Desvios Fonológicos: uma visão linguística

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Comunicação e Expressão.Curso de Licenciatura e Bacharelado em Língua Portuguesa e Literaturas em Língua PortuguesaA aquisição fonológica normal se dá entre o nascimento e aproximadamente cinco anos. No entanto nem todas as crianças alcançam essa meta e tem uma aquisição mais tardia. Essas crianças possuem desvios fonológicos. Os Desvios Fonológicos são distúrbios existentes na fala de algumas crianças, que, basicamente, caracterizam-se por omissões ou substituições de fonemas. Os desvios fonológicos são encontrados em crianças que não alcançam o modelo de fala esperado pelo seu alvo-adulto. Há muito tempo a Linguística vem ocupando-se de estudar e analisar a fala dessas crianças de modo a compreender o seu funcionamento. Este trabalho pretende fazer uma pesquisa bibliográfica a respeito dos estudos desenvolvidos no Brasil acerca do tema chegando ao entendimento da importância dos estudos em Linguística para o estudo e manejo dessas alterações da fala

A Traditional Art in a Modern Museum: Internship at Museu do Vitral

This report aims to present a comprehensive reflection and description of the internship carried out for the completion of the Master’s degree in Intercultural Studies for Business from the Porto Accounting and Business School (ISCAP), which took place at Museu do Vitral, from February to May 2022. Museums have evolved considerably throughout history, from the cabinets of curiosities to the modern 21st century museum that makes use of technology. Museums can lead to economic and cultural gains at local, national and international levels, and their relationship with their communities has evolved through time. Museu do Vitral is located in the historic centre of the city of Porto and it exhibits artworks created by Vidraria Antunes, which was one of the oldest stained-glass studios in Portugal. This report describes the experience of being an intern at Museu do Vitral, with an analysis of the multiple tasks and functions carried out during the course of the internship, the knowledge obtained as well as the skills acquired during the master’s degree that contributed to the success of the internship, the challenges faced and overcome, with a final reflection on the results and impact of the experience

Novel Features for Time Series Analysis: A Complex Networks Approach

Being able to capture the characteristics of a time series with a feature vector is a very important task with a multitude of applications, such as classification, clustering or forecasting. Usually, the features are obtained from linear and nonlinear time series measures, that may present several data related drawbacks. In this work we introduce NetF as an alternative set of features, incorporating several representative topological measures of different complex networks mappings of the time series. Our approach does not require data preprocessing and is applicable regardless of any data characteristics. Exploring our novel feature vector, we are able to connect mapped network features to properties inherent in diversified time series models, showing that NetF can be useful to characterize time data. Furthermore, we also demonstrate the applicability of our methodology in clustering synthetic and benchmark time series sets, comparing its performance with more conventional features, showcasing how NetF can achieve high-accuracy clusters. Our results are very promising, with network features from different mapping methods capturing different properties of the time series, adding a different and rich feature set to the literature

Análise do impacto da amostragem preferencial

Em inúmeros contextos são encontradas aplicações de modelos espaço-temporais, nomeadamente na agricultura, ciências ambientais, ecologia, entre outros. Tradicionalmente a modelação temporal e espacial assume que os locais de amostragem (no tempo e no espaço) são selecionados independentemente dos valores do processo em estudo. Por exemplo, os modelos para dados ambientais não têm habitualmente em consideração o facto de que os locais escolhidos para os monitores de poluição podem depender das concentrações hipotéticas nesses locais. Este fenómeno, conhecido como amostragem preferencial, está presente em muitos estudos sempre que o processo associado às localizações dos dados e o processo associado aos próprios dados são estocasticamente dependentes. Diggle et al.(2010) [?] consideraram processos de Cox log-Gaussianos para modelar a dependência estocástica entre os locais de amostragem e a variável espacial em estudo e demonstraram que ignorar a natureza preferencial da amostragem pode levar a estimativas enviesadas e inferências enganosas. O nosso objetivo principal é estender o conceito de amostragem preferencial à componente temporal, uma vez que frequentemente os dados de monitorização têm tanto uma estrutura espacial, determinada pelos locais onde são recolhidos os dados, como uma estrutura temporal determinada pela frequência com que essas observações são recolhidas. No presente trabalho, através de estudos de simulação e utilizando modelos de séries temporais em tempo contínuo, mostra-se que o desenho amostral tem um impacto signi cativo na estimação e predição. Consideram-se quatro cenários distintos para a recolha dos dados que compõem a nossa amostra, desde o desenho determinístico (tempos equiespaçados) ao desenho estocástico. Os tempos amostrados são considerados como provenientes de uma distribuição de Poisson homogéneo ou de uma distribuição condicionada aos valores máximos da variável de interesse, incluindo a situação de amostragem preferencial.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Modelling intra- and inter-day variability of NO2 concentrations in Portugal

Nitrogen dioxide (NO2), is a pollutant that is toxic by inhalation and there is evidence that long-term exposure to this, at high concentrations, has adverse health effects, namely in respiratory and cardiovascular systems. The goal of this study is to characterize the spatial and temporal evolution of NO2 concentration levels, taking into account that environmental data often incorporate distinct recurring patterns in time, imposed by social habits. We aim at capturing the cyclic nature of these environmental indicators, identifying the intra and inter-day variability. Simultaneously, we aim at modelling the temporal and spatial correlation inherent to this type of data. This study focus on NO2 hourly data collected in Portugal from October 1 to December 31, 2014. An initial exploratory study suggests that there are two main seasonal effects in the data and identifies variables such as the type of site, environment, and the day of the week as possible explanatory variables. Furthermore, the analysis of the correlation between meteorological parameters, as air temperature, wind speed and relative humidity and NO2 levels identifies significant negative associations among them. After describing the trend function, geostatistical approaches are applied to the resulting residuals with the aim of characterizing the space-time variability and deriving the predicted values through the kriging tools. This methodology can be used to complement the current design sampling, where there are districts without monitoring stations or with many missing values. Moreover, as meteorological data are available earlier than NO2 levels, we draw scenarios for NO2 levels for 2015.The authors acknowledge Foundation FCT (Fundação para a Ciência e Tecnologia) for funding through Individual Scholarship PhD PD/BD/ 105743/2014, Centre of Mathematics of Minho University and Center for Research & Development in Mathematics and Applications of Aveiro University within project UID/MAT/04106/2013.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Modeling volatility in heat rate variability

Modeling Heart Rate Variability (HRV) data has become important for clinical applications and as a research tool. These data exhibit long memory and time-varying conditional variance (volatility). In HRV, volatility is traditionally estimated by recursive least squares combined with short memory AutoRegressive (AR) models. This work considers a parametric approach based on long memory Fractionally Integrated AutoRegressive Moving Average (ARFIMA) models with heteroscedastic errors. To model the heteroscedasticity nonlinear Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic (GARCH) and Exponential Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic (EGARCH) models are considered. The latter are necessary to model empirical characteristics of conditional volatility such as clustering and asymmetry in the response, usually called leverage in time series literature. The ARFIMA-EGARCH models are used to capture and remove long memory and characterize conditional volatility in 24 hour HRV recordings from the Noltisalis database. © 2016 IEEE

Amostragem preferencial: modelação de dados auto-correlacionados

A necessidade de modelos espaço-temporais, aparece em vários contextos, como por exemplo nas ciências ambientais, agricultura, ecologia entre outros. Tradicionalmente a modelação espacial e temporal assume que as localizações das amostras (no tempo ou no espaço) são selecionadas sem terem em conta os valores do próprio processo em estudo. Contudo, em muitas situações há uma dependência estocástica entre os locais de amostragem e o próprio processo subjacente ao estudo. A amostragem igualmente espaçada é, provavelmente, o esquema mais fre-quentemente utilizado na prática, mesmo quando os dados são recolhidos ao longo do tempo numa determinada região. No entanto, dados amostrados de forma irregular podem ocorrer em diversas situações. Um caso particular de dados recolhidos de forma irregular é o de dados em que a sua recolha ao longo do tempo, depende, por determinadas razões, dos próprios valores observados. Por exemplo, um determinado indicador médico do estado de saúde de um indivíduo pode ser medido em diferentes intervalos de tempo e com diferentes frequências, dependendo do próprio estado de saúde. Num contexto completamente diferente, os tempos de ocorrências das transações nos mercados financeiros dependem em larga medida do valor dos ativos subjacentes. Desta forma, informação adicional do fenómeno em estudo é obtida a partir da frequência ou dos tempos de ocorrência das observações. Nestas situações, há uma dependência estocástica entre o processo que vai ser modelado e os tempos das observações. Este problema foi primeiramente identificado no contexto da estatística espacial, por [2], que lhe atribuiu o nome de amostragem preferencial. Diggle e os seus coautores demonstraram que ignorar a natureza preferencial da amostragem pode levar a estimativas enviesadas. O nosso trabalho estende o conceito de amostragem preferencial e o modelo apresentado por [2] à componente temporal.info:eu-repo/semantics/publishedVersio