1000 resultados para Compound variables


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Certaines études récentes confirment que les tests de personnalité sont largement utilisés à des fins de sélection dans les organisations nord-américaines et que leur fréquence d’utilisation continue de croître (Boudrias, Pettersen, Longpré, & Plunier, 2008; Rothstein & Goffin, 2006). Or, les résultats des recherches portant sur le lien prévisionnel entre la personnalité et le rendement global au travail sont peu convaincants (Morgeson et al., 2007b; Murphy & Dzieweczynski, 2005). La présente thèse vise à vérifier si une amélioration des liens prédictifs entre la personnalité et le rendement au travail pourrait être obtenue en modifiant la façon d’opérationnaliser les variables prévisionnelles issues des inventaires de personnalité et en précisant les critères à prédire de manière à les rendre plus spécifiques et mieux arrimés. Pour ce faire, la capacité prévisionnelle d’une approche centrée sur le critère, c’est-à-dire l’utilisation de composites de traits de personnalité, est comparée à l’approche traditionnelle centrée sur le prédicteur, dans ce cas-ci, les cinq grands facteurs de personnalité (Big Five). D’autre part, le rendement au travail est opérationnalisé sous l’angle des compétences en emploi, ce qui permet d’en différencier les dimensions et d’augmenter la spécificité des critères. Des hypothèses précisant les facteurs de personnalité qui devraient permettre de prédire chacune des compétences évaluées sont testées. De plus, des hypothèses précisant les traits de personnalité servant à créer les variables composites sont aussi testées. Finalement, une hypothèse portant sur la comparaison de la puissance prévisionnelle des deux approches est mise à l’épreuve. L’échantillon de la recherche est composé de 225 employés occupant divers emplois au sein d’une grande organisation québécoise. Ils ont complété un inventaire de personnalité au travail dans le cadre des processus de sélection de l’organisation. Leur supérieur immédiat a effectué une évaluation de leurs compétences et de leur rendement au moins six (6) mois après leur embauche. Les résultats démontrent que la maîtrise des compétences est mieux prédite par une approche centrée sur le prédicteur (c’est-à-dire les Big Five) que par une approche centrée sur le critère (c’est-à-dire les variables composites). En effet, seules trois hypothèses portant sur le lien entre certains facteurs de personnalité et les compétences se sont avérées partiellement soutenues. Les résultats d’analyses statistiques supplémentaires, réalisées a posteriori afin de mieux comprendre les résultats, laissent supposer la présence de variables modératrices, dont, notamment, les caractéristiques situationnelles. En somme, il nous semble plus probable d’arriver, dans le futur, à trouver une méthode structurée de création des variables composites qui permettrait d’obtenir des liens prévisionnels plus puissants que de découvrir des variables composites qui seraient elles-mêmes généralisables à tous les emplois et à toutes les organisations. Par ailleurs, nous encourageons les praticiens à porter attention à la façon d’utiliser les données de personnalité. Pour le moment, il semble que les facteurs de personnalité permettent de prédire, en partie, le rendement futur en emploi. Or, les preuves empiriques concernant l’efficacité d’autres approches demeurent relativement rares et, surtout, insuffisantes pour guider fidèlement les praticiens à travers les choix nécessaires à leur utilisation.

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Although many studies have looked at the perceptual-cognitive strategies used to make anticipatory judgments in sport, few have examined the informational invariants that our visual system may be attuned to. Using immersive interactive virtual reality to simulate the aerodynamics of the trajectory of a ball with and without sidespin, the present study examined the ability of expert and novice soccer players to make judgments about the ball's future arrival position. An analysis of their judgment responses showed how participants were strongly influenced by the ball's trajectory. The changes in trajectory caused by sidespin led to erroneous predictions about the ball's future arrival position. An analysis of potential informational variables that could explain these results points to the use of a first-order compound variable combining optical expansion and optical displacement.

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Sessenta e nove acessos de Psidium, coletados em seis estados brasileiros, foram analisados para dois métodos não hierárquicos de agrupamento e por componentes principais (CP), visando orientar programas de melhoramento. Foram analisadas as variáveis ácido ascórbico, β-caroteno, licopeno, fenóis totais, flavonóides totais, atividade antioxidante, acidez titulável, sólidos solúveis, açúcares solúveis totais, teor de umidade, diâmetro lateral e transversal do fruto, peso da polpa e das sementes/fruto, número e produção de frutos/planta. Foram observados agrupamentos específicos para os acessos de araçazeiros no método de Tocher e do k-means e na dispersão tridimensional dos quatro CPs. Os acessos de araçazeiros foram separados dos de goiabeira. Não foi observado nenhum agrupamento específico por estado de coleta, indicando a inexistência de barreiras na propagação dos acessos de goiabeira. As análises sugerem a prospecção de maior número de amostras de germoplasma num menor número de regiões, bem como acessos divergentes com alto teor de compostos nutricionais.

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The growing demand for steels with tighter compositional specifications led the Companhia Siderúrgica Nacional (CSN) to develop more efficient processes. To solve this problem this paper aims to identify the operational variables more impacting in the desulfurization process, specifically in torpedo car, as well as its causes and solutions. Then select and test, with laboratorial and industrial tests, desulfurizing agents based of CaC 2, CaO, CaCO3, and Mg to assess the cost per quantity of product desulfurized. The mixture with best results was not that one with highest content of CaC2. It is believed that this mixture showed better efficiency because of the increased agitation of the bath, produced by the releasing of gas from compound CaCO3 present in this mixture. Copyright © 2013 WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim.

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The present study investigated the osmotic dehydration (OD) of mangoes cv.Palmer, dehydrated in a sucrose solution with added ascorbic acid (AA), aiming toevaluate the influence of the process variables (sucrose concentration, AA concen-tration and time) on vitamin C, water, sugars and total phenolic compound (TPC)contents by way of an analysis of the effects and the variance of the factors. Thesucrose concentration did not affect the vitamin C content, but the AA concentra-tion in the solution and the process time exerted a positive influence on thisresponse. The addition of AA also presented a significant positive effect on theTPC contents because this vitamin interferes with the quantification of the TPC.On discounting the interferences, no losses of phenolic compounds were found.Impregnation with vitamin C during OD was shown to be effective in obtainingminimally processed mangoes with high nutritional value.

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El funcionamiento interno del cerebro es todavía hoy en día un misterio, siendo su comprensión uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia moderna. El córtex cerebral es el área del cerebro donde tienen lugar los procesos cerebrales de más alto nivel, cómo la imaginación, el juicio o el pensamiento abstracto. Las neuronas piramidales, un tipo específico de neurona, suponen cerca del 80% de los cerca de los 10.000 millones de que componen el córtex cerebral, haciendo de ellas un objetivo principal en el estudio del funcionamiento del cerebro. La morfología neuronal, y más específicamente la morfología dendrítica, determina cómo estas procesan la información y los patrones de conexión entre neuronas, siendo los modelos computacionales herramientas imprescindibles para el estudio de su rol en el funcionamiento del cerebro. En este trabajo hemos creado un modelo computacional, con más de 50 variables relativas a la morfología dendrítica, capaz de simular el crecimiento de arborizaciones dendríticas basales completas a partir de reconstrucciones de neuronas piramidales reales, abarcando desde el número de dendritas hasta el crecimiento los los árboles dendríticos. A diferencia de los trabajos anteriores, nuestro modelo basado en redes Bayesianas contempla la arborización dendrítica en su conjunto, teniendo en cuenta las interacciones entre dendritas y detectando de forma automática las relaciones entre las variables morfológicas que caracterizan la arborización. Además, el análisis de las redes Bayesianas puede ayudar a identificar relaciones hasta ahora desconocidas entre variables morfológicas. Motivado por el estudio de la orientación de las dendritas basales, en este trabajo se introduce una regularización L1 generalizada, aplicada al aprendizaje de la distribución von Mises multivariante, una de las principales distribuciones de probabilidad direccional multivariante. También se propone una distancia circular multivariante que puede utilizarse para estimar la divergencia de Kullback-Leibler entre dos muestras de datos circulares. Comparamos los modelos con y sin regularizaci ón en el estudio de la orientación de la dendritas basales en neuronas humanas, comprobando que, en general, el modelo regularizado obtiene mejores resultados. El muestreo, ajuste y representación de la distribución von Mises multivariante se implementa en un nuevo paquete de R denominado mvCircular.---ABSTRACT---The inner workings of the brain are, as of today, a mystery. To understand the brain is one of the main challenges faced by current science. The cerebral cortex is the region of the brain where all superior brain processes, like imagination, judge and abstract reasoning take place. Pyramidal neurons, a specific type of neurons, constitute approximately the 80% of the more than 10.000 million neurons that compound the cerebral cortex. It makes the study of the pyramidal neurons crucial in order to understand how the brain works. Neuron morphology, and specifically the dendritic morphology, determines how the information is processed in the neurons, as well as the connection patterns among neurons. Computational models are one of the main tools for studying dendritic morphology and its role in the brain function. We have built a computational model that contains more than 50 morphological variables of the dendritic arborizations. This model is able to simulate the growth of complete dendritic arborizations from real neuron reconstructions, starting with the number of basal dendrites, and ending modeling the growth of dendritic trees. One of the main diferences between our approach, mainly based on the use of Bayesian networks, and other models in the state of the art is that we model the whole dendritic arborization instead of focusing on individual trees, which makes us able to take into account the interactions between dendrites and to automatically detect relationships between the morphologic variables that characterize the arborization. Moreover, the posterior analysis of the relationships in the model can help to identify new relations between morphological variables. Motivated by the study of the basal dendrites orientation, a generalized L1 regularization applied to the multivariate von Mises distribution, one of the most used distributions in multivariate directional statistics, is also introduced in this work. We also propose a circular multivariate distance that can be used to estimate the Kullback-Leibler divergence between two circular data samples. We compare the regularized and unregularized models on basal dendrites orientation of human neurons and prove that regularized model achieves better results than non regularized von Mises model. Sampling, fitting and plotting functions for the multivariate von Mises are implemented in a new R packaged called mvCircular.

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The information on climate variations is essential for the research of many subjects, such as the performance of buildings and agricultural production. However, recorded meteorological data are often incomplete. There may be a limited number of locations recorded, while the number of recorded climatic variables and the time intervals can also be inadequate. Therefore, the hourly data of key weather parameters as required by many building simulation programmes are typically not readily available. To overcome this gap in measured information, several empirical methods and weather data generators have been developed. They generally employ statistical analysis techniques to model the variations of individual climatic variables, while the possible interactions between different weather parameters are largely ignored. Based on a statistical analysis of 10 years historical hourly climatic data over all capital cities in Australia, this paper reports on the finding of strong correlations between several specific weather variables. It is found that there are strong linear correlations between the hourly variations of global solar irradiation (GSI) and dry bulb temperature (DBT), and between the hourly variations of DBT and relative humidity (RH). With an increase in GSI, DBT would generally increase, while the RH tends to decrease. However, no such a clear correlation can be found between the DBT and atmospheric pressure (P), and between the DBT and wind speed. These findings will be useful for the research and practice in building performance simulation.