Associação e predição de indicadores e índices de desenvolvimento humano a partir de indicadores ambientais

• Processo: 16/11337-4
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2017
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2019
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Salvador Boccaletti Ramos
• Beneficiário: Salvador Boccaletti Ramos
• Instituição Sede: Pró-Reitoria Adjunta de Pesquisa e Pós-Graduação. Universidade de Franca (UNIFRAN). Franca , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Antonio Sergio Ferraudo ; Mirelle Andréa de Carvalho Picinato ; Monica de Andrade
• Assunto(s): Aprendizado computacional Promoção da saúde Objetivos de desenvolvimento sustentável Sustentabilidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizagem de Maquina | Objetivos do desenvolvimento sustentável | Sustentabilidade | Promoção de Saúde

Resumo

Os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) listam objetivos e metas que devem ser abordadas para solucionar problemas globais de desenvolvimento sustentável. Um destes objetivos pede por melhores indicadores de desenvolvimento. Uma maneira eficiente de se atingir esta meta é por meio de análises estatísticas que encontram associações entre indicadores. Infelizmente, a grande maioria das pesquisas realizadas estudaram um número pequeno de indicadores de cada vez dentro de apenas uma ou duas áreas no contexto do desenvolvimento sustentável. Além disso estimaram estatísticas simples como correlações lineares ou modelos que pecam quanto à uma medida confiável de acurácia. O objetivo deste projeto de pesquisa será verificar associações e criar modelos de predição para indicadores e índices de desenvolvimento humano e ambientais que lidam com um maior número de indicadores de uma só vez. Para isto, bancos de dados públicos disponíveis na internet serão utilizados. Técnicas multivariadas permitirão explorar a estrutura de dados e verificar a similaridade entre os indicadores. Técnicas de seleção de variáveis permitirão encontrar as variáveis que melhor explicarão um indicador de interesse. E métodos de validação cruzada permitirão construir modelos com melhor habilidade de predição. Espera-se empoderar gestores e cidadãos com informações que motivem ações sustentáveis e encontrar modelos estatísticos que consigam predizer com elevada acurácia a taxa de mudança de desenvolvimento humano a partir de mudanças ambientais. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

RAMOS, SALVADOR BOCCALETTI; SILVA, JOSE DE PAULA; BOLELA, CLAUDIA ALEXANDRA; DE ANDRADE, MONICA. Prediction of Human Development from Environmental Indicators. SOCIAL INDICATORS RESEARCH, v. 138, n. 2, p. 467-477, JUL 2018. (16/11337-4)