gradually decreasing rates during the late Pliocene and Quaternary. The average BSi accumulation during the middle Pliocene was �3 times higher than maximum accumulation rates during the past 1.5 million years. The indicated progressive deterioration of environmental and climatic conditions in the Siberian Arctic starting at ca. 3.3 Ma is consistent with the first occurrence of glacial periods and the finally complete establishment of glacial–interglacial cycles during the Quaternary.

3D volumetric intensity reconsturction from 2D x-ray images using partial least squares regression

Reconstruction of shape and intensity from 2D x-ray images has drawn more and more attentions. Previously introduced work suffers from the long computing time due to its iterative optimization characteristics and the requirement of generating digitally reconstructed radiographs within each iteration. In this paper, we propose a novel method which uses a patient-specific 3D surface model reconstructed from 2D x-ray images as a surrogate to get a patient-specific volumetric intensity reconstruction via partial least squares regression. No DRR generation is needed. The method was validated on 20 cadaveric proximal femurs by performing a leave-one-out study. Qualitative and quantitative results demonstrated the efficacy of the present method. Compared to the existing work, the present method has the advantage of much shorter computing time and can be applied to both DXA images as well as conventional x-ray images, which may hold the potentials to be applied to clinical routine task such as total hip arthroplasty (THA).

Visible near infra-red (VisNIR) spectroscopy for predicting soil organic carbon in Ethiopia

Over the past few decades, the advantages of the visible-near infra-red (VisNIR) diffuse reflectance spectrometer (DRS) method have enabled prediction of soil organic carbon (SOC). In this study, SOC was predicted using regression models for samples taken from three sites (Gununo, Maybar and Anjeni) in Ethiopia. SOC was characterized in laboratory using conventional wet chemistry and VisNIR-DRS methods. Principal component analysis (PCA), principal component regression (PCR) and partial least square regression (PLS) models were developed using Unscrambler X 10.2. PCA results show that the first two components accounted for a minimum of 96% variation which increased for individual sites and with data treatments. Correlation (r), coefficient of determination (R2) and residual prediction deviation (RPD) were used to rate four models built. PLS model (r, R2, RPD) values for Anjeni were 0.9, 0.9 and 3.6; for Gununo values 0.6, 0.3 and 1.2; for Maybar values 0.6, 0.3 and 0.9, and for the three sites values 0.7, 0.6 and 1.5, respectively. PCR model values (r, R2, RPD) for Anjeni were 0.9, 0.8 and 2.7; for Gununo values 0.5, 0.3 and 1; for Maybar values 0.5, 0.1 and 0.7, and for the three sites values 0.7, 0.5 and 1.2, respectively. Comparison and testing of models shows superior performance of PLS to PCR. Models were rated as very poor (Maybar), poor (Gununo and three sites) and excellent (Anjeni). A robust model, Anjeni, is recommended for prediction of SOC in Ethiopia.

A chrysophyte-based quantitative reconstruction of winter severity from varved lake sediments in NE Poland during the past millennium and its relationship to natural climate variability

Chrysophyte cysts are recognized as powerful proxies of cold-season temperatures. In this paper we use the relationship between chrysophyte assemblages and the number of days below 4 °C (DB4 °C) in the epilimnion of a lake in northern Poland to develop a transfer function and to reconstruct winter severity in Poland for the last millennium. DB4 °C is a climate variable related to the length of the winter. Multivariate ordination techniques were used to study the distribution of chrysophytes from sediment traps of 37 low-land lakes distributed along a variety of environmental and climatic gradients in northern Poland. Of all the environmental variables measured, stepwise variable selection and individual Redundancy analyses (RDA) identified DB4 °C as the most important variable for chrysophytes, explaining a portion of variance independent of variables related to water chemistry (conductivity, chlorides, K, sulfates), which were also important. A quantitative transfer function was created to estimate DB4 °C from sedimentary assemblages using partial least square regression (PLS). The two-component model (PLS-2) had a coefficient of determination of View the MathML sourceRcross2 = 0.58, with root mean squared error of prediction (RMSEP, based on leave-one-out) of 3.41 days. The resulting transfer function was applied to an annually-varved sediment core from Lake Żabińskie, providing a new sub-decadal quantitative reconstruction of DB4 °C with high chronological accuracy for the period AD 1000–2010. During Medieval Times (AD 1180–1440) winters were generally shorter (warmer) except for a decade with very long and severe winters around AD 1260–1270 (following the AD 1258 volcanic eruption). The 16th and 17th centuries and the beginning of the 19th century experienced very long severe winters. Comparison with other European cold-season reconstructions and atmospheric indices for this region indicates that large parts of the winter variability (reconstructed DB4 °C) is due to the interplay between the oscillations of the zonal flow controlled by the North Atlantic Oscillation (NAO) and the influence of continental anticyclonic systems (Siberian High, East Atlantic/Western Russia pattern). Differences with other European records are attributed to geographic climatological differences between Poland and Western Europe (Low Countries, Alps). Striking correspondence between the combined volcanic and solar forcing and the DB4 °C reconstruction prior to the 20th century suggests that winter climate in Poland responds mostly to natural forced variability (volcanic and solar) and the influence of unforced variability is low.

Fourier Series by Least Square Minimization

An introduction to Fourier Series based on the minimization of the least square error between an approximate series representation and the exact function.

GESTÃO DO CONHECIMENTO: UM ESTUDO SOBRE A RELAÇÃO ENTRE A LIDERANÇA TRANSFORMACIONAL, A CONVERSÃO DO CONHECIMENTO E A EFICÁCIA ORGANIZACIONAL

Este estudo teve como objetivo principal analisar a relação entre a Liderança Transformacional, a Conversão do Conhecimento e a Eficácia Organizacional. Foram considerados como pressupostos teóricos conceitos consolidados sobre os temas desta relação, além de recentes pesquisas já realizadas em outros países e contextos organizacionais. Com base nisto identificou-se potencial estudo de um modelo que relacionasse estes três conceitos. Para tal considera-se que as organizações que buscam atingir Vantagem Competitiva e incorporam a Knowledge-Based View possam conquistar diferenciação frente a seus concorrentes. Nesse contexto o conhecimento ganha maior destaque e papel protagonista nestas organizações. Dessa forma criar conhecimento através de seus colaboradores, passa a ser um dos desafios dessas organizações ao passo que sugere melhoria de seus indicadores Econômicos, Sociais, Sistêmicos e Políticos, o que se define por Eficácia Organizacional. Portanto os modos de conversão do conhecimento nas organizações, demonstram relevância, uma vez que se cria e se converte conhecimentos através da interação entre o conhecimento existente de seus colaboradores. Essa conversão do conhecimento ou modelo SECI possui quatro modos que são a Socialização, Externalização, Combinação e Internalização. Nessa perspectiva a liderança nas organizações apresenta-se como um elemento capaz de influenciar seus colaboradores, propiciando maior dinâmica ao modelo SECI de conversão do conhecimento. Se identifica então na liderança do tipo Transformacional, características que possam influenciar colaboradores e entende-se que esta relação entre a Liderança Transformacional e a Conversão do Conhecimento possa ter influência positiva nos indicadores da Eficácia Organizacional. Dessa forma esta pesquisa buscou analisar um modelo que explorasse essa relação entre a liderança do tipo Transformacional, a Conversão do Conhecimento (SECI) e a Eficácia Organizacional. Esta pesquisa teve o caráter quantitativo com coleta de dados através do método survey, obtendo um total de 230 respondentes válidos de diferentes organizações. O instrumento de coleta de dados foi composto por afirmativas relativas ao modelo de relação pesquisado com um total de 44 itens. O perfil de respondentes concentrou-se entre 30 e 39 anos de idade, com a predominância de organizações privadas e de departamentos de TI/Telecom, Docência e Recursos Humanos respectivamente. O tratamento dos dados foi através da Análise Fatorial Exploratória e Modelagem de Equações Estruturais via Partial Least Square Path Modeling (PLS-PM). Como resultado da análise desta pesquisa, as hipóteses puderam ser confirmadas, concluindo que a Liderança Transformacional apresenta influência positiva nos modos de Conversão do Conhecimento e que; a Conversão do Conhecimento influencia positivamente na Eficácia Organizacional. Ainda, concluiu-se que a percepção entre os respondentes não apresenta resultado diferente sobre o modelo desta pesquisa entre quem possui ou não função de liderança.

O IMPACTO DA INFLUÊNCIA SOCIAL SOBRE A INTENÇÃO DE USO DE SITES DE COMPRAS COLETIVAS: UM ESTUDO BASEADO NO MODELO UTAUT

A aceitação e o uso de Tecnologia da Informação (TI) pelo indivíduo têm sido estudadas por diferentes modelos conceituais que, em geral, derivaram de teorias da Psicologia como a TRA Theory of Reasoned Action e a TPB Theory of Planned Behavior, derivada da primeira. Um importante modelo de análise dai derivado, resultado da minuciosa análise de outros 8 modelos anteriores, o UTAUT - Unified Theory of Acceptance and Use of Technology de VENKATESH et. al. (2003) tem sido largamente analisado e validado em vários cenários de tecnologia e ambientes. Este trabalho visa compreender de uma maneira mais ampla dos fatores antecedentes da intenção de uso e comportamento de uso a partir do modelo UTAUT, bem como os fatores que melhores explicam a intenção e o comportamento de uso, assim como a análise de seus moderadores. Em seu desenvolvimento, Venkatesh et al. empreenderam comparações em três etapas de implantação e em dois cenários: na adoção mandatória, aquela em que se deu em ambiente empresarial onde o sistema é requerido para execução de processos e tomada de decisões, e na adoção voluntária, cenário em que a adoção se dá pelo indivíduo. No segundo caso, os autores concluíram que o fator influência social tem baixa magnitude e significância, não se revelando um fator importante na adoção da tecnologia. Este trabalho visa analisar também se o mesmo fenômeno ocorre para adoção que se dá de forma voluntária, mas passível de ser altamente influenciada pelos laços sociais, como o que ocorre entre usuários das redes sociais como Orkut, Facebook, Twitter e Linkedin, especialmente em tecnologias que habilitam ganhos associados ao exercício desses laços, como no caso do uso de sites de compras coletivas tais como Peixe Urbano, Groupon e Clickon. Com base no modelo UTAUT, foi aplicada uma pesquisa e posteriormente foram analisados os resultados de 292 respondentes validados que foram acessados por e-mails e redes sociais. A técnica de análise empregada consistiu do uso de modelagem por equações estruturais, com base no algoritmo PLS Partial Least Square, com bootstrap de 1000 reamostragens. Os resultados demonstraram alta magnitude e significância preditiva sobre a Intenção de uso da tecnologia pelos fatores de Expectativa de Desempenho (0,288@0,1%), Influência Social (0,176@0,1%). Os primeiro, compatível com estudos anteriores. Já a magnitude e significância do último fator resultou amplamente superior ao estudo original de Venkatesh et al. (2003) variando entre 0,02 a 0,04, não significante, dependendo dos dados estarem agrupados ou não (p.465). A principal conclusão deste estudo é que, ao considerarmos o fenômeno das compras coletivas, em um ambiente de adoção voluntária, portanto, o fator social é altamente influente na intenção de uso da tecnologia, o que contrasta fortemente com o estudo original do UTAUT (já que no estudo de Venkatesh et al. (2003) este fator não foi significante) e apresenta várias possibilidades de pesquisas futuras e possíveis implicações gerenciais.

AVALIAÇÃO DA ACEITAÇÃO DO PORTAL INOVAÇÃO: UM ESTUDO DE CASO

Esta pesquisa apresenta estudo de caso cujo objetivo foi analisar a aceitação do Portal Inovação, identificando os fatores preditivos da intenção comportamental de uso e do comportamento de uso direcionadores da adoção da tecnologia por seus usuários via extensão do Modelo Unificado de Aceitação de Tecnologia, denominado pela sigla UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technololgy) de Venkatesh et al. (2003). O objeto da pesquisa o Portal Inovação foi desenvolvido pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) em parceria com o Centro de Gestão e Estudos Estratégicos (CGEE), Associação Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI) e Instituto Stela, visando atender às demandas do Sistema Nacional de Ciência, Tecnologia e Inovação (SNCTI) do País. Para atingir os objetivos propostos, recorreu-se às abordagens qualitativa, que foi subsidiada pelo método estudo de caso (YIN, 2005) e quantitativa, apoiada pela metodologia UTAUT, aplicada a usuários do portal e que contemplou o resultado de 264 respondentes validados. Quanto ao material de análise, utilizou-se da pesquisa bibliográfica sobre governo eletrônico (e-Gov), Internet, Sistema Nacional de Inovação, modelos de aceitação de tecnologia, dados oficiais públicos e legislações atinentes ao setor de inovação tecnológica. A técnica de análise empregada quantitativamente consistiu no uso de modelagem por equações estruturais, com base no algoritmo PLS (Partial Least Square) com bootstrap de 1.000 reamostragens. Os principais resultados obtidos demonstraram alta magnitude e significância preditiva sobre a Intenção Comportamental de Uso do Portal pelos fatores: Expectativa de Desempenho e Influência Social. Além de evidenciarem que as condições facilitadoras impactam significativamente sobre o Comportamento de Uso dos usuários. A conclusão principal do presente estudo é a de que ao considerarmos a aceitação de um portal governamental em que a adoção é voluntária, o fator social é altamente influente na intenção de uso da tecnologia, bem como os aspectos relacionados à produtividade consequente do usuário e o senso de utilidade; além da facilidade de interação e domínio da ferramenta. Tais constatações ensejam em novas perspectivas de pesquisa e estudos no âmbito das ações de e-Gov, bem como no direcionamento adequado do planejamento, monitoramento e avaliação de projetos governamentais.

GESTÃO DO CONHECIMENTO: UM ESTUDO SOBRE A RELAÇÃO ENTRE A LIDERANÇA TRANSFORMACIONAL, A CONVERSÃO DO CONHECIMENTO E A EFICÁCIA ORGANIZACIONAL

Este estudo teve como objetivo principal analisar a relação entre a Liderança Transformacional, a Conversão do Conhecimento e a Eficácia Organizacional. Foram considerados como pressupostos teóricos conceitos consolidados sobre os temas desta relação, além de recentes pesquisas já realizadas em outros países e contextos organizacionais. Com base nisto identificou-se potencial estudo de um modelo que relacionasse estes três conceitos. Para tal considera-se que as organizações que buscam atingir Vantagem Competitiva e incorporam a Knowledge-Based View possam conquistar diferenciação frente a seus concorrentes. Nesse contexto o conhecimento ganha maior destaque e papel protagonista nestas organizações. Dessa forma criar conhecimento através de seus colaboradores, passa a ser um dos desafios dessas organizações ao passo que sugere melhoria de seus indicadores Econômicos, Sociais, Sistêmicos e Políticos, o que se define por Eficácia Organizacional. Portanto os modos de conversão do conhecimento nas organizações, demonstram relevância, uma vez que se cria e se converte conhecimentos através da interação entre o conhecimento existente de seus colaboradores. Essa conversão do conhecimento ou modelo SECI possui quatro modos que são a Socialização, Externalização, Combinação e Internalização. Nessa perspectiva a liderança nas organizações apresenta-se como um elemento capaz de influenciar seus colaboradores, propiciando maior dinâmica ao modelo SECI de conversão do conhecimento. Se identifica então na liderança do tipo Transformacional, características que possam influenciar colaboradores e entende-se que esta relação entre a Liderança Transformacional e a Conversão do Conhecimento possa ter influência positiva nos indicadores da Eficácia Organizacional. Dessa forma esta pesquisa buscou analisar um modelo que explorasse essa relação entre a liderança do tipo Transformacional, a Conversão do Conhecimento (SECI) e a Eficácia Organizacional. Esta pesquisa teve o caráter quantitativo com coleta de dados através do método survey, obtendo um total de 230 respondentes válidos de diferentes organizações. O instrumento de coleta de dados foi composto por afirmativas relativas ao modelo de relação pesquisado com um total de 44 itens. O perfil de respondentes concentrou-se entre 30 e 39 anos de idade, com a predominância de organizações privadas e de departamentos de TI/Telecom, Docência e Recursos Humanos respectivamente. O tratamento dos dados foi através da Análise Fatorial Exploratória e Modelagem de Equações Estruturais via Partial Least Square Path Modeling (PLS-PM). Como resultado da análise desta pesquisa, as hipóteses puderam ser confirmadas, concluindo que a Liderança Transformacional apresenta influência positiva nos modos de Conversão do Conhecimento e que; a Conversão do Conhecimento influencia positivamente na Eficácia Organizacional. Ainda, concluiu-se que a percepção entre os respondentes não apresenta resultado diferente sobre o modelo desta pesquisa entre quem possui ou não função de liderança.

Quantification of hydroxycinnamic acids and lignin in perennial forage and energy grasses by Fourier-transform infrared spectroscopy and partial least squares regression

Levels of lignin and hydroxycinnamic acid wall components in three genera of forage grasses (Lolium,Festuca and Dactylis) have been accurately predicted by Fourier-transform infrared spectroscopy using partial least squares models correlated to analytical measurements. Different models were derived that predicted the concentrations of acid detergent lignin, total hydroxycinnamic acids, total ferulate monomers plus dimers, p-coumarate and ferulate dimers in independent spectral test data from methanol extracted samples of perennial forage grass with accuracies of 92.8%, 86.5%, 86.1%, 59.7% and 84.7% respectively, and analysis of model projection scores showed that the models relied generally on spectral features that are known absorptions of these compounds. Acid detergent lignin was predicted in samples of two species of energy grass, (Phalaris arundinacea and Pancium virgatum) with an accuracy of 84.5%.