ABSTRACT Pico do Marumbi State Park, in the mountains of Paraná, is the cradle of Brazilian mountaineering, sheltering several altitudinal ecosystems and endangered species. The elaboration and discussion of indicators to assist in public use management is urgent due to the vulnerability and pressure that these environments are subject to. It is also important to characterize the visitation profile and the correlation of accidents and incidents to adopt tools to protect visitors and nature. The data analyzed were extracted from official sources, registers, and records of incidents and accidents. Statistical treatment was adopted, in the analysis of variance and mean comparison tests, according to an entirely randomized design. Furthermore, Pearson’s correlation coefficient (r) and cluster analysis determined the ideal season for visitation. Statistical differences were verified in different periods, with July with the highest average visitation, 924.6 visitors, and February with the lowest average, with 539.4 visitors. The cluster analysis identified the ideal period for visitation, between June and September. The trails to Abrolhos, Olimpo, and Rochedinho had the highest average, with 965.8, 1,080.4, and 1,088.2 visitors. Of the occurrences attended, 75% were from October to May and 25% from June to September. Olimpo is the trail with the highest number of occurrences, about 45%. For 2018 and 2019, the park received 56% of visitors going on their first time. According to the results, adopting preventive and educational information, consorting with technical and climatic criteria, can better triage and safeguard the environment, users, and rescuers more effectively.

RESUMO O Parque Estadual Pico do Marumbi, na serra do mar paranaense, é o berço do montanhismo brasileiro, abrigando diversos ecossistemas altitudinais e espécies ameaçadas. A elaboração e a discussão de indicadores no auxílio do manejo do uso público, urge pela vulnerabilidade e pressão que estes ambientes estão sujeitos. Como também a caracterização do perfil da visitação e a correlação na ocorrência de acidentes e incidentes, no intuito da adoção de ferramentas para a proteção dos visitantes e da natureza. Os dados analisados foram extraídos de fontes oficiais, cadastros e registros de incidentes e acidentes. Foi adotado tratamento estatístico, nas análises de variância e testes de comparações de médias, segundo um delineamento inteiramente ao acaso. Além disso, o coeficiente de correlação de Pearson (r) e a análise de agrupamentos, determinou para a temporada ideal para visitação. Foram verificadas diferenças estatísticas em diferentes períodos, julho com a maior média de visitação, 924,6 visitantes e fevereiro a menor média, com 539,4 visitantes. A análise de agrupamento identificou o período ideal de visitação, entre junho e setembro. As trilhas para o Abrolhos, Olimpo e Rochedinho apresentaram a maior média com 965,8, 1.080,4 e 1.088,2 visitantes. Das ocorrências atendidas, 75% foram de outubro a maio e 25% no período de junho a setembro. O Olimpo é a trilha com o maior número de ocorrências, cerca de 45%. Para os anos de 2018 e 2019, o parque recebeu 56% de visitantes indo em sua primeira vez. Segundo os resultados, a adoção de informações preventivas e educacionais, consorciando com critérios técnicos e climáticos, podem permitir melhor triagem e resguardar com maior eficácia o ambiente, usuários e socorristas.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi apresentar os instrumentos de análise de Inovação Verde que buscam relacioná-la à Vantagem Competitiva Sustentável; determinar instrumentos de pesquisa, por meio dos quais possam ser analisadas as relações entre Capacidades, Inovações Verdes e o Desempenho das organizações; colaborar no entendimento do que venha contribuir com os níveis de competitividade de determinada indústria, ou seja, a vantagem competitiva sustentável. Para tanto, a atenção foi direcionada aos artigos indexados no banco de dados da Web of Science, da Thomson Reuters. Foram analisados os mais citados e que haviam escalas para a análise e compreensão dos instrumentos de Inovação Verde. Dos trabalhos analisados, três deles se destacam, pois apreendem a inovação sob a perspectiva da Inovação Verde e, por meio de escalas específicas, procuram analisar o desempenho superior de inovações ambientais. Os estudos em questão adotam abordagens quantitativas de pesquisa e foram operacionalizados por meio de surveys. De acordo com a análise, os instrumentos podem ser considerados como avanços significativos no que se refere à problemática deste estudo.

Abstract: The objective of this work was to present the analysis instruments of Green Innovation that seek to relate it to Sustainable Competitive Advantage. Determining the research instruments through which we can analyze the relations between Organizational Capacity, Green Innovation, and Performance can enlighten us in what contributes with the levels of competitiveness of a specific industry, i.e., the sustainable competitive advantage. To do this, we focused on articles indexed in Thomson Reuters, ´Web of Science databank. We analyzed the articles have been most cited and which had presented scales for the analysis and understanding of Green Innovation instruments. We explored three of the most cited articles. These works address innovation from the perspective of Green Innovation and seek to analyze the superior performance of environmental innovations through specific scales. The studies in question adopt quantitative research approaches and operationalized through surveys. According to our analysis, the instruments can represent significant advances concerning the problem addressed in this study.

RESUMO A compreensão das regras de participação em programas de fidelidade é testada neste estudo a partir de três experimentos conduzidos para averiguar a influência do foco regulatório, o tipo de premiação e o efeito de interação entre eles. O Experimento 1 demonstra que o foco regulatório tem impacto sobre o nível de compreensão das regras dos programas. O Experimento 2 nos mostra que o tipo de premiação também tem impacto sobre o nível de compreensão das regras dos programas. E, finalmente, prova que o Experimento 3 não permite corroborar a hipótese que prevê a interação entre aquelas variáveis sobre o nível de compreensão das regras dos programas. Conclui-se que a compreensão das regras dos programas de fidelidade será maior para indivíduos no estado de prevenção e de recebimento de premiação utilitária e que, no entanto, não há influência da interação entre estes. O estudo contribui para corroborar o efeito de matching e hipóteses da teoria do foco regulatório sobre o comportamento do consumidor e propõe, ainda, implicações gerenciais para administradores de programas de fidelidade.

ABSTRACT The understanding of loyalty programs´ participation rules is tested in this study within three experiments conducted to check the influence of the regulatory focus, prize type, and of the interaction of both. Experiment 1 shows that the regulatory focus somehow affects the degree of understanding of the programs´ rules. Experiment 2 shows that the prize type also affects the degree of understanding of the programs´ rules. And, at last, it is shown that Experiment 3 does not corroborate the hypothesis of the interaction of those variables on the degree of understanding of the programs´ rules. The conclusion is that the understanding of loyalty programs´ rules is higher to individuals in the state of prevention and of receiving utilitarian award, and that, however, there is no influence of their interaction. The study contributes to corroborate the matching effect and the hypotheses of the regulatory focus theory on the consumer behavior, also proposing managerial implications to loyalty programs´ managers.

RESUMEN El entendimiento de las reglas de participación de los programas de fidelización se prueba en este estudio a partir de tres experimentos llevados a cabo para investigar la influencia del enfoque regulador, el tipo de premio y el efecto de la interacción entre ellos. El Experimento 1 muestra que el enfoque regulador impacta en el nivel de comprensión de las reglas del programa. El segundo experimento muestra que el tipo de premio también afecta el nivel de comprensión de las reglas del programa. Finalmente, el tercer experimento no confirma la hipótesis de la interacción entre esas variables en el nivel de comprensión de las reglas del programa. De ello se desprende que la comprensión de las reglas de participación de los programas de fidelización será mayor para los individuos en la prevención y al recibir los premios utilitarios, aunque no está influenciada por la interacción entre ellos. El estudio ayuda a confirmar el efecto de matching y los supuestos de la teoría del enfoque regulador del comportamiento del consumidor. Asimismo, propone implicaciones de gestión para los gestores de los programas de fidelización.

Este artigo analisa a influência dos agentes de socialização - no caso, a família, a escola, a mídia e os pares - no conhecimento, no sentimento e no comportamento de separação de materiais para a reciclagem de jovens universitários. Para isto, a revisão teórica faz uma ligação entre a última etapa do comportamento do consumidor, que engloba a separação de materiais para a reciclagem, e os agentes de socialização que já foram estudados como influências em outros tipos de comportamentos. Um modelo e sete hipóteses foram propostos pelos autores. A pesquisa foi dividida em duas etapas. A primeira, qualitativa e exploratória. A segunda, quantitativa e descritiva, realizada com 351 universitários. As análises quantitativas utilizaram modelagem de equações estruturais para verificar o modelo proposto. Os resultados mostram que os quatro agentes influenciam de maneira direta ou indireta o comportamento dos jovens na separação de materiais para a reciclagem. O comportamento é influenciado diretamente pelo contato pessoal: família e pares. Porém, de maneira indireta, a escola, a mídia e os pares agem nos sentimentos, que são considerados antecedentes do comportamento.

This article analyzes the influence of family, school, media and peers on knowledge, in the sense of separation and the behavior of separation of materials for recycling by university students. To this end, the review makes a theoretical connection between the last stage of consumer behavior, which includes the separation of materials for recycling, and the agents of socialization that have been studied as influences on other types of behavior. A model and seven hypotheses were proposed by the authors. The research was divided into two stages. The first is characterized as a qualitative exploratory stage. The second, quantitative stage, was conducted with 351 university students. The quantitative analysis used the structural equation modeling to verify the proposed model. The results show that the four agents influence behavior during separation of materials for recycling either directly or indirectly. The behavior is influenced directly by personal contact (family and peers). But indirectly, the school, the media and peers impinge on feelings, serving as an antecedent of behavior.

This paper presents a proposal for optimizing the public health service in the state of Parana in terms of the flow of patients within the state's boundaries and the regionalization (division) of the state into new hierarchical configurations for this service. In terms of regionalization, the proposal consists of dividing the state into smaller regions comprising several towns connected to a headquarter city, which would be responsible for decisions affecting the region. With regard to the flow of patients, an algorithm is proposed which organizes the information while simultaneously optimizing the flow. The state was regionalized using a branch-and-price algorithm, which uses a column generating algorithm in each node of a branch-and-bound tree. The technique proposed here to optimize the patient flow proved effective and useful, controlling not only the medical procedures performed in each town but also defining the city to which each patient should be taken, according to the hierarchical division of the state. The branch-and-price algorithm used to optimize the regionalization of the state is very interesting, for it improves the hierarchical division of the state taking into account the number of inhabitants and the number of medical procedures in each city of the state. The results have met the expectations of State Health Services.

Neste trabalho é apresentada uma proposta para a otimização no serviço de saúde no estado do Paraná com relação ao fluxo de pacientes dentro do estado e a regionalização (divisão) do estado, obtendo novas configurações hierárquicas para o mesmo. Quanto à regionalização, a proposta consiste em dividir o estado em regiões menores, formadas por várias cidades, vinculadas a uma cidade sede, principal responsável pelo atendimento no seu nível de resolutividade. Com relação ao fluxo de pacientes, é proposto um algoritmo que, ao mesmo tempo em que organiza as informações, otimiza o fluxo. Já para a regionalização, fez-se uso do algoritmo branch and price, que utiliza o algoritmo de geração de colunas em cada nó de uma árvore branch and bound. A técnica proposta apresentada para otimizar o fluxo de pacientes mostrou-se eficaz e útil, pois além de fazer o controle dos procedimentos médicos realizados em cada cidade, também define para qual cidade o paciente deve ser encaminhado, respeitando a divisão hierárquica do estado. Já o algoritmo branch and price, utilizado para a otimização na regionalização do estado, é bastante interessante, pois tenta melhorar a referida divisão hierárquica do estado, levando em consideração o número de habitantes e o número de procedimentos médicos de cada município do estado. Os resultados obtidos têm atendido às expectativas da SESA-PR.

A avaliação de risco de crédito é um importante problema administrativo da área de análise financeira. As Redes Neurais têm recebido muita atenção pela sua alta taxa de acurácia preditiva, no entanto não é fácil compreender como elas alcançam as suas decisões. Neste artigo um conjunto de dados de crédito é analisado usando a técnica de extração de regras NeuroRule e o software WEKA para a extração de regras a partir de uma Rede Neural treinada. Os resultados foram considerados bastante satisfatórios alcançando mais de 80% de acurácia quanto à concessão (ou não) de crédito bancário em todas as simulações.

Credit-risk evaluation is a very important management science problem in the financial analysis area. Neural Networks have received a lot of attention because of their universal approximation property. They have a high predictive accuracy rate, but how they reach their decisions is not easy to understand. In this paper, we present a real-life credit-risk data set and analyzed it using the NeuroRule extraction technique and the software WEKA. The results were considered very satisfactory, reaching more than 80% of accuracy in granting or denying credit on every simulation.

A "Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados" (Knowledge Discovery in Databases, KDD) é um processo composto de várias etapas, iniciando com a coleta de dados para o problema em pauta e finalizando com a interpretação e avaliação dos resultados obtidos. O presente trabalho objetiva mostrar a influência da análise exploratória dos dados no desempenho das técnicas de Mineração de Dados (Data Mining) quanto à classificação de novos padrões por meio da sua aplicação a um problema médico, além de comparar o desempenho delas entre si, visando obter a técnica com o maior percentual de acertos. Pelos resultados obtidos, pode-se concluir que a referida análise, se conduzida de forma adequada, pode trazer importantes melhorias nos desempenhos de quase todas as técnicas abordadas, tornando-se, assim, uma importante ferramenta para a otimização dos resultados finais. Para o problema em estudo, a técnica que envolve um modelo de Programação Linear e uma outra que envolve Redes Neurais foram as técnicas que apresentaram os menores percentuais de erros para os conjuntos de testes, apresentando capacidades de generalização satisfatórias.

Knowledge Discovery in Databases - KDD - is a process that consists of several steps, beginning with the collection of data for the problem under analysis and ending with the interpretation and evaluation of the final results. This paper discusses the influence of exploratory data analysis on the performance of Data Mining techniques with respect to the classification of new patterns, based on its application to a medical problem, and compares the performance of these techniques in order to identify the one with the highest percentage of successes. The results of this study lead to the conclusion that, providing this analysis is done properly, it can significantly improve the performance of these techniques and serve as an important tool to optimize the end results. For the problem under study, the techniques involving a Linear Programming model and Neural Networks were the ones showing the lowest percentages of errors for the test sets, presenting good generalization capacities.