3 research outputs found
MULTILINGUISMO DO ESTADO DO MARANHÃO: A DINÂMICA DA LIBRAS, LÍNGUA DE SINAIS KAAPOR E LÍNGUA PORTUGUESA NO DIALETO MARANHENSE
Santos et al. (2020) in their study observe that the Maranhense dialect is unique throughout the national territory, it has its linguistic vices, but it is still possible to flex verbs and use the pronouns in their correct form. With regard to Libras (Brazilian Sign Language), they describe that there is a diversification of signs in their own elaboration and transfer of emotions in all aspects, this is a characteristic of this State. About the Ka'apor tribe, what is known is that they appeared in the region bathed by the Xingu and Tocantins rivers, 300 years ago. The main objective of this work is to present the multilingualism present in the state of Maranhão, addressing dialects, accents, emergence, variations, among other aspects, and to materialize the linguistics of Maranhão and its importance in enhancing bilingualism and indigenous sign languages within classrooms. class based on public policies for inclusive education, cultural and educational diversity. This work consists of a narrative and descriptive bibliographic investigation, which is carried out by consulting research databases such as the Scientific Electronic Library Online (SCIELO), the Education Resources Information Center (ERIC) and the academic Google. The study brought important reflections on the relevance of the languages present in the state of Maranhão, such as the oral Portuguese language and the signed languages of Libras and the Brazilian Kaapor Sign Language (LSKB), as well as characterizing the multifaceted linguistics present in the state and their relevance in valuing bilingualism and indigenous sign language.Santos et al. (2020) en su estudio señalan que el dialecto Maranhão es único en todo el país, tiene sus vicios lingüísticos, pero los verbos aún pueden ser flexionados y los pronombres en su forma correcta. Con respecto a libras (lengua de señas brasileña), describen que hay una diversificación de signos en su propia elaboración y transferencia de emociones en todos los aspectos, esto es característico de este Estado. Sobre la tribu Kaapor, lo que sí se sabe es que tuvieron su surgimiento en la región bañada por los ríos Xingu y Tocantins, hace 300 años. El objetivo principal de este trabajo es presentar el multilingüismo presente en el estado de Maranhão, abordando dialectos, acentos, emergencias, variaciones, entre otros aspectos y realizando la lingüística de Maranhão y su importancia en la valoración del bilingüismo y las lenguas de signos indígenas dentro de las aulas basadas en las políticas públicas de educación inclusiva, diversidad cultural y educativa. Este trabajo consiste en una investigación bibliográfica narrativa y descriptiva, que se realiza a través de la consulta en bases de datos de investigación como la Biblioteca Científica Electrónica en Línea (SCIELO), el Centro de Información de Recursos Educativos (ERIC) y el académico Google. El estudio trajo importantes reflexiones sobre la relevancia de las lenguas presentes en el estado de Maranhão, como la lengua oral portuguesa y las lenguas de señas de Libras y la Lengua de Señas Ka'apor Brasileira (LSKB), así como caracterizó los multifacéticos lingüísticos presentes.Santos e colaboradores (2020) em seu estudo observam que o dialeto maranhense é único em todo território nacional, possui seus vícios linguísticos, porém ainda se consegue flexionar verbos e empregar os pronomes em sua forma correta. No que se refere a Libras (Língua Brasileira de Sinais), descrevem que acontece uma diversificação de sinais na sua elaboração própria e repasse de emoções em todos os aspectos, isso é característica própria deste Estado. Acerca da tribo Kaapor, o que se sabe é que tiveram seu surgimento na região banhada pelos rios Xingu e Tocantins, há 300 anos. O objetivo principal deste trabalho é apresentar o multilinguismo presente no estado do Maranhão, abordando dialetos, sotaques, surgimento, variações, entre outros aspectos e concretizar a linguística do Maranhão e sua importância em valorizar o bilinguismo e as línguas de sinais indígenas dentro de salas de aula tendo como base as políticas públicas da educação inclusiva, diversidade cultural e educacional. Este trabalho consiste em uma investigação bibliográfica narrativa e descritiva, sendo esta realizada através de consulta em bases de dados de pesquisa como a Scientific Electronic Library Online (SCIELO), o Education Resources Information Center (ERIC) e o Google acadêmico. O estudo trouxe reflexões importantes sobre a relevância das línguas presentes no estado do Maranhão como a Língua Portuguesa oral e as línguas sinalizadas de Libras e a Língua de Sinais Ka’apor Brasileira (LSKB), bem como também caracterizou as multifacetas linguísticas presentes no Estado e sua relevância em valorizar o bilinguismo e a língua de sinais indígena.Santos e colaboradores (2020) em seu estudo observam que o dialeto maranhense é único em todo território nacional, possui seus vícios linguísticos, porém ainda se consegue flexionar verbos e empregar os pronomes em sua forma correta. No que se refere a Libras (Língua Brasileira de Sinais), descrevem que acontece uma diversificação de sinais na sua elaboração própria e repasse de emoções em todos os aspectos, isso é característica própria deste Estado. Acerca da tribo Kaapor, o que se sabe é que tiveram seu surgimento na região banhada pelos rios Xingu e Tocantins, há 300 anos. O objetivo principal deste trabalho é apresentar o multilinguismo presente no estado do Maranhão, abordando dialetos, sotaques, surgimento, variações, entre outros aspectos e concretizar a linguística do Maranhão e sua importância em valorizar o bilinguismo e as línguas de sinais indígenas dentro de salas de aula tendo como base as políticas públicas da educação inclusiva, diversidade cultural e educacional. Este trabalho consiste em uma investigação bibliográfica narrativa e descritiva, sendo esta realizada através de consulta em bases de dados de pesquisa como a Scientific Electronic Library Online (SCIELO), o Education Resources Information Center (ERIC) e o Google acadêmico. O estudo trouxe reflexões importantes sobre a relevância das línguas presentes no estado do Maranhão como a Língua Portuguesa oral e as línguas sinalizadas de Libras e a Língua de Sinais Ka’apor Brasileira (LSKB), bem como também caracterizou as multifacetas linguísticas presentes no Estado e sua relevância em valorizar o bilinguismo e a língua de sinais indígena
Corneal deformation amplitude analysis for keratoconus detection through compensation for intraocular pressure and integration with horizontal thickness profile
Optimized artificial intelligence for enhanced ectasia detection using Scheimpflug-based corneal tomography and biomechanical data
PurposeTo optimize artificial intelligence (AI) algorithms to integrate Scheimpflug-based corneal tomography and biomechanics to enhance ectasia detection.DesignMulticenter cross-sectional case-control retrospective study.Methods3,886 unoperated eyes from 3,412 patients had Pentacam and Corvis ST (Oculus Optikgeräte GmbH; Wetzlar, Germany) examinations. The database included one eye randomly selected from 1,680 normal patients (N), and from 1,181 "bilateral" keratoconus (KC) patients, along with 551 normal topography eyes from very asymmetric ectasia patients (VAE-NT), and their 474 unoperated ectatic (VAE-E) eyes. The current TBIv1 (tomographic-biomechanical index) was tested, and an optimized AI algorithm was developed for augmenting accuracy.ResultsThe area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of the TBIv1 for discriminating clinical ectasia (KC and VAE-E) was 0.999 (98.5% sensitivity; 98.6% specificity [cutoff 0.5]), and for VAE-NT, 0.899 (76% sensitivity; 89.1% specificity [cutoff 0.29]). A novel random forest algorithm (TBIv2), developed with 18 features in 156 trees using 10-fold cross-validation, had significantly higher AUC (0.945; DeLong, pConclusionAI optimization to integrate Scheimpflug-based corneal tomography and biomechanical assessments augments accuracy for ectasia detection, characterizing ectasia susceptibility in the diverse VAE-NT group. Some VAE patients may be true unilateral ectasia. Machine learning considering additional data, including epithelial thickness or other parameters from multimodal refractive imaging, will continuously enhance accuracy