A formação metacognitiva de futuros professores de matemática

Pretendem-se evidenciar os resultados de uma investigação levada a cabo em contexto da formação inicial de futuros professores de Matemática sobre o tema da Metacognição e das concepções de futuros professores sobre a Matemática, o seu ensino, a resolução de problemas e o seu perfil como resolvedores de problemas. Esta investigação envolveu a totalidade de alunos de uma turma de futuros professores de Matemática nos dois últimos anos do respectivo curso

Growth and Firm Dynamics with Horizontal and Vertical R&D

This paper develops a tournament model of horizontal and vertical R&D under a lab-equipment specification. A key feature is that the overall growth rate is endogenous, as the splitting of the growth rate between the intensive and the extensive margin is itself endogenous. This setup gives rise to strong inter-R&D composition effects, while making economic growth and firm dynamics closely related, both along the balanced-growth path and transition. The model hence offers a (qualitative) explanation for the negative or insignificant empirical correlation between aggregate R&D intensity and both firm size and economic growth, a well-known puzzle in the growth literature.endogenous growth, vertical and horizontal R&D, firm dynamics, transitional dynamics

A Model of Quality Ladders with Horizontal Entry

We develop a multi-sector model of R&D-driven endogenous growth that merges the expanding-variety with the quality-ladders mechanism. The mechanism of expanding variety provides the flow of new firms (new product lines), whilst the mechanism of quality ladders provides the accumulation of non-physical capital (technological knowledge). The aim is to explore the view that, from the perspective of the households, wealth can be accumulated either by creating new firms or by accumulating capital, in a setting with no population growth. Differently from the standard expanding-variety literature, we allow for entry as well as exit of product lines from the market, view the creation of new product lines as a product development activity without positive spillovers, and postulate an horizontal entry mechanism that takes explicitly into account dynamic second-order effects. We perform a detailed comparative steady-state analysis and characterise qualitatively the local dynamics properties in a neighbourhood of the interior balanced-growth equilibrium. The model produces specific results with respect to the impact of changes in the entry-cost parameters and the fiscal-policy variables both in the aggregate growth rate and in the market structure and industry dynamics in steady state. We also conclude that the transitional dynamics is characterised by a catching-up effect, with an empirically reasonable speed of convergence under standard calibration.endogenous growth, firm dynamics, transitional dynamics

Determinants of the use of capital investment appraisal methods : evidence from the field

In this paper, it is argued that there are specific contingencies that explain why firms use and do not use specific capital investment appraisal methods; namely, the pressure of competitive environment, firm’s strategy, production technologies and firm’s age. Several studies on the impact of such variables on management systems can be found in the literature (Abernethy and Lillis, 1995; Langfield-Smith, 1997). Nevertheless, there is little empirical evidence on the factors that explain the use of capital investment appraisal methods (CIAM) by firms. A questionnaire was designed to collect empirical evidence on the use of capital investment appraisal methods in the larger 500 Portuguese non-financial companies. It is expected that, in practice, CIAM could be regarded not only as an ad hoc usage of more or less sophisticated techniques, but characterised by different levels of sophistication and completeness. In this paper, we present an appropriate questionnaire for the analysis of CIAM in practice. Moreover, some research hypotheses for further analysis are presented. Further work using different statistical approaches, different samples and case study research is expected

Dutch Disease : a numerical approach

The aim of this dissertation is to develop a model that would allow to analyze under which conditions shocks to the economy can lead to reallocation of labor between sectors and the so-called Dutch Disease, that in this paper is defined as the reallocation of labor across sectors given changes to exogenous variables. It is proved that there are changes in the exogenous variables that do not lead to labor reallocation, and changes in variables such as total productivity factor of tradable goods, relative prices of energy, and net foreign assets, lead to labor reallocation, which under certain assumptions may harm growth. Furthermore, an analysis of Angola’s economy over the last decade is carried out, in where there’s the conclusion that the combined shock in the prices and production of oil have been followed by an expansion of other sectors of production and not a decrease as expected. Therefore, it is possible to show that the cause of the resource curse may not be the Dutch Disease. The assumptions used in the model are presented in the following sections

Transaction costs in healthcare: empirical evidence from Portuguese hospitals

Transaction Cost Economics has been used in the healthcare context to discuss the make-or-buy dichotomy, focusing on minimizing production or governance costs, respectively. Nevertheless, it is important to recognize that there are other relevant costs, which influence these decisions in health care. Thus, the purpose of this research project was to study such additional variables which may significantly influence the dynamics of transaction costs in hospitals. Semi-structured interviewing was used to collect the data, complemented by some document analysis and observation in the visits made to the hospitals studied. The interviews were conducted during a period of three months, with directors and administrators of four Portuguese hospitals. A deeper study was developed in one of the hospitals where it was possible to get information from additional interviews and documents. Two important findings should be highlighted. Firstly, the internal transaction costs derived from the hospital’s own internal contracting process which generates retention costs of medical personnel and costs of control of the internal contract itself. Secondly, they were studied the intangible costs, particularly those related to the decision of carrying out a process that could deteriorate the patient’s health or her/his critical situation, making the total cost, including treatment and possible re-hospitalizations higher than the cost of having treated the patient internally since the initial cost was considered greater than treating the patient outside hospital facilities. These variables should be considered when studying or using TCE in hospitals, complementing and extending the traditional framework as it is discussed here.- (undefined

Applying Social Network Analysis to Monitor Risk in Project Management

In today’s business environment it is often argued that if organizations want to achieve sustainable competitive advantages or even just survive, they must excel in performance and innovation to meet complex and unpredictable market demands. Often organizations alone do not always have the necessary resources such as brilliant minds, technologies, know-how, financial support, just to name a few, to properly respond to such market demands. To overcome such constraints organizations usually engage in collaborative working models (such as open innovation (Chesbrough, 2003)), which essentially consist in strategic partnerships with other entities such as other business partners, public institutions, universities, and development centers, just to name a few, whereby the collaborative exchange of resources and capabilities enables achieving their objectives in a faster and more efficient way. However, it is often argued that the lack of effective models to support collaborative initiatives is the biggest obstacle for organizations to engage in a higher frequency in collaborative working models. In project management, one of the biggest challenges that organizations face today as they deliver projects is to distinguish project critical success factors from project critical failure factors regarding how project stakeholders collaborate across the different phases of a project lifecycle. This challenge has been a growing concern particularly in organizations that deliver projects, essentially due to the potential high impact (both, negative and positive) in economic, environmental, and social dimensions. More concretely, this challenge is essentially related to how the dynamic interactions between the different project stakeholders - characterized by the mix of formal and informal networks of relationships that emerge and evolve across the different phases of a project lifecycle, and how these may or not impact project outcomes (success or failure). In this work a heuristic two-part model to address the mentioned challenge is proposed. The development of the proposed model is supported by three distinct but interrelated scientific fields. They are: (1) project management - which contributes with the definitions and structure of a project lifecycle, (2) risk management - which contributes with the standard risk management process framework, and (3) social network analysis - which provides the tools & techniques to identify and quantify the collaborative interactions between entities throughout a project lifecycle. The proposed model was developed to identify and quantitatively measure the extent to which such project participant´s dynamic interactions (also called as dynamic behaviors), influence project outcomes (usually classified as successfully or unsuccessfully delivered). The proposed model in this work named POL Model (which stands for the Project Outcome Likelihood model), has two parts. In part one the proposed model will analyze five key project collaboration types ((1) Communication and Insight, (2) Internal and Cross Boundaries-Collaboration, (3) Know-how sharing and Power, (4) Clustering (variability effect—PSNVar), and (5) Teamwork efficiency) that emerge and evolve in each project phase of a given project lifecycle, by accessing, analyzing and interpreting project data-related collected in three different sources ((1) project meetings, (2) project emails, and (3) through the application of a SNA-based survey) from successfully and unsuccessfully delivered projects. The model will search in both successfully and unsuccessfully delivered projects for unique repeatable behavioral patterns (RBPs) regarding each one of the five key project collaboration types. If the model identifies different RBPs in projects that were successfully delivered from those that were unsuccessfully delivered, such RBPs are classified as critical success factors (CSFs). If not, then no CSFs are identified. If the latter outcome is the case, then, according to the proposed model in this work, collaborative projects outcomes (successful or unsuccessful) are not influenced by the dynamic interactions of project participants that emerge and evolve across the different phases of a given project lifecycle. Once part 1 of the POL model is concluded, and if CSFs have been found, then part two can initiate. In part two the POL model will provide guidance to an ongoing or upcoming project by analyzing the deviation between an actual project evolution (actual state), and the CSFs identified in part 1 regarding each one of the already mentioned five key project collaboration types.No atual ambiente económico e social, é muitas vezes afirmado que se as organizações pretendem alcançar vantagens competitivas sustentáveis ou simplesmente sobreviver, elas têm de ser capazes de atingir elevados níveis de performance e inovação. No entanto, a maioria das organizações, por si só, nem sempre têm as capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás crescentes atuais e futuras necessidades dos mercados. Tais capacidades como, mentes brilhantes, tecnologias de ponta, acesso a informação mais restrita e vital, conhecimento adquirido, experiência em várias dimensões, entre outras, normalmente só estão ao alcance de algumas organizações. Para tentarem ultrapassar este obstáculo, as organizações que por si só não dispõem ou não consegue adquirir as tais capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás tais exigências por parte do ecossistema dos mercados, procuram encontrar soluções por outras formas. Uma das formas que ao longo dos últimos anos tem tido uma crescente procura consiste essencialmente em partilhar recursos e capacidades através do estabelecimento de parcerias estratégicas com outras organizações, tais como universidades, institutos, parceiros de negócio, ou mesmo concorrentes diretos e indiretos. Estas tais parcerias estratégicas são essencialmente denominadas de modelos organizacionais colaborativos que permitem ás organizações participantes obter benefícios que de uma forma individual nunca conseguiriam atingir (Camarinha-Matos, & Afsarmanesh, 2006; Arana & Castellano, 2010). Um modelo que se tornou muito popular nos últimos anos, é o modelo de inovação aberta (Open Innovation, ou simplesmente OI”) proposto por Chesbrough, (2003). Chesbrough defende que para que as organizações consigam atingir resultados mais positivos e mais rápidos estas deveriam optar por trabalharem em conjunto (colaborarem) no desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações, tendo por base essencial, a troca supervisionada de informação, ideias, recursos (materiais e imateriais) entre as organizações participantes. E de referir ainda que este modelo de colaboração que potencialmente trás consideráveis benefícios ás organizações tais como a partilha de riscos e oportunidades, um acelerado time-to-market de produtos e serviços desenvolvidos, otimização ou criação de produtos e serviços a um preço muito mais baixo, entre muitos outros, é contrário ao modelo que ainda é tradicionalmente adotado pela maioria das organizações que assenta essencialmente num processo de inovação fechada em que as organizações não partilham recursos e capacidades no processo de desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações. No entanto, a realidade mostra que não só potenciais benefícios resultam dessas parcerias estratégicas. De acordo com literatura consultada, de um modo geral, são muitas as organizações, que ainda têm receio de optar por estes modelos de parcerias estratégicas que envolvem a partilha ativa e supervisionada de informação, ideias, e recursos, essencialmente devido á falta de modelos que permitam uma eficiente gestão das diferentes dinâmicas colaborativas que existem dentro, e entre diferentes organizações (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Este aspeto, de acordo com a literatura consultada, tem ainda mais peso na limitação da entrada das organizações em modelos colaborativos como o Open Innovation, do que propriamente aspetos técnicos (Deichmann et al., 2017). De acordo com varia literatura consultada um dos maiores desafios que as organizações atualmente enfrentam, é a capacidade de identificar fatores críticos relacionadas com a colaboração que levam projetos e operações a ter um desfecho com sucesso (Workday studios, 2018; Arena, 2018; Nunes & Abreu, 2020(c); Nunes & Abreu, 2020). Na verdade, esta preocupação tem crescido exponencialmente ao longo dos últimos anos essencialmente devido á crescente perceção dos elevado impactos (negativos e positivos) que este fator projeta no seio das organizações. No entanto, embora este tema está ainda muito pouco explorado, em gestão de projetos, cada vez mais cresce o interesse de perceber a relação entre o sucesso e o insucesso de projetos com as diferentes interações dinâmicas que emergem e evoluem entre pessoas, grupos, departamentos e organizações que executam projetos (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Dada a importância deste aspeto, é proposto neste trabalho um modelo que tem como principal objetivo contribuir para a identificação de fatores críticos de sucesso relativos á gestão das interações dinâmicas entre organizações em ambientes de projetos. Neste trabalho é apresentado um modelo heurístico composto de duas partes (parte 1 e parte 2), onde o seu desenvolvimento foi apoiado em três áreas científicas ((1) gestão de projetos, (2) gestão do risco, e (3) análise de redes socias) e que tem como principal objetivo a identificação da importância (de uma forma mensurável) das diferentes interações dinâmicas entre pessoas que trabalham num ambiente de projetos no desfecho desses mesmos projetos. Cada uma das áreas científicas acima mencionadas contribui de forma única para o modelo proposto neste trabalho. A área científica de gestão de projetos (1), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e estrutura de um projeto, onde inclui as definições de projeto, gestão de projeto, fases de um projeto, ciclo de vida de um projeto, entre outras. A área científica de gestão do risco (2), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições de risco, e gestão de risco, e com os processos e estrutura de análise mais utilizados na identificação, tratamento e controle do risco. Finalmente, a área científica de análise de redes socias (3), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e características de rede social, capital social, redes colaborativas, e ainda com as ferramentas e técnicas de análise para quantitativamente medir as interações dinâmicas entre pessoas, grupos, departamentos de uma dada organização, ou mesmo entre organizações diferentes que colaboram na execução de projetos. O modelo proposto neste trabalho de nome POL Model (project outcome likelihood), tem duas partes – parte 1 e parte 2. Na primeira parte o modelo vai analisar cinco tipos dinâmicas chave que emergem e se desenvolvem numa dada rede social de um projeto ao longo das diferentes fases do ciclo de vida de um projeto. Estes cinco tipos chave de dinâmicas são: (1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional, (3) partilha de conhecimento e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa. Para analisar os cinco tipos de dinâmicas chave, o modelo proposto neste trabalho vai utilizar informação recolhida em reuniões de projetos, emails que contenham informação relacionada com tarefas e atividades de projetos, e questionários estrageiros endereçados aos elementos que participam num dado projeto. Uma vez recolhida toda a informação necessária o modelo vai aplicar um serie de técnicas e ferramentas desenvolvidas com base na área científica da análise de redes socias identificar padrões de comportamento de uma forma quantitativa, associados a projetos que tiveram um desfecho com sucesso, e associados a projetos que tiveram um desfecho sem sucesso, relativamente aos cinco tipos genéricos de colaboração dinâmica acima mencionados. Estas técnicas e ferramentas consistem essencialmente em métricas que medem a centralidade de uma rede social apoiadas na teoria das grafos (matemática discreta). Se os resultados da aplicação do modelo mostrarem evidentes diferentes padrões de comportamentos relativos as cinco dinâmicas chave de projetos em projetos que tiverem um desfecho com sucesso, de projetos que tiverem um desfecho sem sucesso, conclui-se que foram encontrados fatores críticos de sucesso. Uma vez terminada a parte 1 do modelo, e se fatores críticos foram encontrados, pode-se iniciar a parte 2 do modelo POL. Se por outo lado não forma encontrados fatores críticos, então a segunda parte do modelo não pode ser executada. Na segunda parte (parte 2), o modelo POL essencialmente vai monitorizar o quanto um projeto que esteja em execução está ou não desalinhado com os fatores críticos identificados na parte 1. Na segunda o modelo vai primeiro efetuar uma análise aos cinco tipos chave de colaboração dinâmica ((1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional (3) know-how, partilha de informação e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa) de um projeto que esteja a atualmente decorrer e comparar os resultados obtidos com os fatores críticos identificados na parte 1 do modelo. Por fim em função da quantidade de fatores (métricas) que estejam ou não alinhados com os fatores críticos de sucesso, o modelo calcula uma probabilidade de desfecho (sucesso ou insucesso) do projeto que esta a ser executado. Para efeitos da ilustração do funcionamento, aplicação e validação do modelo proposto neste trabalho, é apresentado no capítulo 6 deste trabalho um caso de estudo de uma real aplicação do modelo POL na execução de um projeto com a participação de várias pessoas com diferentes competências, ao longo de uma especifica fase de um projeto colaborativo. Ao longo do capítulo 6 é possível observar que o modelo proposto neste trabalho identifica de uma forma simples e eficiente diferentes padrões de comportamento existentes em redes colaborativas, o que permite ás organizações correlacionar resultados obtidos da aplicação do modelo, com os diferentes desfechos de projetos (sucesso ou insucesso) e dessa forma identificar quais os fatores críticos de sucesso

The covid-19 factor in Portugal-China relations: time to test

Although small in terms of demography, economics and territory, Portugal has shown a pragmatic and responsible stance compared to neighbor Spain, but also to other European and non-European countries in the way it has han dled human losses vis-à-vis COVID-19. Due to its faster and more effective response (praised by commentators and international media), Portu gal is referred to as an exception in the European Union (EU) (Financial Times 2020)