Objetivo: Verificar os grupos de sintomas e consequências da tensão pré-menstrual (TPM) em acadêmicas. Métodos: Entre fevereiro e março de 2017, através de questionários individuais, os sintomas e consequências da TPM foram levantados em uma amostra de 404 universitárias, com 18 a 45 anos, de diferentes cursos de graduação. Resultados: Todas as entrevistadas apresentaram algum tipo de sinal ou sintoma de TPM. Os grupos de maior incidência para os “sintomas físicos” foram: mamas inchadas e doloridas (61,4%), desejo por alimentos (59,9%), fome (54,4%), dor de cabeça (45,5%), inchaço em alguma parte do corpo (38,1%), sensação de ganho de peso (34,4%), aumento do desejo sexual (31,9%), dor nas costas (28,5%), e sensação de peso no abdome (25,2%); “sintomas psicológicos”: irritabilidade (81,4%), impaciência (62,6%), vontade de chorar (60,8%), ansiedade (55,2%) e tristeza (50,9%); “consequências” (ambientes fora de casa): responde de forma hostil às pessoas (53,2%), afronta mais as pessoas (36,1%), quietude (34,4%) e gera clima de tensão (27,0%); e “consequências” (ambiente familiar): briga mais com familiares (68,1%) e cria intrigas com/entre eles (43,1%). Conclusão: Todas as estudantes apresentam alterações de comportamento no período de TPM, podendo isto influenciar em suas rotinas diárias.

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Neste trabalho apresentamos os resultados da construção de um equipamento, de baixo custo, para medidas medida Hall, utilizando a técnica de van der Pauw. Para isso, foi desenvolvido um sistema composto por uma placa eletrônica controlada por uma placa DAQ que juntamente com um software em Labview realiza a automação de todas as medidas necessárias. O sistema é capas de realizar todas as operações necessárias entre os contatos para realizar a técnica de van der Pauw e obter parâmetros como mobilidade eletrônica, concentração de portadores e resistividades elétrica em função da temperatura. Tais medidas são essenciais para estudar o comportamento eletrônico de amostras, visando sua aplicação em dispositivos eletrônicos. Para verificar o comportamento do sistema, foi utilizado uma amostra de Indium tin oxide (ITO). Nesses testes verificou-se que o os tempos de sincronização utilizados para as medidas apresentam resultados com baixo ruído e que a montagem permite a realização de medidas didáticas para disciplinas de pós-graduação e também de pesquisas desenvolvidas pelos alunos de pós-graduação.

The Bayesian approach in regression models has shown good results in parameter estimations, where it can increase accuracy and precision. The objective of the current study was to analyze the application of Bayesian statistics to the modeling yield for leaf dry matter (LM) and stem (SM), in kg ha-1, leaf ratio (LR), crude protein content for leaves (CPL) and stem (CPS) (%) of Brachiaria grass as a function of varying N doses (0; 100; 200 and 300 kg ha-1 yr-1). Simple and two degree polynomial linear regression models were analyzed. Information for a priori distributions was obtained from the literature. A posteriori distribution was generated using a Monte Carlo method via Markov chains. Parameters significance was assyed with HPD (Highest Posteriori Density) with a 95% interval. Model selections was performed using DIC (Deviance Information Criterion); and adjustment quality estimated with means and 95% HPD for Bayesian R2 distribution ranges. The models selected for the variables LM, SM and CPS were linear, while for LR and CPL, they were second level polynomial. The lowest doses that maximize response variables were: LM: 274 ha-1yr-1, SM: 280 ha-1yr-1, LR: 113 ha-1yr-1, CPL: 265 ha-1yr-1, CPS: 289 ha-1yr-1. The Bayesian approach allowed the inclusion of literatureverified a priori information, and the identification of evidence optimization range intervals.

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