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Objective: This research explores how self-perception influences brand preferences and purchasing behavior, aiming to provide insights for marketers to enhance brand loyalty. Theoretical Framework: Self-concept dimensions—actual self, ideal self, and social self—are analyzed to understand their impact on consumer behavior. Method: A mixed-method approach was utilized, including a survey of 300 participants and in-depth interviews with 30 participants. Structural Equation Modeling (SEM) and thematic analysis were used to assess relationships between variables and explore underlying psychological mechanisms. Results and Discussion: Findings suggest significant correlations between self-perception and brand preference, mediated by emotional attachment and perceived value. Specifically, the actual self-concept influences brand preference through emotional attachment, the ideal self-concept drives aspirational brand preferences, and the social self-concept affects brand loyalty through social identity. Research Implications: These insights offer theoretical contributions to consumer psychology and practical implications for marketers aiming to create effective branding strategies that resonate with consumers' self-concept, ultimately fostering stronger brand loyalty and customer satisfaction. Originality/Value: This study contributes to the literature by highlighting the importance of brand alignment with consumers' self-perceptions, aspirations, and social identities.

Brazil has the world's most populous semi-arid region and climate change represents significant ecological and socioeconomic challenges for this area. To better understand the impact of these changes, it is crucial to analyze the dynamics of climate variables and evapotranspiration (ETo), a critical climate variable. This study aimed to model ETo rates considering climate change scenarios in the Brazilian Semi-arid region (BSR). The modeling was based on tests of five machine learning algorithms: Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN), Cubist, Earth, Linear Regression (LM), and Random Forest (RF). A dataset with 20 covariates was used to represent the current scenario. In the future prediction, covariates from two shared socio-economic pathways were used (SSPs 126 and 585). The best statistical performance was achieved by Cubist (R² = 0.98 and RMSE = 0.08 mm day-¹ in the holdout-test). The current daily average ETo is 4.77 mm day-¹, while in future scenarios, it can increase by 3.56% in SSP 126 and 15.51% in SSP 585. ETo rates are expected to expand territorially; ranges from > 0.60 mm day-¹ should increase 8% in SSP 126 and 40% in SSP 585. The applied model suggests that ETo may increase in future scenarios in the BSR, which could affect biodiversity levels and intensify social conflicts.Keywords: Machine Learning; Spatial Prediction; Cubist; Semi-arid Zone; Climate changes. Mapeamento dos Efeitos das Mudanças Climáticas na Evapotranspiração de Referência em Cenários Futuros no Semiárido Brasileiro - América do Sul RESUMOO Brasil possui a região semiárida mais populosa do mundo e as mudanças climáticas impõem desafios ecológicos e socioeconômicos significativos para esta área. Para entender melhor o impacto dessas mudanças, é crucial analisar a dinâmica das variáveis climáticas e a evapotranspiração (ETo), uma importante variável do clima. Este estudo teve como objetivo modelar taxas de ETo considerando cenários de mudanças climáticas no Semiárido Brasileiro (BSR). A modelagem foi baseada em testes de cinco algoritmos de aprendizado de máquina: Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN), Cubist, Earth, Linear Regression (LM) e Random Forest (RF). Um conjunto de dados com 20 covariáveis foi usado para representar o cenário atual. Na predição futura, foram usadas covariáveis de dados dos Caminhos Socioeconômicos Compartilhados (SSPs 126 e 585). Na modelagem, o melhor desempenho estatístico foi com modelo Cubist (R² = 0,98 e RMSE = 0,08 mm dia-¹ no holdout-test). A média diária atual de ETo é de 4,77 mm dia-¹, enquanto em cenários futuros a média pode aumentar 3,56% no SSP 126 e 15,51% no SSP 585. As taxas de ETo devem se expandir territorialmente; intervalos de > 0,60 mm dia-¹ devem expandir 8% no SSP 126 e 40% no SSP 585. O modelo aplicado sugere que a ETo pode aumentar em cenários futuros na BSR, o que pode afetar os níveis de biodiversidade e intensificar os conflitos sociais.Palavras-Chave: Aprendizado de máquina; Predição espacial; Cubist; Zona Semiárida; Mudanças climáticas.

Objetou-se com este trabalho, avaliar o fluxo de óxido nitroso (N2O) em sistemas de cultivo exclusivo com eucalipto (CEE) e sistema de integração-pecuária-floresta (IPF). O trabalho foi desenvolvido na Fazenda Chapada Grande em Regeneração-PI, onde foram selecionados dois sistemas de manejo do solo (CEE e IPF), para avaliação das emissões de N2O. As coletas de gases foram realizadas por meio de câmaras estáticas e foram calculadas emissões diárias e acumuladas. Os fluxos médios de N2O encontrados nos sistemas de CEE e IPF foram baixos durante a avaliação, sendo constatados valores negativos, indicando consumo deste gás no solo. No CEE o maior pico de emissão foi observado no início da avaliação, enquanto no IPF, o maior pico foi observado no final. Estas variações nos dois sistemas em estudo se devem aos eventos de precipitação pluviométrica ocorridos no período de avaliação. De maneira geral, as emissões ocorridas no IPF foram maiores em relação aos observados no CEE, o pode ser atribuído aos efeitos da compactação do solo, provocada pela presença de animais durante o pastejo, como também, pela liberação de dejetos como fezes e urina por esses animais. Com relação às emissões acumuladas de N2O ao longo do período de avaliação, os valores são baixos nos dois sistemas, porém no IPF as emissões foram maiores. As emissões de N2O nos dois sistemas avaliados estão associados principalmente a eventos pluviométricos. O sistema IPF é menos eficiente em relação ao cultivo de eucalipto na mitigação de gases do efeito estufa como N2O.

Multipath transport can be used in heterogeneous wireless environments to provide seamless connectivity between a mobile device and edge nodes. Two challenges of different nature can be addressed by multipath transport: 1) seamless handovers; and 2) bandwidth aggregation across multiple access networks to obtain a more reliable end-to-end service. Multipath transport has been widely explored for wired networks and for web access. However, existing solutions target reliable throughput, while emerging use cases often favour delivery timeliness, eventually at the cost of some errors. This work discusses multi-access Real-time Transport Protocol (MA-RTP), a multipath protocol for sensor stream transport. The motivation behind developing MA-RTP stems from the need for a multipath transport protocol specifically designed to cater to the requirements of real-time, loss-tolerant data streams. It is associated to a context-based scheduler to decide which access network to use. Both the protocol and the scheduler are implemented and tested in a video offloading scenario with 5G and 802.11ac access technologies to show the potential of the proposal.

Nowadays, mobile devices are an essential mean for accessing information. Over time, industries and businesses have beenexploring this phenomenon extensively to gain market share and competitive advantage. This is especially true in thetourism