Estimativa da evapotranspiração de referência no Brasil: uma análise crítica.

RESUMO: Devido a necessidade de quantificar a perda de água pelas grandes culturas, diversos trabalhos tem sido desenvolvidos com o objetivo de encontrar um modelo de estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) para uma região específica. Assim, o presente trabalho tem como objetivo analisar a produção científica brasileira na área de estimativa da evapotranspiração e identificando os principais métodos de estimativa da ETo utilizados para as diferentes condições climáticas brasileiras. Para isso, realizou-se uma revisão de bibliográfica de trabalhos de estimativa de ETo realizados no Brasil. Entre os 38 trabalhos encontrados para a presente discussão, foi possível concluir que os métodos mais adequados foram os métodos de Blaney-Criddle FAO-24 e Radiação Solar FAO-24 para o norte e nordeste, e Thornthwaite e Camargo para o sul e sudeste, onde as regiões norte, centro-oeste e sul necessitam de maiores estudos nesta área

On the Use of Control Variables in PLS-SEM = Sull’Uso delle Variabili di Controllo nei PLS-SEM

Recentemente diversi autori hanno dedicato attenzione al problema delle variabili di controllo. Nonostante le molte raccomandazioni suggerite per gestire queste variabili in modo pi\uf9 efficiente, le buone pratiche sono ancora ampiamente \ub4 ignorate, in particolare questo argomento non e stato ancora approfondito nei modelli ad equazioni strutturali. Questo lavoro propone alcune linee guida a chi deve utilizzare le variabili di controllo nei modelli ad equazioni strutturali con stima dei minimi quadrati parziali.Several authors have recently devoted more attention to the control variables methodological issue. Despite many recommendations to handle these variables more ef\ufb01ciently, good practices are still widely disregarded, and especially this topic has not yet been studied in depth for structural equation models. This paper suggests best research practices for researchers who deal with the use of control variables in partial least squares structural equation models

Smart Tools for Academic Submission Decisions: Waiting Times Modeling = Strumenti ”Smart” per sottoporre i manoscritti accademici: modelli per i tempi di attesa

Questo articolo presenta i risultati di un\u2019analisi multilivello sui fattori che determinano il tempo di attesa per il processo di peer review in alcune delle principali riviste accademiche di statistica e probabilita. Strumenti classici della ` metodologia multilivello vengono utilizzati per analizzare i tempi di attesa fino all\u2019accettazione di circa 3.500 articoli. I risultati rivelano che il numero degli autori, il loro livello accademico, la loro nazionalita e il livello della rivista sono i ` fattori piu importanti che influenzano i tempi di attesa.This paper illustrates the results of a multilevel analysis aiming at the determinants of peer-review waiting times until acceptance across some of the top statistics & probability journals. Classical multilevel tools are used for analyzing waiting times until acceptance for around 3,500 articles. Results reveal the importance of the number of authors, their academic level and nationality, together with the quality level of the journal as the most important factors affecting waiting times

Bibliographic data : a different analysis perspective

A bibliographic record, related to a product, is composed by different information: authors, year, source, publisher, keywords, abstract, citations and so on. Citations usually have a central role in bibliometric analysis. The study of textual information could be a different analysis perspective. The idea is that documents are mixture of latent topics, where a topic is a probability distribution over words. In this paper we try to show how the scientific productivity of a research group can be described using topic models. Moreover, for the same sample, we test if the other bibliometric measures follow the known distribution law

The Gini coefficient and the case of negative values

When calculating the Gini coefficient for distributions which include negative values, the Gini coefficient can be greater than one, which does not make evident its interpretation. In order to avoid this awkward result, common practice is either replacing the negative values with zeros, or simply dropping out units with negative values. We show how these practices can neglect significant variability shares and make comparisons unreliable. The literature also presents some corrections or normalizations which restrict the modified Gini coefficient into the range [0-1]: unluckily these solutions are not free of deficiencies. When negative values are included, the Gini coefficient is no longer a concentration index, and it has to be interpreted just as relative measure of variability, taking account of its maximum inside each particular situation. Our findings and suggestions are illustrated by an empirical analysis, based on the Survey of Household Income and Wealth, released by Banca d'Italia