bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Economic Integration in the Black Sea Region: Tendencies in the Conditions of the Geoeconomic Balance Transformation
Authors: Gontar Nikolay
Published: August 2019

The Black Sea region is an area of the intersection of both regional and global players’ interests. This region concentrates at the same time a number of frozen interstate conflicts. The concept of the research assumes the possibility of smoothing geopolitical tension by means of strengthening economic relations of the countries. The Black Sea region during the Post-Soviet period was characterized by the absence of an obvious leader in the region, manifestation of interstate contradictions and also orientation of the countries to the global geopolitical poles standing in opposition to each other. All the factors mentioned above have been significantly reducing the interaction potential during the last 25 years. The aim of the research was to study the current state, factors and problems of the economic integration in the Black Sea region. The research was based on the analysis of scientific approaches to studying interactions in the region and on the quantitative analysis of the current level of trade and economy, as well as infrastructural and communicative interrelation of economies. The article shows the importance of infrastructural and trade interrelation of economies as a factor of smoothening geopolitical interaction. The author makes the conclusion about significant influence of the geopolitical factor in the long-term cooperation in the Black Sea region. The paper defines the instruments of strengthening the connectivity of macro region countries in the economic sphere. The economic cooperation in the Black Sea region is presented as a long-term and stable platform for both economic growth and smoothening modern conflicts in the region.
Spatial Analysis and Evaluation of Sustainable Development Factors of Municipal Formations
Authors: Plyakin Alexander , Orekhova Elena
Published: August 2019

The article discusses the factors of sustainable development of municipal formations in Volgograd region and methods of their analysis. The subject of this study is spatial regularities in the distribution of economic potential and economic activity in municipal districts of Volgograd region determining the activeness of intermunicipal cooperation and the sustainable development of the region. The object of the study is the regional social and economic system as a complex of municipal formations. On the basis of the evolutionary-genetic and spatial approaches the method of assessing the factor components of economic potential and economic activity in the municipal districts of the studied region was first executed. The novelty of the research consists in analyzing sustainable development based on assessing spatial variability of the factor components of productive capacity and economic activity in the municipal districts. In the course of the study the authors used the histogram analysis for verifying the normality of distribution of the parameters under analysis. The research resulted in developing the method of assessing sustainable development in municipal districts. The article demonstrates the effectiveness of creating thematic maps using GIS technologies that provide a high-quality visualization of spatial regularities in the distribution of values of factor indicators of economic potential, economic activity and sustainable development of the municipal districts. The condition of sustainable development in Volgograd region in 2016 was ensured mainly due to labor, natural resource, institutional and organizational factors and was assessed below than the regional average value. The scientific importance of the research results consists in the theoretical and methodological substantiation of methodological approaches to the explanation of decision making in the sphere of managing social and economic development of the region and its municipal formations.
The Comprehensive Assessment of the Strategy of Achieving Financial Sustainability in Engineering Companies
Authors: Oleynik Olga , Borisova Irina
Published: August 2019

As today’s challenges require more innovations and a faster progress regionally and nationwide, the research and development products are increasingly in demand, competition is high, manufacturing relations globalize, assessing the effectiveness of the management system of achieving financial stability of engineering companies becomes especially important. The article explains why engineering companies should change from the operational management to the strategic one. It also gives the comparison of the operational and strategic management. The paper suggests the comprehensive assessment of the strategy of achieving financial stability. It is seen as a tool for regulating financial and business operations of engineering companies. The article provides the system approach to the definition of the main measures for achieving financial stability of engineering companies. It justifies functional components of the strategy such as finance, marketing, HR, production, research and development ones. The inclusion of research and development component into the strategic plans will allow reducing the expenditures of an engineering company which allow keeping competitive positions not only in the domestic market but also in the external market (competition with foreign organizations).
The comprehensive assessment of the strategy of achieving financial stability of an engineering company comprises three steps: analyzing the economic and social conditions of the engineering company, evaluating the progress of the adopted strategy, and monitoring its implementation. In order to determine necessary adjustments in the strategy of achieving financial sustainability the authors propose a model of assessing the strategic financial position of an engineering company which will allow monitoring the criteria of financial components of the strategy. On the basis of the comprehensive assessment of the strategy of achieving financial sustainability of an engineering company the authors developed the matrix facilitating the identification of potential strategic approaches.
Learning Representations in Model-Free Hierarchical Reinforcement Learning
Authors: Rafati Jacob , Noelle David C.
Published: August 2019

Common approaches to Reinforcement Learning (RL) are seriously challenged by large-scale applications involving huge state spaces and sparse delayed reward feedback. Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) methods attempt to address this scalability issue by learning action selection policies at multiple levels of temporal abstraction. Abstraction can be had by identifying a relatively small set of states that are likely to be useful as subgoals, in concert with the learning of corresponding skill policies to achieve those subgoals. Many approaches to subgoal discovery in HRL depend on the analysis of a model of the environment, but the need to learn such a model introduces its own problems of scale. Once subgoals are identified, skills may be learned through intrinsic motivation, introducing an internal reward signal marking subgoal attainment. We present a novel model-free method for subgoal discovery using incremental unsupervised learning over a small memory of the most recent experiences of the agent. When combined with an intrinsic motivation learning mechanism, this method learns subgoals and skills together, based on experiences in the environment. Thus, we offer an original approach to HRL that does not require the acquisition of a model of the environment, suitable for large-scale applications. We demonstrate the efficiency of our method on a variant of the rooms environment.
Learning to Transfer Relational Representations through Analogy
Authors: Rossiello Gaetano , Gliozzo Alfio , Glass Michael
Published: August 2019

We propose a novel approach to learn representations of relations expressed by their textual mentions. In our assumption, if two pairs of entities belong to the same relation, then those two pairs are analogous. We collect a large set of analogous pairs by matching triples in knowledge bases with web-scale corpora through distant supervision. This dataset is adopted to train a hierarchical siamese network in order to learn entity-entity embeddings which encode relational information through the different linguistic paraphrasing expressing the same relation. The model can be used to generate pre-trained embeddings which provide a valuable signal when integrated into an existing neural-based model by outperforming the state-of-the-art methods on a relation extraction task.
Hierarchical Deep Feature Learning for Decoding Imagined Speech from EEG
Authors: Saha Pramit , Fels Sidney
Published: August 2019

We propose a mixed deep neural network strategy, incorporating parallel combination of Convolutional (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN), cascaded with deep autoencoders and fully connected layers towards automatic identification of imagined speech from EEG. Instead of utilizing raw EEG channel data, we compute the joint variability of the channels in the form of a covariance matrix that provide spatio-temporal representations of EEG. The networks are trained hierarchically and the extracted features are passed onto the next network hierarchy until the final classification. Using a publicly available EEG based speech imagery database we demonstrate around 23.45% improvement of accuracy over the baseline method. Our approach demonstrates the promise of a mixed DNN approach for complex spatialtemporal classification problems.
A Multi-Task Learning Approach for Answer Selection: A Study and a Chinese Law Dataset
Authors: Du Wenyu , Li Baocheng , Yang Min , Qu Qiang , Shen Ying
Published: August 2019

In this paper, we propose a Multi-Task learning approach for Answer Selection (MTAS), motivated by the fact that humans have no difficulty performing such task because they possess capabilities of multiple domains (tasks). Specifically, MTAS consists of two key components: (i) A category classification model that learns rich category-aware document representation; (ii) An answer selection model that provides the matching scores of question-answer pairs. These two tasks work on a shared document encoding layer, and they cooperate to learn a high-quality answer selection system. In addition, a multi-head attention mechanism is proposed to learn important information from different representation subspaces at different positions. We manually annotate the first Chinese question answering dataset in law domain (denoted as LawQA) to evaluate the effectiveness of our model. The experimental results show that our model MTAS consistently outperforms the compared methods.1
A Meta-Learning Approach for Custom Model Training
Authors: Eshratifar Amir Erfan , Abrishami Mohammad Saeed , Eigen David , Pedram Massoud
Published: August 2019

Transfer-learning and meta-learning are two effective methods to apply knowledge learned from large data sources to new tasks. In few-class, few-shot target task settings (i.e. when there are only a few classes and training examples available in the target task), meta-learning approaches that optimize for future task learning have outperformed the typical transfer approach of initializing model weights from a pretrained starting point. But as we experimentally show, metalearning algorithms that work well in the few-class setting do not generalize well in many-shot and many-class cases. In this paper, we propose a joint training approach that combines both transfer-learning and meta-learning. Benefiting from the advantages of each, our method obtains improved generalization performance on unseen target tasks in both few- and many-class and few- and many-shot scenarios.
Meta-Path Augmented Response Generation
Authors: Li Yanran , Li Wenjie
Published: August 2019

We propose a chatbot, namely MOCHA to make good use of relevant entities when generating responses. Augmented with meta-path information, MOCHA is able to mention proper entities following the conversation flow.
Location-Based End-to-End Speech Recognition with Multiple Language Models
Authors: Lin Zhijie , Lin Kaiyang , Chen Shiling , Li Linlin , Zhao Zhou
Published: August 2019

End-to-End deep learning approaches for Automatic Speech Recognition (ASR) has been a new trend. In those approaches, starting active in many areas, language model can be considered as an important and effective method for semantic error correction. Many existing systems use one language model. In this paper, however, multiple language models (LMs) are applied into decoding. One LM is used for selecting appropriate answers and others, considering both context and grammar, for further decision. Experiment on a general location-based dataset show the effectiveness of our method.
Loss-Balanced Task Weighting to Reduce Negative Transfer in Multi-Task Learning
Authors: Liu Shengchao , Liang Yingyu , Gitter Anthony
Published: August 2019

In settings with related prediction tasks, integrated multi-task learning models can often improve performance relative to independent single-task models. However, even when the average task performance improves, individual tasks may experience negative transfer in which the multi-task model’s predictions are worse than the single-task model’s. We show the prevalence of negative transfer in a computational chemistry case study with 128 tasks and introduce a framework that provides a foundation for reducing negative transfer in multitask models. Our Loss-Balanced Task Weighting approach dynamically updates task weights during model training to control the influence of individual tasks.
Jointly Multiple Hash Learning
Authors: Liu Xingbo , Nie Xiushan , Wang Yingxin , Yin Yilong
Published: August 2019

Hashing can compress heterogeneous high-dimensional data into compact binary codes while preserving the similarity to facilitate efficient retrieval and storage, and thus hashing has recently received much attention from information retrieval researchers. Most of the existing hashing methods first predefine a fixed length (e.g., 32, 64, or 128 bit) for the hash codes before learning them with this fixed length. However, one sample can be represented by various hash codes with different lengths, and thus there must be some associations and relationships among these different hash codes because they represent the same sample. Therefore, harnessing these relationships will boost the performance of hashing methods. Inspired by this possibility, in this study, we propose a new model jointly multiple hash learning (JMH), which can learn hash codes with multiple lengths simultaneously. In the proposed JMH method, three types of information are used for hash learning, which come from hash codes with different lengths, the original features of the samples and label. In contrast to the existing hashing methods, JMH can learn hash codes with different lengths in one step. Users can select appropriate hash codes for their retrieval tasks according to the requirements in terms of accuracy and complexity. To the best of our knowledge, JMH is one of the first attempts to learn multi-length hash codes simultaneously. In addition, in the proposed model, discrete and closed-form solutions for variables can be obtained by cyclic coordinate descent, thereby making the proposed model much faster during training. Extensive experiments were performed based on three benchmark datasets and the results demonstrated the superior performance of the proposed method.
Towards to Reasonable Decision Basis in Automatic Bone X-Ray Image Classification: A Weakly-Supervised Approach
Authors: Lu Jianjie , Tong Kai-yu
Published: August 2019

A weakly-supervised framework is proposed that cannot only make class inference but also provides reasonable decision basis in bone X-ray images. We implement it in three stages progressively: (1) design a classification network and use positive class activation map (PCAM) for attention location; (2) generate masks from attention maps and lead the model to make classification prediction from the activation areas; (3) label lesions in very few images and guide the model to learn simultaneously. We test the proposed method on a bone X-ray dataset. Results show that it achieves significant improvements in lesion location.
Adaptive Optimization Framework for Control of Multi-Agent Systems
Authors: Lukina Anna
Published: August 2019

The main focus of this work is an optimization-based framework for control of multi-agent systems that synthesizes actions steering a given system towards a specified state. The primary motivation for the research presented is a fascination with birds, which save energy on long-distance flights via forming a V-shape. We ask the following question: Are V-formations a result of solving an optimization problem and can this concept be utilized in multi-agent systems, particularly in drones swarms, to increase their safety and resilience? We demonstrate that our framework can be applied to any system modeled as a controllable Markov decision process with a cost (reward) function. A key feature of the procedure we propose is its automatic adaptation to the performance of optimization towards a given global objective. Combining model-predictive control and ideas from sequential Monte-Carlo methods, we introduce a performance-based adaptive horizon and implicitly build a Lyapunov function that guarantees convergence. We use statistical model-checking to verify the algorithm and assess its reliability.
Learning Document Embeddings with Crossword Prediction
Authors: Luo Junyu , Yang Min , Shen Ying , Qu Qiang , Chai Haixia
Published: August 2019

In this paper, we propose a Document Embedding Network (DEN) to learn document embeddings in an unsupervised manner. Our model uses the encoder-decoder architecture as its backbone, which tries to reconstruct the input document from an encoded document embedding. Unlike the standard decoder for text reconstruction, we randomly block some words in the input document, and use the incomplete context information and the encoded document embedding to predict the blocked words in the document, inspired by the crossword game. Thus, our decoder can keep the balance between the known and unknown information, and consider both global and partial information when decoding the missing words. We evaluate the learned document embeddings on two tasks: document classification and document retrieval. The experimental results show that our model substantially outperforms the compared methods.1.
On the Role of Syntactic Graph Convolutions for Identifying and Classifying Argument Components
Authors: Morio Gaku , Fujita Katsuhide
Published: August 2019

This paper focuses on fundamental research that combines syntactic knowledge with neural studies, which utilize syntactic information in argument component identification and classification (AC-I/C) tasks in argument mining (AM). The following are our paper’s contributions: 1) We propose a way of incorporating a syntactic GCN into multi-task learning models for AC-I/C tasks. 2) We demonstrate the valid effectiveness of our proposed syntactic GCN in fair experiments in some datasets. We also found that syntactic GCNs are promising for lexically independent scenarios. Our code in the experiments is available for reproducibility.1
Frontier Search and Plan Reconstruction in Oversubscription Planning
Authors: Muller Daniel
Published: August 2019

Oversubscription planning (OSP) is the problem of choosing an action sequence which reaches a state with a high utility, given a budget for total action cost. This formulation allows us to handle situations with under-constrained resources, which do not allow us to achieve all possible goal facts. In optimal OSP, the task is further constrained to finding a path which achieves a state with maximal utility. An incremental BFBB search algorithm with landmark-based approximations, proposed for OSP heuristic search to address tasks with non-negative and 0-binary utility functions. Incremental BFBB maintained with the best solution so far and a set of reference states, extended with all the non-redundant value-carrying states discovered during the search. Each iteration requires search re-start in order to exploit the new knowledge obtained along the search. Recent work proposed an approach of relative estimation of achievements with value-driven landmarks to address arbitrary utility functions, which incrementally improves the best existing solution so far eliminating the need to maintain a set of reference states. We now propose a progressive frontier search algorithm, which alleviates the need to re-start from scratch once new information is acquired by capturing the frontier achieved at the end of each iteration which is used as a dynamic reference point to continue the search, leading to improved efficiency of the search.
History, politics and dogs in Zimbabwean literature, c.1975–2015
Authors: Dande Innocent , Swart Sandra
Published: August 2019

Zimbabwean fiction writers have engaged with dogs as objects, subjects and even actors. This essay focuses on the pivotal forty-year period between 1975 and 2015, which saw the end of white rule, the rise of an independent African state and the collapse of that state. In analysing how selected writers have variously made use of dogs, we discuss the extent to which writers deal with human-dog relations. We buttress our point by examining key pieces of fiction in which dogs appear and we unpack the extent to which fictive representations of humans and dogs approximate lived relations in pre-colonial, colonial and post-colonial settings. We show the enduring relevance of dogs as metaphors of power in the Zimbabwean political landscape. We contend that such canine allegories have a history and explore their usage by creative writers over the last forty years.
Dog guides as witnesses with specific reference to Miles and Houellebecq
Authors: Du Toit Catherine
Published: August 2019

Since Wild Dog first crawled from the Wet Wild Woods and laid his head on Woman’s lap, he has helped man, not only to hunt and protect, but also as guide. A guide with enhanced senses in the physical world who could find a way across unmarked landscapes, a clever empathic being who could lead man to certain places or to specific individuals. No wonder then that the best-known ancient dog deities accompany humans as guides, often on their way to the afterlife. Dog guides—not to be confused with guide dogs—have remained a constant feature of the representation of dogs in literature, reflecting as much of the nature of these dogs as of the nature and needs of the humans they attend. In this way, the human-animal relationship also reveals how the solipsistic tendencies of human self-definition limits our capacity for being in the world. In the two contemporary novels that form the basis of my enquiry, La Possibilité d’une île (2005) by Michel Houellebecq and Op ’n dag, ’n hond (2016) by John Miles, the agency of dog guides introduces an intriguing element of distancing, reminding us that the self has meaning only in relation to another and that human concerns are not absolute.
“We are all souls”: Dogs, dog-wo/men and borderlands in Coetzee and Tyulkin
Authors: Mondry Henrietta
Published: August 2019

Examining the notion of “dog-men” in Coetzee’s Disgrace and Tyulkin’s documentary Not about Dogs, I argue that when the main characters become dog-men and dog-women they share with dogs the status of subaltern border-creatures. I view the spaces in the Eastern Cape and eastern Kazakhstan as borderlands which parallel the mythic lands of Dog-men from White’s anthropological study Myths of the Dog-man. These spaces of human-dog interactions, in turn, relate to Foucauldian heterotopias as sites that establish alternative modes of power relations.
Relaciones directamente proporcionales entre la salud y el espacio: Un enfoque de salud preventiva desde una óptica arquitectónica
Authors: Carrasco Díaz Magdalena , Pinedo Chávez Josué
Published: August 2019

El objetivo de este artículo es comprender el impacto del espacio en el bienestar de la persona, considerando la salud desde una perspectiva integral, a fin de proyectar espacios saludables en el que la arquitectura participe como instrumento de curación. Para ello, se estudian teorías sobre patologías urbanas, salud urbana, salud integral y la relación de los componentes arquitectónicos con el individuo. Se comprenderá finalmente tres aspectos esenciales: el espacio tiene un impacto directo en la salud de la persona; así también, los componentes de la arquitectura (luz, color, sonido, aromas, naturaleza, materiales) influyen en el estado físico, psicológico y espiritual del ser humano; por último, la proyección de espacios para la salud, deberá contemplar una visión holística de la persona, de no ser así, se estaría fragmentando al ser humano y dejando a un lado aspectos que conforman parte esencial de su salud.
Neuropathy Phentoyping Protocols - Immuno-Electron Microscopy v1
Authors: Feldman Eva
Published: August 2019

Summary: Phenotyping of Rodents for the Presence of Diabetic Neuropathy In man, the development of diabetic neuropathy is dependent on both the degree of glycemic control and the duration of diabetes. Diabetic neuropathy is a progressive disorder, with signs and symptoms that parallel the loss of nerve fibers over time. Consequently, assessments of neuropathy in mice are not performed at one time point, but are characterized at multiple time points during a 6 month period of diabetes. The degree of diabetes is evaluated in 2 ways: tail blood glucose measured following a 6 hour fast and glycated hemoglobin levels. The initial degree of neuropathy is screened using the methods discussed below. Detailed measures of neuropathy are employed when the initial screening instruments indicate a profound or unique phenotypic difference. This document contains protocols used by the DiaComp staff to examine and measure diabetic neuropathy at the whole animal, tissue and cellular levels. Diabetic Complication: Reference: Kumagai et al., Brain Research 1996, 706:313-317
The dual face of corporate social responsibility in social businesses: a closer look at the Colombian reality
Authors: Talero-Sarmiento Leonardo Hernán , Contreras-Pacheco Orlando Enrique , Camacho-Pinto Julio Cesar
Published: August 2019

While the instrumental notion of corporate social responsibility (CSR) focusses on what is strategic, its normative viewpoint indicates what is appropriate. This work examines how social businesses’ (SBs) employees understand the notion of CSR concerning this conceptual tension. In order to do this, a qualitative content analysis supported by text mining techniques is performed in a micro-finance institution in Colombia. Results imply that employees with a high sense of belonging tend to endorse their organizations’ CSR orientation. Also, this work identifies two distinct clusters of SB’s employees based on their notion of CSR: a sizeable instrumental group and a small normative one. This contributes to a better understanding of the CSR field by visualizing the conflict/complementarity of individual perspectives.
The relation between preschool children’s language development and their mothers’ depression and anxiety symptoms: a cross-sectional study
Authors: GÖKER Zeynep , ESER Havva , YILMAZ Arzu
Published: August 2019

Objectives:
In this study, the relationship between preschool
age group children’s language development and depression/anxiety symptoms of
their mothers was investigated. Methods: Children aged 13-75 months and their mothers were
included. Denver-II test and Beck Depression and anxiety scales were utilized.
SPSS 17.0 program was used and p <
0.05 was considered as significant. Results: Of the 58 patients, 74.1% were male, with the mean age
of 53.3 months. The mean maternal age was 31.5 years. The mean education level
was 8.3 years for mothers. According to the Denver-II of language development, 53.4%
of the cases were found to be "delayed" whereas 46.6% of all were
“normal”, with significantly lower in “delayed” children (47.4 vs. 60 months; t
(56) = -3.431, p = 0.001). Delayed
language was significantly associated with lower mothers’ education level (7.4
vs. 9.3 years; t (56) = -2.466, p = 0.017).
The median score of depression scale was significantly higher in the delayed
language (18 vs. 13; z = -2.218, p = 0.027).
Positive correlation was found between the mothers’ education and the language
development (r = .324, p = 0.013).
The anxiety symptom levels of the mothers were not associated with language
development (p > 0.05).

Conclusions: The level of education of mother seems to affect
language development. There is a relationship between the depressive symptoms
of the mother and the delay in language development. It seems important that
the mothers of the cases whose children had language development to be directed
to psychiatric evaluation.
INDICADORES MÚLTIPLOS DE SUSTENTABILIDADE: BARREIRAS, MOTIVADORES E DESAFIOS PARA O DESENVOLVIMENTO HUMANO
Authors: Deus Rafael Mattos , Vieira Karina Rabelo Ogasawara , Franzao Diego Antonio , Mariano Enzo Barberio
Published: August 2019

Com o crescente número de indicadores que são elaborados e publicados, há uma força sobre eles que definem quais sobrevivem, ou seja, a seleção natural dos indicadores. Desta forma, o objetivo deste estudo é realizar uma revisão sistemática da literatura, para identificar quais são as barreiras aos indicadores múltiplos de sustentabilidade, bem como seus motivadores e desafios. Observou-se que a falta de acordo persiste em um importante debate científico sobre as dimensões da sustentabilidade. Apesar da falta de consenso, julga-se importante cada estudo definir as dimensões da sustentabilidade conforme seu contexto, o que é corroborado pela diversidade de áreas que podem envolver a construção de indicadores múltiplos de sustentabilidade. Destaca-se como barreiras, as institucionais, políticas e a complexidade dos fenômenos que envolvem a sustentabilidade. Entretanto, como motivadores os indicadores auxiliam na implementação de políticas sustentáveis e melhoram a gestão pública para o desenvolvimento humano. O grande desafio dos indicadores múltiplos de sustentabilidade é ser adaptado ao nível local e evitar a sua subjetividade.
ANÁLISE DA EFICIÊNCIA DA GESTÃO PÚBLICA DAS CAPITAIS BRASILEIRAS
Authors: Da Silva Neto Antonio Firmino , Gomes da Silva José Dionísio , Da Silva Maurício Côrrea
Published: August 2019

O objetivo deste artigo é analisar quais informações econômico-financeiras proveniente da contabilidade aplicada ao setor público, e as informações não contábeis possuem valor preditivo na determinação da variação do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal – IDH-M. Este trabalho tem caráter de pesquisa explicativa com análise quantitativa. Os procedimentos metodológicos se traduzem quantos aos objetivos como descritiva; quanto aos resultados foi utilizada análise multivariada - regressão linear múltipla, com auxílio do método Stepwise. Foram coletados dados do IDH-M como variável dependente; e como variáveis independentes a variação das variáveis contábeis e não contábeis para os períodos de 1991 e 2010, sendo os valores absolutos transformados em dados per capita. Os resultados demonstram que as capitais mais eficientes, a partir da evolução positiva do IDH-M, são Florianópolis e Vitória, que se mantiveram com os melhores IDH-M, acima da média. Todas as capitais da região sul e sudestes estão entre as nove com o IDH-M mais elevado, tendo como parâmetro o IDH-M em cada período analisado 1991, 2000 e 2010 e principalmente a sua variação.
DIAGNÓSTICO DE PRÁTICAS SUSTENTÁVEIS: UMA ANÁLISE DA MATURIDADE SUSTENTÁVEL DAS MICRO E PEQUENAS EMPRESAS DE DOM PEDRITO.
Authors: Paz Fábio Josende , Laus Giovandro Loreto , Farias Jossimar Duarte
Published: August 2019

Sustentabilidade é um termo relativamente novo, porém com grande destaque atualmente, o que leva as organizações a adotarem políticas e práticas sustentáveis devido a exigência da sociedade e do mercado. O objetivo deste artigo é avaliar a maturidade sustentável das micro e pequenas empresas de Dom Pedrito - RS, e discutir a atual situação visando os potenciais benefícios da utilização de práticas sustentáveis nas ações estratégicas das empresas foco de estudo, em vista dos impactos socioambientais gerados pelas mesmas. A discussão é feita a partir de análises quantitativas de uma amostra de 29 micro e pequenas empresas de Dom Pedrito, obtidas em pesquisa de campo e analisadas no programa computacional MESO. O método de análise utiliza ainda processamento no programa computacional Excel 2013 para o percentual amostral de utilização das dimensões sustentáveis das organizações analisadas. Conclui-se que grande parte das organizações utiliza predominantemente a dimensão financeira e negligenciam a dimensão social, e apenas atendem a legislação ambiental através de ações corretivas, caracterizando-as no estágio dois de maturidade sustentável.
EMPODERAMENTO E POSICIONAMENTO DE MARCA: ANÁLISE DA MARCA LOLA COSMETICS
Authors: Monte Washington Sales do , Dantas Ana Paula
Published: August 2019

Este trabalho objetiva analisar o posicionamento de uma marca nas mídias sociais, e entender como a apropriação de pautas feministas podem ajudar no “empoderamento” da mulher. O interesse em relação ao tema proposto, como também a sua escolha, se deram por observar o crescimento que o movimento feminista tem alcançado em variados setores da sociedade. Mas, principalmente, pelo interesse que as marcas vêm demonstrando em abraçar essa causa. Para isso, foi utilizada como metodologia uma pesquisa bibliográfica sobre o feminismo, com o fim de compreender como as marcas estão agregando esse conceito em seu posicionamento. E realizou-se uma análise de conteúdo da marca Lola Cosmetics em suas mídias sociais Facebook, Instagram e Hotsite, para identificar pontos que evidenciam o empoderamento feminino através da marca. No decorrer da análise utilizou-se como contraponto os conceitos feministas e as últimas tendências do marketing, tais como a utilização da diversidade e da identidade como posicionamento e imagem de marca. Desta maneira foi possível constatar, através das análises dos materiais selecionados, que, embora na abordagem do feminismo, em suas ações, existam interesses mercadológicos de maior adesão do público feminino ao consumo dos produtos, como também o desejo de conquistar visibilidade da marca, é possível perceber que há uma preocupação em manter um relacionamento de intimidade com suas consumidoras. Isto é, empoderá-las de tal maneira, que sintam-se livres e independentes.
VALUE RELEVANCE DAS PROPRIEDADES PARA INVESTIMENTO NO SETOR DE EXPLORAÇÃO DE IMÓVEIS
Authors: Batista Fabiano Ferreira , Paulo Edilson
Published: August 2019

A adoção do CPC 28 nas empresas que possuem ativos reconhecidos como Propriedades para investimento (PPIs) incorreu em novos procedimentos contábeis, tanto no sentido de reconhecer em separado esses ativos, quanto pela flexibilidade do método de mensuração, permitindo a escolha entre valor justo e custo histórico. Nesse sentido, esse trabalho se propôs a investigar, sob a perspectiva do value relevance, a relevância e a confiabilidade das mensurações das PPIs, avaliando se existe evidências de diferenças nesses atributos conforme o método de mensuração adotado, utilizando para tanto o modelo de Ohlson (1995) adaptado. Trabalhou-se com as empresas do setor de Exploração de Imóveis, listadas na BM&FBovespa, no período de 2010 a 2016. Verificou-se então que as PPIs apresentaram value relevance para todo o período analisado, independentemente se reconhecidas pelo valor justo ou custo histórico. No entanto, os resultados evidenciaram que as PPIs reconhecidas pelo valor justo apresentam baixa confiabilidade em comparação as PPIs reconhecidas pelo custo histórico e que o valor justo divulgado em notas explicativas das PPIs reconhecidas pelo custo se mostraram relevantes e melhoraram a associação dos números contábeis com o valor de mercado, embora também apresentem baixa confiabilidade, e que o resultado líquido afetado pela variação do valor justo não apresentou value relevance. Observou-se ainda que o valor justo resulta em informações mais relevantes, apesar da baixa confiabilidade, e que a variação ao valor justo reconhecidas no resultado impactam negativamente do value relevance do lucro contábil.
COMO OS MESTRANDOS APRENDEM? SIGNIFICADOS E TRANSFORMAÇÕES EM UM PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO
Authors: Lima Thales Batista de , Silva Anielson Barbosa da
Published: August 2019

Este artigo tem como objetivo compreender o processo de aprendizagem de mestrandos de um Programa de Pós-Graduação a partir da perspectiva da aprendizagem transformadora. O percurso metodológico foi orientado por uma abordagem qualitativa, e utilizou entrevistas para captar os significados da aprendizagem de mestrandos. Os resultados indicam a presença de alguns elementos constitutivos envolvendo as perspectivas de significado, os domínios de aprendizagem e os tipos de reflexão, mas não se pode afirmar que o processo de aprendizagem dos mestrandos é transformador. Aspectos como o tempo de permanência no curso, a maturidade, o nível de auto direcionamento dos alunos, além de questões vinculadas ao ambiente de aprendizagem e o relacionamento entre os docentes e os mestrandos, atuam como fatores mediadores do processo de aprendizagem. O estudo revelou a necessidade de empreender ações que contribuam para a formação do professor e do pesquisador, a partir de uma avaliação das perspectivas de significado, os domínios de aprendizagem e os tipos de reflexão que podem ser incorporados no processo de ensino, nas relações professor-aluno e também a criação de um ambiente de aprendizagem que não considere apenas a dimensão física, mas também a comportamental, a social, a tecnológica e a política.
VARIÁVEIS DEMOGRÁFICAS E O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR DE ÁGUA: ESTUDO DE UMA POPULAÇÃO UNIVERSITÁRIA
Authors: Martins Andréia de Fátima Hoelzle , Roque Daiane Medeiros , Lima Afonso Augusto de Freitas de Carvalho , Ferreira Marco Aurélio Marques
Published: August 2019

O consumo sustentável tem sido tema recorrente na sociedade, tendo em vista as consequências do uso indiscriminado dos recursos naturais. Água, bem indispensável à vida, é parte destes recursos e também é utilizada de forma negligente, agravando as situações de restrição hídrica, vivenciadas no Brasil, desde 2014, especificamente nas regiões Sudeste e Nordeste. Neste sentido, conhecer o perfil e o comportamento do consumidor de água é relevante para a elaboração de políticas indutoras ao comportamento sustentável. Assim, o objetivo do estudo foi conhecer o comportamento do consumidor de água de um público universitário, relacionando-o com os aspectos demográficos dessa população. Para tanto, utilizou-se de dados quantitativos e regressão linear para coleta e análise de dados, respectivamente. Como resultado, o índice do comportamento declarado do consumidor de água demonstrou que os respondentes são propícios ao consumo sustentável, e que os consumidores do gênero feminino, com alta renda e escolaridade são mais predispostos a terem comportamentos de consumo sustentáveis.
DIVULGAÇÃO DE INFORMAÇÕES SOBRE RELACIONAMENTOS NA CADEIA DE SUPRIMENTO: UM ESTUDO SOB A PERSPECTIVA DA ECONOMIA DOS CUSTOS DE TRANSAÇÃO
Authors: Nobrega de Almeida Karla Katiuscia , Callado Antônio André Cunha
Published: August 2019

O objetivo deste artigo foi analisar, sob a ótica da Teoria dos Custos de Transação, os mecanismos de controle sobre o relacionamento com fornecedores que são divulgados pelas companhias elétricas listadas na BM&FBovespa. Para tanto, analisou-se o conteúdo dos relatórios de sustentabilidade do ano de 2014 de 18 geradoras e transmissoras de energia elétrica listadas na BM&FBovespa, na seção de “relacionamentos com fornecedores”, cujas categorias de análise basearam-se nas exigências do Manual de Contabilidade do Setor Elétrico, versão 2015. Observou-se indícios dos tipos híbrido e hierárquico (bilateral) como estrutura de governança da transação adotada e importância dada à divulgação de ações de monitoramento, o que pode sinalizar o entendimento de mecanismos para preencher as lacunas contratuais e realizar as adaptações necessárias às circunstancias. Ao cotejar esses mecanismos de controle com as práticas de controle gerencial se percebeu coincidência apenas em relação à avaliação de desempenho de fornecedores.
AS EMPRESAS BRASILEIRAS DE CAPITAL FECHADO SÃO MAIS AGRESSIVAS EM SUAS EFFECTIVE TAX RATE (ETR) DO QUE AS DE CAPITAL ABERTO?
Authors: França Robério Dantas de , Monte Paulo Aguiar
Published: August 2019

No Brasil existe uma lacuna de estudos comparativos sobre a determinação da Effective Tax Rate (ETR) entre as empresas abertas e fechadas. Neste contexto, este trabalho busca contribuir para a incipiente discussão assumindo a hipótese de que as empresas brasileiras de capital fechado são propensas a apresentarem ETR mais agressivas do que as de capital aberto. Para isso, foram estimados modelos de regressão (OLS – Ordinary Least Square, e LSDV - Least Square Dummy Variables) para investigar o poder explicativo da variável de interesse (empresas de capital fechado ou aberto) em relação a variável dependente (ETR), controlando por setores econômicos e ciclo de vida organizacional de 668 firmas brasileiras no período de 2010 a 2015. Os resultados indicaram que: (i) empresas brasileiras de capital fechado apresentam ETRs menores em relação às empresas abertas (aproximadamente 45,53%) e, (ii) os estágios de maturidade e turbulência do ciclo de vida organizacional têm relação indireta com a ETR (aproximadamente 6%).Palavras-chave: Empresas de Capital Fechado e Aberto. Effective Tax Rate. Setores Econômicos. Ciclo de Vida Organizacional.
A CONTRIBUIÇÃO DA EXPERIÊNCIA NO APRENDIZADO DE GERENTES DO SETOR ELÉTRICO DE UMA CAPITAL NORDESTINA
Authors: Ferreira Leite Karline , Kruta de Araújo Bispo Ana Carolina , Barbosa da Silva Anielson
Published: August 2019

As organizações mantêm-se competitivas a partir da capacidade de transformar o conhecimento e as experiências de seus gerentes em soluções inovadoras. Este estudo tem como objetivo compreender como os gerentes do setor elétrico da Paraíba aprendem o exercício da função gerencial por meio de suas experiências. Investigam-se, a partir de uma abordagem qualitativa, processos de aprendizagem de quatro gestores que atuam em uma empresa do setor elétrico. A análise dos resultados revela que a aprendizagem pela experiência ocorre nos âmbitos pessoal, social e profissional. Pode-se destacar que através das experiências os gestores constroem o seu saber e desenvolvem suas atividades cotidianas pautadas naquilo que já vivenciaram, e que através da reflexão, puderam moldar sua forma de agir. Os resultados desta pesquisa ainda apontam para a importância dos relacionamentos, da prática reflexiva e do conhecimento para o desenvolvimento profissional dos gerentes. O aprendizado profissional dos gerentes esteve relacionado com os papéis desempenhados por eles ao longo de suas carreiras, onde estes foram balizados pelas experiências vivenciadas ao longo de suas trajetórias de vida e pela vivência das novas experiências. Concebendo que a dinâmica da aprendizagem está baseada nas interpretações que os gestores constroem acerca de suas experiências. Ficou claro que o que eles aprendem é fortemente influenciado pela forma como eles aprendem.
ALICERCE À MENSURAÇÃO DAS AUTUAÇÕES AMBIENTAIS NO ESTADO DO CEARÁ: UM ESTUDO APLICADO NAS INDÚSTRIAS DE MINERAIS NÃO METÁLICOS
Authors: Farias Ivaneide Ferreira , Souza Jackeline Lucas , Carioca Neto Miguel , Siqueira Liliane Maria Ramalho de Castro
Published: August 2019

Esta pesquisa tem como objetivo geral analisar os fundamentos utilizados na mensuração dos autos de infração ambiental aplicados nas indústrias de minerais não metálicos do Estado do Ceará, no período de janeiro de 2011 a junho de 2012. Os dados foram coletados em de dezembro de 2014, no acervo do CAOMACE. Em posse dos autos, recorreu-se à análise de conteúdo como técnica qualitativa de coleta dos dados de 58 autos de infração. Os resultados mostraram que a utilização de produtos florestais sem licença e o funcionamento de fábricas poluidoras sem licença ambiental são tipos de infração de maior ocorrência; que há casos em que a aplicação de multas fixas não corresponde ao estabelecido legalmente; que a maioria das infrações abertas foi valorada dentro dos limites legais, sem detalhamento técnico da metodologia utilizada e, ainda, que os critérios utilizados como parâmetros para o cálculo das multas abertas foram cinco (o porte do empreendimento, o potencial poluidor degradador, a gravidade da infração, a tabela para aplicação de multa aberta e a capacidade econômica do infrator). Conclui-se que há necessidade de metodologia para definir o valor da multa cobrada nos autos de infração ambiental.
GERENCIAMENTO DE RESULTADOS E AVALIAÇÃO DE EMPRESAS: UMA ANÁLISE DA RELEVÂNCIA DOS ACCRUALS DISCRICIONÁRIOS NO MODELO DE OHLSON
Authors: Soares de Oliveira Kallyse Priscila , Cavalcante Paulo Roberto Nóbrega
Published: August 2019

O objetivo desta pesquisa consistiu em verificar o reflexo da figura do gerenciamento de resultados (accruals discricionários) sobre a avaliação de empresas brasileiras de capital aberto no período de 2012 a 2017. Foram analisadas 1.170 observações, com uma média de 200 empresas por ano. Realizou-se a estimação do gerenciamento de resultados (GR) pelo modelo de Dechow et al. (2012). Em seguida, analisou-se o value relevance do gerenciamento de resultados pelo modelo de Ohlson (1995). Os principais achados confirmaram que há heterocedasticidade entre os dados da amostra, justificando o uso de regressões quantílicas. Em achados adicionais a outras pesquisas, com relação ao aumento do value relevance do modelo de Ohlson (1995), o GR apresentou relevância entre as empresas de médios e maiores valor de mercado, indicando que gerenciamento de resultados, afeta a precificação dessas firmas.
APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE BOX & JENKINS PARA ANÁLISE DAS EMISSÕES DE DIÓXIDO DE CARBONO NO BRASIL
Authors: Schulz Jéferson Réus da Silva , Ruppenthal Janis Elisa
Published: August 2019

A ocorrência de fatores que reduzem a qualidade do meio ambiente, como as emissões de gases de efeito estufa (GEE), representa um problema de âmbito global. Diante disso, considera-se necessário e importante acompanhar a dinâmica e o comportamento das emissões de GEE e conhecer o seu mecanismo gerador. O objetivo do presente estudo consiste em analisar as emissões de CO2 (kt) no Brasil, de 1960 até 2013, por meio da aplicação da metodologia de Box & Jenkins e realizar uma previsão in-sample para essa série histórica. Os resultados indicam que as emissões de CO2 (kt) cresceram consideravelmente no país durante o período observado. O modelo que melhor representa a série temporal em análise é um ARIMA (0,1,2), possibilitando uma boa previsão para a amostra de dados. O cenário atual aponta a inovação como uma ferramenta potencializadora das ações mitigatórias, uma vez que permite coadunar produtividade e sustentabilidade para o alcance do desenvolvimento sustentável.