Conducción y valor empresarial en Brasil (y Chile)

(Disponible en idioma inglés únicamente) En este trabajo se elabora un índice de prácticas de conducción empresarial (CGI, por sus siglas en inglés) basándose en un conjunto de 24 preguntas que se pueden responder objetivamente a partir de información disponible públicamente. El objetivo es cuantificar la calidad general de las prácticas de conducción empresarial del mayor número posible de compañías. Los niveles del CGI en Brasil han venido mejorando con el tiempo, y un análisis de sus componentes indica que las compañías brasileñas tienen un desempeño mucho mejor en cuanto a la información que suministran que en cuanto a otros aspectos de la gestión empresarial. En este trabajo se hallan niveles sumamente elevados de concentración de derechos de voto, apalancados por el uso generalizado de estructuras de control indirecto y acciones sin derecho a voto. No se hallan indicios ni de afianzamiento firme ni de incentivos en cuanto al uso de porcentajes de propiedad en Brasil, pero sí se hallan indicios de que la separación del control de los derechos sobre el flujo de caja destruye el valor. El CGI mantiene una relación positiva, significativa y robusta con el valor de la empresa. Una mejora de peor a mejor en el CGI en 2002 conduciría a un aumento de 0,38 del coeficiente de Tobin, lo cual representa un aumento de 95% del valor de la acción de una compañía con apalancamiento promedio y las proporciones del coeficiente de Tobin. Tomando en cuenta nuestro coeficiente CGI más bajo, un aumento de un punto del CGI conduciría a un aumento de 6,8% del precio de la acción de la compañía promedio en 2002. No se halló relación significativa alguna entre la conducción empresarial y el pago de dividendos. Los resultados se ponen en contexto mediante un análisis comparativo con Chile.

Recognition and normalization of biomedical entities within clinical notes

Tese de mestrado, Engenharia Informática (Sistemas de Informação), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015Os profissionais de saúde, como parte do seu trabalho, têm a obrigação de registar manualmente o seu conhecimento de forma não estruturada, sendo as notas clínicas um dos vários tipos de documentos gerados. As notas clínicas descrevem a situação clínica dos pacientes, contendo informação relativamente aos seus tratamentos, sintomas, doenças, diagnósticos, procedimentos, etc. A introdução desta informação em Electronic Health Records (EHRs) está a ser fortemente encorajada, originando um crescimento exponencial no volume de notas clínicas em formato digital. A disponibilização desta informação em formato digital oferece uma maior liberdade, permitindo uma fácil partilha das mesmas entre instituições médicas, acompanhando assim o percurso do paciente. Nas notas clínicas a informação é registada utilizando a língua natural desprovida de qualquer estruturação. O registo de informação de forma estruturada, apesar de ser recomendado, condiciona o trabalho dos profissionais de saúde. Tal imposição aumenta o tempo necessário para efetuar o registo do conhecimento assim como impõe limites na descrição de casos fora do comum. A aplicação de técnicas de prospeção de texto (text mining) aparece então como solução para o processamento automático da informação não estruturada permitindo a conversão num formato que permita os sistemas computacionais analisar. Dado que os profissionais médicos utilizam diferentes terminologias de acordo com o contexto e a respetiva especialização, o processamento de notas clínicas comporta vários desafios, dada a sua heterogeneidade, ambiguidade e necessidade contextual. São várias as técnicas de text mining utilizadas para resolver estes desafios, sendo neste trabalho exploradas técnicas de aprendizagem automática (Machine Learning), semelhança textual (Pattern Matching), conteúdo da informação (Information Content) e semelhança semântica (Semantic Similarity). O objetivo deste trabalho consiste no estudo e desenvolvimento de um sistema que permita reconhecer e normalizar entidades biomédicas em notas clínicas, assim como o desenvolvimento da respetiva interface. A tarefa de reconhecimento consiste em identificar entidades relevantes em notas clínicas, sendo que a normalização passa pela atribuição, a cada entidade reconhecida, de um identificador único pertencente a um vocabulário controlado. Para tal, o sistema desenvolvido utiliza técnicas de prospeção de texto e usa a ontologia SNOMED CT como vocabulário controlado. Utiliza ainda dois conjuntos de notas clínicas, um não anotado e outro anotado manualmente por profissionais de saúde. Este último conjunto é referido como conjunto de treino. O sistema foi desenvolvido usando uma arquitetura modular em pipeline, composta por dois módulos, recebendo como input um conjunto de notas clínicas não anotadas. A execução do sistema resulta na anotação automática, isto é, no reconhecimento e normalização das notas clínicas recebidas como input. O primeiro módulo é responsável pelo reconhecimento de entidades biomédicas. A estratégia usada consiste na aplicação de algoritmos de aprendizagem automática de forma a gerar um modelo de reconhecimento baseado em casos passados, isto é, notas clínicas manualmente anotadas. O software de aprendizagem automática Stanford NER foi utilizado para gerar modelos CRF (Conditional Random Field). Este módulo comporta dois processos: o de treino e o de execução. No processo de treino, cada palavra (ou token) existente nas notas clínicas é caracterizada com base num conjunto de propriedades entre as quais: Brown clusters, formato do token, vizinhança e léxicos pertencentes a vários domínios. A caracterização de cada token permite que estes sejam representados junto do algoritmo de aprendizagem automática. Este trabalho utilizou o inovador modelo de segmentação SBIEON, permitindo a identificação de entidades não contínuas. O algoritmo de aprendizagem automática vai gerar um modelo de reconhecimento baseado nas propriedades associadas a cada token. O modelo de reconhecimento gerado permite identificar entidades em novas notas clínicas Não anotadas, associando a cada token existente nas respectivas notas clínicas, uma classe pertencente ao modelo de segmentação escolhido. As entidades relevantes são compostas por tokens que tenham sido associados a uma classe relevante. O segundo módulo do sistema é responsável pela normalização das entidades identificadas pelo módulo de reconhecimento como sendo relevantes. Uma arquitetura modular em pipeline é utilizada, sendo cada componente responsável pela normalização de um conjunto restrito de entidades pertencentes a um determinado dicionário. Um total de cinco dicionários são gerados baseados nas notas clínicas de treino (abreviações não ambíguas, entidades não ambíguas e entidades ambíguas) e na ontologia SNOMED CT (entidades ambíguas e não ambíguas). Os primeiros três componentes normalizam as entidades não ambíguos utilizando uma pesquisa de dicionário. A entidade a normalizar é procurada nos dicionários não ambíguos, e caso seja encontrada uma correspondência, o respetivo identificador e associado. O primeiro componente utiliza o dicionário de abreviações, o segundo o dicionário de notas clinicas de treino não ambíguo e o terceiro o dicionário SNOMED CT não ambíguo. O quarto e quinto componente normalizam entidades ambíguas pertencentes às notas clínicas de treino e ao SNOMED CT respetivamente. Em ambos, uma pesquisa de dicionário é efetuada para recolher os identificadores candidatos. O quarto componente desambigua as entidades utilizando uma medida resultante da combinação linear do Information Content e da frequência do identificador nas notas clínicas em questão. O quinto componente baseia-se em entidades previamente normalizadas num mesmo documento, utilizando uma estratégia baseada na semelhança semântica. A entidade ambígua com maior semelhança semântica é a escolhida, assumindo desta forma que entidades pertencentes ao mesmo documento devem ser semelhantes entre si.O último componente normaliza entidades que não estejam representadas em nenhum dos dicionários referidos. Técnicas de Pattern Matching são aplicadas de forma a identificar a entidade candidata textualmente mais semelhante. Esta entidade é depois inserida no pipeline do sistema, sendo normalizada por um dos componentes anteriormente descritos. Para este componente, medidas como o NGram Similarity e Levenhstein foram utilizadas, tendo esta ultima medida sido estendida de forma a permitir medir a semelhança textual entre duas entidades sem ter em conta a ordem dos seus tokens (ExtendedLevenhstein). A interface desenvolvida permite aos utilizadores introduzirem documentos no formato de texto ou através da introdução de um identificador de um artigo no sistema PUBMED ou de um Tweet, sendo efetuada a recolha do texto associado. A interface permite ainda que os utilizadores corrijam ou adicionem novas anotações ao texto, sendo estas alterações registadas pelo sistema. São ainda apresentadas várias estatísticas em tempo real que permitem aos utilizadores navegar entre documentos. O sistema apresentado neste trabalho é resultante de duas primeiras iterações. A primeira foi utilizada para participar no SemEval 2014 e foi desenvolvida pela equipa ULisboa da qual fui autor principal. A segunda foi desenvolvida por mim no âmbito deste trabalho e foi utilizada para participar no SemEval 2015. Ambas as competições endereçavam a tarefa de Analysis of Clinical Text, sendo os sistemas submetidos avaliados oficialmente usando as medidas: precision, recall, F-score e accuracy. De forma a comparar o impacto do uso de machine learning no reconhecimento, desenvolvi adicionalmente um módulo de reconhecimento baseada em regras, permitindo assim comparar o desempenho de ambas as estratégias. Além das avaliações oficiais, o sistema foi igualmente avaliado localmente utilizando as mesmas medidas mas recorrendo a um conjunto de notas clinicas diferentes para avaliação. As avaliações permitiram entender o desempenho do sistema ao longo das várias iterações e do seu potencial atual. Foi possível observar que o sistema apresentado atingiu os objetivos esperados, conseguindo reconhecer e normalizar entidades biomédicas com um elevado desempenho. Olhando para cada módulo individualmente, observou-se que a utilização de algoritmos de machine learning permitiu atingir resultados bastante mais elevados no reconhecimento de entidades, do que aqueles obtidos utilizando uma abordagem baseada em regras. Observou-se ainda que a adição de Brown clusters como propriedades durante o treino melhorou o desempenho do sistema. A adição de léxicos produziu um efeito contrário, reduzindo o desempenho. Olhando apenas para o módulo de normalização, este conseguiu normalizar entidades com uma confiança de 91.3%. Este valor é bastante superior ao obtido pela primeira iteração do sistema que apenas atingiu uma confiança de 60.2%. O sistema como um todo foi avaliado oficialmente nas competições mencionadas. No SemEval 2014 o sistema submetido obteve o 14o lugar na tarefa de reconhecimento e o 25o na de normalização. Já no SemEval 2015, o sistema foi capaz de obter o 2o lugar com uma precision de 77.9%, um recall de 70.5% e um F-score de 74%. A avaliação desta última competição assumiu o reconhecimento e a normalização como uma tarefa única. Estes resultados mostram que o sistema evoluiu bastante, atingindo um excelente desemepenho. O sistema conseguiu ainda superar os resultados obtidos pelo sistema da equipa UTH CCB que na edição de 2014 foi a equipa que obteve a melhor classificação. Este trabalho apresenta um sistema que apesar de usar técnicas state of the art com algumas adaptações, conseguiu atingir um desempenho relevante face a outros sistemas a nível global, possuindo um enorme potencial para atingir melhores resultados. Como trabalho futuro, o módulo de reconhecimento poderá ser melhorado através da introdução de novas propriedades que melhorem a definição das entidades relevantes. Alguns componentes da pipeline de normalização podem ser amplamente melhorados, aplicando novas técnicas de desambiguação e pattern matching, ou mesmo recorrendo a algoritmos learningto rank semelhantes ao apresentado pelo sistema de DNorm é visto igualmente como uma mais valia.Clinical notes in textual form occur frequently in Electronic Health Records (EHRs).They are mainly used to describe treatment plans, symptoms, diagnostics, etc. Clinicalnotes are recorded in narrative language without any structured form and, since each medicalprofessional uses different types of terminologies according to context and to theirspecialization, the interpretation of these notes is very challenging for their complexity,heterogeneity, ambiguity and contextual sensitivity.Forcing medical professionals to introduce the information in a predefined structuresimplifies the interpretation. However, the imposition of such a rigid structure increasesnot only the time needed to record data, but it also introduces barriers at recording unusualcases. Thus, medical professionals are already encouraged to record the information in adigital form, but mostyl as narrative text. This will increase the amount of clinical notes toprocess, and doing it manually requires a huge human effort to accomplish it in a feasible time. This work presents a system for automatic recognition and normalization of biomedical concepts within clinical notes, by applying text mining techniques and using domain knowledge from the SNOMED CT ontology. The system is composed by two modules.The first one is responsible for the recognition and it is based on the Stanford NER Softwareto generate CRF models. The models were generated by using a rich set of features and employing a novel classification system, SBIEON. The second module is responsible for the normalization, where a pipeline framework was created. This modular framework leverages on a set of techniques such as (i) direct match dictionary lookup, (ii) pattern matching, (iii) information content and (iv) semantic similarity. The system was evaluated in the SemEval 2015 international competition, achieving the second best F-score (74%) and the second best precision (77.9%), among 38 submissions. After the competition, this system was improved, increasing the overall performance and reducing the running time by 60%

On the Normal Sheaf of Gorenstein Curves

We show that any tetragonal Gorenstein integral curve is a complete intersection in its respective $3$-fold rational normal scroll S, implying that the normal sheaf on $C$ embedded in S, and in $\mathbb{P}^{g-1}$ as well, is unstable for $g\geq 5$, provided that $S$ is smooth. We also compute the degree of the normal sheaf of any singular reduced curve in terms of the Tjurina and Deligne numbers, providing a semicontinuity of the degree of the normal sheaf over suitable deformations, revisiting classical results of the local theory of analytic germs

Imaginários da terra: ensaios sobre natureza e arte na contemporaneidade

resenha do livro: Ganz, Louise. Imaginários da terra: ensaios sobre natureza e arte na contemporaneidade. Rio de Janeiro: Quartet; FAPERJ, 2015. 184 p. il

Por uma ‘ética da terra’: arte contemporânea e as paisagens arruinadas da mineração

Presentation of the dossier The strata of the Earth is a jumbled museum, gathering the ideas of artist Robert Smithson, and updating them in relation to the climate emergency debate and the emergence of the Anthropocene, as well as our own idea of ‘entropic landscape’, developed in contact with the artist’s production. Throughout the text, we introduce the dossier’s material, connecting it to other bibliographic and artistic references.Apresentação do dossiê Os estratos da Terra são um museu confuso, reunindo as ideias do artista Robert Smithson, as atualizando em relação ao debate da emergência climática e da emergência do Antropoceno, assim como nossa própria ideia de ‘paisagem entrópica’, elaborada em contato com a produção do artista. Ao longo do texto, relacionamos o material presente no dossiê, conectando-o a outras referências bibliográficas e artísticas

Da cidade lúdica aos Domingos da Criação: a constelação Frederico Morais

O presente artigo analisa a trajetória do crítico Frederico Morais à luz de seu envolvimento com questões artísticas, sociais e políticas do período que culmina com a realização dos Domingos da Criação no MAM-RJ em 1971. Pretendemos demonstrar sua afinidade com questões que lhe eram contemporâneas na abordagem da participação do público na constituição da obra de arte e em sua transformação por parte de artistas e curadores em uma experiência aberta. Do mesmo modo, sua atuação abre o museu para o Aterro, concretizando o projeto de Affonso Eduardo Reidy. Entre as proposições de Hélio Oiticica, a ideia de Crelazer é um ponto fundamental para compreendermos a trajetória de Morais