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This paper aims to support decision-making for the return of classes to determine actions to reduce the problems arising from the pandemic through a multi-methodological approach using Valuefocused thinking (VFT) and Rich Picture (RP). The case study includes a Brazilian small university, in a region with social and economic vulnerability. Six stakeholders representing the students, the municipality community and the university were interviewed from which the hierarchy of fundamental objectives and an objectives' network unfolded in education, health, and community were created. Even though health concerns were shared by all stakeholders, these networks revealed a variety of perspectives not typically discussed in large universities, such as access to information and communication technologies; awareness of biosafety measures; and real estate vacancy. These findings indicate that future research should address the specific needs of small universities in vulnerable cities, particularly those in developing and underdeveloped countries, where universities' presence fosters the economy.

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O Better Life Index (BLI) é um respeitado indicador desenvolvido pela Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) para avaliar o bem-estar dos países voltado para decisões organizacionais, governamentais ou mesmo pessoais. Os países são analisados segundo 24 variáveis organizadas em 11 dimensões, as quais são agregadas no BLI calculado individualmente pra cada país. Uma lacuna existente neste contexto é a falta de agrupamento dos páises em acordo com as métricas do BLI, de forma a permitir o planejamento de ações para “pacotes” de países. O objetivo do presente estudo é contribuir para suprir essa carência por meio da aplicação de método de método de clusterização aos dados do BLI. Foi desenvolvido e implementado um código python que utilizou o algoritmo de clusterização kmeans, disponibilizado no pacote scikitlearn para aplicações desenvolvidas em python. Ainda como parte da codificação python, foi utilizado o pacote folium para a plotagem dos dados em um gráfico do tipo mapa-mundi.. A clusterização obtida possibilita a visualiazação em um mapa as classificações obtidas, o que fornece subsídios visuais para a tomada de decisões e políticas.