Analysis of channel quality reporting mechanisms and their impact into 4G and beyond technologies

206 p.

Análise da Transparência Corporativa através dos Relatórios de Sustentabilidade com base na Global Reporting Initiative de Empresas do Setor Brasileiro de Energia Elétrica

Este estudo realizou um exame crítico sobre os relatórios de sustentabilidade, com base na Global Reporting Initiative (GRI), elaborados pelas empresas do setor de geração de energia elétrica por hidroeletricidade no Brasil e avaliou a significância destes documentos em prestar informações claras sobre a eficácia do desempenho socioambiental. Os estudos acadêmicos relacionados com os relatórios de sustentabilidade, e especificamente com os relatórios da GRI, demonstram que há problemas na qualidade da informação com relação à completeza, padronização e credibilidade do conteúdo, porém sem aprofundar nas causas potenciais. Trata-se de um estudo com abordagem quali-quantitativa, com o emprego de pesquisa do tipo descritiva e a utilização de procedimentos bibliográfico e documental, por meio de análise de conteúdo. A quantificação das evidências foi desenvolvida com base nas informações contidas nos relatórios de sustentabilidade das empresas CPFL, EDP e Tractebel, que possuíam o nível mais alto de aplicação da GRI, associadas com as informações de seus desempenhos socioambientais disponíveis por outras fontes de consulta independentes. Os resultados da análise de conteúdo dos relatórios de sustentabilidade demonstraram que nenhuma das empresas atingiu o atendimento pleno de evidência da informação solicitada nas Unidades de Informação avaliadas. Esta constatação indica que todas as empresas avaliadas apresentaram falhas na validação das informações antes do início da elaboração propriamente dita do relatório, como determina a etapa de validação da GRI, sugerindo que os testes disponíveis nos princípios da GRI, provavelmente, não foram empregados ou foram adotados sem eficácia, afetando a qualidade da informação com relação à completeza e credibilidade do conteúdo. Questões que merecem ser aprofundadas em futuros trabalhos são: a influência dos limites da auditoria independente no resultado da verificação do relatório e a extensão da pesquisa de análise de conteúdo para outros setores industriais formados por grandes empresas e com elevado impacto ambiental potencial. O estudo contribui para o aumento de conhecimento sobre o tema, em destaque na atualidade, seja pelos esforços de normalização mundial do relatório de sustentabilidade GRI, e, principalmente, com a recomendação para o fomento destes relatórios incluída no documento final The Future We Want- O Futuro que Queremos da Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável (Rio+20), no parágrafo 47, com potencial regulamentação brasileira compulsória dos mesmos.

Contributions to time series data mining departing from the problem of road travel time modeling

194 p.

Classification of Coastal Communities Reporting Commercial Fish Landings in the U.S. Northeast Region: Developing and Testing a Methodology

The National Marine Fisheries Service is required by law to conduct social impact assessments of communities impacted by fishery management plans. To facilitate this process, we developed a technique for grouping communities based on common sociocultural attributes. Multivariate data reduction techniques (e.g. principal component analyses, cluster analyses) were used to classify Northeast U.S. fishing communities based on census and fisheries data. The comparisons indicate that the clusters represent real groupings that can be verified with the profiles. We then selected communities representative of different values on these multivariate dimensions for in-depth analysis. The derived clusters are then compared based on more detailed data from fishing community profiles. Ground-truthing (e.g. visiting the communities and collecting primary information) a sample of communities from three clusters (two overlapping geographically) indicates that the more remote techniques are sufficient for typing the communities for further in-depth analyses. The in-depth analyses provide additional important information which we contend is representative of all communities within the cluster.