Modelos mentais e resolução de problemas em física

O objetivo deste trabalho foi investigar como fazer os alunos modelarem mentalmente os enunciados de problemas de papel-e-lápis a fim de entendê-los e resolvê-los baseados em procedimentos analíticos e não buscando uma “fórmula”. Foram realizados cinco estudos empíricos com alunos universitários dos cursos de Engenharia e Física da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, cursando a disciplina de Mecânica Geral. Foi utilizada uma metodologia qualitativa baseada em depoimentos verbais (durante aulas exclusivas de problemas e entrevistas semi-estruturadas) e escritos (em testes e exames) durante o período de 1998 e 2004. O trabalho está subsidiado teoricamente pelas teorias dos modelos mentais de Johnson-Laird e dos campos conceituais de Vergnaud, tendo como teoria educacional subjacente, a teoria educacional da aprendizagem significativa de Ausubel. Resultados da pesquisa parecem dar suporte para a hipótese da autora, segundo a qual a representação mental dos enunciados dos problemas, apresentados acompanhados ou não por uma representação pictórica, podem ser facilitados pelo ensino explícito da modelagem física das situações envolvidas. Os conhecimentos-em-ação que os estudantes usam, como se pode inferir de suas soluções verbais e escritas, identificaram algumas características em seus desempenhos que pode ajudar com que os professores entendam os processos que eles usam durante as atividades de resolução de problemas, com possíveis conseqüências para os procedimentos usados pelos professores com relação ao ensino.

Rede de mapas acoplados em sistemas parasitóide-hospedeiro com refúgios

Sistemas do tipo parasitóide-hospedeiro têm sido objeto de estudo em diversos trabalhos, com enfoque especial em problemas de persistência e/ou co-existência de espécies. Nesta dissertação, numa primeira abordagem, considerando meios homogêneos, são apresentados, usando sistemas de equações a diferenças, o modelo de Nicholson-Bailey e algumas de suas modificações que previnem as oscilações divergentes bem como a extinção das espécies apresentadas no modelo original. Em cada um destes modelos, investigamos a existência e a estabilidade dos estados de equilíbrio das populações, identificamos os parâmetros e limiares que caracterizam a dinâmica do sistema, e visualizamos as informações decorrentes dos resultados analíticos, através de gráficos construídos a partir de simulações computacionais. A seguir, adotamos a formulação de Rede de Mapas Acoplados, através da qual o sistema é espacialmente estruturado, e revisamos o modelo de Hassell et al.(1991) e a influência da dispersão local difusiva no modelo anteriormente estudado. O trabalho é complementado mediante a inclusão da existência de refúgios espaciais, caracterizados por regiões nas quais a eficiência do parasitóide é muito menor que no restante do hábitat. Simulações computacionais foram realizadas para diversas configurações de refúgios, diferindo em forma e tamanho. Em especial foram analisadas a sua influência nos padrões espaciais e nas populações dentro e fora dos refúgios

Efeitos do composto 3'3-ditrifluormetildifenil disseleneto em diferentes modelos biológicos

O 3’3-ditrifluormetildifenil disseleneto (DFDD) é um composto organoselenado análogo ao disseleneto de difenila (DPDS). No entanto, diferentemente do DPDS, maiores estudos em relação às atividades biológicas do DFDD ainda permanecem escassos na literatura. Com o objetivo de ampliar o conhecimento dos efeitos biológicos do DFDD, nesse estudo investigou-se a interferência desta molécula no neurocomportamento em camundongos. Além disso, as atividades genotóxicas deste organoselenado em linhagens de Salmonella typhimurium, Saccharomyces cerevisiae e em células de mamíferos em cultura (células V79) também foram avaliadas. Nos ensaios neurocomportamentais em camundongos, o DFDD apresentou uma interessante atividade bloqueadora da estereotipia induzida por apomorfina, que é um modelo animal de esquizofrenia, sem agir sobre outros parâmetros importantes como a memória, ansiedade, exploração e locomoção detectados nas tarefas de esquiva inibitória, campo aberto e habituação a um novo ambiente. Demonstrou-se também neste trabalho que o DFDD não foi mutagênico no Teste Salmonella/microssoma tanto na presença quanto na ausência de ativação metabólica. Entretanto, em linhagens de S. cerevisiae, o DFDD induziu mutações “forward” e reversa, porém lócus não-específico. Diferentemente do seu análogo estrutural DPDS, o DFDD não foi capaz de induzir mutações “frameshift” em S. typhimurium ou S. cerevisiae mesmo quando as linhagens foram tratadas em condições de crescimento. Deste modo, sugere-se que o DFDD não é capaz de se intercalar entre as bases do DNA e que, possivelmente, este efeito seja provocado por um impedimento alostérico causado pelos grupamentos CF3 presentes neste organoselenado. Além disso, o DFDD mostrou-se um fraco agente citotóxico e genotóxico em S. cerevisiae e células V79. Por outro lado, como foi demonstrado no Teste Salmonella/microssoma, o DFDD apresentou um efeito protetor contra a mutagenicidade induzida por peróxido de hidrogênio. De maneira interessante, utilizando um ensaio in vitro, mostrou-se que o DFDD possui uma atividade “catalase-like” até o momento não apresentada por nenhum outro composto organoselenado. No presente trabalho tornou-se evidente também que o DFDD atua de maneira distinta do seu análogo DPDS em vários modelos experimentais e que, provavelmente, os grupamentos CF3 presentes no DFDD sejam de fundamental importância para as interessantes atividades demonstradas por este disseleneto.

Modelos de previsão de volatilidade : uma aplicação do modelo GARCH a taxas de câmbio

Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

Gestão de riscos na cadeia de suprimentos e valoração do custo da escassez de energia elétrica: Modelos e uma proposta de implementação para o Brasil

Este trabalho apresenta as principais aplicações de técnicas de gestão de riscos ao estudo de interrupções em cadeias de fornecimento, tendo como motivação o caso do fornecimento de energia elétrica, assunto de extrema relevância para o Brasil. Neste sentido, o cálculo do “custo do déficit” ou perda de produção dada uma falha no fornecimento de energia elétrica (parâmetro utilizado em todo o planejamento do setor elétrico brasileiro), foi escolhido como fator relevante a ser analisado. As principais metodologias existentes para a apuração desse parâmetro são apresentadas fazendo uma comparação com aquela atualmente em uso no Brasil. Adicionalmente, apresentamos uma proposta de implementação para as metodologias alternativas, utilizadas no exterior, e baseadas no conceito de VOLL (“Value of Lost Load”) - medida do valor da escassez de energia para empresas ou consumidores individuais e fundamental para o desenho de programas de gerenciamento de demanda.

Modelos dinâmicos e simulação estocástica

This paper presents new methodology for making Bayesian inference about dy~ o!s for exponential famiIy observations. The approach is simulation-based _~t> use of ~vlarkov chain Monte Carlo techniques. A yletropolis-Hastings i:U~UnLlllll 1::; combined with the Gibbs sampler in repeated use of an adjusted version of normal dynamic linear models. Different alternative schemes are derived and compared. The approach is fully Bayesian in obtaining posterior samples for state parameters and unknown hyperparameters. Illustrations to real data sets with sparse counts and missing values are presented. Extensions to accommodate for general distributions for observations and disturbances. intervention. non-linear models and rnultivariate time series are outlined.