Resumo O principal objetivo deste estudo foi identificar e quantificar a disposição inadequada de resíduos de construção e demolição (RCD) em Cabo Frio, Brasil. O município possui áreas de preservação ambiental e sofre impactos ambientais significativos devido ao grande fluxo de turistas e ao descarte inadequado de RCD. A coleta de dados, realizada de junho a setembro de 2019, abrangeu dezoito bairros. Foram detectados 179 pontos de disposição inadequada, correspondendo a um volume de aproximadamente 448,75m3. Os resultados foram agrupados por bairro, tipo de local de descarte e tipo de RCD. Também foram apresentados diagramas de Pareto para apoiar a definição dos bairros prioritários para ações de redução de descarte inadequado. Houve disposição inadequada em áreas de interesse ecológico, paisagístico ou científico, em pontos de drenagem, em vias públicas e em terrenos baldios. Além de analisar as características do descarte e sugerir ações para solucionar o problema, propôs-se uma metodologia para levantamento da disposição inadequada de RCD, incluindo um método para o cálculo aproximado dos volumes. O desenvolvimento de um aplicativo para smartphone foi outra contribuição que pode facilitar o registro de dados e auxiliar a tomada de decisão. Embora a pesquisa se concentre em um município brasileiro, o mesmo trabalho pode ser expandido para outros municípios do mundo.

Abstract The main objective of this study was to identify and quantify inappropriate disposal of construction and demolition waste (CDW) in Cabo Frio, Brazil. The municipality has areas of environmental preservation and suffers significant environmental impacts due to the large flow of tourists and the inappropriate disposal of CDW. Data collection, carried out from June to September-2019, covered eighteen neighborhoods. 179 inadequate CDW disposal points were detected corresponding to a volume of approximately 448.75m3. The results were grouped by neighbourhood, kind of disposal place and CDW type. Pareto diagrams were also presented to help define priority neighborhoods for inappropriate disposal reducing actions. There was inappropriate disposal in areas of ecological, landscape or scientific interest, over drainage places, on public roads or sidewalks, and on vacant lots. Besides analysing the disposal characteristics and suggesting actions to solve the problem, a methodology for surveying of inappropriate disposal of CDW was proposed, including a method for the rough calculation of CDW volumes. The development of a smartphone application is another contribution that can facilitate data registration and assist decision making. Although the research focuses on a Brazilian municipality, the same work can be expanded to other municipalities in the world.

RESUMO Este artigo apresenta a aplicação de técnicas de mineração de dados visando à identificação de padrões, a partir da análise de variáveis meteorológicas e sua correlação com a ocorrência de precipitações intensas. Os dados observados foram coletados pela estação meteorológica de superfície do Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, localizada na cidade de Nova Friburgo - RJ, Brasil, entre os anos 2008 e 2012. O principal objetivo é a previsão automática, com antecedência de uma hora, relacionada a eventos extremos de precipitação no entorno do local onde se encontra instalada a estação meteorológica. Foram desenvolvidos modelos de classificação baseados em árvores de decisão e redes neurais artificiais. As etapas de análise de consistência, tratamento e conversão de dados, bem como os modelos computacionais utilizados são descritos, sendo comparadas algumas métricas relacionadas à sua eficácia. Os resultados obtidos para o modelo mais preciso apresentaram uma taxa de 82.9% de acertos relacionados à previsão, com antecedência de uma hora, de precipitações iguais ou maiores que 10 mm h-1, indicando a possibilidade de utilização desse trabalho para previsão de eventos de risco na região de estudo.

ABSTRACT This paper presents the application of data mining techniques for pattern identification obtained from the analysis of meteorological variables and their correlation with the occurrence of intense rainfall. The used data were collected between 2008 and 2012 by the surface meteorological station of the Polytechnic Institute of Rio de Janeiro State University, located in Nova Friburgo - RJ, Brazil. The main objective is the automatic prediction related to extreme precipitation events surrounding the meteorological station location one hour prior its occurrence. Classification models were developed based on decision trees and artificial neural networks. The steps of consistency analysis, treatment and data conversion, as well as the computational models used are described, and some metrics are compared in order to identify their effectiveness. The results obtained for the most accurate model presented a rate of 82. 9% of hits related to the prediction of rainfall equal to or greater than 10 mm h-1 one hour prior its occurrence. The results indicate the possibility of using this work to predict risk events in the study region.

RESUMO: O Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) possui bases de dados provenientes de levantamentos estatísticos e avaliativos em diversos níveis e modalidades de ensino, incluindo a Educação Básica, cuja avaliação é efetuada pelo Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb). Com o intuito de analisar o Ensino Fundamental público brasileiro, o Saeb é composto de uma avaliação denominada Prova Brasil, que, por intermédio da aplicação de testes e questionários aos alunos, professores e diretores, torna possível a extração de informações relevantes para identificação de caminhos visando à melhoria da qualidade do ensino. Mediante o desafio de explorar esta base, constituída de um grande volume de dados, este estudo aplica o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) com o intuito de identificar fatores que relacionam o perfil de professores que lecionam Matemática com a proficiência obtida por seus alunos. São apresentados os passos deste processo no contexto desta aplicação, explicitando, principalmente, a Mineração de Dados (Data Mining). Por fim são tecidos comentários sobre os padrões descobertos.

ABSTRACT: Anísio Teixeira National Institute for Education Research and Studies (INEP) provides databases from the evaluations of various levels and modalities of education. The Elementary Education Assessment System, called SAEB, provides mechanisms for evaluation of elementary education. One of these mechanisms is Prova Brasil, which includes the application of tests and questionnaires to students, teachers and school principals. Due to the large data volume involved, information extraction and its analysis is not a simple task. The general process of converting raw data into useful information is called Knowledge Discovery in Databases (KDD). It is applied here in order to identify factors that relate profiles and their influence - positively and negatively - on students' Mathematics learning. KDD steps are presented, with focus on the Data Mining stage. Some discovered patterns are analysed and discussed in this paper's conclusion.

O Ministério da Educação (MEC) possui bases de dados contendo milhões de registros de alunos, professores, diretores e escolas do ensino fundamental. Muitas vezes essas bases não são exploradas em toda a sua potencialidade, devido ao grande volume de dados envolvido e às dificuldades inerentes ao tratamento dessas informações. Este artigo apresenta o potencial de algumas tecnologias de descoberta de conhecimento aplicadas às bases de dados do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep). São expostos os conceitos de visão multidimensional e de mineração de dados e apresentam-se as possibilidades de uso dessas ferramentas, que propiciam agilidade e facilidade na obtenção de indicadores de qualidade. São apresentados e discutidos alguns indicadores relacionados ao ensino da Língua Portuguesa, obtidos por intermédio das tecnologias mencionadas.

The Brazilian Ministry of Education stores data bases which contain millions of records of students, teachers, elementary schools and their principals. Despite of its great importance, these data bases are not explored in its total potentiality. The great volume of data creates some difficulties related to the manipulation of the information. This paper shows some knowledge discovery technologies that can be used with education data bases. Multidimensional data visualization and data mining concepts are presented. The possibilities and potentialities of both technologies provide agility and facilitate getting quality indicators. Some indicators related to Portuguese Language learning, which were obtained through the use of these technologies, are presented.

Este artigo propõe o uso da Análise de Robustez para o planejamento de ações em uma comunidade de baixa renda no Brasil. O foco está na produção agrícola e de alimentos e o projeto fundamenta-se em uma abordagem participativa incorporando tanto o desenvolvimento voltado para a comunidade quanto a sustentabilidade na produção de alimentos. Apresenta-se uma comparação com outras metodologias de PO soft e relatam-se alguns resultados e ações.

This paper reports on the use of Robustness Analysis for planning actions in a poor Brazilian community. The focus is on food and agricultural production and the project is based on a participatory approach incorporating both community-driven development and sustainability in food production. A comparison is made with other soft Operations Research (OR) methodologies and first actions and results are reported.

O presente trabalho visa apresentar uma ferramenta para avaliação de modelos matemáticos relacionados à otimização do planejamento de dietas. Inicialmente, o problema original da dieta é caracterizado, bem como sua importância para o desenvolvimento da Pesquisa Operacional, seus desdobramentos e aplicações posteriores. Em seguida, são apresentados os diversos enfoques e técnicas adotadas para a elaboração de dietas para seres humanos. Alguns desses modelos são então implementados, efetuando-se uma análise comparativa dos resultados obtidos. Para isso, é utilizado um software que permite a definição de parâmetros relacionados às demandas humanas, restrições adicionais relacionadas às quantidades de alimentos e escolha de alguns dos modelos apresentados. Finalmente, o estudo é concluído constatando-se a utilidade e a aplicação da ferramenta não somente para o planejamento de dietas, mas também para a área de ensino de Pesquisa Operacional.

This paper presents an interactive tool which allows the comparison of different mathematical models for the menu planning problem. First, the original diet problem is characterized, as well as its importance to the development of operational research, its evolution and later applications. Several models for the diet problem are presented. Models are run and results are compared. This is done using an interactive tool which allows the definition of factors related to human needs, additional restrictions related to the amount of food and the selection of appropriate models. This tool may also be used for teaching purposes.