Modelos de equações estruturais: métodos computacionais

Resolver problemas complexos requer a capacidade, proporcionada pela Modelação de Equações Estruturais – SEM (Structural Equation Modelling), de examinar múltiplas influências e múltiplas respostas simultaneamente. Dada a sua flexibilidade e abrangência das aplicações, a SEM oferece um meio para desenvolver e avaliar ideias sobre relações multivariadas complexas, o que a torna capaz de responder a problemas e desafios quer das Ciências Sociais e Humanas quer das Ciências Naturais. SEM “is modeling hypotheses with structural equations” (Grace, 2006). Esta é a definição que melhor se adequa à diversidade de abordagens que admite, seja na modelação, na análise ou ainda nas aplicações. Mais que uma metodologia, a SEM é uma coleção de técnicas estatísticas multivariadas que tem como objetivo principal avaliar em que grau um modelo teórico proposto é suportado pelos dados, o que a pode tornar um motor do conhecimento. De facto, na SEM a teoria é o motor da análise e os dados servem para testar a teoria, paradigma que rompe com a racionalidade estatística inferencial clássica, onde a análise dos dados precede a elaboração da teoria (Hair et al., 2010). Relativamente às técnicas multivariadas convencionais, a SEM tem duas vantagens que a tornam uma ferramenta capaz de lidar com problemas complexos e de gerar conhecimento em vários domínios: a capacidade de examinar simultaneamente múltiplas influências e múltiplas respostas e a capacidade de lidar com os erros de medição nos dados observados. Aliada a estas características acresce a facilidade em lidar com um elevado volume de dados e de diferentes tipos, de lidar com grupos múltiplos e com níveis múltiplos. Se se considerar ainda o facto de dispor de ferramentas para lidar com dados omissos, situação muito frequente quer nas Ciências Sociais e Humanas, quer na Ciências Naturais, melhor se percebe a importância da SEM na atualidade e a grande quantidade de artigos que ilustram a sua aplicação nas mais diversas áreas destas ciências. O desenvolvimento computacional impulsionou a conceção de métodos estatísticos para melhorar a qualidade de produção científica e a automatização da recolha e armazenamento de dados, potenciando um aumento dramático da complexidade dos modelos e dos métodos. A SEM não foi exceção. Beneficiou, por um lado, com o ii desenvolvimento de diversos softwares para a análise SEM, uns comerciais, como o AMOS, LISREL ou MPlus, a título de exemplo, e outros livres, disponíveis no software R, capazes de rivalizar com os comerciais. Por outro lado, por ser adequada para lidar com grandes volumes de dados, foi objeto de desenvolvimentos e aplicações cada vez mais complexas e mais abrangentes. O objetivo do presente trabalho é o de fazer uma revisão da Modelação de Equações Estruturais, no que respeita a aplicações, fundamentos teóricos da SEM convencional (Analise Fatorial Confirmatória e Regressão Linear), com especial ênfase na análise SEM com dados omissos, tendo como motivação a exploração das potencialidades do software R, como recurso de livre acesso aos investigadores das diferentes áreas em que a SEM é especialmente útil. No âmbito das aplicações, as aplicações em Ciências da Vida e em Ciências Naturais foram o foco principal dado que, nas últimas décadas, estas sofreram grande expansão e a SEM tem contribuído para um maior amadurecimento de teorias e investigações. De facto, recorrer a formas de conectar modelos de equações estruturais com o processo científico é necessário se se quiser obter o máximo impacto de modelos e análises no processo de construção de conhecimento.Solving complex problems requires the capacity, provided by the SEM – Structural Equation Modelling – to analyse multiple influences and multiple responses simultaneously. Given its flexibility and the scope of its applications, SEM offers a means to develop and evaluate ideas about complex multivariate relations, which enables it to respond to problems and challenges both from Social and Human Sciences and Natural Sciences. SEM “is modeling hypotheses with structural equations” (Grace, (2006). This is the definition that best suits the diversity of approaches it enables, whether considering modelling, analysis, or applications. More than just a methodology, SEM is a collection of multivariate statistical techniques the main objective of which is to evaluate the degree in which a proposed theoretical model is supported by data, making it a potential driving force for knowledge. In fact, within SEM, theory is the engine of analysis and data are used to test the theory, a paradigm that breaks away from the classical inferential statistical rationality, where data analyse precedes the elaboration of theory (Hair et al., 2010). In comparison to the conventional multivariate techniques, SEM offers two advantages that make it a useful tool both to deal with complex problems and to generate knowledge in several fields: the capacity to analyse simultaneously multiple influences and multiple responses, and the capacity to deal with the errors of measurement in the observed data. Together with these characteristics is the facility in dealing with a high volume of data, and of different types, and that of dealing with multiple groups and multiple levels. If one also considers the fact that it provides tools to deal with missing data, which frequently happens both in Social and Human Sciences and in Natural Sciences, then it’s easy to understand the importance of SEM nowadays and the great amount of articles that illustrate its application in the most varied fields within these sciences. The computational development pressed forward the conception of statistical methods to improve the quality of scientific production and the automation of data collection and storage, fostering a dramatic increase of the models and methods complexity. SEM wasn’t an exception. On the one hand, it benefited with the development of several software’s for iv SEM analysis, ones that were commercial, like AMOS, LISREL or MPlus, and others that were free, available on R environment, capable of competing with the commercial ones. On the other hand, since it is adequate to deal with high data amounts, it was the object of more and more complex and wider developments and applications. The aim of the present work is to review the Structural Equations Modelling in what concerns applications, theoretical grounds of conventional SEM (Confirmatory Factorial Analysis and Linear Regression), with special emphasis in the SEM analysis with missing data, so as to explore the potentialities of software R as a free access resource to researchers in the different areas where SEM is especially useful. As for applications, the ones in the fields of Life Sciences and Natural Sciences were the main focus since in the last decades they have undergone great expansion and SEM has been helping the process of maturing theories and investigations. In fact, one needs to reach for ways of connecting structural equations modelling to the scientific process if one wants to obtain the maximum impact of models and analysis in the knowing process

Fundamentos e aplicações da metodologia de superfície de resposta

Dissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação apresentada à Universidade AbertaA otimização de processos e produtos, a caracterização do sistema e a quantificação do impacto da incerteza dos parâmetros de entrada na resposta do sistema, assumem importância cada vez maior na investigação nas mais diversas áreas da sociedade, seja pelo impacto económico seja pelas consequências que possam advir. A Metodologia de Superfície de Resposta (MSR), nas suas mais diversas abordagens, tem-se revelado uma ferramenta da maior importância nestas áreas. Desde a publicação do artigo de Box e Wilson (1951) que a metodologia foi sendo objeto do interesse de investigadores no âmbito dos fundamentos e das aplicações. Esta metodologia, na abordagem tradicional, tem um carater sequencial e em cada iteração contemplam-se três etapas: definição do planeamento experimental, ajuste do modelo e otimização. Nestas seis décadas, os planeamentos experimentais foram sendo desenvolvidos para responder às aplicações e aos objetivos, com vista a proporcionar um modelo o mais preciso possível. Os modelos utilizados para aproximar a resposta foram evoluindo dos modelos polinomiais de primeira e segunda ordem para os modelos de aprendizagem automática, passando por diferentes modelos não lineares. Os métodos de otimização passaram pelo mesmo processo de expansão da metodologia, com vista a responder a desafios cada vez mais exigentes. A este caminho não são alheios o desenvolvimento computacional e a simulação. Se no início a metodologia se aplicava apenas a sistemas reais, hoje, a simulação de sistemas, nas mais diversas áreas e com crescente grau de complexidade, socorre-se dos metamodelos para reduzir os custos computacionais associados. A quantificação probabilística da incerteza é um excelente exemplo da aplicação da MSR. A quantificação do impacto da incerteza nas variáveis de entrada na resposta do sistema pode ser obtida implementando a metodologia com uma abordagem estocástica. Esta forma de implementação da metodologia também permite implementar a análise de sensibilidade. Neste trabalho faz-se um levantamento dos desenvolvimentos da MSR, nas várias fases da implementação da metodologia, nas seis décadas que decorreram desde a sua introdução. Apresentam-se três aplicações: na indústria da cerâmica, na produção florestal e na área da saúde, mais especificamente no prognóstico do cancro da mama.The processes and products optimization, the system characterization and quantification of the uncertainty impact of the input parameters on the system response assume increasing importance in research in several areas of society, either by economic impact or by the consequences that may ensue. The Response Surface Methodology (RSM), in its various approaches, has proven itself to be a tool of major importance in these fields. Since the publication of the paper of Box and Wilson (1951) the methodology has been a subject of interest to researchers in the context of the fundamentals and applications. In the traditional approach, this methodology has a sequential character, and for each iteration there are three steps involved: defining the experimental design, fitting the model and optimization. In these six decades, the experimental designs have been developed to respond to the applications and objectives, in order to provide the most accurate model possible, according to the purpose. The models used to approximate the response have evolved from first and second order polynomials models to machine learning models, going through different nonlinear models. Optimization methods have gone through the same process of expansion of the methodology, in order to meet increasingly demanding challenges. And this path is not unconnected with the computational development and computer simulation. If at the beginning the methodology was applied only to real systems, today, in simulation systems, in different areas and with increasing degree of complexity, we use the metamodel to reduce the associated computational costs. The probabilistic quantification of uncertainty is an excellent example of the application of the MSR. The quantification of the input uncertainties impact in the system response can be obtained by implementing the method with a stochastic approach. This way of implementing the methodology also allows the implementation of the sensitivity analysis. In this paper we make a survey of the developments of the MSR, at various stages of the implementation of the methodology, in the six decades that have elapsed since its introduction. We present three applications: in the ceramics industry, in forestry production and in healthcare, specifically in the breast cancer prognostic

Mathematical and statistical modelling for assessing COVID-19 superspreader contagion: analysis of geographical heterogeneous impacts from public events

During a pandemic, public discussion and decision-making may be required in face of limited evidence. Data-grounded analysis can support decision-makers in such contexts, contributing to inform public policies. We present an empirical analysis method based on regression modelling and hypotheses testing to assess events for the possibility of occurrence of superspreading contagion with geographically heterogeneous impacts. We demonstrate the method by evaluating the case of the May 1st, 2020 Demonstration in Lisbon, Portugal, on regional growth patterns of COVID-19 cases. The methodology enabled concluding that the counties associated with the change in the growth pattern were those where likely means of travel to the demonstration were chartered buses or private cars, rather than subway or trains. Consequently, superspreading was likely due to travelling to/from the event, not from participating in it. The method is straightforward, prescribing systematic steps. Its application to events subject to media controversy enables extracting well founded conclusions, contributing to informed public discussion and decision-making, within a short time frame of the event occurring.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Desenvolvimento de feijão caupi consórciado com quiabo em diferentes arranjos / Development of cowpea intercropped with okra in different arrangements

A consorciação de culturas, dentre outros fatores, oferece maior diversidade de produtos para o agricultor, reduzindo os riscos de insucesso da atividade. Assim, diante do exposto, objetivou-se avaliar o desempenho de diferentes arranjos do sistema de consórcio  feijão-caupi com quiabo  em condições de sequeiro. Foram utilizados 5 tratamentos, sendo eles, compostos por quatro arranjos espaciais entre quiabo (Q) e feijão-caupi (F), além do monocultivo de feijão-caupi. Os tratamentos foram distribuídos da seguinte forma: T1 = 1Q:1F (uma fileira de quiabo alternada com uma fileira de feijão-caupi, espaçadas de 1,0 m); T2 = 1Q:2F (uma fileira de quiabo alternada com duas fileiras de feijão-caupi, espaçadas de 1,5 m entre si), T3 = 2Q:2F (duas fileiras de feijão-caupi entre fileiras duplas de quiabo espaçadas de 0,7 m entre si e de 1,5 m entre as duplas); T4 = 2Q:3F (três fileiras de feijão-caupi entre fileiras duplas de quiabo espaçadas de 0,7 m entre si e de 2,00 m entre as duplas); T5 = 0Q:1F (feijão em monocultivo com fileiras espaçadas de 0,5 m); e T6= 1Q:0F (quiabo em monocultivo com fileiras espaçadas de 1,0 m). O delineamento experimental utilizado foi em blocos casualizados (DBC) com 4 repetições. Devido aos baixos índices pluviométricos, nos experimentos cultivados em condições de sequeiro, o quiabeiro não produziu frutos em nenhum dos arranjos avaliados e a maior produtividade de feijão-caupi ocorreu no sistema de monocultivo desta cultura, seguido pelos arranjos 1Q:2F e 2Q:3F. A utilização do feijão-caupi em consórcio com o quiabo em terras altas é uma estratégia pouco eficiente, pois interfere na produtividade do feijoeiro que é uma das principais fontes de renda para pequenos produtores rurais com baixo nível tecnológico, sendo assim o monocultivo é o melhor sistema para se obter uma melhor produção de grãos nestas condições do experimento

The importance of Cone-Beam computed tomography in diagnosis of associated mandibular osteonecrosis: case report / A importância da TCFC no diagnóstico e prognóstico da osteonecrose mandibular associada aos bisfosfonatos: relato de caso clínico

The Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) is very useful in diagnosis and treatment planning, as well as in the prognosis of osteonecrosis of the jaws. This study reports a clinical case of Bisphosphonate-Associated Mandibular Osteonecrosis from the perspective of CBCT. The patient, female, 83 years old, presented painful symptoms in the posterior region of the right mandible and reported Bisphosphonate medication for more than five years to treat osteoporosis and osteopenia. Based on clinical and CBCT imaging characteristics, the patient was diagnosed with Bisphosphonate-Associated Mandibular Osteonecrosis. Initially, the treatment consisted of oral antibiotic therapy, pain control, hyperbaric oxygenation and oral hygiene (mouthwashes). After 11 months of clinical therapy, CBCT revealed bone reconstruction of the buccal cortex, but also a hypodense imaging in the lingual cortex compatible with bone lysis and bone sequestration. The patient was referred for bone debridement and sequestrectomy. The histopathological diagnosis consisted of osteonecrosis with secondary acute osteomyelitis. After 60 days of the surgical procedure and hyperbaric sessions/systemic antibiotic therapy, an oral healthy mucosa in the region of the right mandibular body was evidenced in the intraoral examination. Cortical bone regeneration was observed on CBCT. Concluded that the use of CBCT, in this case report, makes it possible to estimate the extent of the lesion and the post-treatment outcome, assessing bone density, the presence of bone sequestration and the involvement of the involved areas. In fact, early diagnosis is essential for the success of the therapeutic approach

Projeto PlowDeR: manual de formação avançada

Este manual resulta do desenvolvimento do projeto de investigação “PLowDeR - Framework para Análise do Impacto Económico e Social das Atividades Turísticas nos Territórios de Baixa Densidade: o Caso das Aldeias Históricas de Portugal”, com a referência CENTRO-01-0145-FEDER-023984 suportado pelo orçamento do Programa Operacional Regional do Centro na sua componente FEDER. A rede das Aldeias Históricas de Portugal (rAHP) teve origem no Programa das Aldeias Históricas, formulado em 1991, cujo objetivo era fixar populações num território, já na altura, considerado de baixa densidade populacional. Este programa, incluiu inicialmente 10 aldeias: Almeida; Castelo Mendo; Castelo Novo; Castelo Rodrigo; Idanha-a-Velha; Linhares da Beira; Marialva; Monsanto; Piódão e Sortelha. Em 2003, foram incluídas mais duas aldeias: Belmonte e Trancoso, constituindo-se assim a atual rAHP com 12 aldeias distribuídas por 10 concelhos: Almeida; Arganil; Belmonte; Celorico da Beira; Figueira de Castelo Rodrigo; Fundão; Idanha-a-Nova; Mêda; Sabugal e Trancoso. Os concelhos de Almeida e Idanha-a-Nova contribuem com duas aldeias históricas cada um. A região em que se insere a rAHP é, como referido, de baixa densidade populacional, sendo os aglomerados populacionais distantes entre si e, embora possuindo boas acessibilidades rodoviárias, estão distantes dos principais centros de decisão. O Programa das Aldeias Históricas foi, inicialmente, executado no II Quadro Comunitário de Apoio (1994-1999) e aprofundado durante o III Quadro Comunitário de Apoio (2000-2006). Independentemente, dos grandes investimentos feitos na recuperação das aldeias que constituem a rAHP, em 2013 não existiam quaisquer indicadores que permitissem avaliar o impacto socioeconómico desta rede nos territórios de baixa densidade. Perante este facto decidiu a equipa de investigação, associada ao projeto PLowDeR, desenvolver e propor uma framework de indicadores que permita aos decisores políticos, agentes económicos e académicos fazerem análises mais avisadas sobre os investimentos feitos e avaliarem o seu impacto nos territórios de baixa densidade, em particular, nas Aldeias Históricas. Nesta framework de indicadores, foram consideradas duas dimensões para o seu enquadramento (uma dimensão para caracterizar os indicadores propostos “dimensão de caracterização” e uma outra dimensão para agregação dos referidos indicadores “dimensão de agregação”). A organização por dimensões ajudará a verificar se todos os objetivos do projeto e os diferentes tipos de impacto estão considerados pelos indicadores propostos. Com inspiração no modelo proposto por Tanguay, Rajaonson e Therrien (2013) devidamente adaptado aos territórios de baixa densidade, foram consideradas sete dimensões para caracterizar os indicadores desenvolvidos com o objetivo de avaliar o impacto das atividades turísticas (denominadas “dimensões de caracterização”): económico; social; ambiental; viabilidade; habitabilidade; equidade e sustentabilidade (Melo, Rocha, Natário, Biscaia, & Dias, 2018). Adicionalmente, foram elaboradas oito dimensões de agregação para os indicadores, incorporando as áreas consideradas fundamentais para medir o impacto do turismo nos territórios estudados: ecossistema; bem-estar; satisfação; cultura; vitalidade económica; emprego; marketing; mobilidade e acessibilidade (Melo et al., 2018). Consideradas as dimensões acabadas de referir, foi identificado, através de uma vasta revisão da literatura, o conjunto de indicadores a incluir em cada uma das dimensões de agregação. Ao desenvolver e propor um conjunto de indicadores, está sempre implícita a forma de recolha de dados necessários para a sua construção. Assim, foi considerado que determinados dados já podem estar disponíveis nas bases de dados do Instituto Nacional de Estatística (INE), da Autoridade Regional de Turismo do Centro de Portugal ou da associação Aldeias Históricas de Portugal – Associação de Desenvolvimento Turístico (AHP-ADT), sendo que as duas últimas entidades são parceiras neste projeto. No entanto, a grande maioria dos dados, principalmente os de natureza mais micro que dizem respeito às aldeias, não se encontram disponíveis naquelas entidades pelo que se tornou inevitável que os dados fossem recolhidos via inquérito por questionário, ouvindo os diferentes stakeholders envolvidos na rAHP (visitantes, agentes económicos e outros stakeholders). Estes inquéritos por questionário foram disponibilizados tanto em suporte papel quanto através da plataforma digital “Indicators for Low Density Areas” (ILDA), desenvolvida para recolha de dados online, para efetuar o seu processamento e posterior disseminação dos indicadores. Em face da utilidade da framework e dos resultados obtidos, este manual de formação avançada é justificado pela necessidade de acompanhar a divulgação dos resultados do trabalho de investigação feito no âmbito do projeto PLowDeR, por um processo explicativo e formativo, podendo assim contribuir: para uma melhor compreensão do trabalho de investigação realizado; para uma melhor interpretação dos resultados alcançados e das potencialidades da framework desenvolvida; para enriquecer os currículos de cursos ministrados nas instituições de ensino superior parceiras do projeto, ou outros em que estas temáticas se justifiquem. Para que a framework de indicadores tenha o impacto esperado nos territórios de baixa densidade, deve ser devidamente explicada e divulgada a todos os seus potenciais utilizadores: decisores políticos, agentes económicos, e académicos. A vertente explicativa e formativa deste manual é ainda importante na perspetiva de replicação da mesma metodologia e aplicação da framework a outros territórios de baixa densidade com redes similares à rAHP. Considerando o acabado de expor, este manual de formação tem dois grandes objetivos. Por um lado, o de apoiar a divulgação e a utilização de uma framework de indicadores, desenvolvida para avaliar o impacto socioeconómico da rAHP e, por outro lado, o de se constituir uma referência para apoiar a interpretação, pelas partes interessadas, dos referidos indicadores e resultados. Estes indicadores permitirão identificar oportunidades que possam ser facilitadoras do processo de melhoria de dinâmicas regionais. Este manual servirá, também, de apoio ao desenvolvimento de atividades curriculares focadas na economia regional e atividades relacionadas, assim como ao apoio no preenchimento dos questionários. Este manual é organizado em capítulos. Para além da introdução, no capítulo 2 é apresentada a framework de indicadores e respetivas fichas técnicas (indicadores primários e indicadores derivados). No capítulo 3 é apresentada uma visão geral e forma de utilização da plataforma digital ILDA. Finalmente, no capítulo 4 é descrita a metodologia utilizada para recolha de dados.publishe

Projeto PlowDeR: relatório final

O Interior de Portugal é caracterizado por ter territórios de baixa densidade populacional, com fracas vias de comunicação, escassos serviços públicos e privados, uma dinâmica económica débil e reduzida capacidade para atrair investimentos que ajudem a fixar as populações, quando comparado com o Litoral. A sustentabilidade a curto, médio e longo prazos dos territórios de baixa densidade requer uma estratégia assente em fatores e recursos endógenos e enquadrada nos objetivos da Estratégia Europa 2020 para um crescimento inteligente, sustentável e inclusivo, que se focalize nos resultados e que procure maximizar o impacto do financiamento da União Europeia. Neste contexto, importa perceber como as regiões e os seus atores podem gerar mecanismos endógenos de criação de riqueza com base nos seus recursos específicos (Alves, 2007), e como se podem avaliar os resultados (sociais e económicos) da aplicação desses recursos. A rede Aldeias Históricas de Portugal (rAHP) integra 12 aldeias unidas por características históricas, patrimoniais, paisagísticas e, também, pela sua interioridade: Almeida; Belmonte; Castelo Mendo; Castelo Novo; Castelo Rodrigo; Idanha-a-Velha; Linhares da Beira; Marialva; Monsanto; Piódão; Sortelha e Trancoso. Estas aldeias estão inseridas em três NUTS III – Beiras e Serra da Estrela; Beira Baixa e Região de Coimbra –, integradas na NUTS II Centro. A indisponibilidade de dados estatísticos oficiais desagregados ao nível da aldeia, intramuros, e o facto de três das aldeias que integram a rAHP serem sede de concelho (Almeida, Belmonte e Trancoso) ou de haver concelhos em que coexistem duas aldeias pertencentes à rAHP (Almeida e Idanha-a-Nova), tem dificultado ou impossibilitado o estudo em profundidade, e real, do impacto social e económico das atividades turísticas das aldeias pertencentes à rAHP. Face à ausência de estudos nesta área, considera-se que estudar o impacto da criação da rAHP na economia regional e no contexto social é inovador e de grande relevância. A inovação e relevância do estudo passam, essencialmente, pelo desenho de indicadores mais adequados e completos, atendendo às particularidades já referidas e à melhoria das possibilidades de recolha de informação verificadas nos últimos anos. O projeto PLowDeR surge com o intuito de criar um mecanismo de monitorização de um conjunto de dimensões consideradas relevantes para análise do impacto social e económico das atividades turísticas nos territórios de baixa densidade, tendo como caso de estudo a rAHP. Assim, o projeto PlowDeR tem como objetivo principal definir um conjunto de indicadores integrados numa framework para avaliar o impacto económico e social das atividades turísticas das Aldeias Históricas de Portugal (AHP). No âmbito do projeto foi ainda desenvolvida uma plataforma tecnológica, para permitir a recolha de dados e a gestão dos dados recolhidos e o protótipo de uma aplicação móvel para monitorizar a satisfação dos visitantes das AHP. Ao avaliar o impacto económico e social das atividades turísticas das AHP nos territórios de baixa densidade em que estão inseridas, através da criação de um conjunto de indicadores, espera-se que o projeto não só forneça às AHP os dados necessários para planearem a sua estratégia de desenvolvimento, mas que também contribua para apoiar a tomada de decisão por parte das entidades que necessitam de ter indicadores económicos e sociais relacionados com a valorização do património. Para além disso, espera-se que o projeto permita a transferência de conhecimento para as comunidades académicas, através da melhoria dos curricula de algumas unidades curriculares, e que promova a atração de turistas, novos investidores e habitantes para as AHP, contribuindo, deste modo, para a sua sustentabilidade e para o desenvolvimento dos territórios de baixa densidade em que se inserem. Para concretizar os objetivos deste projeto, após a revisão da literatura e devida construção da framework, seguiu-se o trabalho de seleção e definição dos indicadores de forma a ser dada resposta às dimensões definidas na framework. Este trabalho foi validado junto de diversos stakeholders: académicos; políticos; agentes económicos e residentes. De seguida, procedeu-se ao trabalho de construção do instrumento de recolha de dados (Inquérito por Questionário) para alimentar os indicadores, quer na versão física (em papel), quer digital (online), via plataforma tecnológica. Finalmente, os indicadores foram calculados e os resultados analisados. Este relatório, para além deste capítulo, onde se faz a sua introdução, apresenta no segundo capítulo o enquadramento teórico. O terceiro capítulo apresenta uma breve caracterização das Aldeias Históricas de Portugal. No capítulo seguinte, capítulo quatro, é apresentado o enquadramento metodológico, dividido em três partes: a construção dos indicadores da framework, a construção do instrumento de recolha de dados e a administração do inquérito por questionário. O capítulo cinco desenvolve e descreve o trabalho de construção das dimensões de caracterização e de agregação que compõem a framework de indicadores, bem como os requisitos tidos em conta na sua construção. No capítulo seis apresenta-se a plataforma – Indicators for Low Density Areas (ILDA) –. O capítulo sete é dedicado ao tratamento e análise de dados, onde cada uma das dimensões de caracterização é tratada individualmente, seguindo-se um trabalho de análise complementar dos dados, isto é, da informação recolhida por inquérito por questionário que não é utilizada diretamente para o cálculo dos indicadores, mas que complementa a análise global. Esta análise complementar debruça-se sobre dois grupos populacionais: os residentes e os visitantes. Finalmente, no capítulo oito são apresentadas as principais conclusões e possíveis desenvolvimentos do trabalho feito no âmbito deste projeto.publishe

Práticas artísticas no ensino básico e secundário

A matéria-prima de que trata esta revista é base de trabalho para um ensino artístico alargado, estendendo-se fora dos limites da aula, transgredindo os limites formais dos curricula, implicando património e riqueza cultural, sensibilizando para o imaterial, criando públicos apreciadores e também agentes criadores. É toda uma comunidade que se interliga através dos valores imateriais que sempre foram os da arte. A tarefa do educador é muito alargada: exige-se que esteja à altura deste desígnio humanista, que é também um desafio ao destino da humanidade: pela educação artística constroem-se futuros, e sem arte há intolerância, materialismo, indiferença, alienação, morte. Os tempos que se vivem são exigentes. As questões da pós modernidade estão muito acesas, desde as que nos obrigam ao desassossego, como a sustentabilidade e a poluição, como as que nos implicam politicamente, como a justiça, os direitos civis, a desigualdade. Tudo isto é matéria com a qual se amassa um barro que pode ser mais ou menos criativo: trata-se de extrair a matéria-prima com que se pode fazer os blocos que constroem o futuro. Aos profissionais da educação e do ensino, esta consciência, ao mesmo tempo desamparada – os cortes da economia neoliberal transformaram a arte em indústria, e a sua educação em criação de consumidores – e ao mesmo tempo vigilante e interventiva. Os artigos que responderam a esta chamada, respondem, cada um a seu modo, a este desassossego, a este desconforto, a este mal-estar contemporâneo. Dispuseram-se segundo uma sequência que se articula com base em temas afins que se podem descrever sucintamente: Todos os que participaram neste número mostraram a sua matéria-prima, a sua reação à falta que a arte nos faz. A chamada soa, e ressoa, e é necessário que seja por todos ouvida, em todos os países. É simples: as artes estão em perigo. Perigo porque há menos horas, menos professores, menos opções, menos conhecimento. As reduções no horário, a eliminação de disciplinas tão importantes como a história da arte, fazem de cada professor um agente da resistência, um ser mais implicado na sobrevivência da chama da criação. Matéria-prima: matéria para resgatar a verdade humana, a arte, a expressão mais valiosa da sua vaidade. Resgatar o homem que Michel Foucault (1988: 412) vê ameaçado, como um rosto na areia, desenhado à beira-mar.info:eu-repo/semantics/publishedVersio