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A presença na Internet das juntas de freguesia portuguesas: período 2002-2013
In Memoriam Leonel Santos (1963-2012)Em 2005, foi publicado o primeiro estudo sobre a presença na Internet das juntas de freguesia portuguesas (Santos & Amaral, 2005). Desde então, com uma periodicidade bianual, o Laboratório de Estudo e Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Gávea) tem registado e analisado o grau de maturidade e evolução dos sítios web das juntas de freguesia portuguesas. Num momento em que está em curso a reforma territorial das freguesias (Lei n.º 11-A/2013, de 28 de janeiro) justifica-se a compilação deste ciclo de estudos, apresentando o estado e evolução dos sítios web das juntas de freguesia portuguesas, desde o primeiro estudo, em 2002 (Santos & Amaral, 2005), até ao momento atual (março de 2013).Este trabalho é financiado por Fundos FEDER, através do Programa Operacional Fatores de Competitividade – COMPETE, e por Fundos Nacionais, através da FCT – Fundação para a Ciência e Tecnologia, no âmbito do Projeto: FCOMP-01-0124-FEDER-022674
From classroom teaching to e-learning: the way for a strong definition
In any process of adoption of e-learning is important to understand his elements and the way they interrelate. This work tries to achieve the e-Learning definition using a graphical interpretation supported by mathematical language that helps the understanding, step-by-step, of the transition from “Classroom Learning” to “e Learning”. In the last step, the obtained graphic and formula is used in order to reach what we call the strong e Learning definition
Semantic annotation of electronic health records in a multilingual environment
Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional (Bioinformática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017Os relatórios de Radiologia descrevem os resultados dos procedimentos de radiografia e têm o potencial de ser uma fonte de informação útil que pode trazer benefícios para os sistemas de saúde ao redor do mundo. No entanto, estes relatórios são geralmente escritos em texto livre e, portanto, é difícil extrair automaticamente informação a partir deles. Contudo, o fato de que a maioria dos relatórios estão agora digitalmente disponíveis torna-os passíveis de utilização de ferramentas de Prospeção de Texto (Text Mining). Outra vantagem dos relatórios de Radiologia, que os torna mais suscetíveis à utilização destas ferramentas, é que mesmo se escritos em texto livre, eles são geralmente bem estruturados. O problema é que estas ferramentas são principalmente desenvolvidas para Inglês e os relatórios são geralmente escritos na língua nativa do radiologista, que não é necessariamente o Inglês. Isso cria um obstáculo para a partilha de informação de Radiologia entre diferentes comunidades, partilha esta importante para compreender e tratar eficazmente problemas de saúde. Existem basicamente duas soluções possíveis para este problema. Uma solução é traduzir o próprio léxico que é utilizado pela ferramenta de Prospeção de Texto que se pretende utilizar. A outra é traduzir os próprios relatórios. Traduzir o léxico tem a vantagem de não necessitar de tradução contínua, ou seja, depois de traduzir um léxico para, por exemplo, Espanhol, podemos usá-lo para processar tantos relatórios Espanhóis não traduzidas conforme necessário. No entanto, quando uma nova versão do léxico é lançada as mudanças também precisam de ser traduzidas, caso contrário, o léxico traduzido ficaria desatualizado. Dada a crescente evolução de serviços de tradução hoje disponíveis, neste trabalho é avaliada a opção alternativa de traduzir os relatórios e verificar a sua viabilidade. Esta abordagem tem a vantagem de que os relatórios traduzidos seriam acessíveis a qualquer médico que entenda Inglês e as ferramentas estado da arte de Prospeção de Texto focadas em texto em Inglês podem ser aplicadas sem qualquer necessidade de adaptação. Se a tradução for feita por profissionais treinados em tradução de textos médicos, provavelmente pode-se assumir que informação não se perde no processo de tradução. Chamamos a este tipo de tradução Tradução Humana (Human Translation). Mas a utilização de tradutores especializados é cara e não escalável. Outra opção é usar Tradução Automática (Machine Translation). Não obstante a menor qualidade da tradução, é mais barata e mais viável em grande escala. Finalmente, uma opção que tenta obter o melhor dos dois mundos é usar Tradução Automática seguida de Pós-Edição (Post-Edition) por humanos. Nesta abordagem, o texto é automaticamente traduzido e, em seguida, a tradução é corrigida por um humano. Mais barata do que a opção de Tradução Humana e com melhor qualidade do que a de Tradução Automática. A escolha de abordagem de tradução é importante porque vai afetar a qualidade dos resultados das ferramentas de Prospeção de Texto. Atualmente não há nenhum estudo disponível publicamente que tenha fornecido evidência quantitativa que auxilie a fazer esta escolha. Isto pode ser explicado pela falta de um corpus paralelo que poderia ser usado para estudar este problema. Este trabalho explora a solução de traduzir os relatórios para Inglês antes de aplicar as ferramentas de Prospeção de Texto, analisando a questão de qual a abordagem de tradução que deve ser usada. Com este fim, criei MRRAD (Multilingual Radiology Research Articles Dataset), um corpus paralelo de 51 artigos portugueses de investiga ção relacionados com Radiologia, e uma série de traduções alternativas (humanas, automáticas e semi-automáticas) para Inglês. As versões originais dos artigos, em Português, e as traduções humanas foram extraídas automaticamente da biblioteca online SciELO. As traduções automáticas foram obtidas utilizando os serviços da Yandex e da Google e traduções semi-automáticas através dos serviços da Unbabel. Este é um corpus original que pode ser usado no avanço da investigação sobre este tema. Usando o MRRAD estudei que tipo de abordagem de tradução autom ática ou semi-automática é mais eficaz na tarefa de Reconhecimento de Entidades (Named-Entity Recognition ) relacionados com Radiologia mencionadas na versão em Inglês dos artigos. Estas entidades correspondem aos termos presentes no RadLex, que é uma ontologia que se foca em termos relacionados com Radiologia. A tarefa de Reconhecimento de Entidades é relevante uma vez que os seus resultados podem ser usadas em sistemas de Recuperação de Imagens (Image Retrieval ) e de Recuperação de Informação (Information Retrieval) e podem ser úteis para melhorar Sistemas de Respostas a Perguntas (Question Answering). Para realizar o Reconhecimento de termos do RadLex utilizei a API do Open Biomedical Annotator e duas diferentes configurações do software NOBLE Coder. Assim, ao todo utilizei três diferentes abordagens para identificar termos RadLex nos textos. A diferença entre as abordagens está em quão flexíveis ou estritas estas são em identificar os termos. Considerando os termos identificados nas traduções humanas como o padrão ouro (gold-standard ), calculei o quão semelhante a este padrão foram os termos identificados usando outras abordagens de tradução. Descobri que uma abordagem completamente automática de tradução utilizando o Google leva a micro F-Scores (entre 0,861 e 0,868, dependendo da abordagem de reconhecimento) semelhantes aos obtidos através de uma abordagem mais cara, tradução semi-automática usando Unbabel (entre 0,862 e 0,870). A abordagem de tradução utilizando os serviços da Yandex obteve micro F-Scores mais baixos (entre 0,829 e 0,831). Os resultados foram semelhantes mesmo no caso onde se consideraram apenas termos de RadLex pertences às sub-árvores correspondentes a entidades anatómicas e achados clínicos. Para entender melhor os resultados, também realizei uma análise qualitativa do tipo de erros encontrados nas traduções automáticas e semiautom áticas. A análise foi feita sobre os Falsos Positivos (FPs) e Falsos Negativos (FNs) cometidos pelas traduções utilizando Yandex, Google e Unbabel em 9 documentos aleatórios e cada erro foi classificado por tipo. A maioria dos FPs e FNs são explicados não por uma tradução errada mas por outras causas, por exemplo, uma tradução alternativa que leva a uma diferença nos termos identificados. Poderia ser esperado que as traduções Unbabel tivessem muitos menos erros, visto que têm o envolvimento de humanos, do que as da Google, mas isso nem sempre acontece. Há situações em que erros são até adicionados mesmo durante a etapa de Pós-Edição. Uma revisão dos erros faz-me propor que isso poderá ser devido à falta de conhecimento médico dos editores (utilizadores responsáveis por fazer a Pós-Edição) atuais da Unbabel. Por exemplo, um stroke (acidente vascular cerebral) é algo que ocorre no cérebro, mas num caso foi usado como algo que acontece no coração - alguém com algum conhecimento sobre a medicina não faria este erro. Mas a verdade é que a Unbabel atualmente não se foca em conteúdo médico. Prevejo que se eles o fizessem e investissem em crescer uma comunidade de utilizadores especialistas com melhor conhecimento da linguagem médica, isso levaria a melhores resultados. Dito isto, os resultados deste trabalho corroboram a conclusão de que se engenheiros de software tiverem recursos financeiros limitados para pagar por Tradução Humana, ficarão melhor servidos se usarem um serviço de tradução automática como a Google em vez de um serviço que implementa Pós-Edição, como a Unbabel. É claro que talvez haja melhores serviços de Tradução Automática do que a Google ou melhores serviços de Tradução Automática + Pós-Edição do que a Unbabel oferece atualmente para o campo médico, e isso é algo que poderia ser explorado em trabalhos futuros. O corpus MRRAD e as anotações utilizadas neste trabalho podem ser encontradas em https://github.com/lasigeBioTM/MRRAD.Radiology reports describe the results of radiography procedures and have the potential of being an useful source of information which can bring benefits to health care systems around the world. One way to automatically extract information from the reports is by using Text Mining tools. The problem is that these tools are mostly developed for English and reports are usually written in the native language of the radiologist, which is not necessarily English. This creates an obstacle to the sharing of Radiology information between different communities. This work explores the solution of translating the reports to English before applying the Text Mining tools, probing the question of what translation approach should be used. Having this goal, I created MRRAD (Multilingual Radiology Research Articles Dataset), a parallel corpus of Portuguese research articles related to Radiology and a number of alternative translations (human, automatic and semiautomatic) to English. This is a novel corpus which can be used to move forward the research on this topic. Using MRRAD, I studied which kind of automatic or semi-automatic translation approach is more effective on the Named-entity recognition task of finding RadLex terms in the English version of the articles. Considering the terms identified in human translations as the gold standard, I calculated how similar to this standard were the terms identified using other translation approaches (Yandex, Google and Unbabel). I found that a completely automatic translation approach using Google leads to micro F-Scores (between 0.861 and 0.868, depending on the identification approach) similar to the ones obtained through a more expensive semi-automatic translation approach using Unbabel (between 0.862 and 0.870). To better understand the results I also performed a qualitative analysis of the type of errors found in the automatic and semi-automatic translations. The MRRAD corpus and annotations used in this work can be found at https://github.com/lasigeBioTM/MRRAD
A Business Intelligence approach for operational performance monitoring and improvement in a Logistics Operator
Technocrats or politicians? Measuring ECB’s politicisation and its effects on Central Bank independence
The increasing willingness to take decisions that, like politicians, go outside the technocratic sphere, associated with the visible demand for popularity, supports the idea that ECB decision-makers may act like politicians. This conduct could be partially explained by the circumstances that led the ECB to take unprecedented measures to save the Euro in the aftermath of a global financial crisis and a pandemic. However, we also argue that central bankers’ profile could partially justify this behaviour. In this regard, the question that naturally arises is whether ECB’s main decision-makers are indeed technocrats. To measure the level of politicisation at the ECB, we have developed a methodology to measure the “Political Profile Score – PPS” of the ECB’s Governing Council members. The main goal of this exercise is to assess, over time and across different authorities, the level of political exposure of former and current decision-makers at the time they took office. To conduct this analysis, we studied the academic and professional background of all Governing Council members from 1998 to 2022. Data on personal information and CVs of Governing Council members are very dispersed and not harmonised, being especially difficult to find information about members who have long since left the board. As such, the first step was to collect the necessary information consistently. Subsequently, based on the data collected, we developed a methodology to assign a score to each member depending on their political background. Then, we also compare the ECB scores with the US Fed and consider the existent literature on the selection of government officials, especially in Europe, to understand whether the selection of central bankers (the “technocrats”) and ministers (the “politicians”) differ much. At last, we aim to discuss the implications of our findings on central banking independence. In this reflection, we make a clear distinction between politicisation and independence. We cannot directly state that a central banker that was a minister or member of parliament is less independent than others with no political experience. Nonetheless, we aim to explore the mechanisms through which the eventual politicisation of the ECB may compromise its independence.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Microbial evaluation of full-scale wastewater treatment plants by microscopy survey and chemometric analysis
Book of Abstracts of CEB Annual Meeting 2017[Excerpt] Activated sludge (AS) systems, are constituted by living organisms, mainly bacteria (floc-forming and filamentous), protozoa and metazoa. The later play an important role on grazing bacteria, and are known to be dependent on the working operational parameters (incoming effluent, dissolved oxygen, nitrification, hydraulic and sludge retention times, transient phenomena, etc.) and the system itself (conventional activated system – CAS, oxidation ditch – OD, trickling filter – TF, etc.). Floc-forming bacteria, such as aerobic heterotrophic, autotrophic (nitrifying and sulfur-oxidizing), denitrifying, sulfatereducing and phosphate accumulating bacteria (PAO), are the main organisms responsible for pollution reduction in AS systems. On the other hand, the major role played by filamentous bacteria, rests on the establishment of the microbial aggregates structure, a key feature regarding sludge settling ability. It is known that AS systems are prone to be affected by bulking, foaming, pin point flocs and dispersed growth occurrences, causing poor sludge settling abilities and affecting the wastewater treatment plant (WWTP) performance. In fact, an excess of filamentous bacteria, resulting in filamentous bulking or foaming events, or a shortage, resulting in dispersed growth or pinpoint flocs formation, leads to settling problems in the secondary clarifier. Furthermore, it is possible to establish a close correlation between the predominance of certain protozoa and metazoa taxa, several AS systems operational and settling problems occurrences. [...]info:eu-repo/semantics/publishedVersio
PEREIRA, Henrique Manuel - Salazar já cá veio? Padre Américo: um rascunho, três cartazes, cinco poemas
info:eu-repo/semantics/publishedVersio
MENDES, Padre Manuel – Padre Américo – Itinerário vocacional. Paço de Sousa: Editorial Casa do Gaiato, 2014, 341 [25] p.
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