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Trabalhos em Estatística e Biometria são apresentados por pesquisadores da Embrapa na 63ª RBras

Os pesquisadores da Embrapa Meio Ambiente (Jaguariúna, SP) Alfredo José Barreto Luiz e Aline de Holanda Nunes Maia, participaram da 63ª RBras – Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, realizada de 23 a 25 de maio pelo Departamento de Estatística da Universidade Federal do Paraná (UFPr), em Curitiba, PR.

A 63a RBras desenvolveu o tema “Biometria e aprendizado estatístico na era da informação”, que discutiu os desafios, tendências e o avanço das fronteiras da estatística e da biometria em conjunto com técnicas de aprendizado de máquina (machine learning), big data, computação em larga escala e escalabilidade. O programa científico do evento contemplou palestrantes do Brasil e do exterior, incluiu conferências, minicursos, tutoriais, mesa redonda, sessões temáticas, sessões de apresentação oral e de pôsteres.

Além da apresentação de trabalhos, Alfredo coordenou também a Sessão Temática Embrapa: Importância da tradução de termos técnico-científicos, juntamente com a pesquisadora da Embrapa Pesca e Aquicultura (Palmas, TO) Rosiana Rodrigues Alves.

Nesta sessão, ele apresentou o trabalho “Traduttore, traditore! exemplos de traduções inapropriadas”. O trabalho destacou a importância da tradução correta de termos técnico-científicos no ensino e na pesquisa, especialmente em Biometria e Estatística, e apresentou exemplos de traduções equivocadas atualmente em uso no Brasil. Segundo Alfredo, “a tradução de termos técnico-científicos é uma tarefa complexa. Um termo deve ser consistente com o que significa para tornar sua compreensão mais efetiva”, salienta.

Um resumo da palestra apresentada na Sessão Embrapa também foi apresentado em formato pôster com o título “Importância da tradução correta de termos técnico-científicos: Traduttore, traditore! O objetivo foi chamar a atenção dos atuais e futuros mestres e doutores para sua responsabilidade em facilitar o aprendizado dos alunos de Estatística ao escolherem, de forma correta, as palavras em Português que traduzirão os termos originalmente descritos em outra língua.

O pesquisador enfatiza que no ensino e na aprendizagem é fundamental que o significado das palavras utilizadas para descrever um objeto ou processo, novo para o estudante, auxilie na compreensão do mesmo. “Traduzir bem é importante para todas as áreas do conhecimento, inclusive a Estatística, e envolve profundo conhecimento das línguas e do campo técnico-científico ou tecnológico”, diz.

Um outro trabalho, elaborado em conjunto com as pesquisadoras Lucimar Santiago de Abreu e Maria Aico Watanabe, foi apresentado na sessão oral de Agronomia, intitulado “Bootstrap na comparação entre preços de produtos hortifrúti convencionais e orgânico”. O trabalho propôs o uso da técnica Bootstrap para enfrentar o desafio de fazer uma análise inferencial de dados coletados em campo, que por esse motivo, geralmente não possuem a mesma estrutura que os dados oriundos de experimentos em ambiente controlado. O exemplo se refere à comparação dos preços de produtos hortifrúti produzidos de forma orgânica ou convencional, praticados por diversos estabelecimentos da cidade de Campinas, SP.
 
A pesquisadora Aline Maia apresentou o trabalho em formato poster “Recurso SAS® para importação de grandes conjuntos de dados climáticos”, em parceria com Ana Maria Heuminski de Ávila do Cepagri/Unicamp.

O objetivo do trabalho foi apresentar um programa SAS® para importação conjunta de múltiplos arquivos, sua concatenação, seleção de variáveis de interesse e exportação para um arquivo externo. Como exemplo foi apresentado o caso de importação de dados mensais de chuva de 29 locais (estações meteorológicas), no período de 1961 a 2013 (53 anos) em São Paulo, para um estudo de caracterização espaço-temporal da estação chuvosa no Estado e obtenção de previsões probabilísticas de início, duração e fim da estação.

Segundo Aline, “este programa permite a extração eficiente de informações como nome da estação meteorológica e suas coordenadas, contidas no cabeçalho de cada arquivo individual e a importação os dados climáticos de cada estação, num determinado intervalo de tempo, para posterior concatenação”.

Os pesquisadores da Embrapa Meio Ambiente (Jaguariúna, SP) Alfredo José Barreto Luiz e Aline de Holanda Nunes Maia, participaram da 63ª RBras – Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, realizada de 23 a 25 de maio pelo Departamento de Estatística da Universidade Federal do Paraná (UFPr), em Curitiba, PR.

A 63a RBras desenvolveu o tema “Biometria e aprendizado estatístico na era da informação”, que discutiu os desafios, tendências e o avanço das fronteiras da estatística e da biometria em conjunto com técnicas de aprendizado de máquina (machine learning), big data, computação em larga escala e escalabilidade. O programa científico do evento contemplou palestrantes do Brasil e do exterior, incluiu conferências, minicursos, tutoriais, mesa redonda, sessões temáticas, sessões de apresentação oral e de pôsteres.

Além da apresentação de trabalhos, Alfredo coordenou também a Sessão Temática Embrapa: Importância da tradução de termos técnico-científicos, juntamente com a pesquisadora da Embrapa Pesca e Aquicultura (Palmas, TO) Rosiana Rodrigues Alves.

Nesta sessão, ele apresentou o trabalho “Traduttore, traditore! exemplos de traduções inapropriadas”. O trabalho destacou a importância da tradução correta de termos técnico-científicos no ensino e na pesquisa, especialmente em Biometria e Estatística, e apresentou exemplos de traduções equivocadas atualmente em uso no Brasil. Segundo Alfredo, “a tradução de termos técnico-científicos é uma tarefa complexa. Um termo deve ser consistente com o que significa para tornar sua compreensão mais efetiva”, salienta.

Um resumo da palestra apresentada na Sessão Embrapa também foi apresentado em formato pôster com o título “Importância da tradução correta de termos técnico-científicos: Traduttore, traditore! O objetivo foi chamar a atenção dos atuais e futuros mestres e doutores para sua responsabilidade em facilitar o aprendizado dos alunos de Estatística ao escolherem, de forma correta, as palavras em Português que traduzirão os termos originalmente descritos em outra língua.

O pesquisador enfatiza que no ensino e na aprendizagem é fundamental que o significado das palavras utilizadas para descrever um objeto ou processo, novo para o estudante, auxilie na compreensão do mesmo. “Traduzir bem é importante para todas as áreas do conhecimento, inclusive a Estatística, e envolve profundo conhecimento das línguas e do campo técnico-científico ou tecnológico”, diz.

Um outro trabalho, elaborado em conjunto com as pesquisadoras Lucimar Santiago de Abreu e Maria Aico Watanabe, foi apresentado na sessão oral de Agronomia, intitulado “Bootstrap na comparação entre preços de produtos hortifrúti convencionais e orgânico”. O trabalho propôs o uso da técnica Bootstrap para enfrentar o desafio de fazer uma análise inferencial de dados coletados em campo, que por esse motivo, geralmente não possuem a mesma estrutura que os dados oriundos de experimentos em ambiente controlado. O exemplo se refere à comparação dos preços de produtos hortifrúti produzidos de forma orgânica ou convencional, praticados por diversos estabelecimentos da cidade de Campinas, SP.
 
A pesquisadora Aline Maia apresentou o trabalho em formato poster “Recurso SAS® para importação de grandes conjuntos de dados climáticos”, em parceria com Ana Maria Heuminski de Ávila do Cepagri/Unicamp.

O objetivo do trabalho foi apresentar um programa SAS® para importação conjunta de múltiplos arquivos, sua concatenação, seleção de variáveis de interesse e exportação para um arquivo externo. Como exemplo foi apresentado o caso de importação de dados mensais de chuva de 29 locais (estações meteorológicas), no período de 1961 a 2013 (53 anos) em São Paulo, para um estudo de caracterização espaço-temporal da estação chuvosa no Estado e obtenção de previsões probabilísticas de início, duração e fim da estação.

Segundo Aline, “este programa permite a extração eficiente de informações como nome da estação meteorológica e suas coordenadas, contidas no cabeçalho de cada arquivo individual e a importação os dados climáticos de cada estação, num determinado intervalo de tempo, para posterior concatenação”.

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