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dc.contributor.advisorAraújo, Chiara Natércia França-
dc.contributor.authorSilva, Vicente Henrique da Costa-
dc.date.accessioned2024-01-30T19:33:10Z-
dc.date.available2024-01-30T19:33:10Z-
dc.date.issued2023-09-14-
dc.identifier.citationSILVA, Vicente Henrique da Costa. Análise da recuperação de materiais recicláveis: uma aplicação do Propensity Score Matching na base de dados do SNIS. 2023. 55 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Departamento de Economia, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5554-
dc.descriptionEste trabalho de conclusão de curso visa avaliar o impacto da implementação de Planos Municipais de Gestão Integrada de Resíduos Sólidos (PMGIRS), conforme estipulado na Lei nº 12.305/2010 - Política Nacional de Resíduos Sólidos. A abordagem metodológica central utiliza o conceito de Propensity Score Matching (PSM) para explorar o efeito causal da presença do PMGIRS sobre a Taxa de Recuperação de Materiais Recicláveis. Além disso, a pesquisa incorpora o uso da clusterização via k-médias com o objetivo de melhor caracterizar e classificar a amostra analisada. Isso permite identificar agrupamentos naturais dos dados e aprofundar a compreensão dos diferentes potenciais de gestão de resíduos sólidos em municípios distintos. O PSM é empregado para criar grupos comparáveis de municípios com e sem PMGIRS, equilibrando as características observáveis e controlando possíveis vieses de seleção. Os resultados obtidos a partir dessa metodologia contribuirão para uma análise embasada e objetiva do impacto dos PMGIRS na gestão municipal de resíduos sólidos. A combinação do PSM com a clusterização enriquecerá a análise, permitindo uma caracterização mais completa e uma classificação mais precisa da amostra estudada.pt_BR
dc.description.abstractThis undergraduate thesis aims to assess the impact of the implementation of Muni-cipal Integrated Solid Waste Management Plans (PMGIRS), as stipulated in Law No. 12,305/2010 - the National Solid Waste Policy. The central methodological approach utilizes the concept of Propensity Score Matching (PSM) to explore the causal effect of the presence of PMGIRS on the Recycling Material Recovery Rate. Additionally, the research incorporates the use of k-means clustering with the aim of better cha-racterizing and classifying the analyzed sample. This allows for the identification of natural data clusters and a deeper understanding of different potentials for solid was-te management in distinct municipalities. PSM is employed to create comparable groups of municipalities with and without PMGIRS, balancing observable characteris-tics and controlling for potential selection biases. The results obtained from this me-thodology will contribute to a well-founded and objective analysis of the impact of PMGIRS on municipal solid waste management. Combining PSM with clustering will enhance the analysis, enabling a more comprehensive characterization and precise classification of the studied sample.pt_BR
dc.format.extent55 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.subjectServiços municipaispt_BR
dc.subjectGestão integrada de resíduos sólidospt_BR
dc.subjectMateriais recicláveispt_BR
dc.subjectPolítica pública - Avaliaçãopt_BR
dc.subjectAnálise por agrupamentopt_BR
dc.titleAnálise da recuperação de materiais recicláveis: uma aplicação do Propensity Score Matching na base de dados do SNISpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.rights.licenseAtribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0)pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6905236621140933pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7273384016233113pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Ciências Econômicaspt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Economiapt_BR
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