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Sons, memórias, afetos e os ecos da rua: raça, ancestralidade e disputa na escuta de Djonga em uma roda de conversa online
No full textDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Filosofia e Ciências Humanas, Programa de Pós-Graduação em Antropologia Social, Florianópolis, 2025.Esta pesquisa investiga a música como um campo de articulação entre identidade, raça e produção de saberes, tendo como foco as canções de Djonga e a escuta performática de Matheus, Adryel, Jussara e Vitória, suscitando reflexões sobre branquitude, protagonismo negro, gosto e os tensionamentos na recepção da arte negra. As diferentes formas de escuta revelaram disputas simbólicas e múltiplas interpretações do rap, que podem ser tanto um espelho de reconhecimento quanto um espaço de questionamento. Inspirada na acustemologia de Steven Feld, nas ideias de performance e recepção de Paul Zumthor, na Filosofia da Ancestralidade de Eduardo David de Oliveira e Adilbênia Freire Machado, na perspectiva de reencantar as possibilidades de ensino (Simas e Rufino) e debruçando sobre Leda Maria Martins, a pesquisa trata a escuta como um processo carregado de história, subjetividade e afetos, sendo atravessada por contextos sociais e experiências de vida de cada interlocutora ou interlocutor. Outrossim, o uso experimental do conceito de rualogia na pesquisa permite ampliar a compreensão da rua como um espaço de produção de saberes e de memória, indo além da visão tradicional da cidade. Ao longo das rodas de conversa on-line, tornou-se evidente que o rap não apenas narra vivências urbanas, mas também estrutura modos de perceber e se mover pela cidade, articulando saberes que emergem da rua. Esse processo levou à aproximação com a rualogia como ferramenta analítica para compreender como os ritmos, letras e experiências compartilhadas pelos interlocutores revelam uma lógica própria da rua - um saber construído na improvisação e na oralidade. Por fim, ao invés de encerrar um debate, o estudo busca abrir caminhos para novas investigações e perspectivas sobre a música como ferramenta de resistência e conhecimento.Abstract: Esta pesquisa investiga a música como um campo de articulação entre identidade, raça e produção de saberes, tendo como foco as canções de Djonga e a escuta performática de Matheus, Adryel, Jussara e Vitória, suscitando reflexões sobre branquitude, protagonismo negro, gosto e os tensionamentos na recepção da arte negra. As diferentes formas de escuta revelaram disputas simbólicas e múltiplas interpretações do rap, que podem ser tanto um espelho de reconhecimento quanto um espaço de questionamento. Inspirada na acustemologia de Steven Feld, nas ideias de performance e recepção de Paul Zumthor, na filosofia da Ancestralidade de Eduardo David de Oliveira e Adilbênia Freire Machado, na perspectiva de reencantar as possibilidades de ensino (Simas e Rufino) e debruçando sobre Leda Maria Martins, a pesquisa trata a escuta como um processo carregado de história, subjetividade e afetos, sendo atravessada por contextos sociais e experiências de vida de cada interlocutora ou interlocutor. Outrossim, o uso experimental do conceito de rualogia na pesquisa permite ampliar a compreensão da rua como um espaço de produção de saberes e de memória, indo além da visão tradicional da cidade. Ao longo das rodas de conversa on-line, tornou-se evidente que o rap não apenas narra vivências urbanas, mas também estrutura modos de perceber e se mover pela cidade, articulando saberes que emergem da rua. Esse processo levou à aproximação com a rualogia como ferramenta analítica para compreender como os ritmos, letras e experiências compartilhadas pelos interlocutores revelam uma lógica própria da rua - um saber construído na improvisação e na oralidade. Por fim, ao invés de encerrar um debate, o estudo busca abrir caminhos para novas investigações e perspectivas sobre a música como ferramenta de resistência e conhecimento
Medicar para controlar? Um estudo sobre o processo de medicalização e apagamento da criança.
Get PDFTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Pedagogia.Este estudo tem como objetivo compreender o processo de medicalização e a consequente prescrição de psicotrópicos para crianças, cujo foco recai sobre a qualificação do desempenho acadêmico e o controle comportamental. Para aprofundar essa análise, apresenta-se a história de Thiago, uma criança que, atualmente com sete anos, iniciou o processo de investigação diagnóstica quando tinha apenas um ano e meio de idade. A pesquisa adota uma abordagem qualitativa, baseada em entrevistas semiestruturadas com a mãe, com a psicóloga, e em relatos da própria criança ao longo das sessões terapêuticas. Busca-se compreender os fatores que levaram à medicalização da sua vida e de que maneira esse processo tem marcado sua infância. Além disso, analisa-se o percurso de encaminhamentos até a prescrição e o uso de psicotrópicos, bem como as motivações subjacentes a essas decisões. O presente trabalho fundamenta-se na obra de Whitaker (2017), intitulada “Anatomia de uma epidemia: pílulas mágicas, drogas psiquiátricas e o aumento assombroso da doença mental”, utilizada como referência para refletir sobre a origem da psicofarmacologia e seus efeitos na vida das pessoas. A partir dessa obra, são levantadas questões cruciais não apenas sobre os impactos dos medicamentos na infância, mas também sobre as implicações sociais, midiáticas, culturais e econômicas dessa prática. A pesquisa evidencia que a medicalização da infância reforça um modelo que padroniza comportamentos, desconsidera singularidades e demanda uma reflexão crítica sobre as políticas educacionais e os processos de ensino-aprendizagem. Esse processo de medicalização da infância é um fenômeno que tem se tornado cada vez mais presente no ambiente escolar e social. O estudo investiga como o uso de psicofármacos tem sido aplicado a crianças pequenas, muitas vezes como uma resposta a desafios educacionais e comportamentais, em vez de abordagens pedagógicas mais inclusivas e adaptadas. Além disso, aborda o impacto e a construção de processos patologizantes, que afetam diretamente o desenvolvimento das crianças e a forma como a sociedade compreende o aprendizado e o comportamento infantil. Esse fenômeno tem uma relação direta com a medicalização, pois, ao classificar características individuais, como problemas de saúde, abre-se espaço para a prescrição de psicofármacos, muitas vezes como única forma de controle ou de tratamento. A pesquisa contribui para o debate a respeito da necessidade de alternativas pedagógicas, sociais e psicológicas que respeitem as individualidades das crianças sem recorrer automaticamente ao medicamento e/ou psicotrópicos e nem reduzir a criança ao diagnóstico
Narrativas docentes em busca de ser mais: o que dizem as professoras?
No full textDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Educação, Programa de Pós-Graduação em Educação, Florianópolis, 2025.Com esta pesquisa, pretende-se criar condições para que as professoras possam reconhecer processos de assujeitamentos e possam construir estratégias internas e coletivas na busca da superação da mera reprodução da informação. Ao notar sua palavra a partir da comunicação e do posicionamento, quais são esses dispositivos individuais e coletivos que fortalecem as narrativas docentes? O percurso teórico-metodológico se pauta na abordagem qualitativa, de caráter exploratório, inspirada na pesquisa-ação, e busca estabelecer diálogo entre Freire (2014) e Benjamin (2012a; 2012b) a partir do conceito de Ser Mais freiriano para compreender as narrativas das professoras da educação básica pelo viés do autoconhecimento (Bazzo, 2023). Foram selecionadas 10 professoras da rede pública de ensino, através do método snowball, sendo a construção dos dados realizada através de questionários, entrevistas e grupo de compartilhamento com uso do aplicativo WhatsApp. Observou-se como as professoras lidam com sua palavra, seu tempo de fala e exposição. Os resultados apontam que elas sentem a restrição do espaço de fala fora da sala de aula e a ausência de um fortalecimento mental e emocional frente ao cotidiano escolar. A falta de valorização externa também cria uma venda no processo de valorização interna, o que provoca falta de confiança para a mediação pedagógica. Contudo, apesar desse contexto complexo na atividade profissional, quando em ambientes formativos onde há espaços e tempos para acionar a palavra docente em busca do Ser Mais, é possível verificar possibilidades de encontro com o poder da palavra falada na construção de uma práxis crítica e reflexiva.Abstract: This research aims to create conditions for teachers to recognize processes of subjection and to build internal and collective strategies in the pursuit of overcoming mere reproduction of information. By noting their words through communication and positioning, what are these individual and collective devices that strengthen teaching narratives? The theoretical methodological approach is based on a qualitative approach, exploring nature, inspired by action research, and seeks to establish a dialogue between Freire (2014) and Benjamin (2012a; 2012b) based on Freire's concept of \"Being More\" to understand the narratives of basic education teachers through the lens of self-knowledge (Bazzo, 2023). Ten teachers from the public school system were selected using the snowball method, with data collection carried out through questionnaires, interviews, and a sharing group using the WhatsApp application. It was observed how teachers deal with their words, speaking time, and exposure. The results indicate that they feel restricted in their speaking space outside the classroom and lack mental and emotional strengthening in face of the daily school routine. The lack of external validation also creates a blindfold in the process of internal validation, which causes a lack of confidence in pedagogical mediation. However, despite this complex context in professional activity, when in formative environments where there are spaces and times to activate the teaching word in search of Being More, it is possible to verify possibilities of encountering the power of the spoken word in the construction of a critical and reflective praxis
Proposta de implementação de boas práticas para o Laboratório de Tecnologias Computacionais da Universidade Federal de Santa Catarina
Get PDFTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Tecnologias da Informação e Comunicação.Este trabalho tem como objetivo elaborar um guia de boas práticas laboratoriais para o Laboratório de Tecnologias Computacionais (LabTeC-UFSC) da Universidade Federal de Santa Catarina – Campus Araranguá, visando aprimorar a organização, a segurança e a eficiência das rotinas laboratoriais. Para isso, realizou-se uma revisão bibliográfica sobre gestão, segurança, ética e capacitação em laboratórios universitários, além de entrevistas com integrantes do LabTeC-UFSC para coletar percepções e sugestões práticas. A análise destacou a importância da padronização de protocolos e da documentação detalhada para garantir a integridade dos dados e a continuidade das pesquisas. Também evidenciou que a ausência de normas claras compromete a eficiência e a segurança, dificultando a integração de novos membros e o desenvolvimento sustentável do laboratório. Os resultados indicam que a implementação de normas e procedimentos padronizados contribui para a melhoria da gestão interna, promove a segurança dos usuários e fortalece o compromisso com a qualidade científica e social. Ademais, o estudo reforça o papel estratégico dos laboratórios universitários na formação acadêmica, pesquisa e extensão, alinhados aos princípios da universidade pública e à promoção da cidadania crítica. Por fim, apresenta-se um guia digital de boas práticas como ferramenta para facilitar a adoção e disseminação das normas no ambiente do LabTeC, contribuindo para a consolidação de um espaço colaborativo, seguro e inovador
Estudo comparativo de transistores bipolares de junção de baixa potência
Get PDFTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Engenharia de Controle e Automação.Os transistores bipolares de junção (TBJ) são componentes eletrônicos versáteis fundamentais em diversos circuitos, devido sua capacidade de amplificar sinais elétricos e controlar
o fluxo de corrente. Suas aplicações incluem: amplificadores, chaves, filtros, osciladores,
moduladores, amplificadores de radiofrequência (RF), chaves de alta tensão e comutação
de altas correntes. TBJs são usados em muitos dispositivos eletrônicos, incluindo telefones
celulares, televisões, transmissores de rádio e controle industrial. Nesse contexto, este trabalho visa realizar um estudo para aprofundar o conhecimento na área de eletrônica por
meio de uma análise comparativa de cinco modelos comerciais de TBJs do tipo NPN e de
baixa potência. Os principais dados de cada transistor fornecidos pelos fabricantes serão
levantados e por fim serão analisados dados referentes aos modelos selecionados através de
simulações comparativas de parâmetros como ganho de corrente e tensão, dissipação de
potência, largura de banda e comportamento térmico, isso para aplicações de amplificação
e comutação. Apesar de cada modelo possuir suas vantagens com relação aos demais em
determinados parâmetros, nem sempre é possível definir o melhor modelo a ser usado em
um projeto apenas comparando os dados apresentados pelos fabricantes ou considerando
apenas fatores isolados. Portanto esse trabalho não busca eleger o melhor modelo, mas sim
busca abranger o comportamento dos TBJs simulando diferentes cenários e comparando
os dados obtidos em diferentes contextos, para então relacionar os modelos à possíveis
aplicações inseridas no contexto de amplificação e comutação.Bipolar junction transistors (BJTs) are versatile electronic components that play a fundamental
role in various circuits due to their ability to amplify electrical signals and control
current flow. Their applications include amplifiers, switches, filters, oscillators, modulators,
radio frequency (RF), high-voltage switches, and high-current switching. BJTs are
used in many electronic devices, including cell phones, televisions, radio transmitters, and
industrial control systems. In this context, this work aims to conduct a study to deepen
knowledge in the field of electronics through a comparative analysis of five commercial models
of low-power NPN-type ??s. The main technical data for each transistor, as provided
by the manufacturers, will be gathered, and a comparative simulation will be conducted to
analyze parameters such as current and voltage gain, power dissipation, bandwidth, and
thermal behavior, considering both amplification and switching applications. Although
each model has its own advantages over others in certain parameters, it is not always
possible to determine the best model for a project solely by comparing the specifications
provided by manufacturers or considering isolated factors. Therefore, this work does not
aim to select the best model, but rather to explore the behavior of ??s by simulating
different scenarios and comparing the data obtained in various contexts, in order to relate
the models to potential applications in amplification and switching
Interações digitais e inovação de startups de hubs: mediação sequencial de sistemas de controle gerencial e de ativos relacionais
No full textTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Contabilidade, Florianópolis, 2025.A dinâmica de inovação em startups, sob as mais distintas perspectivas (comportamento inovador, inovação organizacional e inovação aberta), apresenta desafios para identificar de forma holística seus principais antecedentes. Este estudo percorre o objetivo geral da tese, que é analisar a influência das interações digitais (compartilhamento de conhecimento, comunicação e colaboração) na inovação (comportamento inovador, inovação organizacional e aberta) e o papel mediador sequencial de sistemas de controle gerencial (habilitantes, orgânicos e mecanicistas, formais e informais) e de ativos relacionais (confiança, reciprocidade, comprometimento) em startups de hubs de inovação. A tese compõe-se de três artigos interconectados. O primeiro analisa a influência do compartilhamento de conhecimento digital entre startups do hub de inovação no comportamento inovador e o papel mediador sequencial de sistemas de controle habilitantes e da confiança. O segundo estudo analisa a influência da comunicação digital das startups com atores institucionais do hub na inovação organizacional e o papel mediador sequencial de controles orgânicos e mecanicistas e do comprometimento. O terceiro estudo analisa a influência da colaboração digital das startups com parceiros externos ao hub na inovação aberta de entrada e o papel mediador sequencial de controles formais e informais e da reciprocidade. A presunção é que distintas interações digitais se associam a diferentes perspectivas de inovação e que a interveniência e combinação de elementos organizacionais, como SCG e ativos relacionais, se distinguem de acordo com o cenário analisado. Os dados foram coletados por meio de uma survey com gestores de startups de hubs de inovação brasileiros. Para análise dos dados utilizou-se a técnica de modelagem de equações estruturais com estimação por mínimos quadrados parciais. Os resultados do estudo 1 sugerem que os SCG habilitantes e a confiança medeiam sequencialmente e negativamente a relação entre compartilhamento de conhecimento digital e comportamento inovador. Isso sugere que a combinação entre confiança frágil e controles habilitantes descontextualizados pode inibir o comportamento inovador. Os resultados do estudo 2 apontam que a comunicação digital não influencia diretamente a inovação organizacional, mas pela mediação sequencial de controles orgânicos e mecanicistas e do comprometimento. Os achados do estudo 3 indicam que a colaboração digital não influencia diretamente a inovação aberta de entrada, mas pela mediação sequencial de controles informais e da reciprocidade. Em linhas gerais, os achados dos três estudos confirmam a tese de que interações digitais influenciam a inovação pela mediação sequencial de sistemas de controle e ativos relacionais em startups de hubs de inovação, denotando que os SCG não operam de maneira uniforme, mas sim contingencial. Implicações teóricas, práticas e sociais decorrem dos achados da pesquisa em consonância com a teoria das trocas sociais no contexto de startups vinculadas a hubs de inovação.Abstract: The innovation dynamics in startups, from the most distinct perspectives (innovative behavior, organizational innovation, and open innovation), present challenges in holistically identifying their main antecedents. This study follows the overall objective of the thesis, which is to analyze the influence of digital interactions (knowledge sharing, communication, and collaboration) on innovation (innovative behavior, organizational and open innovation) and the sequential mediating role of management control systems (enabling, organic and mechanistic, formal and informal) and relational assets (trust, reciprocity, commitment) in startups from innovation hubs. The thesis is composed of three interconnected articles. The first analyzes the influence of digital knowledge sharing among startups in innovation hubs on innovative behavior and the sequential mediating role of enabling control systems and trust. The second study analyzes the influence of startups? digital communication with institutional actors in the hub on organizational innovation and the sequential mediating role of organic and mechanistic controls and commitment. The third study analyzes the influence of startups? digital collaboration with external partners outside the hub on inbound open innovation and the sequential mediating role of formal and informal controls and reciprocity. The assumption is that different digital interactions are associated with different perspectives of innovation and that the intervention and combination of organizational elements, such as MCS and relational assets, differ according to the scenario analyzed. Data were collected through a survey with managers of startups from Brazilian innovation hubs. For data analysis, the structural equation modeling technique with partial least squares estimation was used. The results of Study 1 suggest that enabling MCS and trust sequentially and negatively mediate the relationship between digital knowledge sharing and innovative behavior. This suggests that the combination of fragile trust and poorly contextualized enabling controls may inhibit innovative behavior. The results of Study 2 indicate that digital communication does not directly influence organizational innovation, but does so through the sequential mediation of organic and mechanistic controls and commitment. The findings of Study 3 indicate that digital collaboration does not directly influence inbound open innovation, but does so through the sequential mediation of informal controls and reciprocity. In general terms, the findings of the three studies confirm the thesis that digital interactions influence innovation through the sequential mediation of control systems and relational assets in innovation hub startups, indicating that MCS do not operate in a uniform manner, but rather contingently. Theoretical, practical and social implications arise from the research findings in line with the theory of social exchanges in the context of startups linked to innovation hubs
Análise computacional do projeto aerodinâmico de um fórmula sae: escolhas de design
Get PDFTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Joinville, Engenharia Automotiva.O presente trabalho trata da análise computacional de dispositivos aerodinâmicos aplicados a veículos do tipo Fórmula SAE, com o objetivo de avaliar diferentes configurações geométricas quanto ao desempenho em simulações numéricas de dinâmica dos fluidos computacional (CFD), considerando as restrições técnicas impostas pelo regulamento vigente da competição. As simulações foram desenvolvidas no software ANSYS Fluent e englobam a análise de malhas, definição de modelos de turbulência, imposição de condições de contorno e aplicação de estratégias de refinamento para escoamento externo tridimensional. Foram analisadas distintas geometrias de asas dianteiras e dispositivos aerodinâmicos laterais, além da introdução de modificações como geradores de vórtices, com vistas a compreender sua influência sobre o comportamento do escoamento ao redor do veículo e seus dispositivos. Destaca-se que o novo pacote aerodinâmico desenvolvido atendeu aos critérios de projeto estabelecidos, superando o valor mínimo de eficiência aerodinâmica e atingindo a meta de distribuição de carga no eixo dianteiro, resultando em melhorias significativas no balanço e na manobrabilidade do protótipo em curvas.The present study conducts a computational analysis of aerodynamic devices applied to Formula SAE vehicles, aiming to evaluate different geometric configurations regarding their performance in computational fluid dynamics (CFD) simulations, considering the technical constraints imposed by the current competition regulations. The simulations were carried out using the ANSYS Fluent software and include mesh analysis, definition of turbulence models, application of boundary conditions, and refinement strategies for external three-dimensional flow. Different geometries of front wings and lateral aerodynamic devices were analyzed, in addition to the introduction of modifications such as vortex generators, in order to understand their influence on the flow behavior around the vehicle and its components. It is worth noting that the new aerodynamic package developed met the established design criteria, surpassing the minimum aerodynamic efficiency target and achieving the desired front axle load distribution, resulting in significant improvements in the balance and cornering maneuverability of the prototype
Analysis of the impact of training techniques on the selective classification performance of deep neural networks
Get PDFTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia Eletrônica.Artificial intelligence has rapidly advanced in recent years, with deep learning standing out as
one of the most impactful developments. Deep learning is the sub area of machine learning that
uses neural networks of several layers to learn from data to predict desired outputs. Its appli-
cations span a wide range of domains, including high-stakes areas such as autonomous driving,
medical diagnosis, and disaster response. In such critical contexts, it is essential that the model
can abstain itself from making uncertain predictions, taking the correct course of action such
as to delegate the task to a professional. In the field of classification problems, this approach is
formalized as selective classification and it has gained some attention in recent research. One
observed issue is that certain state-of-the-art classification models do not present as good con-
fidence estimation as expected, granting incorrect samples higher confidence than correct ones.
The full nature of this pathology is still unknown, but few works have shown that a possible
source is the use of certain training techniques. In this work, the effects on selective classi-
fication performance of using Label Smoothing, MixUp and CutMix techniques on training
are investigated. Measures of selective classification performance of 104 ImageNet pretrained
models were made, as well as subsequent analysis by training eight classification models on
the CIFAR-100 dataset while applying the techniques in a controlled manner. The degradation
of the selective classification metric was clearly highlighted, and an explanation was proposed
based on the alteration of the model’s probability estimation. Experiments with synthetic data
drawn from known Gaussian distributions were conducted to measure the ability of models to
converge to the true optimal posterior probabilities, and it was shown that all three techniques
prevent the probabilistic model to converge to the optimal. In conclusion, evidences of the
negative effects on selective classification performance by using Label Smoothing, MixUp and
CutMix were acquired, and a possible explanation with empirical support was provided.A inteligência artificial avançou rapidamente nos últimos anos, com o aprendizado profundo
(deep learning) se destacando como um dos desenvolvimentos mais impactantes. O aprendi-
zado profundo é uma subárea do aprendizado de máquina (machine learning) que utiliza redes
neurais com múltiplas camadas para aprender a partir de dados e prever saídas desejadas. Suas
aplicações abrangem uma ampla gama de domínios, incluindo áreas de alto risco como veículos
autônomos, diagnóstico médico e resposta a desastres. Nesses contextos críticos, é essencial
que o modelo seja capaz de se abster de fazer previsões incertas, adotando a ação mais ade-
quada, como delegar a tarefa a um profissional. No campo do problema de classificação, essa
abordagem é estruturada como classificação seletiva, e tem recebido certa atenção em pesquisas
recentes. Um problema observado é que certos modelos de classificação de estado-da-arte não
apresentam uma estimativa de confiança tão boa quanto o esperado, atribuindo maior confiança
a amostras incorretas do que corretas. A completa natureza dessa patologia ainda é desconhe-
cida, mas alguns trabalhos mostraram que uma possível origem está no uso de certas técnicas de
treinamento. Neste trabalho, os efeitos do uso das técnicas Label Smoothing, MixUp e CutMix
no desempenho da classificação seletiva são investigados. Foram feitas medições de desempe-
nho de classificação seletiva em 104 modelos pré-treinados no conjunto de dados ImageNet,
assim como uma análise subsequente com o treinamento de oito modelos de classificação no
conjunto de dados CIFAR-100, aplicando-se as técnicas de maneira controlada. A degradação
da métrica de classificação seletiva foi claramente evidenciada, e uma explicação foi proposta
com base na alteração da estimativa de probabilidade feita pelo modelo. Experimentos com da-
dos sintéticos provenientes de distribuições gaussianas conhecidas foram conduzidos para me-
dir a capacidade dos modelos de convergir às probabilidades posteriores ótimas. Os resultados
mostraram que as três técnicas impedem o modelo probabilístico de atingir essa convergência
ideal. Em conclusão, foram obtidas evidências dos efeitos negativos no desempenho da clas-
sificação seletiva ao se utilizar Label Smoothing, MixUp e CutMix, e uma possível explicação
com suporte empírico foi apresentada