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Projetos de Pesquisa

 

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Orleans Silva Martins

Ciências Sociais Aplicadas

Administração
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  • quantidade e qualidade de informação das empresas em países com diferentes níveis de liberdade econômica
  • Os mercados financeiros são marcados por diferentes quantidade e qualidade de informação entre compradores e vendedores de ativos. Seja em países desenvolvidos, marcados por maior grau de liberdade econômica e maior proteção ao investidor, seja em países emergentes, cujos ambientes de informação são mais frágeis. Quantidade de informação pode ser entendida como Nível de Informatividade (NI) da empresa. Qualidade de Informação Contábil (QIC) é medida por proxies tradicionais, como: persistência dos lucros, conservadorismo contábil, gerenciamento de resultados e relevância de valor. Grau de Liberdade Econômica (GLE) reflete a consistência das instituições e políticas do país, como: liberdade de escolha, trocas voluntárias, liberdade de competição, garantia da segurança e garantia da propriedade privada. O objetivo desta pesquisa é realizar uma análise multinível da existência dos efeitos de complemento e de substituição entre o GLE dos países e a associação do NI com a QIC das empresas. Esta é uma lacuna identificada na literatura. As hipóteses de pesquisa supõem que: (1) o GLE do país afeta positivamente o NI da empresa; (2) há associação positiva entre o NI e a QIC da empresa, independentemente do GLE do país; (3) há um efeito complemento do NI e da QIC em relação ao GLE de países desenvolvidos; (4) há um efeito substituição do NI e da QIC em relação ao GLE de países emergentes. Tais hipóteses são suportadas por estudos que trataram esses fenômenos isoladamente. Serão analisados os dados de empresas públicas em países desenvolvidos e emergentes entre as décadas de 1990 e 2020. O NI será o Firm-level Informativeness Index (FII) de Martins e Barros (2021), a QIC será medida por proxies tradicionais da literatura contábil e o GLE será medido pelo Índice de Liberdade Econômica (ILE) do Fraser Institute (2022). As análises utilizarão modelos multiníveis do tipo Hierarchical Linear Modeling (HLM), em níveis de empresa, setor, país e grau de desenvolvimento do país.
  • Universidade Federal da Paraíba - PB - Brasil
  • 02/12/2023-31/12/2026
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Osmando Ferreira Lopes

Engenharias

Engenharia de Materiais e Metalúrgica
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  • novos foto/eletrocatalisadores para produção de combustíveis limpos e valorização de resíduos
  • O armazenamento de energia renováveis em produtos de valor agregado pela redução do CO2 e produção de H2 pode ser parte da solução das crises energética e ambiental relacionadas a queima de combustíveis fósseis. No entanto, estas reações enfrentam alguns desafios em comum, como o alto sobrepotencial da reação de evolução de O2, baixa atividade e estabilidade dos catalisadores. Adicionalmente, devido à alta estabilidade da molécula de CO2 e sua baixa solubilidade em eletrólitos aquosos, a redução de CO2 apresenta desafios adicionais que limita drasticamente a sua eficiência. Desta forma: i) com o objetivo de superar a baixa atividade dos catalisadores comumente empregados serão investigados a modificação de catalisadores heterogêneos à base de Nb, Zn, Sn, Bi com catalisadores moleculares baseados com complexos de Re(I) e Ru(II); ii) O efeito da morfologia e da estrutura dos catalisadores no seu desempenho catalítico será estudado em detalhes; iii) o projeto visa também a utilização de rejeitos agroindustriais, como o glicerol para reduzir o sobrepotencial da reação; iv) Serão desenvolvidos eletrodos de difusão gasosa baseado nos materiais citados para aplicação em uma célula eletroquímica em fluxo que promova a redução de CO2 em fase gasosa para superar o desafio da baixa solubilidade do CO2 em eletrólito aquoso. Portanto, espera-se desenvolver uma tecnologia disruptiva capaz de contribuir para a transição energética do Brasil rumo a fontes renováveis e, além disso, contribuir para a produção sustentável de insumos químicos utilizados em diferentes indústrias. Os desdobramentos deste certamente contribuirão para o desenvolvimento de aspectos fundamentais das áreas de ciências dos materiais, foto/eletroquímica e de energias renováveis. O desenvolvimento do presente projeto contribuirá também para a formação de recursos humanos em uma área estratégica para o país.
  • Universidade Federal de Uberlândia - MG - Brasil
  • 04/12/2023-31/12/2026
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Osmar Abílio de Carvalho Junior

Ciências Humanas

Geografia
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  • emprego de métodos de inteligência artificial no monitoramento terrestre para auxiliar políticas públicas de desenvolvimento social, econômico e sustentável na região amazônica
  • Os dados de sensoriamento remoto consistem em uma tecnologia adequada para o monitoramento florestal, permitindo aquisição de informações de forma rápida, periódica e com baixos custos. No processamento digital dessas imagens, métodos recentes de Inteligência Artificial atingem o estado da arte. O presente projeto objetiva desenvolver um sistema baseado em imagens de sensoriamento remoto e modelos de Aprendizagem Profunda (AP) para monitoramento florestal na região amazônica. Destacam-se como objetivos específicos: (b) desenvolver algoritmos de AP para monitoramento florestal e detecção de alterações (desmatamento, corte seletivo, incêndio e uso do solo); (c) estabelecer um banco de dados para processamento de dados florestais utilizando AP, e (d) transferir e trocar conhecimento entre as instituições envolvidas (UnB, IBAMA, INCRA, EMBRAPA). A metodologia é subdividida nas seguintes etapas: (a) aquisição e pré-processamento das imagens Sentinel-1 e 2; (b) geração de um banco de amostras para aprendizagem profunda e rotulagem de amostras de treinamento, validação e teste, (c) comparação e análise de métodos de AP; (d) desenvolvimento de métodos para a detecção de mudança; (e) análise de acurácia, (f) cruzamento de informações espaciais para modelar as causas das mudanças usando técnicas de inteligência artificial. O projeto possui as seguintes inovação: (a) concilia um produto e serviço inovador com ampla e imediata aplicação entre os gestores públicos (produto e serviço de inovação); (b) emprega métodos e abordagens ainda inexistentes no processamento digital de imagens, como a segmentação panóptica e classificações dinâmicas (inovação de processos); (c) melhoria da capacidade de aprendizagem e gerenciamento do executor do projeto e de seus associados (inovação organizacional), e (d) estreita interação com parceiros de instituições públicas que necessitam dessa informação (inovação usuário).
  • Universidade de Brasília - DF - Brasil
  • 15/12/2022-28/02/2026
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