Adapted Gaussian basis sets for atoms from Li through Xe generated with the generator coordinate Hartree-Fock method

Utiliza-se o método coordenada geradora Hartree-Fock para gerar bases Gaussianas adaptadas para os átomos de Li (Z=3) até Xe (Z=54). Neste método, integram-se as equações de Griffin-Hill-Wheeler-Hartree-Fock através da técnica de discretização integral. Comparam-se as funções de ondas geradas neste trabalho com as funções de ondas Roothaan-Hartree-Fock de Clementi e Roetti (1974) e com outros conjuntos de bases relatados na literatura. Para os átomos estudados aqui, os erros em nossas energias totais relativos aos limites numéricos Hartree-Fock são sempre menores que 7,426 milihartree.

Variabilidade genética em famílias de meios-irmãos de cafeeiro robusta

O cultivo do café é uma das atividades do agronegócio de maior importância socioeconômica dentre as diferentes atividades ligadas ao comércio agrícola mundial. Uma das maiores contribuições da genética quantitativa para o melhoramento genético é a possibilidade de prever ganhos genéticos. Quando diferentes critérios de seleção são considerados, a predição de ganhos referentes a cada critério tem grande importância, pois indica os melhoristas sobre como utilizar o material genético disponível, visando obter o máximo de ganhos possível para as características de interesse. O presente trabalho foi instalado em julho de 2004, na Fazenda Experimental de Bananal do Norte, conduzida pelo Incaper, no distrito de Pacotuba, município de Cachoeiro de Itapemirim, região Sul do Estado, com o objetivo de selecionar as melhores plantas entre e dentro de progênies de meios- irmãos de Coffea canephora, por meio de diferentes critérios de seleção. Foram realizadas análises de variância individuais e conjuntas para 26 progênies de meios- irmãos Coffea canephora. O delineamento experimental utilizado foi em blocos ao acaso com quatro testemunhas adicionais com quatro repetições e parcela composta por cinco plantas, com o espaçamento de 3,0 m x 1,2 m. Neste trabalho, considerou-se os dados das últimas cinco colheitas. As características mensuradas foram: florescimento, maturação, tamanho do grão, peso, porte, vigor, ferrugem, mancha cercóspora, seca de ponteiros, escala geral, porcentagem de frutos boia e bicho mineiro. Todas as análises estatísticas foram realizadas com o aplicativo computacional em genética e estatística (GENES). Foram estimados os ganhos de seleção em função da porcentagem de seleção de 20% entre e dentro, sendo as mesmas mantidas para todas as características. Todas as características foram submetidas a seleção no sentido positivo, exceto para florescimento, porte, ferrugem, mancha cercóspora, seca de ponteiros, porcentagem de frutos boia e bicho mineiro, para obter decréscimo em suas médias originais. Os critérios de seleção estudados foram: seleção convencional entre e dentro das famílias, índice de seleção combinada, seleção massal e seleção massal estratificada. Esta dissertação é composta por dois capítulos, em que foram realizadas análises biométricas, como a obtenção de estimativas de parâmetros genéticos. Na maioria das características estudadas, verificaram-se diferenças significativas (P<0,05) para genótipos que, associados aos coeficientes de variação genotípicos e também ao coeficiente de determinação genotípico e à relação CVg/CVe, indicam a existência de variabilidade genética nos materiais genéticos para a maioria das características e condições favoráveis para obtenção de ganhos genéticos pela seleção. Essas características também foram correlacionadas. Os dados foram submetidos às análises de variância e multivariada, aplicando-se a técnica de agrupamento e UPGMA, teste de médias e estudo de correlações. Na técnica de agrupamento, foi utilizada a distância generalizada de Mahalanobis como medida de dissimilaridade, e na delimitação dos grupos, o método de Tocher. Foi encontrada diversidade genética para as características associadas à qualidade fisiológica, mobilização de reserva das sementes, dimensões e biomassa das plântulas. Quatro grupos de genótipos puderam ser formados. Peso de massa seca de sementes, redução de reserva de sementes e peso de massa seca de plântulas estão positivamente correlacionados entre si, enquanto a redução de reserva das sementes e a eficiência na conversão dessas reservas em plântulas estão negativamente correlacionadas. De acordo com os resultados obtidos, verificou-se que todas as características apresentaram níveis diferenciados de variabilidade genética e os critérios de seleção utilizados mostraram-se eficientes para o melhoramento, no qual o índice de seleção combinada é o critério de seleção que apresentou os melhores resultados em termos de ganhos, sendo indicado como critério mais apropriado para o melhoramento genético da população estudada. Nos estudos de correlações, em 70% dos casos, a correlação fenotípica foi superior à genotípica, mostrando maior influência dos fatores ambientais em relação aos genotípicos e condições propícias ao melhoramento dos diferentes caracteres. No estudo de divergência genética, observou-se que pelo agrupamento de genótipos, pela técnica de Tocher, indicou que os genótipos foram distribuídos em três grupos.

Hedge accounting no mercado acionário brasileiro : efeitos na qualidade da informação contábil e disclosure

Este trabalho investiga, no mercado acionário brasileiro, o efeito da contabilidade de hedge na qualidade das informações contábeis divulgadas, no disclosure dos instrumentos financeiros derivativos e na assimetria de informação. Para medir a qualidade da informação contábil, foram utilizadas as métricas de relevância da informação contábil e informatividade dos lucros contábeis. Para a execução deste trabalho, foi constituída uma amostra geral com empresas brasileiras, não financeiras, listadas na Bolsa de Valores de São Paulo, compreendendo as 150 empresas com maior valor de mercado em 01/01/2014. A partir da amostra geral, foram constituídas amostras para a aplicação dos modelos de value relevance, informativeness, disclosure e assimetria de informação. A amostra para relevância contou com 758 observações firmas-anos, para o período de 2008 a 2013. A amostra para informatividade contou com 701 observações firmas-anos, para o período de 2008 a 2013. A amostra para disclosure contou com 100 observações firmas-anos, para o período de 2011 a 2012. A amostra para assimetria de informação contou com 100 observações firmas-anos, para o período de 2011 a 2012. Para as análises dos dados, utilizou-se regressões com errospadrão robustos com abordagem POLS e Efeitos Fixos, aplicadas sobre dados em painel. Complementarmente, para as análises do efeito do hedge accounting sobre o disclosure e assimetria de informação, foi aplicado o método de Propensity Score Matching. As evidências encontradas para a influência da contabilidade de hedge na relevância da informação contábil apontaram uma relação positiva e significante na interação com o LL. Na análise da informatividade dos lucros contábeis, a pesquisa evidenciou uma relação negativa e estatisticamente significante do lucro quando interagido com a variável dummy de hedge accounting. Quanto às evidências encontradas para a influência do hedge accounting sobre o disclosure dos derivativos, verificou-se uma relação positiva e estatisticamente significante da dummy de hedge accounting com o indicador de evidenciação dos derivativos. Em relação às evidências para a assimetria de informação, embora os coeficientes se mostrassem no sentido esperado, os mesmos não foram estatisticamente significativos. Adicionalmente, incorporamse às análises econométricas uma análise descritiva, na amostra geral, da utilização do hedge accounting no Brasil, para o ano de 2013. Dentre as 150 empresas da amostra, 49 empresas utilizaram hedge accounting, onde 41 empresas adotam apenas 1 tipo de hedge. O hedge de fluxo de caixa é o tipo de hedge mais adotado pelas empresas, sendo utilizado por 42 companhias.

Reconstituição das vazões naturais a jusante das pequenas centrais hidrelétricas Rio Bonito e Suíça : Rio Santa Maria da Vitória (ES)

O conhecimento do regime natural de rios é relevante, entre diversas razões, para avaliar o impacto antrópico em bacias hidrográficas. Desta forma, visa criar ferramentas que auxiliem no planejamento eficiente dos recursos hídricos. O rio Santa Maria da Vitória (ES) é crucial para o desenvolvimento socioeconômico da Região Metropolitana da Grande Vitória. Adicionalmente, diversos ecossistemas e comunidades agrícolas dependem deste rio. Sendo a geração de energia elétrica um dos usos mais significativos do rio Santa Maria da Vitória, através das Pequenas Centrais Hidrelétricas Rio Bonito e Suíça, o objetivo principal desta pesquisa foi buscar uma melhor compreensão da influência da operação destes empreendimentos na vazão natural deste rio. Além da análise das séries de vazões e de precipitações medidas em Santa Leopoldina, comparando o período anterior com o posterior à implantação das PCH`s, realizou-se a reconstituição das vazões naturais médias diárias e médias mensais a jusante das PCH`s, através da técnica de extensão MOVE.I (tipo 1) e com o auxílio da série de vazão medida na estação fluviométrica Marechal Floriano, localizada na bacia hidrográfica do rio Jucu. Os resultados obtidos, a partir dos dados monitorados na estação Santa Leopoldina, mostraram uma diminuição nas vazões mínimas com 7, 30 e 90 dias de duração para o período pós-regulado. Ainda, as vazões de permanência Q50, Q90 e Q95 e a vazão média de longa duração reconstituídas são menores que as vazões observadas em Santa Leopoldina. Além da presença das PCH`s, as alterações no uso e cobertura do solo da bacia podem ter influência sobre os resultados encontrados. As vazões em Santa Leopoldina, devido aos horários em que são realizadas as medições, podem não representar de forma confiável as oscilações a jusante das PCH`s. Consequentemente, faz-se necessário um monitoramento contínuo das vazões a jusante desses empreendimentos e recomenda-se que seja realizada uma nova reconstituição das vazões naturais do rio Santa Maria da Vitória, através do balanço hídrico dos reservatórios, utilizando os dados operativos das PCH`s.

Cenários de mudanças climáticas para a América do Sul : impacto no zoneamento agroclimático da cana-de-açúcar

O Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) através do seu Quarto Relatório de Avaliação das Mudanças Climáticas Globais (IPCC-AR4), publicado em 2007, atribui as emissões de gases de efeito estufa como a principal causa do aumento médio das temperaturas e alerta para uma elevação entre 1,8 ºC e 6,4 ºC até 2100, podendo modificar assim a aptidão climática para as culturas agrícolas em diversas regiões do planeta. Diante disso, existe a necessidade de substituição dos combustíveis fósseis por fontes renováveis e limpas de energia, como o etanol. A cana-de-açúcar apresenta-se, portanto, como uma cultura estratégica na produção do etanol. O presente trabalho teve como objetivos: 1) avaliar o desempenho dos Modelos Climáticos Globais (MCGs) do IPCC-AR4 na simulação de dados climáticos de temperatura do ar e precipitação pluviométrica para o período anual e mensal; 2) elaborar o zoneamento agroclimático da cana-de-açúcar para a América do Sul considerando o clima referência e o futuro para as décadas de 2020, 2050 e 2080 em função do cenário de emissão A1B considerado pessimista e que usa um equilíbrio entre todas as fontes de energia. Para a avaliação do desempenho dos MCGs, foram utilizados dados climáticos médios mensais observados de precipitação e temperatura do ar provenientes do Climatic Research Unit (CRU) e dados simulados oriundos dos 22 MCGs do IPCC (cenário 20c3m) compreendidos entre o período de 1961-1990, além do Multimodel (ensemble) – MM que é a média da combinação dos dados de todos os modelos. O desempenho dos MCGs foi avaliado pelos índices estatísticos: desvio padrão, correlação, raiz quadrada da média do quadrado das diferenças centralizadas e o “bias” dos dados simulados com os observados, que foram representados no diagrama de Taylor. Para a etapa da elaboração do zoneamento agroclimático procedeu-se o cálculo dos balanços hídricos (referência e futuros) da cultura, pelo método de Thornthwaite & Mather (1955). Para o cenário referência, utilizaram-se dados das médias mensais da precipitação e temperatura provenientes do CRU, enquanto que para as projeções futuras, dados provenientes das anomalias do Multimodel (ensemble) – MM para as décadas de 2020, 2050 e 2080, que foram ajustados, obtendo-se assim as projeções futuras para cada período analisado. Baseado nos mapas temáticos reclassificados de deficiência hídrica anual, temperatura média anual, excedente hídrico anual e no índice de satisfação das necessidades de água (ISNA), realizou-se uma sobreposição dessas informações obtendo assim, os mapas finais do zoneamento agroclimático da cana-de-açúcar. Posteriormente ao zoneamento, realizou-se a análise das transições (ganhos, perdas e persistências) entre as classes de aptidão climática da cultura. Os resultados mostram que o Multimodel (ensemble) – MM para o período mensal apresenta o melhor desempenho entre os modelos analisados. As áreas inaptas correspondem a maior parte da América do Sul e uma expressiva transição entre as classes de aptidão climática da cultura.

Application to quantify fetal lung branching on rat explants

Recently, regulating mechanisms of branching morphogenesis of fetal lung rat explants have been an essential tool for molecular research. The development of accurate and reliable segmentation techniques may be essential to improve research outcomes. This work presents an image processing method to measure the perimeter and area of lung branches on fetal rat explants. The algorithm starts by reducing the noise corrupting the image with a pre-processing stage. The outcome is input to a watershed operation that automatically segments the image into primitive regions. Then, an image pixel is selected within the lung explant epithelial, allowing a region growing between neighbouring watershed regions. This growing process is controlled by a statistical distribution of each region. When compared with manual segmentation, the results show the same tendency for lung development. High similarities were harder to obtain in the last two days of culture, due to the increased number of peripheral airway buds and complexity of lung architecture. However, using semiautomatic measurements, the standard deviation was lower and the results between independent researchers were more coherent

The influence of the dispersion method on the electrical properties of vapor-grown carbon nanofiber/epoxy composites

The influence of the dispersion of vapor-grown carbon nanofibers (VGCNF) on the electrical properties of VGCNF/ Epoxy composites has been studied. A homogenous dispersion of the VGCNF does not imply better electrical properties. In fact, it is demonstrated that the most simple of the tested dispersion methods results in higher conductivity, since the presence of well-distributed nanofiber clusters appears to be a key factor for increasing composite conductivity.

Automated image analysis of lung branching morphogenesis from microscopic images of fetal rat explants

Background: Regulating mechanisms of branching morphogenesis of fetal lung rat explants have been an essential tool for molecular research. This work presents a new methodology to accurately quantify the epithelial, outer contour and peripheral airway buds of lung explants during cellular development from microscopic images. Methods: The outer contour was defined using an adaptive and multi-scale threshold algorithm whose level was automatically calculated based on an entropy maximization criterion. The inner lung epithelial was defined by a clustering procedure that groups small image regions according to the minimum description length principle and local statistical properties. Finally, the number of peripheral buds were counted as the skeleton branched ends from a skeletonized image of the lung inner epithelial. Results: The time for lung branching morphometric analysis was reduced in 98% in contrast to the manual method. Best results were obtained in the first two days of cellular development, with lesser standard deviations. Non-significant differences were found between the automatic and manual results in all culture days. Conclusions: The proposed method introduces a series of advantages related to its intuitive use and accuracy, making the technique suitable to images with different lightning characteristics and allowing a reliable comparison between different researchers.

A model for the evaluation of data quality in health unit website

This article presents a research work, the goal of which was to achieve a model for the evaluation of data quality in institutional websites of health units in a broad and balanced way. We have carried out a literature review of the available approaches for the evaluation of website content quality, in order to identify the most recurrent dimensions and the attributes, and we have also carried out a Delphi method process with experts in order to reach an adequate set of attributes and their respective weights for the measurement of content quality. The results obtained revealed a high level of consensus among the experts who participated in the Delphi process. On the other hand, the different statistical analysis and techniques implemented are robust and attach confidence to our results and consequent model obtained.

Automated image analysis of lung branching morphogenesis

Regulating mechanisms of branchingmorphogenesis of fetal lung rat explants have been an essential tool formolecular research.This work presents a new methodology to accurately quantify the epithelial, outer contour, and peripheral airway buds of lung explants during cellular development frommicroscopic images. Methods.Theouter contour was defined using an adaptive and multiscale threshold algorithm whose level was automatically calculated based on an entropy maximization criterion. The inner lung epithelium was defined by a clustering procedure that groups small image regions according to the minimum description length principle and local statistical properties. Finally, the number of peripheral buds was counted as the skeleton branched ends from a skeletonized image of the lung inner epithelia. Results. The time for lung branching morphometric analysis was reduced in 98% in contrast to themanualmethod. Best results were obtained in the first two days of cellular development, with lesser standard deviations. Nonsignificant differences were found between the automatic and manual results in all culture days. Conclusions. The proposed method introduces a series of advantages related to its intuitive use and accuracy, making the technique suitable to images with different lighting characteristics and allowing a reliable comparison between different researchers.

Application to quantify fetal lung branching on rat explant

Recently, regulating mechanisms of branching morphogenesis of fetal lung rat explants have been an essential tool for molecular research. The development of accurate and reliable segmentation techniques may be essential to improve research outcomes. This work presents an image processing method to measure the perimeter and area of lung branches on fetal rat explants. The algorithm starts by reducing the noise corrupting the image with a pre-processing stage. The outcome is input to a watershed operation that automatically segments the image into primitive regions. Then, an image pixel is selected within the lung explant epithelial, allowing a region growing between neighbouring watershed regions. This growing process is controlled by a statistical distribution of each region. When compared with manual segmentation, the results show the same tendency for lung development. High similarities were harder to obtain in the last two days of culture, due to the increased number of peripheral airway buds and complexity of lung architecture. However, using semiautomatic measurements, the standard deviation was lower and the results between independent researchers were more coherent.

Comparative analysis between statistical and artificial intelligence models in business failure prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Multiple centroid method to evaluate the adaptability of alfalfa genotypes

This study aimed to evaluate the efficiency of multiple centroids to study the adaptability of alfalfa genotypes (Medicago sativa L.). In this method, the genotypes are compared with ideotypes defined by the bissegmented regression model, according to the researcher's interest. Thus, genotype classification is carried out as determined by the objective of the researcher and the proposed recommendation strategy. Despite the great potential of the method, it needs to be evaluated under the biological context (with real data). In this context, we used data on the evaluation of dry matter production of 92 alfalfa cultivars, with 20 cuttings, from an experiment in randomized blocks with two repetitions carried out from November 2004 to June 2006. The multiple centroid method proved efficient for classifying alfalfa genotypes. Moreover, it showed no unambiguous indications and provided that ideotypes were defined according to the researcher's interest, facilitating data interpretation.

Comparative Analysis between Statistical and Artificial Intelligence Models in Business Failure Prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.