The K-process on a tree as a scaling limit of the GREM-like trap model

We introduce trap models on a finite volume $k$-level tree as a class of Markov jump processes with state space the leaves of that tree. They serve to describe the GREM-like trap model of Sasaki and Nemoto. Under suitable conditions on the parameters of the trap model, we establish its infinite volume limit, given by what we call a $K$-process in an infinite $k$-level tree. From this we deduce that the $K$-process also is the scaling limit of the GREM-like trap model on extreme time scales under a fine tuning assumption on the volumes.Comment: Published in at http://dx.doi.org/10.1214/13-AAP937 the Annals of Applied Probability (http://www.imstat.org/aap/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org

Awareness Of Racial And Ethnic Health Disparities Has Improved Only Modestly Over A Decade

Abstract available at publisher's web site.http://dx.doi.org/10.1377/hlthaff.2010.070

A cluster-based approach using smartphone data for bike-sharing docking stations identification: Lisbon case study

Urban mobility is a massive issue in the current century, being widely promoted the need of adopting sustainable solutions regarding transportation within large urban centres. The evolution of technologies has democratised smart cities to better plan and manage their mobility solutions, without compromising the social, economic, and environmental impacts. Pursuing the carbon neutrality and the climate agreement goals, soft mobility is one of the most popular emerging methods to provide greener alternatives regarding mobility. Among these transportation modes are the bicycle, which has been widely used in several public systems across the world, one of them being in Lisbon. This article provides a decision support system for bike-sharing docking stations for three council parishes of the city, namely, Parque das Nações, Marvila, and Beato. Taking advantage of clustering methods and GSM data from a telecommunication operator, this study pretends to highlight a novel approach to identify soft mobility hotspots, in specific bike-sharing docking stations, for suited mobility management systems in Lisbon’s city centre.This research was funded by ANI—Agência Nacional de Inovação within the R&D Units Project Scope: POCI-01-0247-FEDER-045919/2019

Aplicação de geoestatística na produção integrada de frutas no nordeste do Brasil.

A competitividade dos produtos agrícolas na economia globalizada direciona o setor da fruticultura em busca de alternativas tecnológicas que visam maior eficiência na utilização de insumos, serviços e recursos naturais, permitindo elevar a sustentabilidade da produção. Este estudo objetivou mapear as variações espaciais do solo de área com produção integrada de frutas no nordeste do Brasil por meio de técnicas de geoestatística. A área de estudo possui 35,98 ha com coqueiro irrigado por micro-aspersão. Realizou-se a coleta de dados de atributos físico-químicos do solo (teor de argila, granulometria, C orgânico, pH água, P, Ca+Mg, K, Na, Al , SB e CTC) em 93 pontos amostrais. Os dados obtidos foram associados às coordenadas geográficas locadas por GPS. Após efetuou-se o ajuste matemático pelos semivariogramas no aplicativo Surfer 8.0, definindo-se os parâmetros: efeito pepita (C0); alcance da dependência espacial (A0); patamar (C0+C1) e o grau de dependência espacial (C0)/(C0+C1). Por fim, elaborou-se mapas de isolinhas dos atributos a partir do interpolador geoestatístico de krigagem. Os resultados obtidos indicam o predomínio de atributos com elevado grau de heterogeneidade. Os valores médios de P, K e Ca+Mg estão influenciados por correções e adubações sistemáticas realizadas na área. A análise da relação C0/(C0 + C1) revelou grau de dependência espacial de moderado a forte dos atributos analisados. Dessa forma, estabeleceram-se duas unidades de manejo para a área, as quais exigem práticas de irrigação e adubação diferenciadas. A análise da variabilidade espacial dos atributos do solo permitiu tomar decisões gerenciais na produção integrada de frutas

Geoestadística en la producción integrada de frutas en el nordeste de Brasil.

El objetivo de este estudio es mapear las variaciones espaciales del suelo de área con producción integrada de frutas en el nordeste de Brasil por medio de técnicas geoestadísticas. El área de estudio posee 35,98 ha con cocotero irrigado por microaspersión. Se realizó la recolección de datos por medio de atributos físicoquímicos del suelo (tenor de arcilla, granulometría, C orgánico, pH agua, P, Ca+Mg, K, Na, Al, SB y CTC) en 93 puntos muestrales. Los datos fueron asociados a las coordenadas geográficas locales por GPS. Después se efectuó el ajuste matemático por semivariogramas en el aplicativo Surfer 8.0, se definieron los parámetros: efecto pepita (C0); alcance de la dependencia espacial (A0); nivel (C0+C1) y el grado de dependencia espacial (C0)/(C0+C1). Del mismo modo, se elaboraron mapas de isolíneas de atributos a partir del interpolador geoestadístico de kriging. Los resultados obtenidos indican el predominio de atributos con elevado grado de heterogeneidad. El análisis de la relación C0/(C0 + C1) reveló grado de dependencia espacial de moderado a fuerte en los atributos analizados. De esa forma, se establecieron dos unidades de manejo para el área, las cuales exigen prácticas de irrigación y de abono diferenciadas

Ocorrência de plantas daninhas em áreas submetidas a diferentes sistemas de manejo do solo.

Os objetivos deste trabalho foram: 1- realizar um levantamento florístico de plantas daninhas em área cultivada com milho sob diferentes manejos do solo; e 2- comparar a similaridade das populações entre estas áreas