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Este estudo teve por objetivo avaliar o alcance e a efetividade do programa de mudança de comportamento denominado “Vida Ativa Melhorando a Saúde” – VAMOS (versão 2.0) em servidores públicos técnico-administrativos da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Trata-se de um estudo de intervenção, do tipo quase experimental, realizado com 35 servidores divididos em grupo intervenção (GI = 22) e controle (GC = 13). O GI participou durante seis meses da intervenção VAMOS e o GC recebeu informações em um único momento sobre a importância de comportamentos saudáveis. O alcance e a efetividade da intervenção foram avaliados por meio da ferramenta RE-AIM. Foram realizadas medidas de pré e pós-intervenção para avaliar o nível de atividade física, o comportamento alimentar, a antropometria e a qualidade de vida. Para a análise dos dados foi utilizado o teste qui-quadrado, análise de variância two way para medidas repetidas e método de equações de estimações generalizadas (p < 0,05). As análises dos dados foram realizadas no programa IBM® versão 22.0. O alcance da intervenção foi de 14,5%. Em relação a efetividade, o GI diminuiu o tempo gasto em comportamento sedentário e aumentou a atividade física de intensidade moderada/vigorosa, elevou o consumo de alimentos saudáveis, reduziu as medidas antropométricas e melhorou a percepção da qualidade de vida positiva. Por meio de orientações educacionais sobre a importância da adesão de comportamentos saudáveis relacionados a atividade física e alimentação, o VAMOS promoveu mudanças de comportamentos que produziram impactos positivos na saúde dos servidores públicos técnico-administrativos.

Predicting the time to build software is a very complex task for software engineering managers. There are complex factors that can directly interfere with the productivity of the development team. Factors directly related to the complexity of the system to be developed drastically change the time necessary for the completion of the works with the software factories. This work proposes the use of a hybrid system based on artificial neural networks and fuzzy systems to assist in the construction of an expert system based on rules to support in the prediction of hours destined to the development of software according to the complexity of the elements present in the same. The set of fuzzy rules obtained by the system helps the management and control of software development by providing a base of interpretable estimates based on fuzzy rules. The model was submitted to tests on a real database, and its results were promissory in the construction of an aid mechanism in the predictability of the software construction. KEYWORDSFuzzy neural networks, effort forecasting, use case point, expert systems,

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