31 to 40 of 2,576 Results
Feb 25, 2025
Framesche, Leticia; De Souza, Jeanette Beber; Veiga, Tatiane Bonametti, 2025, "Data for: Modelo multicritério como ferramenta para definição de ações de educação ambiental na gestão sustentável de resíduos sólidos: uma aplicação em municípios do Brasil", https://doi.org/10.48331/scielodata.MTGVJ9, SciELO Data, V1
Os dados apresentados tem por objetivo a complementação das informações metodológicas e dos dados apresentados no artigo "Modelo multicritério como ferramenta para definição de ações de educação ambiental na gestão sustentável de resíduos sólidos: uma aplicação em municípios do B... |
Adobe PDF - 342.3 KB -
MD5: 1e817ee4aef0507c22873b59b6bbfe75
Base de dados bruta dos questionários 1 e 2 aplicados da técnica Delph, segundo exigências do Comitê de Ética em Pesquisa da UNICENTRO. Os demais dados já foram apresentados de maneira completa no artigo. |
Adobe PDF - 254.3 KB -
MD5: 791c67e16d39215e3585efc4d879a549
Etapas metodológicas para replicação dos métodos AHP e PROMETHEE II utilizados. |
Adobe PDF - 1.3 MB -
MD5: a8fd49be01e25fcaef689f84ba73fe79
Instrumentos de pesquisa completo utilizados em todas as etapas da pesquisa, na técnica Delphi (Etapa 1 e 2), no AHP, no PROMETHEE II e na avaliação do modelo avaliado. |
Plain Text - 6.2 KB -
MD5: 25fdf2d56fceb4959ce8e8d0f545a7ad
Informações de contato da autora, breve descrição metodológica e indicação de cada um dos arquivos apresentados. |
Feb 14, 2025
Oliveira, Leise Kelli; Monteiro, João; Santos, Patrícia da Silva; Sousa, Nuno; Natividade-Jesus, Eduardo, 2025, "Data for: Do people adapt to where they live? A comparative analysis of perceived physical urban pleasantness using a quantitative model", https://doi.org/10.48331/scielodata.DEA9NQ, SciELO Data, V1
Dataset used in the article "Do people adapt to where they live? A comparative analysis of perceived physical urban pleasantness using a quantitative model" |
R Data - 22.4 KB -
MD5: c2a38dea3e4fbfb451e6193cfd356678
|
Gzip Archive - 4.3 KB -
MD5: 8201d6d8f7f57a4f5f15337322ab91d1
|
Gzip Archive - 9.6 KB -
MD5: 57a6a7a3accbe0e265b9cd0ebc120605
|
R Data - 1.2 KB -
MD5: da9c7da9d58e07892a659f615a37a935
|