o caso do Município de Lisboa

Dissertação de Mestrado em AuditoriaNo dia 1 de janeiro de 2014 entrou em vigor o novo Regime financeiro das autarquias locais e entidades intermunicipais (RFALEI), aprovado pela Lei n.º 73/2013, de 3 de setembro, que veio alterar profundamente o paradigma do endividamento municipal. Esta dissertação pretende, assim, aferir sobre quais as implicações do novo regime financeiro das autarquias locais no apuramento do endividamento do grupo do Município de Lisboa (ML). Para tal procedeu-se, numa primeira fase, ao estudo exploratório e comparativo sobre o anterior e o atual regime legal ao nível do endividamento municipal, a Lei n.º 2/2007, de 15 de janeiro e a Lei n.º 73/2013, de 3 de setembro, respetivamente, e posteriormente realizou-se uma investigação empírica que se consubstanciou num estudo de caso sobre as eventuais implicações do atual RFALEI no apuramento do endividamento do grupo municipal do ML. Para identificar e conhecer os impactos do novo regime legal aplicaram-se, retroativamente, ao período de 2008 a 2013, as novas regras de crédito e de endividamento municipal fixadas no atual RFALEI, e posteriormente comparou-se com os dados apurados e apresentados pelo ML nos relatórios e contas daquele período. Com efeito, conclui-se que as novas regras de crédito e de endividamento municipal são mais limitadoras no acesso ao capital alheio, tendo deteriorado de forma acentuada a capacidade de endividamento do ML.On January 1, 2014 came into force the new financial framework of local and intercity entities, approved by Law No. 73/2013, of 3 September, which have fundamentally changed the paradigm of municipal debt. This paper seeks to ascertain on what the implications of the new financial regime of local authorities in the discharge of the indebtedness of the municipal group - the case of the Lisbon City Authorities (LCA). To do this we proceeded, initially, the exploratory and comparative study of the previous and the current legal framework at the level of municipal debt, Law 2/2007 of 15 January and the Law No. 73 / 2013 September 3 , respectively , and subsequently held an empirical investigation which was consolidated in a case study on the possible implications of the current RFALEI the discharge of indebtedness of LCA Group. To identify and know the impacts of the new legal regime was applied retroactively to the period 2008-2013 , the new rules of credit and municipal debt fixed in the current RFALEI , and then compared with the data gathered and presented by LCA the reports and accounts of that period. Indeed, it appears that the new rules for credit and municipal debt are more limiting access to debt capital, having deteriorated sharply the borrowing capacity by Lisbon City Authorities

Eficácia dos indicadores de alerta precoce do RFALEI na identificação dos municípios que ultrapassaram o limite ao endividamento

A necessidade de gerir a dívida dos municípios traduz-se, em Portugal, na existência de um framework legal consubstanciado, nomeadamente, no respetivo regime financeiro. O regime em vigor (desde 2014), estabelece limites à divida total e define mecanismos de prevenção do endividamento. Esta investigação analisou os municípios portugueses que ultrapassaram o limite ao endividamento e, em que medida, aqueles indicadores de alerta precoce permitem identificar a situação de incumprimento em cada um dos períodos estudados (2011 a 2013 e 2014 a 2016). O indicador da taxa execução da receita tem vindo a melhorar significativamente desde 2014, parecendo estar a contribuir para a elaboração de orçamentos menos sobreavaliados. Quanto à eficácia dos indicadores, conclui-se que no período de 2014 a 2016, ambos são estatisticamente significativos em termos de correlação. No entanto, o indicador “dívida total maior ou igual à média da receita corrente” revelou-se mais eficaz na identificação dos municípios em incumprimento

Determinantes do índice de transparência municipal em Portugal (2013 a 2017)

A transparência assenta na disponibilização de informação sobre a gestão, sendo imprescindível a uma boa governação pública. Dada a divulgação do Índice de Transparência Municipal (ITM) relativo aos anos de 2013 a 2017, a presente investigação tem como objetivo estudar as determinantes que influenciam este índice, naquele período. Para a realização do estudo utilizaram-se dados dos 308 municípios portugueses, sendo o valor do ITM a variável que se pretende explicar. Para a respetiva análise, recorreu-se à análise estatística via modelos de regressão linear múltipla com dados em painel. Como principal conclusão da investigação realizada retira-se que as variáveis despesa efetiva per capita, taxa de população idosa e percentagem de abstenção, demonstraram ser determinantes do índice de transparência municipal para os anos em análise. O presente estudo pretende contribuir para o conhecimento no âmbito da transparência dos governos locais em Portugal

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

SARS-CoV-2 introductions and early dynamics of the epidemic in Portugal

Genomic surveillance of SARS-CoV-2 in Portugal was rapidly implemented by the National Institute of Health in the early stages of the COVID-19 epidemic, in collaboration with more than 50 laboratories distributed nationwide. Methods By applying recent phylodynamic models that allow integration of individual-based travel history, we reconstructed and characterized the spatio-temporal dynamics of SARSCoV-2 introductions and early dissemination in Portugal. Results We detected at least 277 independent SARS-CoV-2 introductions, mostly from European countries (namely the United Kingdom, Spain, France, Italy, and Switzerland), which were consistent with the countries with the highest connectivity with Portugal. Although most introductions were estimated to have occurred during early March 2020, it is likely that SARS-CoV-2 was silently circulating in Portugal throughout February, before the first cases were confirmed. Conclusions Here we conclude that the earlier implementation of measures could have minimized the number of introductions and subsequent virus expansion in Portugal. This study lays the foundation for genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Portugal, and highlights the need for systematic and geographically-representative genomic surveillance.We gratefully acknowledge to Sara Hill and Nuno Faria (University of Oxford) and Joshua Quick and Nick Loman (University of Birmingham) for kindly providing us with the initial sets of Artic Network primers for NGS; Rafael Mamede (MRamirez team, IMM, Lisbon) for developing and sharing a bioinformatics script for sequence curation (https://github.com/rfm-targa/BioinfUtils); Philippe Lemey (KU Leuven) for providing guidance on the implementation of the phylodynamic models; Joshua L. Cherry (National Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine, National Institutes of Health) for providing guidance with the subsampling strategies; and all authors, originating and submitting laboratories who have contributed genome data on GISAID (https://www.gisaid.org/) on which part of this research is based. The opinions expressed in this article are those of the authors and do not reflect the view of the National Institutes of Health, the Department of Health and Human Services, or the United States government. This study is co-funded by Fundação para a Ciência e Tecnologia and Agência de Investigação Clínica e Inovação Biomédica (234_596874175) on behalf of the Research 4 COVID-19 call. Some infrastructural resources used in this study come from the GenomePT project (POCI-01-0145-FEDER-022184), supported by COMPETE 2020 - Operational Programme for Competitiveness and Internationalisation (POCI), Lisboa Portugal Regional Operational Programme (Lisboa2020), Algarve Portugal Regional Operational Programme (CRESC Algarve2020), under the PORTUGAL 2020 Partnership Agreement, through the European Regional Development Fund (ERDF), and by Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

NEOTROPICAL XENARTHRANS: a data set of occurrence of xenarthran species in the Neotropics

Xenarthrans – anteaters, sloths, and armadillos – have essential functions for ecosystem maintenance, such as insect control and nutrient cycling, playing key roles as ecosystem engineers. Because of habitat loss and fragmentation, hunting pressure, and conflicts with 24 domestic dogs, these species have been threatened locally, regionally, or even across their full distribution ranges. The Neotropics harbor 21 species of armadillos, ten anteaters, and six sloths. Our dataset includes the families Chlamyphoridae (13), Dasypodidae (7), Myrmecophagidae (3), Bradypodidae (4), and Megalonychidae (2). We have no occurrence data on Dasypus pilosus (Dasypodidae). Regarding Cyclopedidae, until recently, only one species was recognized, but new genetic studies have revealed that the group is represented by seven species. In this data-paper, we compiled a total of 42,528 records of 31 species, represented by occurrence and quantitative data, totaling 24,847 unique georeferenced records. The geographic range is from the south of the USA, Mexico, and Caribbean countries at the northern portion of the Neotropics, to its austral distribution in Argentina, Paraguay, Chile, and Uruguay. Regarding anteaters, Myrmecophaga tridactyla has the most records (n=5,941), and Cyclopes sp. has the fewest (n=240). The armadillo species with the most data is Dasypus novemcinctus (n=11,588), and the least recorded for Calyptophractus retusus (n=33). With regards to sloth species, Bradypus variegatus has the most records (n=962), and Bradypus pygmaeus has the fewest (n=12). Our main objective with Neotropical Xenarthrans is to make occurrence and quantitative data available to facilitate more ecological research, particularly if we integrate the xenarthran data with other datasets of Neotropical Series which will become available very soon (i.e. Neotropical Carnivores, Neotropical Invasive Mammals, and Neotropical Hunters and Dogs). Therefore, studies on trophic cascades, hunting pressure, habitat loss, fragmentation effects, species invasion, and climate change effects will be possible with the Neotropical Xenarthrans dataset

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost