Dynamic Content-based Indexing in Mobile edge Networks

Recently, we have seen a huge growth in the usage of mobile devices, and with this growth, the data generated has also increased, being in a huge scale, user generated, e.g, photos, books, texts or messages/e-mails. Usually this data requires a permanent storage and its respective indexing for users to efficiently access it however, due to the unpredictability of this data, a concern regarding its indexing starts to raise as it can be hard to predict labels and indexes capable of representing every possible set of data. For instance, during a birthday party, users may want to share photos and videos of this event which can be seen as uploading streams of data to a content sharing system. This content stream will most likely have no index, unless it is explicitly generated, making its retrieval difficult. However, when clustering this stream, as data keeps increasing, we might, somewhere in the future, be capable of detecting similarities between each photo (e.g. a guest’s face) and might want to index them. Indices can directly impact a system’s performance however, there is a drawback from having either too many or too few indices, posing a challenge when it comes to evolving content. We propose Chives, a Content-Based Indexing framework, built on top of a content sharing publish/subscribe system at the edge named Thyme, where we evaluate unsupervised learning in data stream techniques to generate indices. It also offers a content-based query to automatically subscribe to indices containing similar content, e.g images. After evaluating our proposal in a simulated environment, we can see that our framework offers a great abstraction, allowing an easy extension, furthermore our implementation can generate indices from data streams and the indexing follows a clustering criteria, generating the indices as conditions are met. Furthermore, results show that our clustering quality and consequently its generated indices rely strongly on the quality of the image discrimination and its ability to extract features representing its face. In Conclusion, more studies should be done regarding this framework as such, our solution is built in a way where we can exclusively study each component and upgrade it in future work.Recentemente, tem-se observado um enorme crescimento na adesão a dispositivos móveis e com este crescimento, tem também aumentado a quantidade de dados partilhados, sendo em grande escala, gerado pelos utilizadores, por exemplo, fotos, livros, textos ou até mensagens/e-mails. Normalmente estes dados necessitam de um local de armazenamento permanente e a sua respectiva indexação de modo a poderem ser acedidos de forma eficiente por parte dos utilizadores no entanto, dada a imprevisibilidade destes dados, pode surgir um problema relativamente à indexação dado que poderá ser difícil prever etiquetas e índices capazes de representar qualquer conjunto de dados. Por exemplo, durante uma festa de anos, utilizadores poderão partilhar fotografias e vídeos deste evento que poderá ser também interpretado como um upload de dados em stream para um sistema de partilha de conteúdo. Esta stream de dados, muito provavelmente não terá nenhum índice capaz de o descrever, tornando difícil a obtenção deste visto que não existe representação semântica desta. No entanto, ao agrupar esta stream, à medida que os dados vão crescendo, poderemos, algures no tempo ser capaz de detectar semelhanças entre cada fotografia (por exemplo. a cara de um convidado) e podemos querer indexar. Índices podem causar um impacto directo sobre o sistema, no entanto o inverso pode acontecer quando existe índices em défice ou em excesso, apresentando um desafio acerca de dados evolutivos. Nós propomos uma framework de indexação baseada em conteúdo, construído por cima de um sistema de partilha de conteúdo que usa um sistema de Publish/Subscribe na edge denominado Thyme, onde avaliamos técnicas de aprendizagem não supervisionada em data streams para gerar dinamicamente índices. Depois de avaliar a nossa framework, conseguimos concluir que esta oferece uma boa abstração, facilitando a sua extensão, para além disso a nossa proposta permite gerar índices quando as condições definidas para o clustering são respeitadas. Para além disso, os resultados demonstram que o clustering realizado pelo nosso algoritmo dependem fortemente da qualidade de discriminação de imagens e das características obtidas por este discriminador em relação às faces. Concluindo, mais estudos devem feitos em relação à framework, como tal esta foi construída de modo a permitir uma rápida e fácil extensão para futuros melhoramentos

Social marketing in contexts of uncertainty: An analysis of social capital and health social support in online health communities facing treatment uncertainty

For several medical treatments there is considerable scientific and medical uncertainty about the relative benefits and risks they imply. The literature indicates social support as an important factor in health uncertainty management. The concept of social support has gained considerable interest in the areas of behavioral medicine and health psychology research. Despite such interest, it is still not clear how it can be approached in social marketing interventions since there is a lack of conceptual and empirical literature discussing the concept from a social marketing perspective. The present thesis aims to explore how the social support concept can be better approached in social marketing interventions targeting contexts of treatment uncertainty. To attain this objective, first a scoping review of social marketing interventions in the health area operationalizing the concept of social support was undertaken. Results indicated that interventions have operationalized the concept in connection with all the key aspects of social marketing, including behavioral change, consumer research, segmentation and targeting, and exchange, as well as marketing mix and competition. However, the findings also indicated poor conceptualizations of social support and the underreporting of the theoretical rationale for the operationalization of the concept. Second, the study adopted a mixed-methods approach that involved netnography and social network analysis, to examine the nature of online social support, understood as a resource generated through social capital, using two distinct case studies: i) an online forum focused on health discussion about electronic cigarettes; ii) an online forum dedicated to menopausal hormone replacement therapy. Findings indicate that online health communities can be a place for extending the support networks of people facing treatment uncertainty as multiple typologies of peer-to-peer social support are remotely exchanged in the virtual communities. Both online health communities were found to have similar network structures characterized by small-world and scale free properties and reduced levels of reciprocity. Results also indicate that users mostly search for informational types of support in the online health communities and that they can be segmented based on the structural positions they occupy in the networks and patterns of support interaction. However, it was found that the information available in these forums can be subject to imprudent processes of selection by forum participants who try to conform online discussion to suit the forums’ shared and accepted narratives that highlight the benefits of these uncertain treatments, while minimizing the respective risks. From a theoretical perspective, this study has relevant implications for health uncertainty management literature by putting in evidence collective processes of information selection in the online health communities, that can hinder the main objective of these virtual spaces, that is to function as platforms for knowledge acquisition. Second it deepens understanding about the interconnected relations between the concepts of social capital and social support. The study also brings innovation in methods by combining social network analysis and netnography, two naturalistic and online-suited research methods to study online health communities. For practionaires, the results of the study provide significant insights that can be used to program social marketing interventions intended to increase and enhance the quality of social support available in these types of online health communities.Para vários tratamentos médicos existe considerável incerteza médica e científica sobre os benefícios e riscos relativos. A literatura indica o apoio social como um importante fator na gestão de incertezas na saúde. O conceito de apoio social despertou muito interesse nas áreas de medicina comportamental e psicologia. No entanto, não é clara a forma como o conceito pode ser abordado em intervenções de marketing social uma vez que existem poucos estudos conceptuais e empíricos focados neste tópico na literatura de marketing social. A presente tese investiga a forma como o conceito de apoio social pode ser aplicado a contextos caracterizados por incerteza nos tratamentos médicos. Para atingir este objetivo, em primeiro lugar procedeu-se a uma revisão da literatura focada em intervenções de marketing social na área da saúde que reportam a utilização do conceito de apoio social. Os resultados indicam que as intervenções de marketing social analisadas operacionalizaram o conceito de apoio social em conexão com as dimensões chave do marketing social, incluindo os princípios de mudança comportamental, investigação sobre o consumidor, segmentação e targeting, o princípio do intercâmbio, bem como o marketing mix e análise da competição. Contudo, também se concluiu que a generalidade das intervenções abordam o conceito de forma pouco rigorosa e que não reportam o racional teórico para a operacionalização do conceito. Em segundo lugar, o estudo adota uma abordagem mista envolvendo netnografia e análise de redes sociais, para examinar a natureza do apoio social virtual, entendido como um recurso gerado através de capital social, em comunidades de saúde virtuais sujeitas a incerteza nos tratamentos, usando dois casos de estudo: um fórum online dedicado à discussão de cigarros eletrónicos e um fórum online focado no tema do tratamento hormonal para mulheres em menopausa. Concluiu-se que estas comunidades online podem servir como um espaço de extensão às redes de suporte de indivíduos sujeitos a incerteza nos tratamentos uma vez que múltiplas tipologias de apoio social parceiro-a-parceiro são prestadas remotamente nas comunidades virtuais. Ambas as comunidades analisadas apresentam uma estrutura de rede semelhante, caracterizada por propriedades de “pequeno-mundo”, propriedades de “escala livre” e reduzidos índices de reciprocidade. Os resultados também indicam que a generalidade dos utilizadores procura apoio do tipo informacional nas comunidades e que estes podem ser segmentados tendo por base as posições estruturais que ocupam nas redes e os respetivos padrões de apoio social. No entanto, foi igualmente descoberto que a informação disponível nestes fóruns pode estar sujeita a processos imprudentes de seleção pelos participantes nos fóruns, que tentam conformar as discussões online por forma a servirem as narrativas aceites e amplamente difundidas que realçam os benefícios destes tratamentos incertos enquanto minimizam os respetivos riscos. Do ponto de vista teórico, este estudo apresenta implicações importantes para a literatura sobre gestão de incerteza ao colocar em evidência processos coletivos de seleção de informação nas comunidades online que podem prejudicar a função primordial destes espaços online, que é funcionarem como plataformas para a aquisição de conhecimento. Em segundo lugar, o estudo aprofunda o conhecimento sobre as relações interdependentes entre os conceitos de capital social e apoio social. O estudo também apresenta inovação em termos metodológicos ao combinar analise se redes sociais com netnografia, duas metodologias naturalistas e perfeitamente adaptadas ao ambiente online, para estudar comunidades de saúde online. Para a prática, os resultados deste estudo oferecem conhecimentos significativos que podem ser usados para a programação de ações de marketing social destinadas a melhorar a qualidade e quantidade do apoio social disponível neste tipo de comunidades online

PAS3 Promoção de Alimentação Saudável no 3º ano

O Programa de Alimentação Saudável em Saúde Escolar (PASSE) foi desenhado com base nas 5 dimensões das escolas promotoras da saúde: organizacional, curricular, psicossocial, ecológica e comunitária. A intervenção na dimensão curricular está descrita em dois tipos de manuais, os de educação alimentar e os de promoção de alimentação saudável.O presente Manual refere-se à Promoção de Alimentação Saudável trabalhada na Dimensão Curricular do 1º ciclo do ensino básico, mais concretamente no 3º ano. Está balizado em duas grandes áreas: a promoção da saúde, em que o grupo se constitui como contexto de aprendizagem privilegiado; e as competências básicas do dinamizador como condutor das aprendizagens e dos jogos que propomos ao longo do programa

PASSE EE Estilos Parentais e Promoção da Saúde - Manual do Dinamizador Encarregados de Educação

O Programa de Alimentação Saudável em Saúde Escolar (PASSE) foi desenhado com base nas 5 dimensões das escolas promotoras da saúde: organizacional, curricular, psicossocial, ecológica e comunitária. A intervenção na dimensão curricular está descrita em dois tipos de manuais, os de educação alimentar e os de promoção de alimentação saudável.O presente manual constitui-se como instrumento de trabalho que pode de ser adaptado a um maior número de situações e realidades possíveis. Pretende abarcar quer momentos de intervenções pontuais, que sejam encaradas como incentivo a um maior envolvimento no futuro, quer ainda servir de suporte a actividades mais continuadas no tempo. Disponibiliza uma série de recursos para trabalhar com educadores e encarregados de educação no âmbito do programa PASSE

EcoPASSE - Manual da Dimensão Ecológica

Manual referente aos recursos, opções e possiblidades de intervenção no que se refere à dimensão ecológica da escola

PASSE.org - Manual da Dimensão Organizacional

Manual PASSE referente aos recursos e opções a ter em linha de conta quando se intervém a nível organizativo

STEM KIT: Teachers’ Notebook

info:eu-repo/semantics/publishedVersio

CONSULTATION ON THE WHITE PAPER ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE - A EUROPEAN APPROACH: LUSÓFONA UNIVERSITY OF PORTO, FACULTY OF LAW AND POLITICAL SCIENCE (ULP) COMMENT on COM(2020) 65 White Paper on Artificial Intelligence – A European approach to excellence and trust, and COM(2020) 64 final – Report on the safety and liability implications of Artificial Intelligence, the Internet of Things and robotics

SUMMARY   From 19 February to 14 June 2020, the European Commission held a Public Consultation on several policy and regulatory proposals that are currently being considered in the area of Artificial Intelligence (AI). This consultation was centered on two main documents presented by the Commission: the White Paper on Artificial Intelligence[1] and the “Report on the safety and liability implications of Artificial Intelligence, the Internet of Things and robotics”[2]. The consultation also included an online survey[3], where the central themes of those two documents were covered in a summarized way. In November 2020, the results of the consultation were presented, as well as the texts accepted for publication[4]. In order to participate in this pre-legislative process, a working group was created within the Faculty of Law and Political Science of the Lusófona University of Porto, which presented a contribution that was accepted and published by the European Commission[5]. The White Paper is centred in one powerful objective which is “to enable a trustworthy and secure development of AI in Europe, in full respect of the values and rights of EU citizens”, and for that presents two central ideas considered essential to attain it that are to create an ecosystem of excellence along the entire value chain and an ecosystem of trust that ensure compliance with EU rules, including rules protecting fundamental rights and consumers’ rights.  The text that follows is divided in two main parts: Part I is focused on presenting an overview on the three main topics pointed out at the consultation: Excellence, Trust and Liability; Part II corresponds to text of the contribution submitted in the Public Consultation held by the European Commission.   Keywords: Artificial Intelligence; Liability; Cybercrime; Ethics; Competition   [1] White Paper on Artificial Intelligence - A European approach to excellence and trust (COM(2020) 65 final), available on: https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf  [2] Report on the safety and liability implications of Artificial Intelligence, the Internet of Things and robotics (COM/2020/64 final), available on: https://eur-lex.europa.eu/legalcontent/en/TXT/?qid=1593079180383&uri=CELEX%3A52020DC0064 [3] https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=68461 [4] https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=68462 - Public consultation on the AI White Paper Final report. [5]https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/12270-White-Paper-on-Artificial-Intelligence-a-European-Approach/public-consultation   DOI: https://doi.org/10.46294/ulplr-rdulp.v14i1.7475    RESUMO De 19 de Fevereiro a 14 de Junho de 2020, a Comissão Europeia realizou uma Consulta Pública sobre várias propostas políticas e regulamentares que estão actualmente a ser consideradas na área da Inteligência Artificial (IA).Esta consulta foi centrada em dois documentos principais apresentados pela Comissão: o Livro Branco sobre Inteligência Artificial e o "Relatório sobre as implicações da Inteligência Artificial, a Internet das Coisas e a Robótica em termos de segurança e responsabilidade" . A consulta incluiu também um inquérito em linha, onde os temas centrais desses dois documentos foram abordados de uma forma resumida.Em Novembro de 2020, foram apresentados os resultados da consulta, bem como os textos aceites para publicação .A fim de participar neste processo pré-legislativo, foi criado um grupo de trabalho na Faculdade de Direito e Ciência Política da Universidade Lusófona do Porto, que apresentou uma contribuição que foi aceite e publicada pela Comissão Europeia.O Livro Branco está centrado num objectivo poderoso que é "permitir um desenvolvimento fiável e seguro da IA na Europa, no pleno respeito pelos valores e direitos dos cidadãos da UE", e para isso apresenta duas ideias centrais consideradas essenciais para o alcançar que são a criação de um ecossistema de excelência ao longo de toda a cadeia de valor e um ecossistema de confiança que assegure o cumprimento das regras da UE, incluindo regras de protecção dos direitos fundamentais e dos direitos dos consumidores. O texto que se segue está dividido em duas partes principais: A Parte I está centrada na apresentação de uma visão geral sobre os três principais tópicos apontados na consulta: Excelência, Confiança e Responsabilidade; a Parte II corresponde ao texto da contribuição apresentada na Consulta Pública realizada pela Comissão Europeia. Palavras-chave: Inteligência Artificial; Responsabilidade; Cibercriminalidade; Ética; Concorrência   DOI: https://doi.org/10.46294/ulplr-rdulp.v14i1.747