Projetos de Pesquisa

 

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Vinícius Costa da Silva Zonatto

Ciências Sociais Aplicadas

Administração
  • antecedentes que determinam a propensão de gestores subordinados ao compartilhamento de informações privadas nos processos orçamentários
  • Este projeto propõe analisar os efeitos antecedentes da configuração orçamentária no compartilhamento de informações verticais e das atitudes do supervisor na propensão de gestores subordinados ao compartilhamento de informações privadas. Busca ainda compreender reflexos consequentes de tais interações em atitudes gerenciais e no desempenho gerencial em atividades orçamentárias. O orçamento é um importante instrumento de controle gerencial utilizado para fins de planejamento, comunicação, motivação e avaliação de desempenho. Por se tratar de um instrumento utilizado para estes fins, exerce influência nas cognições e no comportamento humano no trabalho. Apesar de sua importância no contexto gerencial, pouca atenção é dada pela literatura gerencial brasileira aos efeitos da configuração orçamentária no compartilhamento de informações e os efeitos dessas interações na propensão de gestores subordinados ao compartilhamento de informações privadas, em atitudes gerenciais e no desempenho gerencial em atividades orçamentárias, lacunas teóricas exploradas neste projeto, a ser realizado com surveys com gestores com responsabilidade orçamentária em indústrias que atuam no País. Os resultados contribuem para o desenvolvimento dos conhecimentos existentes sobre as temáticas envoltas no projeto, revelando suas interações no contexto orçamentário de organizações que atuam no Brasil, bem como antecedentes e consequentes à propensão de gestores subordinados ao compartilhamento de informações privadas. A transferência de experiências e novos conhecimentos produzidos, impacta a estruturação de instrumentos de controle gerencial, empresas de consultoria empresarial, a pesquisa e práticas de gestão orçamentária das organizações, impulsionando o desenvolvimento científico e tecnológico na área de conhecimento, por meio de mudanças em processos operacionais e administrativos, e a melhoria de produtividade e competitividade das empresas, por meio de desempenhos gerenciais superiores
  • Universidade Federal de Santa Maria - RS - Brasil
  • 16/03/2022-31/03/2025
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Vinicius de Almeida Vale

Ciências Sociais Aplicadas

Economia
  • crescimento e disparidades regionais no pós-pandemia: avaliação de políticas setoriais a partir da análise aplicada de equilíbrio geral
  • O Brasil é marcado por significativas e persistentes disparidades regionais. Além disso, novos desafios foram impostos pela pandemia COVID-19. A doença provocou significativas mudanças no sistema econômico, o que levou diversos países a adotarem medidas de estímulo para contrabalançar os efeitos contracionistas em curso. Dessa maneira, esforços serão necessários para garantir a retomada da economia. Além disso, a questão regional e disparidades existentes deverão fazer parte das estratégias de política no pós-pandemia. Nesse contexto, o presente projeto de pesquisa tem por objetivo realizar uma análise prospectiva dos impactos sistêmicos de políticas setoriais no Brasil no pós-pandemia a partir de análises de equilíbrio geral. Para tal, propõem-se usar um modelo inter-regional para a economia brasileira. Os resultados obtidos permitirão identificar objetivamente o papel da eficiência setorial sobre as disparidades regionais, provendo informações que podem auxiliar a promover um melhor alinhamento entre as políticas setoriais, políticas de desenvolvimento territorial e políticas de retomada da economia no pós-pandemia. Vale destacar que, por se tratar de um modelo representativo por Unidades da Federação, os resultados poderão ser utilizados para direcionar políticas setoriais e regionais.
  • Universidade Federal do Paraná - PR - Brasil
  • 04/02/2022-28/02/2025
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Vinícius de Amorim Silva

Outra

Ciências Ambientais
  • dinâmica de fragmentos florestais de mata atlântica e recursos hídricos por meio de geoprocessamento e inteligência artificial
  • A conservação de um bioma e da biodiversidade nele existentes é um dos fatores primordiais para a manutenção dos recursos naturais. Especificamente na região cacaueira, o bioma Mata Atlântica encontra-se ameaçado pelo manejo inadequado do extrativismo vegetal e da agropecuária. O cultivo tradicional do cacau, por meio do sistema agroflorestal Cabruca, é essencial para a conservação de espécies nativas originárias da Mata Atlântica e consequentemente para a manutenção dos recursos hídricos. O objetivo deste trabalho é avaliar a dinâmica de fragmentos florestais de Mata Atlântica, sistema agroflorestal (cacau cabruca) e disponibilidade dos recursos hídricos. Atualmente, existem dificuldades operacionais na distinção entre o sistema agroflorestal e a vegetação nativa, quando analisados por imagens de satélite, apresentam as mesmas características espectrais dos remanescentes florestais. Para isso, será necessário a aplicação de técnicas de geoprocessamento aliada aos métodos de programação computacional baseados na aplicação da inteligência artificial (IA), utilizando algoritmo de classificação como Random-Forest - RF e Support Vector Machine - SVM. Os estudos de campo serão conduzidos em áreas experimentais localizadas em alguns nos municípios pertencentes à Bacia Hidrográfica do Leste: Ilhéus, Itabuna, Itacaré, Itajuípe, Una, Buerarema, Camacã, Coaraci, Almadina, Uruçuca, Canavieiras, situadas no estado da Bahia. Ademais, serão avaliadas a qualidade da água e sedimentos na área de estudo. Espera-se produzir resultados satisfatórios por meio da validação dos modelos, por meio do índice Kappa, estatística não paramétrica, fornecendo subsídios técnicos e científicos por meio da inteligência artificial, geoprocessamento, produtos cartográficos digitais, vinculados principalmente à grande quantidade de informações de natureza espacial.
  • Universidade Federal do Sul da Bahia - BA - Brasil
  • 16/03/2022-31/03/2025
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Vinícius Diniz Mayrink

Ciências Exatas e da Terra

Probabilidade e Estatística
  • modelagem de dados sequenciais: espaçamento irregular, pontos de mudança, valores extremos, estrutura funcional e degradação
  • Este projeto de pesquisa tem 5 vertentes de estudo. O foco é desenvolver modelagens estatísticas para aprimorar as análises de dados com uma estrutura complexa, que não pode ser explorada por métodos simples ou convencionais. As 3 primeiras propostas lidam com dados sequenciais tendo espaçamento irregular. Na Vertente 1, o alvo é impor uma estrutura de dependência Markoviana, entre valores próximos, para configurar um método de detecção de pontos de mudança relativos aos parâmetros da distribuição geradora dos dados. A Vertente 2 também aplica essa dependência Markoviana, mas o alvo aqui é incorporar uma distribuição definida na Teoria de Valores Extremos para identificar observações altas ou baixas da série. A Vertente 3 está na área de dados funcionais, ela estabelece uma associação espacial entre curvas de locais diferentes e investiga a importância de modelar distâncias entre observações irregularmente espaçadas no domínio funcional. A Vertente 4 é um estudo, com metodologia de multi-partições, para identificar múltiplos pontos de mudanças em dados sequenciais. A Vertente 5 busca determinar melhor a distribuição do tempo de falha de elementos com elevada confiabilidade. Em termos metodológicos, o projeto irá: (i) adaptar um modelo HMM (Hidden Markov Mixture) para identificar pontos de mudanças em séries irregulares; (ii) adaptar o HMM para incorporar a distribuição GPD (Generalized Pareto) que acomoda naturalmente valores extremos; (iii) construir um modelo hierárquico Bayesiano para lidar com dados funcionais tendo dois níveis de dependência espacial (entre curvas e entre observações no domínio funcional); (iv) aprimorar limitações do Modelo Partição Produto para identificar pontos de mudanças no contexto multiparamétrico; (v) decompor a taxa de degradação em 2 componentes (para o tempo e para a unidade) e construir um modelo dinâmico de degradação para medidas positivas.
  • Universidade Federal de Minas Gerais - MG - Brasil
  • 18/03/2022-31/03/2025
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Vinícius Maran

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • recomendação sensível ao contexto de recursos e eventos em campus universitários utilizando aprendizagem de máquina
  • A computação ubíqua e suas possibilidades vêm despertando o interesse da indústria de hardware e software em várias áreas. Um dos tópicos na área de computação ubíqua trata da construção de ambientes inteligentes. Uma aplicação de ambientes inteligentes trata da criação de espaços inteligentes em universidades, criando campus universitários inteligentes. Por meio da utilização de artefatos da computação ubíqua, esses campus podem recomendar ou adaptar serviços de acordo com as necessidades dos usuários, gerenciando recursos. Uma característica das pesquisas é a necessidade de adaptação rápida do ambiente em relação às demandas, que podem ter diversas origens e contextos diferentes. Esta necessidade de adaptação é dependente da forma com que informações de contexto são coletadas e gerenciadas. Elas podem ser representadas de diversas formas e pesquisas recentes demonstram que a representação dessas informações baseada em ontologias apresenta vantagens importantes se comparada a outras soluções. Em outros domínios de aplicação, técnicas de aprendizado de máquina têm sido utilizadas para recomendar recursos e eventos que atendam necessidades e interesses específicos de alunos e professores nestes campus. Trabalhos recentes apresentam propostas de integração entre aprendizado de máquina e modelagem conceitual, a fim de aumentar, entre outras, a eficiência e a transparência dos sistemas de recomendação. Este projeto de pesquisa apresenta a proposta de conceituação e definição de um sistema de recomendação de recursos e eventos em campus universitários inteligentes, que implementa um modelo de integração que atua em conjunto com a definição formal de contexto através de ontologias para suportar recomendações sensíveis ao contexto em campus universitários. Pretende-se avaliar a aplicação da proposta em forma de serviços disponibilizados em aplicações-teste no campus universitário da UFSM.
  • Universidade Federal de Santa Maria - RS - Brasil
  • 23/02/2022-28/02/2025