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L’informe analitza de forma qualitativa els reptes i factors que afecten les carreres de les dones en l’àmbit de la història de la ciència en els territoris de parla catalana. Basat en la metodologia del grup de discussió, es va comptar amb la participació d’un grup representatiu d’historiadores en diferents etapes de la carrera, que treballen dins i fora de l’acadèmia, tenen diferents situacions familiars i representen la història de la salut, la ciència i la tècnica en la seva diversitat. A la introducció discutim el desenvolupament actual de la carrera científica de les dones a Espanya, marcada pels efectes tisores i pinça i pel sostre de vidre, i apuntem les polítiques públiques instaurades per redreçar la situació. Seguidament exposem la metodologia i els resultats del grup de discussió en quatre dominis: 1. Producció acadèmica: investigació, docència, administració; 2. Referents, xarxes de recolzament i formes de lideratge; 3. Conciliació de la vida personal i laboral; 4. Condicions laborals i alternatives fora de l’acadèmia. Concloem l’informe amb algunes recomanacions i accions que podem dur a terme des de la comunitat de la història de la ciència per evitar qüestions com el biaix de gènere i afavorir un desenvolupament igualitari de les carreres de les dones en el món universitari i de recerca., This report qualitatively analyzes the challenges and factors that affect women’s careers in the history of science in Catalan-speaking territories. Based on the method of the focus group, the participants were a representative group of female historians at different career stages, who work inside and outside academia, have different family situations and represent the history of medicine, science and technology in its diversity. In the introduction we discuss the current development of women’s scientific careers in Spain, marked by the scissors effect and the glass ceiling, and point out the public policies instituted to rectify the situation. We then present the methodology and results of the focus group in four domains: 1. Academic production: research, teaching, administration; 2. Role models, support networks and forms of leadership; 3. Work-life balance; 4. Working conditions and alternatives outside academia. We conclude the report with some recommendations and actions that the history of science  community can implement to avoid issues such as gender bias and to promote an equal development of women’s careers in the university and research system.

[EN] This report qualitatively analyzes the challenges and factors that affect women’s careers in the history of science in Catalan-speaking territories. Based on the method of the focus group, the participants were a representative group of female historians at different career stages, who work inside and outside academia, have different family situations and represent the history of medicine, science and technology in its diversity. In the introduction we discuss the current development of women’s scientific careers in Spain, marked by the scissors effect and the glass ceiling, and point out the public policies instituted to rectify the situation. We then present the methodology and results of the focus group in four domains: 1. Academic production: research, teaching, administration; 2. Role models, support networks and forms of leadership; 3. Work-life balance; 4. Working conditions and alternatives outside academia. We conclude the report with some recommendations and actions that the history of science community can implement to avoid issues such as gender bias and to promote an equal development of women’s careers in the university and research system., [CAT] L'informe analitza de forma qualitativa els reptes i factors que afecten les carreres de les dones en l'àmbit de la història de la ciència en els territoris de parla catalana. Basat en la metodologia del grup de discussió, es va comptar amb la parti- cipació d¿un grup representatiu d¿historiadores en diferents etapes de la carrera, que treballen dins i fora de l'acadèmia, tenen diferents situacions familiars i representen la història de la salut, la ciència i la tècnica en la seva diversitat. A la introducció discutim el desenvolupament actual de la carrera científica de les dones a Espanya, marcada pels efectes tisores i pinça i pel sostre de vidre, i apuntem les polítiques públiques instaurades per redreçar la situació. Seguidament exposem la metodologia i els resultats del grup de discussió en quatre dominis: 1. Producció acadèmica: investigació, docència, administració; 2. Referents, xarxes de recolzament i formes de lideratge; 3. Conciliació de la vida personal i laboral; 4. Condicions laborals i alternatives fora de l'acadèmia. Concloem l'informe amb algunes recomanacions i accions que podem dur a terme des de la comunitat de la història de la ciència per evitar qüestions com el biaix de gènere i afavorir un desenvolupament igualitari de les carreres de les dones en el món universitari i de recerca.

Para tentar medir e prever a “saúde financeira” de empresas, pode-se usar os chamados modelos de previsão de insolvência, construídos com apoio em técnicas estatísticas e aplicados para analisar índices econômico-financeiros selecionados, obtidos a partir dos demonstrativos contábeis. A partir da metade dos anos 90, questões tais como o aparecimento de novas técnicas de modelagem, a crescente importância da gerência do risco de crédito e as condições econômicas vigentes trouxeram de volta o interesse pela análise e previsão da insolvência de empresas. O objetivo deste artigo é descrever um método para elaboração de modelos de previsão de insolvência, fundamentado em técnicas estatísticas, e ilustrá-lo através de uma aplicação empírica a uma amostra de empresas comerciais e industriais brasileiras, empregando dados para o período de 1996 a 2000., It may happen that firms collapse irrespective of their financial statements being published in a regular basis and being prepared according to professional accounting standards and statutory requirements. The relationship between accounting data and business failure therefore deserves ongoing and expert attention. Bankruptcy prediction refers to the search for applicable models or procedures allowing to anticipate convincing signals of future problems.This paper proposes an empirical model for bankruptcy prediction that proceeds in two-stages: the first seeks to select appropriate predictors; the second employs discriminant analysis to classify successful and bankrupt firms. Empirical information has been collected from accounting data published by the Brazilian equivalent of SEC and refers to the period 1996 / 2000. Considering comparable figures reported in the literature, retained models obtain quite good hit ratios. For the selected time period, accounting data may be considered a convenient empirical support to predict bankruptcy in the Brazilian context.

Para tentar medir e prever a “saúde financeira” de empresas, pode-se usar os chamados modelos de previsão de insolvência, construídos com apoio em técnicas estatísticas e aplicados para analisar índices econômico-financeiros selecionados, obtidos a partir dos demonstrativos contábeis. A partir da metade dos anos 90, questões tais como o aparecimento de novas técnicas de modelagem, a crescente importância da gerência do risco de crédito e as condições econômicas vigentes trouxeram de volta o interesse pela análise e previsão da insolvência de empresas. O objetivo deste artigo é descrever um método para elaboração de modelos de previsão de insolvência, fundamentado em técnicas estatísticas, e ilustrá-lo através de uma aplicação empírica a uma amostra de empresas comerciais e industriais brasileiras, empregando dados para o período de 1996 a 2000., It may happen that firms collapse irrespective of their financial statements being published in a regular basis and being prepared according to professional accounting standards and statutory requirements. The relationship between accounting data and business failure therefore deserves ongoing and expert attention. Bankruptcy prediction refers to the search for applicable models or procedures allowing to anticipate convincing signals of future problems.This paper proposes an empirical model for bankruptcy prediction that proceeds in two-stages: the first seeks to select appropriate predictors; the second employs discriminant analysis to classify successful and bankrupt firms. Empirical information has been collected from accounting data published by the Brazilian equivalent of SEC and refers to the period 1996 / 2000. Considering comparable figures reported in the literature, retained models obtain quite good hit ratios. For the selected time period, accounting data may be considered a convenient empirical support to predict bankruptcy in the Brazilian context.

Para tentar medir e prever a “saúde financeira” de empresas, pode-se usar os chamados modelos de previsão de insolvência, construídos com apoio em técnicas estatísticas e aplicados para analisar índices econômico-financeiros selecionados, obtidos a partir dos demonstrativos contábeis. A partir da metade dos anos 90, questões tais como o aparecimento de novas técnicas de modelagem, a crescente importância da gerência do risco de crédito e as condições econômicas vigentes trouxeram de volta o interesse pela análise e previsão da insolvência de empresas. O objetivo deste artigo é descrever um método para elaboração de modelos de previsão de insolvência, fundamentado em técnicas estatísticas, e ilustrá-lo através de uma aplicação empírica a uma amostra de empresas comerciais e industriais brasileiras, empregando dados para o período de 1996 a 2000., It may happen that firms collapse irrespective of their financial statements being published in a regular basis and being prepared according to professional accounting standards and statutory requirements. The relationship between accounting data and business failure therefore deserves ongoing and expert attention. Bankruptcy prediction refers to the search for applicable models or procedures allowing to anticipate convincing signals of future problems.This paper proposes an empirical model for bankruptcy prediction that proceeds in two-stages: the first seeks to select appropriate predictors; the second employs discriminant analysis to classify successful and bankrupt firms. Empirical information has been collected from accounting data published by the Brazilian equivalent of SEC and refers to the period 1996 / 2000. Considering comparable figures reported in the literature, retained models obtain quite good hit ratios. For the selected time period, accounting data may be considered a convenient empirical support to predict bankruptcy in the Brazilian context.

Para tentar medir e prever a “saúde financeira” de empresas, pode-se usar os chamados modelos de previsão de insolvência, construídos com apoio em técnicas estatísticas e aplicados para analisar índices econômico-financeiros selecionados, obtidos a partir dos demonstrativos contábeis. A partir da metade dos anos 90, questões tais como o aparecimento de novas técnicas de modelagem, a crescente importância da gerência do risco de crédito e as condições econômicas vigentes trouxeram de volta o interesse pela análise e previsão da insolvência de empresas. O objetivo deste artigo é descrever um método para elaboração de modelos de previsão de insolvência, fundamentado em técnicas estatísticas, e ilustrá-lo através de uma aplicação empírica a uma amostra de empresas comerciais e industriais brasileiras, empregando dados para o período de 1996 a 2000., It may happen that firms collapse irrespective of their financial statements being published in a regular basis and being prepared according to professional accounting standards and statutory requirements. The relationship between accounting data and business failure therefore deserves ongoing and expert attention. Bankruptcy prediction refers to the search for applicable models or procedures allowing to anticipate convincing signals of future problems.This paper proposes an empirical model for bankruptcy prediction that proceeds in two-stages: the first seeks to select appropriate predictors; the second employs discriminant analysis to classify successful and bankrupt firms. Empirical information has been collected from accounting data published by the Brazilian equivalent of SEC and refers to the period 1996 / 2000. Considering comparable figures reported in the literature, retained models obtain quite good hit ratios. For the selected time period, accounting data may be considered a convenient empirical support to predict bankruptcy in the Brazilian context.

Para tentar medir e prever a “saúde financeira” de empresas, pode-se usar os chamados modelos de previsão de insolvência, construídos com apoio em técnicas estatísticas e aplicados para analisar índices econômico-financeiros selecionados, obtidos a partir dos demonstrativos contábeis. A partir da metade dos anos 90, questões tais como o aparecimento de novas técnicas de modelagem, a crescente importância da gerência do risco de crédito e as condições econômicas vigentes trouxeram de volta o interesse pela análise e previsão da insolvência de empresas. O objetivo deste artigo é descrever um método para elaboração de modelos de previsão de insolvência, fundamentado em técnicas estatísticas, e ilustrá-lo através de uma aplicação empírica a uma amostra de empresas comerciais e industriais brasileiras, empregando dados para o período de 1996 a 2000., It may happen that firms collapse irrespective of their financial statements being published in a regular basis and being prepared according to professional accounting standards and statutory requirements. The relationship between accounting data and business failure therefore deserves ongoing and expert attention. Bankruptcy prediction refers to the search for applicable models or procedures allowing to anticipate convincing signals of future problems.This paper proposes an empirical model for bankruptcy prediction that proceeds in two-stages: the first seeks to select appropriate predictors; the second employs discriminant analysis to classify successful and bankrupt firms. Empirical information has been collected from accounting data published by the Brazilian equivalent of SEC and refers to the period 1996 / 2000. Considering comparable figures reported in the literature, retained models obtain quite good hit ratios. For the selected time period, accounting data may be considered a convenient empirical support to predict bankruptcy in the Brazilian context.