Development of nanoparticles loaded with bioactive compounds for application as nutraceuticals

Tese de mestrado integrado. Bioengenharia (Engenharia Biomédica). Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

Affordable housing and urban regeneration in Portugal: a troubled tryst?

The process of decline in historic city centres has been inseparable from the decline in the resident population, significantly among families with greater purchasing power. Statistical data on population and housing show that the historic centres of Lisbon and Porto have maintained a recessive demographic trajectory over recent decades. Despite some signs of sporadic residential gentrification, the local social fabric continues to be characterized by an ageing population and weak educational and socio-economic capital. In the current phase of economic and social crisis, it is critical to consider whether and how the new agents of urban regeneration, in particular the Urban Rehabilitation Societies, are providing affordable housing in these areas. In this context, it makes sense to discuss the meaning of concepts and models of social and affordable housing in Portugal since they are key elements in the analysis of the sustainability and social relevance of current strategies.Apoio financeiro providenciado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (SFRH/BPD/75863/2011)

Models of urban rehabilitation under neoliberalism and austerity: the case of Porto

This paper critically analyses the legal and institutional framework set up by the Portuguese government in 2004 to boost ‘urban requalification’ – the Urban Rehabiliation Societies (SRUs) – and its implementation in the city of Porto. Firstly, we present a diachronic analysis that identifies phases of continuity and change in models of urban requalification in Portugal. Secondly, we present the background for the SRU model and discuss the context in which it was implemented in Porto. Thirdly, based upon a qualitative methodology, which uses literature reviews, analysis of political documents, and six semi-structured face-to-face interviews conducted with local and government officials, we analyse practices of urban requalification within a specific urban requalification operation, in the Cardosas quarter, which is an example of a large-scale requalification operation promoted by the Porto Vivo SRU in a context of public-private partnership

A Study of Commonsense Reasoning with Language Models

Tese de mestrado, Ciência de Dados, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021Artificial Intelligence (AI) has gone through an increasing growth in the past decades, which in the present day translates to its usage in almost every sector of society. From its inception, AI pursues the reproduction of human intelligence. Currently, AI¬equipped devices are capable of solving particular problems within specific domains with varying degrees of success. The goal and hope is that the combination of these systems will eventually approximate human intelligence. This dissertation addresses a problem in Natural Language Processing (NLP), a central subfield of AI that aims to produce devices capable of handling human language for problems such as translation, parsing, commonsense reasoning, and others. Deep learning has fueled state¬of¬the¬art NLP research. The current most prominent methodology leverages large scale neural networks and large amounts of data to achieve outstanding performances. Recent research has started to uncover how these neural networks obtain state¬of¬the¬art results. In some cases the models appear to latch on to so called data artifacts, whether they sustain valid generalizations or not, which happen to minimize loss w.r.t. the training dataset distribution. Although this is generally the rationale behind a machine learning approach, it can be error inducing, as models can fail miserably when the distribution of the input data differs from the training data. Our work reported in this dissertation investigates whether models learn to perform commonsense reasoning, a cognitively demanding task inherent to the human experience, by resorting to such shortcuts. Five state¬of¬the¬art models of different major types are trained to perform four most prominent commonsense reasoning tasks. Models undergo stress testing with five additional tasks devised to provide hints of possible shortcut learning and of memorization. The results indicate that the models seem to be resorting to shortcut learning in three of the four commonsense reasoning tasks; they seem to be learning a different task from the one the data is meant to convey by relying on spurious patterns present in the dataset. For example, the trained models can pick the answer from a set of options without even being supplied with the question they are meant to answer. Further experimentation confirmed that this behavior could not be attributed to memorization. This behavior is worrisome, as the field measures progress by the capabilities of these models to perform these tasks, and show that their cognitive abilities are disappointingly still low, susceptible to simple deceptions in spite of the overwhelming good scores obtained under mainstream performance metrics. Parts of this work have passed peer review and were accepted for publication (Branco et al., 2021a,b).A Inteligência Artificial (IA) teve um enorme crescimento nas últimas décadas, que se traduziu hoje em dia na sua utilização em quase todos os setores da sociedade. Por exemplo, está presente no sector financeiro, onde modelos neuronais são utilizados para fazer previsões em mercados financeiros; está presente na nossa vida social através das redes sociais, que utilizam modelos de IA para todo o tipo de tarefas e análises; esta dissertação aborda um problema de Processamento de Linguagem Natural (PLN), uma subárea da IA que visa produzir dispositivos capazes de usar e compreender a linguagem humana. Desde o início, a IA visa reproduzir a inteligência humana. Atualmente, produzimos dispositivos capazes de resolver problemas específicos, em domínios específicos, com algum grau de sucesso. A esperança para o futuro é que, através da combinação desses sistemas, as suas capacidades cognitivas conjuntas se aproximem da inteligência humana. Em PLN, os modelos são aplicados a vários problemas, como tradução, análise sintática, argumentação, raciocínio de senso comum, entre outros. Esta dissertação apresenta um estudo sobre consequências negativas da metodologia mais proeminente em PLN na sua aplicação ao raciocínio de senso comum, um desafio/tarefa central em IA. Essa metodologia consiste em utilizar redes neuronais de grande escala, geralmente modelos Transformer, e pré treiná¬los com grandes quantidades de texto através de modelação de linguagem. Dado este pré¬treino, onde as redes aprendem as nuances da linguagem natural, os modelos quando aplicados a tarefas específicas obtêm desempenhos excecionais, que podem em alguns casos rivalizar e até superar as capacidades humanas. O raciocínio de senso comum é uma tarefa clássica em IA, tendo sido objeto de estudo de um dos pioneiros da IA, John McCarthy. É uma capacidade humana essencial, que está em constante utilização, pois o conhecimento de senso comum emerge naturalmente da experiência humana: observar e atuar no nosso ambiente. É necessário raciocinar com este conhecimento de base para tomar decisões, por muito imediatas que sejam. Em PLN, as tarefas deste género geralmente são de pergunta & resposta que necessitam de raciocínio de senso comum para serem respondidas. Ensinar uma máquina, que por enquanto não consegue facilmente interagir com o ambiente e aprender dele, continua a ser um desafio central. A investigação recente começa a descobrir como as redes neuronais obtêm resultados que constituem o estado da arte. Por meio de aprendizagem por atalhos, os modelos prendem¬se aos chamados artefactos presentes nos dados, quer estes produzam generalizações válidas ou não, os quais procuram minimizar perdas relativamente à distribuição do conjunto de dados. Um exemplo deste fenômeno foi descoberto numa tarefa de SemEval 2018, Argument Reasoning Comprehension Task, onde os modelos classificavam texto através de palavras¬chave como “not”, “is”, “do” e “are”, que estavam altamente cor relacionadas com o resultado desejado. Embora minimizar as perdas com base em padrões nos dados seja a abordagem subjecente à aprendizagem automática, pode acabar por ser detrimental fazê¬lo, pois os padrões podem não refletir uma generalização sobre a tarefa em questão, mas podem resultar fortuita mente do processo de construção dos dados. Quando a distribuição dos dados muda, o que pode acontecer quando, por exemplo, utilizamos dados de entrada que podem ser consideravelmente diferentes dos dados de treino, os modelos exibem falhas aparatosas. Este trabalho investiga se os modelos realmente aprendem raciocínio de senso comum, uma tarefa cognitivamente exigente e inerentemente de cariz humano. Cinco modelos de Transformer de estado da arte são aplicados a quatro tarefas diferentes de raciocínio de senso comum, de modo a perceber a sua aptidão na tarefa e estabelecer dados comparativos. Dois modelos são escolhidos para serem submetidos a um teste de pressão, com cinco tarefas concebidas para obter indícios de aprendizagem por atalhos e memorização: (i) Treino com dados de entrada parciais (Partial Input Training), onde segmentos dos dados de entrada, essenciais para completar a tarefa, são retirados, e o efeito nos modelos é observado. Se os modelos forem capazes de cumprir a tarefa igualmente bem, então é um indício que estarão a usar arte factos nos dados. (ii) Ataque adversarial (Adversarial Attack), que consiste na utilização de algoritmos que modificam a frase de entrada, de forma que a semântica é conservada, e que levam o modelo a mudar a sua decisão para uma classificação errada. Se a degradação dos resultados for significativa, pode ser um indício de uma aprendizagem superficial, potenciada por atalhos nos dados. (iii) Contaminação de dados (Data Contamination), que procura descobrir se existe uma sobreposição entre os dados de teste de uma tarefa com os dados de pré¬treino. Como previamente referido, a metodologia mais atual utiliza grandes volumes de dados de texto para pré¬treinar modelos, que podem ser obtidos das mesmas fontes utilizadas para construir dados para outras tarefas. Os modelos têm capacidade de reter informação, portanto, podem utilizar mais tarde durante a avaliação, quebrando princípios de senso comum de testes de modelos: modelos devem ser testado em dados que não teram sido vistos previamente. (iv) Avaliação cruzada de tarefas (Cross¬Task Evaluation), que consiste em pegar num modelo treinado numa certa tarefa e avaliar noutra, sem que o modelo tivesse aprendendo¬a. Isto permite observar se há transferência de conheci mento, que seria possível pois as tarefas têm o mesmo conceito comum subjacente, que é raciocínio de senso comum. Caso haja degradação forte nos resultados, isto é indicativo que os modelos aprenderam atalhos que não foram transferidos para as outras tarefas, pois eram específicos aos dados onde treinou. (v) Exploração de atalhos (Shortcut Exploration), que investiga dois tipos de atalhos: desiquilíbrio de classes e “sinais” (cues) lexicais, que são palavras que fornecem indícios da classe pertencente a cada examplo. Modelos que são treinados com um conjunto de dados que tenha desiquilíbrio de classes conseguem obter melhores resultados ao tirar proveito desse desquilíbrio, enquanto que “sinais” lexicais providenciam um sinal útil para os modelos obterem uma boa prestação. As experiências mostram que os modelos parecem recorrer a aprendizagem por atalho em três das quatro tarefas. Na experiência (i), em três das quatro tarefas de raciocínio de senso comum, é possível chegar perto dos resultados impressionantes retirando segmentos dos dados fundamentais, no ponto de vista do raciocínio humano, para resolver a tarefa. Como exemplo, os modelos conseguem escolher respostas corretas a perguntas que não são fornecidas. Na experiência (ii), as mesmas tarefas sofreram uma degradação superior. No geral, a degradação é alta, mostrando que os modelos ainda são frágeis perante ataques adversários. Com a experiência (iii) observa¬se que embora existe diferentes níveis de contaminação dos dados das tarefas, estes não conseguem explicar os resultados obtido nas experiências anteriores, e, portanto, memorização não poderá ser o fenômeno conducente aos resultados obtidos. Na experiência (iv), verifica¬se que os modelos na sua maioria consegue transferir o seu conhecimento para outras tarefas, sem serem treinados nelas. Finalmente, na experiência (v), descarta¬se desiquilíbrio de classes como um possível atalho e identifica¬se alguns “sinais” lexicais presentes nos dados, embora que não são abrangentes o suficiente para explicar os resultados obtidos nas experiências (i), (ii) e (iv). Estes indícios mostram que os modelos não estarão a realizar a tarefa pretendida, em vez disso, estão a aprender e realizar tarefas diferentes que acontece que maximizam as métricas da tarefa pretendida, através de padrões encontrados nos dados. O facto de estes fenômenos se verificarem é preocupante por vários motivos. A área (PLN) consegue medir o progresso através da capacidade destes modelos realizarem tarefas, como as utilizadas nesta dissertação. Mas se os modelos conseguem obter bons resultados não através da tarefa pretendida, mas uma derivada, o progresso pode ser inflacionado. Outra preocupação refere¬se ao grande objetivo traçado desde o começo da área, a reprodução de inteligência humana. Dado que os modelos não aprendem as tarefas supostas, talvez por falta de especificação, e são suscetíveis a simples enganos como mudar apenas uma palavra para um sinónimo, é difícil de argumentar a capacidade cognitiva que eles possuem, por muito impressionante que seja o desempenho e tamanho. Investigação futura é necessária, através de uma revisão cuidadosa e comparação entre os métodos e procedimentos usados no desenvolvimento de dados, modelos e metodologia de treino. Partes deste trabalho foram alvo de revisão por pares e aceites para publicação (Branco et al., 2021a,b)

Models of urban requalification under neoliberalism and austerity: the case of Porto

This paper critically analyses the legal and institutional framework set up by the Portuguese government in 2004 to boost ‘urban requalification’ – the Urban Rehabiliation Societies (SRUs) – and its implementation in the city of Porto. Firstly, we present a diachronic analysis that identifies phases of continuity and change in models of urban requalification in Portugal. Secondly, we present the background for the SRU model and discuss the context in which it was implemented in Porto. Thirdly, based upon a qualitative methodology, which uses literature reviews, analysis of political documents, and six semi-structured face-to-face interviews conducted with local and government officials, we analyse practices of urban requalification3 within a specific urban requalification operation, in the Cardosas quarter, which is an example of a large-scale requalification operation promoted by the Porto Vivo SRU in a context of public-private partnership. Discussion of the results of this operation contributes to the debate on the criteria for evaluating the success of urban requalification projects from both processual and substantive perspectives vis-à-vis their effects on families and neighbourhoods. A set of research questions was formulated with this purpose in mind: • How have urban requalification strategies and goals been defined in the context of a neoliberal model which was implemented in a time of crisis and what role did partnerships with private actors play in that definition? • What groups were targeted by the requalification projects and, regarding housing, were there affordability concerns that protected less affluent populations from increasingly hostile conditions for middle class families in the historic centre of Porto? • Were the local population’s interests and local heritage considered in strategies and implementation, especially in large systematic operations such as the Cardosas? • To what extent did the Cardosas operation contribute to gentrification dynamics and to the explosive growth of tourism-related activities in the historic centre of Porto?info:eu-repo/semantics/submittedVersio

With or without you: models of urban requalification under neoliberalismo in Portugal

Operations of urban renewal that focus upon issues of physical refurbishment are often presented as a contribution to social inclusion, via the improvement of housing and neighbourhood conditions. However, when the upgrading of the existing building stock leads to the reduction of affordable dwellings for low-income families, with housing costs increasing faster than household incomes, therefore exceeding what families can afford, different forms of displacement take place and expose resident families to several forms of social and spatial exclusion. Our aim in this chapter is to critically analyse the statutory model of urban renewal set up by the Portuguese government in 2004 and implemented locally ever since. The results show that the SRU model is reshaping former working-class districts, with a legacy of affordable private rented housing, into spaces of tourism and consumption. It also shows that this model strongly contrasts with those used in previous decades that aimed to maintain and assist poor families which, in a context of globalization and financialization in which housing is seen as a commodity and a speculative investment, is reinforcing trends of urban social and spatial inequality

Meaning processes in the relationship teacher-students : a sociocultural and constructivist point of view

Neste artigo consideramos que o fracasso escolar é um fenômeno persistente que exige análises empíricas e teóricas acerca dos processos de significação envolvidos na dinâmica das interações professor-aluno relacionados com as relações ensino-aprendizagem. Com base na abordagem sociocultural construtivista, o estudo analisa a interação de fatores socioculturais com a participação ativa do indivíduo, destacando a unidade cognição-afeto. Os processos interativos atuam como mobilizadores da construção do conhecimento ao longo de convergências e divergências nas interações, especialmente nas negociações quanto aos objetivos e desenvolvimento de atividades pedagógicas. Duas turmas de segunda série do ensino fundamental foram investigadas, sendo destacados os resultados de análises microgenéticas das interações, que apontaram para crenças e estratégias comunicativas e metacomunicativas que podem favorecer ou dificultar o processo de ensino-aprendizagem. A conclusão aponta para o fato dos processos de significação estarem apoiados na metacomunicação e na unidade cognição-afeto, que direcionam as possibilidades de aprendizagem.School failure consists of a persistent problem in our educational system. This paper aims at contributing to understand the issue by presenting and theoretically discussing empirical data concerning the dynamics of teacher-students interactions. We draw our analysis on a constructivist sociocultural theoretical framework, which stresses the interactions between sociocultural factors and human agency, claiming for the unison, intertwined nature of affect and cognition. Interactive processes lie at the basis of knowledge construction, which takes place along convergent and divergent interaction frames, particularly during negotiations about goals and rules for educational activities. Two second-grade classrooms were investigated, the results of microgenetic analysis being especially highlighted and discussed. We show how communicative and metacommunicative strategies, together with teacher beliefs, may promote or inhibit teaching-learning processes. We conclude by discussing how meaning construction processes are profoundly intermingled with the affective-cognitive dimension of human development, and how it may decisively contribute to learning possibilities

What heal th professionals feel when they think about their work wi th cri tical patients – exploratory descriptive approach

Recent literature confirms the positive relationship between emotions and feelings perceived by health professionals and the well-being in their workplace. To know the average time of contact with the critical patient during the working day and to know the emotions and feelings perceived by the health professionals in interaction with the CP Quantitative, descriptive study, through the application of a questionnaire, prepared for this purpose and applied on-line in a sample "snowball", consisting of 4 types of health professionals (doctors, nurses, diagnostic and therapeutic technicians and operational assistants) working in differentiated care units, in interaction with the CP, aged between 25-29 (5.6%) and 55- 59 years old (2.8%), 28.2% male and 71.8% female, with a bachelors degree (66, 2%), master's degree (28.2%) and PhD (1.4%). Of this sample, 54.3% had specific training to approach CP and 45.7% did not. The majority of the sample (53%) had a mean time of contact with the CP of 5 and more hours of work / day: 4.9% passed 5 and 6 hours respectively, 9.9% passed 7, 24.7 % 8 hours and 8.6% more than 8 hours with CP. The majority express Sentiment of Duty Fulfilled (67.9%) and 3.7% Relief and Distress, respectively. Despite the fact that 60.5% and 25.9% of the sample indicated Interest and Joy, respectively, the most expressed emotions were emotions with negative polarity: 33.3% of professionals feel Sadness, 28.4%, Anguish, 12.3%, Anger / fury / cholera, 7.4%, Shame, and 3.7% and 1.2% feel Fear and Blame, respectively. From the sample 9.9% indicates Surprise. The diversity of emotions and feelings makes pertinent the development of studies in this area, for the health and well-being of professionals.info:eu-repo/semantics/publishedVersio