Prospecção Tecnológica: Levantamento de Patentes, Atuação da Academia e Potenciais Inovações em Ambientes de Aprendizagem no Brasil de 2000 a 2015

Prospecção tecnológica é um processo formal para identificar, avaliar e interpretar uma inovação (ou uma proposta) disponı́vel sobre um determinado tema. Este trabalho mostra um estudo baseado em prospecção tecnológica para verificar as propostas de inovações de ambientes virtuais e tecnologias utilizadas para apoiar a educação. Como resultado, foi constatado que o principal assunto discutido na comunidade acadêmica de informática na educação é alvo de poucas, mas existentes, tentativas de inovação por pessoas não necessariamente ligadas às universidades

Understanding consumer intention to participate in online travel community and effects on consumer intention to purchase travel online and WOM: an integration of innovation diffusion theory and TAM with trust

The growing presence of online travel communities is leading to great developments in the travel industry. Grounded in the innovation diffusion theory (IDT) and the technology acceptance model (TAM), this paper seek to develop and empirically test a comprehensive framework to examine the antecedents of customers' intention to participate in online travel community. Using SEM to analyse the data collected from a sample of 495 members, the results indicate that innovation diffusion theory and TAM with trust provide an appropriate model for explaining consumers' intention to participate; this intention in turn has a positive influence on intention to purchase and positive WOM. Furthermore, religiosity plays an important role in understanding consumers' behavioural intention. The results offer important implications for online service provider and are likely to stimulate further research in the area of online travel community

Reader variability and preditive positive value for mammography BI-RADS 'TRADE MARK' category 4

Orientadores: Gustavo Antonio de Souza, Luis Otavio SarianDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciencias MedicasResumo: Objetivo: Determinar o valor preditivo positivo das categorias 4A, 4B e 4C da 4ª edição do BI-RADS e determinar a variação interobservador desta classificação em lesões submetidas à biópsia cirúrgica. Métodos: Este estudo retrospectivo foi conduzido no Instituto Nacional de Câncer (INCA), Rio de Janeiro, Brasil. Os casos para análise foram selecionados no banco de dados do setor de radiologia, entre mulheres submetidas à marcação pré-cirúrgica para biópsia cirúrgica entre janeiro de 1999 e dezembro de 2002, que foram previamente classificadas como BIRADS 4. As mamografias foram revisadas por três radiologistas especializados em radiologia mamária. Os avaliadores classificaram as lesõs considerando a probabilidade de malignidade, dentro da categoria 4, em 4A, 4B e 4C. Para a análise estatética, foi realizado um consenso a partir dos resultados dos três radiologistas. A variação interobservador foi calculada utilizando o índice de kappa ponderado. Resultados: De 775 lesõs, o resultado consensual mostrou 235 (30,3%) mamografias classificadas como 4A, 338 (43,6%) como 4B e o restante 161 (20,8%) como 4C. Os radiologistas não obtiveram consenso em 41 (5,3%) lesões. A concordância geral entre os avaliadores foi moderada (?=0,44), variando entre ?=0,38 considerando os radiologistas dois e tr? e ?=0,54 considerando os radiologistas um e dois. A concordância variou de mínima (categoria 4B, k= 0,09) a pobre, considerando as categorias 4A e 4C. A proporção de lesões nos grupos 4A, 4B e 4C foi similar e o VPP foi progressivo (23,0%, 47,6% e 72,7%, respectivamente). Conclusão: O VPP das categorias 4A, 4B and 4C foi progressivo e a concord?cia entre os observadores foi moderadaAbstract: Purpose: To determine the predictive positive value of BI-RADS 4th edition categories 4A, 4B and 4C and determine the inter-observer variability for lesion on which biopsies had been performed. Methods: This cross-sectional study was conducted at the National Institute of Cancer (INCA), Rio de Janeiro, Brazil. Cases for analysis were selected from the medical records among women who were submitted to breast needle localization and diagnostic surgical biopsy, from January 1999 to December 2002, and which had been previously categorized as BIRADS 4. The mammograms were reviewed by three senior breast imaging radiologists. Readers provided a BI-RADS final assessment category to indicate the probability of malignancy in category 4. For statistical calculations, a ¿consensus¿ variable was created using the outputs from the three assessors. Interobserver variability for each subcategory was determined using the weighted kappa statistic. Results: Of 775 lesions, ¿consensual¿ assessment rendered 235 (30.3%) mammograms classified as 4A, 338 (43.6%) as 4B and the remainder 161 (20.8%) as 4C. Radiologists did not reach a consensus in 41 (5.3%) exams. Overall agreement between raters was moderate (?=0.44), ranging from ?=0.38 between raters two and three to ?=0.54 between radiologists one and two. Agreement between raters ranged from slight (category 4B, k=0.09) to fair, considering categories 4A and 4C. In BI-RADS 4B and 4C groups, the proportion of each abnormality in the whole group was similar to that in 4A, but the PPV were higher. Conclusions: The PPV for subcategories 4A, 4B and 4C was progressive and the agreement between readers was moderate. Key words: Breast cancer, mammography, BI-RADSMestradoTocoginecologiaMestre em Tocoginecologi

Regras de associação quantitativas em intervalos não contínuos

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-13T00:13:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 disserta_ao.pdf: 249595 bytes, checksum: 92090d84adc2ba9f62532f72cdfab2e7 (MD5) Previous issue date: 28Técnicas de mineração de dados têm sido muito utilizadas na extração de informações úteis (conhecimento) de grandes quantidades de dados. Uma destas técnicas é conhecida como mineração de regras de associação, geralmente utilizada para descobrir afinidades ou correlações entre dados. Entretanto, a maioria das abordagens sobre a geração de regras de associação não considera dados quantitativos. Considerando que este tipo de dado é freqüentemente encontrado em bases de dados das mais diversas naturezas, o descarte ou tratamento inadequado destes dados podem causar a não consideração de informações interessantes. Neste trabalho propomos o GRINC um algoritmo para geração de regras de associação quantitativas utilizando dados numéricos discretizados, onde cada item numérico da regra pode estar associado a faixas de valores não contínuas. Além disso, propomos uma nova medida de interesse para regras de associação quantitativas, o quantitavive leverage que leva em consideração tato os atributos numérico como os atrbutos categóricos da regra. Utilizando o quantitative leverage, as regras geradas pelo GRINC foram comparadas com as regras geradas por uma das técnicas mais tradicionais para mineração de regras de associação quantitativas. Em um teste com uma base de dados real, 91% das regras geradas pelo GRINC tiveram o quantitative leverage superior a 99%, enquanto apenas 25% das regras geradas pelo outro algoritmo atingiram este valor

Amphibia, Anura, Hylodidae, Hylodes charadranaetes: distribution extension and notes on advertisement calls

Non

Amphibia, Anura, Hylodidae, Hylodes charadranaetes: distribution extension and notes on advertisement calls

Non

Modelling Experts Behaviour in Q&A Communities to Predict Worthy Discussions

This paper investigates expert behaviour in Q&A communities in order to understand their influence in online discussions. Our evaluation shows that experts are more likely to provide help than non-experts, and when they participate in a discussion, the quality and length of the discussions tend to increase. In addition, we propose the usage of two models (Artificial Neural Network and Stochastic Gradient Boosting) to predict worthy discussions in the community. The results show that some adjustments in the models' parameters and in the input data can significantly improve the quality of the predictions.This work was partially supported by FAPERJ (through grant E-26-102.256/2013 - BBP/Bursary Associa: Exploring a Semantic and Social Learning-Teaching Environment)

Experts and likely to be closed discussions in question and answer communities: An analytical overview

How do important members of online Question & Answer communities (who we call experts) behave? And how do they influence the discussions in which they take part? This work reports on an investigation into these questions, which we answer through analyses exploring metrics, machine learning classifiers, and recommendations. We report on several findings: the degree of expertise correlates to behavioral patterns, whereby experts would rarely ask for help, and instead, predominantly provide help to other community members; the inclusion of an expert results in longer discussions. We propose a metric (the weighted sum), which enables us to better quantify the reputations of expert members of the community. We describe the use of four machine learning classifiers for the identification of both expert users and the most significant conversations within these communities. We propose a novel approach for a recommendation system, which utilizes semantic annotations to identify topical experts and to ascertain their respective area of specialism. We foresee the suitability of our expertise-finding methods and findings to support Learning Analytics, and in scenarios where users may apply lessons learnt from our results to improve their status in a community. Our findings can also inform systems for recommending experts and discussions.This work was partially supported by FAPERJ (through grant E-26- 102.256/2013 - BBP/Bursary Associa: Exploring a Semantic and Social Learning-Teaching Environment) and CNPq (project: 312039/2015-8 – DT/Bursary Integrating Pedagogical Practices and Methods and Tools of Educational Data Analysis)