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Desenvolvimento de uma base de dados regionalizada para avaliação de ciclo de vida social e simulação de estudo de caso

Social Life Cycle Assessment - ACV-S - is a technique for calculating potential social impacts of products and organizations. This technique can use generic data, for example, from country or sector, obtained from public data sources; and/or specific data from an organization, obtained from stakehol...

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Autor principal:	Assolari, Fernanda Ramos
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2021
Assuntos:	Salários Processo decisório Inventários Ciclo da vida - Aspectos sociais Banco de dados Wages Decision making Inventories Life cycle - Social aspects Data bases CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23954
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spelling	riut-1-239542021-01-25T06:10:38Z Desenvolvimento de uma base de dados regionalizada para avaliação de ciclo de vida social e simulação de estudo de caso Development of a regionalized database for social life cycle evaluation and case study simulation Assolari, Fernanda Ramos Ugaya, Cássia Maria Lie Ugaya, Cássia Maria Lie Cararo, Nilton Luiz Araujo, Jaylton Bonacina Salários Processo decisório Inventários Ciclo da vida - Aspectos sociais Banco de dados Wages Decision making Inventories Life cycle - Social aspects Data bases CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO Social Life Cycle Assessment - ACV-S - is a technique for calculating potential social impacts of products and organizations. This technique can use generic data, for example, from country or sector, obtained from public data sources; and/or specific data from an organization, obtained from stakeholders at the place of interest for the study. Both types of data have challenges for collection and use: generic data can be so aggregated that it doesn't represent the specific case, and specific data takes a lot of resources to obtain. Moreover, in LCA-S a lot of data is needed to properly represent a system, since the results are obtained from qualitative and/or quantitative data, sometimes compared with each other. This difficulty was also found in a study conducted in 2017 by the Gyro Laboratory, from the Federal Technological University of Paraná for the O Boticário Group and with the support of the UN Environment and CNPq Life Cycle Initiative: the results obtained from the base data for ACV-S were limited due to the lack of regionalized data for evaluation of two Brazilian regions, São Paulo and Bahia. This proves that the lack of an adequate database makes it difficult to carry out studies in the area. Therefore, this paper aims to develop a database for LCA-S, covering the subcategory Fair Salary, at the level of Brazilian regions, with the indicators living wage, minimum wage and sector wage. From the evaluation of data sources through the Pedigree Matrix, the RAIS publication, from the Ministry of Labor and Employment, with data on the salary by sector; state, national, decrees and news for minimum wage data; and life wage data from the values calculated monthly by DIEESE were selected. The data were calculated and organized with the R language to form the elaborated base, grouping data by states in the rows and by sectors in the columns, using CBO and CNAE codes. The results showed significant differences between states and regions, which reinforces the need for a regionalized database. Thus, a simulation was made to produce one dollar of ethanol for the states of Bahia and São Paulo, using auxiliary data and the elaborated base. The results showed that the states have different performances regarding the Fair Wage indicators analyzed, and the one that obtained the best results regarding the number of workers analyzed was Bahia, but it was also possible to identify wage differences between races and genders. For future work, it is especially recommended to use a larger number of CBO or CNAE codes to express the life cycle of a product, to get results closer to reality and to avoid the lack of data of the data source used to compose the database. A Avaliação de Ciclo de Vida Social – ACV-S – é uma técnica para cálculo de impactos sociais potenciais de produtos e organizações. Essa técnica pode usar dados genéricos, por exemplo, do país ou do setor, obtidos a partir de fontes de dados públicas; e/ou dados específicos, de uma dada organização, auferidos juntamente com as partes interessadas, no local de interesse para o estudo. Ambos tipos de dados possuem desafios para a coleta e uso: dados genéricos podem ser tão agregados que não representam o caso específico, e dados específicos demandam muitos recursos para serem obtidos. Além disso, na ACV-S são necessários muitos dados para representar um sistema de maneira adequada, visto que os resultados são obtidos a partir de dados qualitativos e/ou de dados quantitativos, algumas vezes comparados entre si. Essa dificuldade também foi encontrada em um estudo realizado em 2017 pelo Laboratório Gyro, da Universidade Tecnológica Federal do Paraná para o Grupo O Boticário e com apoio da Iniciativa do Ciclo de Vida da ONU Meio Ambiente e do CNPq: os resultados obtidos a partir de base de dados para ACV-S se mostraram limitados devido à falta de dados regionalizados para a disponíveis para utilizar na avaliação de dois estados, São Paulo e Bahia. Nesse caso comprovou-se que a falta de uma base de dados adequada dificultou a execução do estudo. Portanto, o presente trabalho tem o objetivo de elaborar uma base de dados para ACV-S, abrangendo a subcategoria Salário Justo, em nível de regiões brasileiras, com os indicadores salário de vida, salário mínimo e salário do setor. A partir da avaliação de fontes de dados através da Matriz Pedigree, foram selecionadas a publicação RAIS, do Ministério do Trabalho e emprego, com dados do salário por setor; decretos estaduais, nacionais e notícias, para dados de salário mínimo; e dados de salário de vida a partir dos valores calculados mensalmente pelo DIEESE. Os dados foram calculados e organizados com a linguagem R para formar a base elaborada, agrupando dados por estados nas linhas, e por setores nas colunas, a partir de códigos CBO e CNAE. Os resultados obtidos apontaram diferenças significativas entre os estados e regiões, o que reforça a necessidade de uma base de dados regionalizada. Assim, foi realizada uma simulação para produção de um dólar de etanol, para os estados da Bahia e São Paulo, com uso de dados auxiliares e da base elaborada. Os resultados comprovam que os estados apresentam desempenhos diferentes quanto aos indicadores de Salário Justo analisados, e o que obteve melhores resultados com relação a quantidade de trabalhadores analisados foi a Bahia. Também foram identificadas diferenças de salário entre raças e sexos. Para futuros trabalhos, recomenda-se principalmente utilizar uma maior quantidade de códigos CBO ou CNAE para expressar o ciclo de vida de um produto, para obter resultados mais próximos da realidade e evitar a falta de dados das fontes utilizadas. 2021-01-24T19:17:39Z 2020-11-27 2021-01-24T19:17:39Z 2019-11-27 bachelorThesis ASSOLARI, Fernanda Ramos. Desenvolvimento de uma base de dados regionalizada para avaliação de ciclo de vida social e simulação de estudo de caso. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23954 por embargoedAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Bacharelado em Engenharia Mecânica UTFPR
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description	Social Life Cycle Assessment - ACV-S - is a technique for calculating potential social impacts of products and organizations. This technique can use generic data, for example, from country or sector, obtained from public data sources; and/or specific data from an organization, obtained from stakeholders at the place of interest for the study. Both types of data have challenges for collection and use: generic data can be so aggregated that it doesn't represent the specific case, and specific data takes a lot of resources to obtain. Moreover, in LCA-S a lot of data is needed to properly represent a system, since the results are obtained from qualitative and/or quantitative data, sometimes compared with each other. This difficulty was also found in a study conducted in 2017 by the Gyro Laboratory, from the Federal Technological University of Paraná for the O Boticário Group and with the support of the UN Environment and CNPq Life Cycle Initiative: the results obtained from the base data for ACV-S were limited due to the lack of regionalized data for evaluation of two Brazilian regions, São Paulo and Bahia. This proves that the lack of an adequate database makes it difficult to carry out studies in the area. Therefore, this paper aims to develop a database for LCA-S, covering the subcategory Fair Salary, at the level of Brazilian regions, with the indicators living wage, minimum wage and sector wage. From the evaluation of data sources through the Pedigree Matrix, the RAIS publication, from the Ministry of Labor and Employment, with data on the salary by sector; state, national, decrees and news for minimum wage data; and life wage data from the values calculated monthly by DIEESE were selected. The data were calculated and organized with the R language to form the elaborated base, grouping data by states in the rows and by sectors in the columns, using CBO and CNAE codes. The results showed significant differences between states and regions, which reinforces the need for a regionalized database. Thus, a simulation was made to produce one dollar of ethanol for the states of Bahia and São Paulo, using auxiliary data and the elaborated base. The results showed that the states have different performances regarding the Fair Wage indicators analyzed, and the one that obtained the best results regarding the number of workers analyzed was Bahia, but it was also possible to identify wage differences between races and genders. For future work, it is especially recommended to use a larger number of CBO or CNAE codes to express the life cycle of a product, to get results closer to reality and to avoid the lack of data of the data source used to compose the database.
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Desenvolvimento de uma base de dados regionalizada para avaliação de ciclo de vida social e simulação de estudo de caso

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