A inferência causal na filosofia moral de Hume.

Starting from the idea that the result of the Humean analysis of causal inferences must be applied coherently to the remaining part of his work, including its moral theory, the present master thesis aims at investigating whether Hume´s moral philosophy is essentially based on feeling, or whether this would not be rather essentially a consequence of our causal inferences in human actions and deliberations. The main idea consists in showing that our moral inferences, to the extent that they are for Hume empirical , depend on our belief in a connexion between something which has been previously observed and something which is not being observed ( but that it is expected to occur or to be observed in the future). Thus, this very belief must base our moral inferences concerning the actions and deliberations of the individuals. Therefore, must e o ipso induce us to associate actions and behaviors, as well as character and moral claims of men to certain moral feelings. Accordingly, the thesis is unfolded in three chapters. In the first chapter Hume´s theory of the perception is reported as essential part of the explanation or the principles that bind ideas in our mind and constitute our inferences. In the second chapter, the Humean analysis of causal inferences is presented and the way they contribute in the formation of our moral inferences is explained. In the third and last chapter, the formation of our moral inferences and the real contribution of the doctrine of freedom and necessity for the examination or our actions are analysed and discussed.

Utilização de diagramas causais em confundimento e viés de seleção.

Apesar do crescente reconhecimento do potencial dos diagramas causais por epidemiologistas, essa técnica ainda é pouco utilizada na investigação epidemiológica. Uma das possíveis razões é que muitos temas de investigação exigem modelos causais complexos. Neste trabalho, a relação entre estresse ocupacional e obesidade é utilizada como um exemplo de aplicação de diagramas causais em questões relacionadas a confundimento. São apresentadas etapas da utilização dos diagramas causais, incluindo a construção do gráfico acíclico direcionado, seleção de variáveis para ajuste estatístico e a derivação das implicações estatísticas de um diagrama causal. A principal vantagem dos diagramas causais é tornar explícitas as hipóteses adjacentes ao modelo considerado, permitindo que suas implicações possam ser analisadas criticamente, facilitando, desta forma, a identificação de possíveis fontes de viés e incerteza nos resultados de um estudo epidemiológico.

Contraexemplos e raciocínio dedutivo

Tese de Doutoramento apresentada ao ISPA - Instituto Universitário

Impactos da iso 9000 sobre a gestão das empresas : inferências a partir de três estudos de casos

No cotidiano das empresas a gestão da qualidade é peça fundamental para manter a competitividade e assegurar a sobrevivência. Organizações em todo o mundo praticam a gestão da qualidade através da adoção dos preceitos padronizados das normas ISO 9000. Desta forma, a identificação, avaliação e análise das condições de implantação do modelo oferece subsídios para melhor compreensão dos impactos no resultado global da empresa, nos processos internos e nos procedimentos de trabalho. Neste sentido, este trabalho apresenta três estudos de casos de empresas do ramo metal-mecânico localizadas na região de Caxias do Sul, que tiveram seus sistemas da qualidade implantados e certificados conforme o que preconiza o padrão ISO 9000. Para isso, os resultados apresentados pelas empresas estudadas foram analisados de forma qualitativa e quantitativa com o fim de identificar as relações com a implantação do modelo ISO 9000. Além da análise dos registros, entrevistas foram aplicadas nos três níveis hierárquicos para que o estudo das opiniões refletisse a visão gerencial, de supervisão e de operação das empresas estudadas.

Metodologia para a estimação por cenários alternativos com base na interação entre modelos subjetivos causais e técnicas analíticas para o dimensionamento de mercado

A metodologia para a estimação por cenários alternativos com base na interação entre modelos subjetivos causais e técnicas analíticas para o dimensionamento de mercado representa uma proposta de tratamento sistemático dos problemas de análise e previsão, utilizado nas áreas de estratégia mercadológica e planejamento empresarial. A tese trata inicialmente de dois critérios para a classificação das técnicas de previsão e geração de cenários. No primeiro deles, são considerados os atributos que usualmente orientam a seleção dos métodos de previsão mais apropriados para cada caso. No segundo, é definido um referencial com base nas regras empregadas para identificar o modo de geração dos futuros alternativos. Em ambas situações, foram consultados trabalhos que incorporaram extensivamente os conceitos de interesse desta tese, com o propósito de apoiar a sua fundamentação teórica. Uma análise adicional mais detalhada se ateve às técnicas que propiciaram a base conceitual da metodologia, a exemplo da modelagem estrutural e das probabilidades subjetivas. Com o objetivo de testar a adequação da proposta ao estudo de caso, foi escolhido o mercado atendido pela indústria de energia elétrica. Este procedimento passou inicialmente por uma investigação a nível nacional com a intenção de: (i) observar aquelas técnicas e indicadores utilizados regularmente III pelas concessionárias; (ii) constatar e comparar situações que afetam a qualidade das previsões, a exemplo do tamanho da equipe e do grau de comunicação com as instituições externas. Em seguida, foi efetuada uma aplicação prática sobre o mercado regional de eletricidade do segmento residencial, na tentativa de validar empiricamente a metodologia proposta. Como particularidades, foram introduzidas as equações simultâneas do lado analítico, e a consulta aos especialistas, os quais foram aplicados na construção do modelo exploratório do lado subjetivo. A interação entre as técnicas resultou em alguns cenários para o mercado analisado.

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Modelos causais de adolescentes e de adultos para as mudanças de estado e a transformação química da matéria

Os modelos identificados envolveram desde a utilização de noções animistas e substancialistas, nos modelos mais simples, até a articulação dos esquemas corpusculares e de seu componente cinético, no modelo mais avançado. Esses modelos apresentam coerência lógica interna e um mesmo sujeito pôde ter usado diferentes modelos durante a entrevista, oscilando entre um e outro. A multiplicidade dos modelos mobilizados pode sugerir que alguns domínios da experiência física necessitariam outros tipos de conservação, como: (i) a da natureza da matéria na mudança de estado do iodo e (ii) a da massa global nas reações químicas. Essas conservações podem ser consideradas mais abstratas que as conservações de substância, peso e volume, pois as subsume. Isso, portanto, poderia justificar as dificuldades apresentadas pelos sujeitos na interpretação dos fenômenos estudados.

Inferências carioevolutivas sobre grupos crípticos de peixes marinhos e estuarinos

Cytogenetic studies have been revealing a great diversity not detected, until then, in several families of fishes. Many of these groups, especially those that exhibit great diversity, like Perciformes and Siluriformes, possess species with difficult morphologic characterization, called cryptic species, commonly detected through karyotypic analyses, which reveals outstanding interespecific variations with relationship to the number and its chromosomal structures. Thus, the present work intends to contribute for the cytogenetic knowledge of marine and brackish fish species, because they peculiar life habits and by lack of cytogenetic data of your genetic aspects. Therefore, cytogenetic studies were developed in a species of Apogonidae (Perciformes), two species of sea catfishes of the family Ariidae (Siluriformes) and brackish fish Paurachenipterus galeatus (Siluriformes, Auchenipteridae), through C banding, Ag-NOR, use of base-specific flourochromes (DAPI and CMA3), as well as FISH (Fluorescent in situ hybridization) using ribosomal DNA probes 5S and 18S. The present results contribute to a better understanding of the processes of differentiation patterns and chromosome evolution in these groups. The use of other approaches (the morphology and molecular tools) will allow a larger understanding of the genetic and biological diversity of the Brazilian ichthyofauna.

A contribuição da história dos conceitos à ciência da informação: Dimensões categórico-abstratas e analítico-causais

The history of concepts, albeit still little explored by information science, can provide important contributions for the study of key concepts that constitute the theoretical-conceptual framework in a scientifi c context. Thus, the history of concepts is presented as a tool for the study of diachronic and synchronic features of the scientific concept in Information Science. For such, it was imperative to understand the intersection of the categorical-abstract and analytical-causal dimensions, both relevant for constituting the very proposition of the history of concepts elaborated by Reinhart Koselleck.

Os agentes econômicos em processos de integração regional: inferências para avaliar os efeitos da ALCA

Incluye Bibliografía

Fatores causais do grau de limpeza de vacas leiteiras e suas relações com a contagem de células somáticas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas

A adoção de sistemas digitais de radiodifusão sonora, que estão em fase de testes no país, permite realizar novos estudos visando um melhor planejamento para a implementação dessas novas emissoras. O que significa reavaliar os principais modelos de radiopropagação existentes ou propor novas alternativas para atender as demandas inerentes dos sistemas digitais. Os modelos atuais, conforme Recomendações ITU-R P. 1546 e ITU-R P. 1812, não condizem fielmente com a realidade de algumas regiões do Brasil, principalmente com as regiões de clima tropical, como a Região Amazônica, seja pelo elevado índice pluviométrico seja pela vasta flora existente. A partir dos modelos adequados ao canal de propagação, torna-se viável desenvolver ferramentas de planejamento de cobertura mais precisas e eficientes. A utilização destas ferramentas é cabível tanto para a ANATEL, para a elaboração dos planos básicos de distribuição de canais quanto para os radiodifusores. No presente trabalho é apresentada uma metodologia utilizando a inteligência computacional, baseada em Inferênciass Baysianas, para predição da intensidade de campo elétrico, a qual pode ser aplicada ao planejamento ou expansão de áreas de cobertura em sistemas de radiodifusão para frequências na faixa de ondas médias (de 300 kHz a 3MHz). Esta metodologia gera valores de campo elétrico estimados a partir dos valores de altitude do terreno (através de análises de tabelas de probabilidade condicional) e estabelece a comparação destes com valores de campo elétrico medidos. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados na região central do Brasil, próximo à cidade de Brasília. O sinal transmitido era um sinal de rádio AM transmitido na frequência de 980 kHz. De posse dos dados coletados durante as campanhas de medição, foram realizadas simulações utilizando tabelas de probabilidade condicional geradas por Inferências Bayesianas. Assim, é proposto um método para predizer valores de campo elétrico com base na correlação entre o campo elétrico medido e altitude, através da utilização de inteligência computacional. Se comparados a inúmeros trabalhos existentes na literatura que têm o mesmo objetivo, os resultados encontrados neste trabalho validam o uso da metodologia para determinar o campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando Inferências Bayesianas.

Evolução de sistemas de solos laterítico e podzolizado: inferências sobre a forma atual da vertente-bacia do Alto Rio Preto - MG

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelos paramétricos simples e causais para cabos de cobre apropriados para caracterização de enlaces em sistemas G.fast

O G.fast é um novo padrão da União Internacional de Telecomunicações que almeja atingir 1 Gb/s sobre enlaces de cobre curtos, utilizando freqüências de até 212 MHz. Essa nova tecnologia requer modelos paramétricos precisos de cabo para fins de projeto, simulação e testes de avaliação de desempenho. A maioria dos modelos de cabo de cobre foram desenvolvidos focando o espectro VDSL - isto é, freqüências de até 30 MHz - e adotam suposições que são violadas quando a faixa de freqüência é estendida para freqüências G.fast. Esta tese apresenta novos modelos de cabo simples e causais capazes de caracterizar com precisão enlaces de cobre compostos por segmentos individuais ou múltiplos, tanto no domínio do tempo quanto no domínio da freqüência. Resultados utilizando as topologias de referência do padrão G.fast mostram que, além de serem precisos, os novos modelos são atrativos devido ao baixo custo computacional e fórmulas fechadas para ajuste de seus parâmetros junto a dados medidos.