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ANÁLISE DE CONFIABILIDADE DE UM INSPETOR ELETRÔNICO DE GARRAFAS
A confiabilidade de um equipamento está associada ao comportamento de falhas em equipamentos. O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise da confiabilidade de um inspetor eletrônico de garrafas por meio da modelagem dos tempos até a falha. O procedimento de pesquisa utilizado foi o estudo de caso. Foram disponibilizados quarenta e três dados referentes a falhas ocorridas em dispositivos transportadores pertencentes ao inspetor. Métodos gráficos e analíticos foram utilizados para encontrar a distribuição que melhor modela o conjunto de dados. A análise foi feita utilizando o software ProConf. Os testes indicaram a distribuição Weibull como a que melhor se ajustou aos dados, com parâmetros de forma γ igual a 1,64 e escala θ igual 3,93, determinados pelo método da verossimilhança. O tempo médio até a falha foi de 3,50 minutos. O risco crescente e a confiabilidade decrescente, associados ao fato do γ ser maior que um, indicam um desgaste do equipamento. Isso corresponde ao início da mortalidade senil, fase final de sua vida útil. A estratégia para esta fase é a manutenção preventiva: a troca antecipa a inevitável quebra
FATORES DETERMINANTES NO USO DE TECNOLOGIAS DIGITAIS DE INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO NO ENSINO SUPERIOR
As Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação (TDICs) são parte dos métodos inovadores previstos em projetos pedagógicos de cursos de graduação mais recentes. Porém, diante de um quadro de professores procedentes de escolas tradicionais, conhecer as variáveis que trazem impacto no uso destas tecnologias para o ensino e aprendizagem podem contribuir no direcionamento de futuras medidas de melhorias e políticas de incentivos.Este estudo tem como objetivo investigar os fatores que determinam uso das TDICs por professores da Faculdade de Medicina de Diamantina (FAMED) da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM). Foi realizado um estudo de campo observacional transversal a partir de questionários aplicados a população total composta por 48 docentes efetivos em exercício. Destes, 42 participaram do estudo. Foi verificada a existência de associação entre as variáveis estudadas para determinar quais delas teriam impacto na quantidade de ferramentas de TDICs usadas pelos docentes. Os testes estatísticos foram realizados considerando um nível de significância de 5% para verificar associações entre as variáveis. Concluiu-se que a existência de uma aptidão prévia dos futuros professores com as tecnologias, antes do ingresso na carreira de magistério, é um fator decisivo para uma maior adequação das atividades desenvolvidas ás necessidades do curso. A motivação pessoal, a impressão de sentir apoio institucional e as características pessoais do professor são os principais fatores determinantes para o maior uso de TDICs na docência. Palavras-chave: Educação Médica. Tecnologia Educacional. Tecnologia da Informação. Faculdades de MedicinaDETERMINING FACTORS FOR THE USE OF DIGITAL INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES IN HIGHER EDUCATIONAbstract The Digital Information and Communication Technologies (DICTs) are part of the innovative methods described on pedagogical project of new graduation courses. However, facing with a group of teachers coming from traditional schools, knowing the variables that have impact on the use of these education technologies can contribute to guide next improvement measures and incentive policies. This study aims to investigate the factors that determine the use of DICTs by teachers of Diamantina Faculty of Medicine (FAMED) from Vale do Jequitinhonha e Mucuri Federal University (UFVJM). A cross-sectional observational study was carried out based on questionnaires applied to the total population composed of 48 effective faculty members. Of those, 42 participated in the study. It was verified the existence of an association between the variables studied to determine which of them would have an impact on the amount of DICTs tools used. Statistical tests were perform considering 5% significance level to verify associations between the variables. It was concluded that the existence of previous aptitude of the future teachers with technologies, before starting the teaching career, is a decisive factor for a better adaptation to the course needs. The personal motivation, the institutional support feeling and the personal characteristics of the teacher are the main determining factors for the greater use of DICTs in teaching.Keywords: Medical Education. Educational Technology. Information Technology. Medical Schools. FACTORES DETERMINANTES PARA EL USO DE LAS TECNOLOGÍAS DIGITALES DE INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN EN LA ENSEÑANZA SUPERIORResumen Las Tecnologías Digitales de Información y Comunicación (TDICs) son parte de los métodos innovadores previstos en los proyectos pedagógicos de cursos de graduación más recientes. Sin embargo, ante un cuadro de profesores procedentes de escuelas tradicionales, conocer las variables que traen impacto en el uso de estas tecnologías para la enseñanza y el aprendizaje pueden contribuir en la dirección de futuras medidas de mejoras y políticas de incentivos. Este estudio tiene como objetivo investigar los factores que determinan el uso de las TDIC por profesores de la Facultad de Medicina de Diamantina (FAMED) de la Universidad Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucurí (UFVJM). Se realizó un estudio de campo observacional transversal a partir de cuestionarios aplicados a la población total compuesta por 48 docentes efectivos en ejercicio. De ellos, 42 participaron del estudio. Se verificó la existencia de asociación entre las variables estudiadas para determinar cuáles de ellas tendrían impacto en la cantidad de herramientas de TDIC utilizadas por los docentes. El software R se utilizó para el análisis gráfico y estadístico. Las pruebas estadísticas se realizaron considerando un nivel de significancia 5% para verificar las asociaciones entre las variables. Se concluyó que la existencia de una aptitud previa de los futuros profesores con las tecnologías, antes del ingreso en la carrera de maestría, es un factor decisivo para una mayor adecuación de las actividades desarrolladas a las necesidades del curso. La motivación personal, la impresión de sentir apoyo institucional y las características personales del profesor son los principales factores determinantes para el mayor el uso de TDIC en la docencia.Palabras clave: Educación Médica. Tecnología Educativa. Tecnología de la información. Facultades de Medicina
ANÁLISE DO PROCESSO DE MANUTENÇÃO EM UMA METALÚRGICA
A elevada competitividade exige aumento de produtividade das empresas tornando fundamental a implantação do gerenciamento estratégico da manutenção. Assim sendo, há necessidade de inserção de novas técnicas e enfoques na organização da manutenção. A proposta deste trabalho consiste em analisar o processo de manutenção executado em uma indústria metalúrgica e verificar se a estratégia utilizada é a mais indicada para o caso específico do moinho de bolas. Foram analisados os planos de manutenção dos equipamentos e os dados relativos aos tempos entre falhas do moinho de bolas. A empresa necessita melhorar a sua estrutura e implantar estratégias eficientes de manutenção de seus equipamentos
Determinantes econômicos da demanda por importações de produtos farmoquímicos e farmacêuticos
Pervasive gaps in Amazonian ecological research
Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4
While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge
of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In
the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of
Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus
crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced
environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian
Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by
2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status,
much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio
Pervasive gaps in Amazonian ecological research
Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost
Pervasive gaps in Amazonian ecological research
Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost
Estudo da série da taxa de desemprego na região metropolitana de Recife
The unemployment rate is presented as a monthly index that follows a seasonal pattern. This work
aimed to fit time series models to the series of unemployment rate in Recife's metropolitan region. We studied the effect
of trend, seasonality and intervention factor in the analyses. Data were collected mensaly from January of 1991 to
December of 2002. We noted that the series of unemployment rate are fitted by SARIMA models and the intervention
factor gave us more information.A taxa de desemprego é apresentada como um índice mensal que segue um padrão sazonal. Este trabalho
tem como principal objetivo analisar o comportamento da série da taxa de desemprego na região metropolitana de
Recife, empregando análise de séries temporais e estudando o efeito da sazonalidade, tendência e intervenção. Para a
análise, considerou-se modelos de séries temporais com e sem a presença de intervenção. Os dados referem-se à taxa de
desemprego na região metropolitana de Recife, no período de janeiro de 1991 a dezembro de 2002, num total de 144.
Observou-se que a série fica melhor ajustada utilizando modelos sazonais com a incorporação do parâmetro de
intervenção