Browsing by Author "Fernandes, Joana Filipa Pinto"
Now showing 1 - 2 of 2
Results Per Page
Sort Options
- Análise custo-volume-resultado e balanced scorecard no apoio à gestão estratégica de gastos: estudo de caso numa empresa de produção de insufláveisPublication . Fernandes, Joana Filipa Pinto; Leite, JoaquimEm pleno século XXI as empresas industriais apresentam uma elevada dificuldade em encontrar soluções para a sua área específica que permitam determinar estratégias para uma melhoria diária na gestão de gastos. Este estudo, relativo ao ano de 2020, tem como objetivo compreender como e porquê usar a análise Custo-Volume-Resultados (CVR) e o Balanced Scorecard (BSC) para suportar as decisões de gestão estratégica de gastos numa empresa de produção de insufláveis. O enquadramento teórico será no âmbito da contabilidade de gestão, particularmente a análise CVR e o BSC. O método de investigação será o estudo de caso de uma empresa de produção de insufláveis. Serão recolhidos dados financeiros e não financeiros, nomeadamente custos, preços e quantidades relativos ao ano 2020, um ano com algumas particularidades devido à COVID-19. Também serão recolhidos dados qualitativos provenientes da entrevista a um dos gestores da empresa, realizada em junho de 2021. Os dados quantitativos serão tratados em suporte Excel. Os dados qualitativos serão explanados tendo a pergunta de investigação como guia. Perante uma análise CVR efetuada ao ano 2020, com indicadores de gestão históricos negativos, elaborou-se um mapa estratégico do BSC para o ano 2024, prevendose também, consequentemente, uma análise CVR para o ano 2024 com indicadores de gestão estratégicos mais favoráveis. O estudo mostrou a utilidade prática do uso conjunto da análise CVR e do BSC como suporte à tomada de decisões estratégicas.
- Voice pathologies : the most comum features and classification toolsPublication . Fernandes, Joana Filipa Pinto; Freitas, Diamantino Silva; Teixeira, João PauloSpeech pathologies are quite common in society, however the exams that exist are invasive, making them uncomfortable for patients and depending on the experience of the clinician who performs the assessment. Hence the need to develop non-invasive methods, which allow objective and efficient analysis. Taking this need into account in this work, the most promising list of features and classifiers was identified. As features, jitter, shimmer, HNR, LPC, PLP, and MFCC were identified and as classifiers CNN, RNN and LSTM. This study intends to develop a device to support medical decision, however this article already presents the system interface.