On the stability of field-theoretical regularizations of negative tension branes

Any attempt to regularize a negative tension brane through a bulk scalar requires that this field is a ghost. One can try to improve in this aspect in a number of ways. For instance, it has been suggested to employ a field whose kinetic term is not sign definite, in the hope that the background may be overall stable. We show that this is not the case; the physical perturbations (gravity included) of the system do not extend across the zeros of the kinetic term; hence, all the modes are entirely localized either where the kinetic term is positive, or where it is negative; this second type of modes are ghosts. We show that this conclusion does not depend on the specific choice for the kinetic and potential functions for the bulk scalar.Comment: 7 pages, 3 figure

Climate Change and Tourism in Tuscany, Italy. What if heat becomes unbearable?

This paper investigates the empirical magnitude of climate conditions on tourist flows in Tuscany, exploring the use of a fine spatial scale analysis. In fact, we explore the use of an 8-year panel dataset of Tuscany’s 254 municipalities, examining how tourist inflows respond to variation in local weather conditions. In particular, as the area enjoys a fairly mild Mediterranean climate, our analysis focused on temperature extremes at key times of the tourist season, i.e., on maximum summer temperature and minimum winter temperature. Separate analyses are conducted for domestic and international tourists, so as to test the differences in the preferences among these distinct groups (or types of demand). Estimation results show the impact of climate change on tourist flows appears to vary significantly among destinations depending on the kind of attractions they offer, and those areas that host the main artistic and historical sights, affecting predominantly the domestic rather than the international tourists.Domestic Tourists, International Tourists, Municipalities, Maximum And Minimum Daily Temperature, Dynamic Model, Temperature Demand Elasticity, GMM

Eficácia de programas de exercícios em crianças queimadas: uma revisão sistemática

Projeto de Graduação apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de Licenciado em FisioterapiaObjetivo: Determinar a eficácia de programas de exercícios em crianças queimadas. Metodologia: Pesquisa computadorizada na base de dados Pubmed, para identificar estudos randomizados controlados, que verificam a eficácia de vários programas de exercícios em crianças queimadas. Resultados: Foram incluídos 10 estudos na presente revisão sistemática envolvendo 1042 indivíduos, com classificação metodológica de média 4,9 na escala de PEDro (Physiotherapy Evidence Database). Dos estudos incluídos nesta revisão, oito referem a aplicação de um treino de resistência culminado com treino anaeróbico, e somente um refere a aplicação de treino isocinético. Conclusões: Os estudos incluídos nesta revisão sistemática, sugerem que o exercício precoce em crianças queimadas é de enorme importância para a reabilitação.Objective: determine de efficiency of an exercise programs in burned children. Methodology: computarized research in database Pubmed to identify controlled randomized studies which check the efficiency of differente programms in burned children. Results: 10 studies were included in this systematic review involving 1042 people with methodological classification of 4.9 in PEDro scale (Physiotherapy Evidence Detabase). In these research work, 8 are related to implementation of training resistance colminated with anaerobic training and one referes to implementations of isokinetic training. Conclusions: the studies included in this systematic review, suggest that the exercise in an early stage, in burned children is fundamental to recover

Model to Estimate the Project Outcome's Likelihood Based on Social Networks Analysis

One of the Key Challenges in the area of Project Management, is definitely, how to set up the best Project Team, regarding several key areas, such as; team experience, flexibility, engagement, know-how, and intra and cross-collaboration, so that Project Success Outcome can be achieved. Such best Project Team is definitely very difficult, if not extremely hard to define, especially when it comes to intra and cross-collaboration matters, where in projects environment, implies an extreme dynamic interaction between project people, throughout all the phases of a project lifecycle. Forecasting, to the possible extent, how that people dynamic’s interaction is a critical factor that can contribute to dictate how a project outcome will look like, is becoming a major concern for Risk Management, in Project Management. In this line of thought, the present work aims to further contribute to this particular area of Risk Management,  in Project Management, by exploring a new analysis approach, where it points out  its focus towards project People, and how the dynamic interaction of project people, that delivers a project, across its lifecycle, influences or not, a certain project outcome type (failure or success). To provide answer to this question, a heuristic model based on three scientific field pillars (Project Management, Risk Management, and Social Network Analysis Theory), is proposed in this work, which aims to identify a set of critical factors, regarding hoe people dynamically interact across the different phases of a project lifecycle, that are to be associated with project success, and project failure outcome. Keywords: Project management, Risk management, Social networks analysi

Managing open innovation project risks based on a social network analysis perspective

In today’s business environment, it is often argued, that if organizations want to achieve a sustainable competitive advantage, they must be able to innovate, so that they can meet complex market demands as they deliver products, solutions, or services. However, organizations alone do not always have the necessary resources (brilliant minds, technologies, know-how, and so on) to match those market demands. To overcome this constraint, organizations usually engage in collaborative network models—such as the open innovation model—with other business partners, public institutions, universities, and development centers. Nonetheless, it is frequently argued that the lack of models that support such collaborative models is still perceived as a major constraint for organizations to more frequently engage in it. In this work, a heuristic model is proposed, to provide support in managing open innovation projects, by, first, identifying project collaborative critical success factors (CSFs) analyzing four interactive collaborative dimensions (4-ICD) that usually occur in such projects—(1) key project organization communication and insight degree, (2) organizational control degree, (3) project information dependency degree, (3) and (4) feedback readiness degree— and, second, using those identified CSFs to estimate the outcome likelihood (success, or failure) of ongoing open innovation projects.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Applying Social Network Analysis to Monitor Risk in Project Management

In today’s business environment it is often argued that if organizations want to achieve sustainable competitive advantages or even just survive, they must excel in performance and innovation to meet complex and unpredictable market demands. Often organizations alone do not always have the necessary resources such as brilliant minds, technologies, know-how, financial support, just to name a few, to properly respond to such market demands. To overcome such constraints organizations usually engage in collaborative working models (such as open innovation (Chesbrough, 2003)), which essentially consist in strategic partnerships with other entities such as other business partners, public institutions, universities, and development centers, just to name a few, whereby the collaborative exchange of resources and capabilities enables achieving their objectives in a faster and more efficient way. However, it is often argued that the lack of effective models to support collaborative initiatives is the biggest obstacle for organizations to engage in a higher frequency in collaborative working models. In project management, one of the biggest challenges that organizations face today as they deliver projects is to distinguish project critical success factors from project critical failure factors regarding how project stakeholders collaborate across the different phases of a project lifecycle. This challenge has been a growing concern particularly in organizations that deliver projects, essentially due to the potential high impact (both, negative and positive) in economic, environmental, and social dimensions. More concretely, this challenge is essentially related to how the dynamic interactions between the different project stakeholders - characterized by the mix of formal and informal networks of relationships that emerge and evolve across the different phases of a project lifecycle, and how these may or not impact project outcomes (success or failure). In this work a heuristic two-part model to address the mentioned challenge is proposed. The development of the proposed model is supported by three distinct but interrelated scientific fields. They are: (1) project management - which contributes with the definitions and structure of a project lifecycle, (2) risk management - which contributes with the standard risk management process framework, and (3) social network analysis - which provides the tools & techniques to identify and quantify the collaborative interactions between entities throughout a project lifecycle. The proposed model was developed to identify and quantitatively measure the extent to which such project participant´s dynamic interactions (also called as dynamic behaviors), influence project outcomes (usually classified as successfully or unsuccessfully delivered). The proposed model in this work named POL Model (which stands for the Project Outcome Likelihood model), has two parts. In part one the proposed model will analyze five key project collaboration types ((1) Communication and Insight, (2) Internal and Cross Boundaries-Collaboration, (3) Know-how sharing and Power, (4) Clustering (variability effect—PSNVar), and (5) Teamwork efficiency) that emerge and evolve in each project phase of a given project lifecycle, by accessing, analyzing and interpreting project data-related collected in three different sources ((1) project meetings, (2) project emails, and (3) through the application of a SNA-based survey) from successfully and unsuccessfully delivered projects. The model will search in both successfully and unsuccessfully delivered projects for unique repeatable behavioral patterns (RBPs) regarding each one of the five key project collaboration types. If the model identifies different RBPs in projects that were successfully delivered from those that were unsuccessfully delivered, such RBPs are classified as critical success factors (CSFs). If not, then no CSFs are identified. If the latter outcome is the case, then, according to the proposed model in this work, collaborative projects outcomes (successful or unsuccessful) are not influenced by the dynamic interactions of project participants that emerge and evolve across the different phases of a given project lifecycle. Once part 1 of the POL model is concluded, and if CSFs have been found, then part two can initiate. In part two the POL model will provide guidance to an ongoing or upcoming project by analyzing the deviation between an actual project evolution (actual state), and the CSFs identified in part 1 regarding each one of the already mentioned five key project collaboration types.No atual ambiente económico e social, é muitas vezes afirmado que se as organizações pretendem alcançar vantagens competitivas sustentáveis ou simplesmente sobreviver, elas têm de ser capazes de atingir elevados níveis de performance e inovação. No entanto, a maioria das organizações, por si só, nem sempre têm as capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás crescentes atuais e futuras necessidades dos mercados. Tais capacidades como, mentes brilhantes, tecnologias de ponta, acesso a informação mais restrita e vital, conhecimento adquirido, experiência em várias dimensões, entre outras, normalmente só estão ao alcance de algumas organizações. Para tentarem ultrapassar este obstáculo, as organizações que por si só não dispõem ou não consegue adquirir as tais capacidades necessárias e suficientes para eficazmente responder ás tais exigências por parte do ecossistema dos mercados, procuram encontrar soluções por outras formas. Uma das formas que ao longo dos últimos anos tem tido uma crescente procura consiste essencialmente em partilhar recursos e capacidades através do estabelecimento de parcerias estratégicas com outras organizações, tais como universidades, institutos, parceiros de negócio, ou mesmo concorrentes diretos e indiretos. Estas tais parcerias estratégicas são essencialmente denominadas de modelos organizacionais colaborativos que permitem ás organizações participantes obter benefícios que de uma forma individual nunca conseguiriam atingir (Camarinha-Matos, & Afsarmanesh, 2006; Arana & Castellano, 2010). Um modelo que se tornou muito popular nos últimos anos, é o modelo de inovação aberta (Open Innovation, ou simplesmente OI”) proposto por Chesbrough, (2003). Chesbrough defende que para que as organizações consigam atingir resultados mais positivos e mais rápidos estas deveriam optar por trabalharem em conjunto (colaborarem) no desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações, tendo por base essencial, a troca supervisionada de informação, ideias, recursos (materiais e imateriais) entre as organizações participantes. E de referir ainda que este modelo de colaboração que potencialmente trás consideráveis benefícios ás organizações tais como a partilha de riscos e oportunidades, um acelerado time-to-market de produtos e serviços desenvolvidos, otimização ou criação de produtos e serviços a um preço muito mais baixo, entre muitos outros, é contrário ao modelo que ainda é tradicionalmente adotado pela maioria das organizações que assenta essencialmente num processo de inovação fechada em que as organizações não partilham recursos e capacidades no processo de desenvolvimento e comercialização de ideias e inovações. No entanto, a realidade mostra que não só potenciais benefícios resultam dessas parcerias estratégicas. De acordo com literatura consultada, de um modo geral, são muitas as organizações, que ainda têm receio de optar por estes modelos de parcerias estratégicas que envolvem a partilha ativa e supervisionada de informação, ideias, e recursos, essencialmente devido á falta de modelos que permitam uma eficiente gestão das diferentes dinâmicas colaborativas que existem dentro, e entre diferentes organizações (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Este aspeto, de acordo com a literatura consultada, tem ainda mais peso na limitação da entrada das organizações em modelos colaborativos como o Open Innovation, do que propriamente aspetos técnicos (Deichmann et al., 2017). De acordo com varia literatura consultada um dos maiores desafios que as organizações atualmente enfrentam, é a capacidade de identificar fatores críticos relacionadas com a colaboração que levam projetos e operações a ter um desfecho com sucesso (Workday studios, 2018; Arena, 2018; Nunes & Abreu, 2020(c); Nunes & Abreu, 2020). Na verdade, esta preocupação tem crescido exponencialmente ao longo dos últimos anos essencialmente devido á crescente perceção dos elevado impactos (negativos e positivos) que este fator projeta no seio das organizações. No entanto, embora este tema está ainda muito pouco explorado, em gestão de projetos, cada vez mais cresce o interesse de perceber a relação entre o sucesso e o insucesso de projetos com as diferentes interações dinâmicas que emergem e evoluem entre pessoas, grupos, departamentos e organizações que executam projetos (Santos et al., 2019; Nunes & Abreu, 2020(a); Nunes & Abreu, 2020 (b)). Dada a importância deste aspeto, é proposto neste trabalho um modelo que tem como principal objetivo contribuir para a identificação de fatores críticos de sucesso relativos á gestão das interações dinâmicas entre organizações em ambientes de projetos. Neste trabalho é apresentado um modelo heurístico composto de duas partes (parte 1 e parte 2), onde o seu desenvolvimento foi apoiado em três áreas científicas ((1) gestão de projetos, (2) gestão do risco, e (3) análise de redes socias) e que tem como principal objetivo a identificação da importância (de uma forma mensurável) das diferentes interações dinâmicas entre pessoas que trabalham num ambiente de projetos no desfecho desses mesmos projetos. Cada uma das áreas científicas acima mencionadas contribui de forma única para o modelo proposto neste trabalho. A área científica de gestão de projetos (1), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e estrutura de um projeto, onde inclui as definições de projeto, gestão de projeto, fases de um projeto, ciclo de vida de um projeto, entre outras. A área científica de gestão do risco (2), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições de risco, e gestão de risco, e com os processos e estrutura de análise mais utilizados na identificação, tratamento e controle do risco. Finalmente, a área científica de análise de redes socias (3), contribui para o modelo proposto neste trabalho com as definições e características de rede social, capital social, redes colaborativas, e ainda com as ferramentas e técnicas de análise para quantitativamente medir as interações dinâmicas entre pessoas, grupos, departamentos de uma dada organização, ou mesmo entre organizações diferentes que colaboram na execução de projetos. O modelo proposto neste trabalho de nome POL Model (project outcome likelihood), tem duas partes – parte 1 e parte 2. Na primeira parte o modelo vai analisar cinco tipos dinâmicas chave que emergem e se desenvolvem numa dada rede social de um projeto ao longo das diferentes fases do ciclo de vida de um projeto. Estes cinco tipos chave de dinâmicas são: (1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional, (3) partilha de conhecimento e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa. Para analisar os cinco tipos de dinâmicas chave, o modelo proposto neste trabalho vai utilizar informação recolhida em reuniões de projetos, emails que contenham informação relacionada com tarefas e atividades de projetos, e questionários estrageiros endereçados aos elementos que participam num dado projeto. Uma vez recolhida toda a informação necessária o modelo vai aplicar um serie de técnicas e ferramentas desenvolvidas com base na área científica da análise de redes socias identificar padrões de comportamento de uma forma quantitativa, associados a projetos que tiveram um desfecho com sucesso, e associados a projetos que tiveram um desfecho sem sucesso, relativamente aos cinco tipos genéricos de colaboração dinâmica acima mencionados. Estas técnicas e ferramentas consistem essencialmente em métricas que medem a centralidade de uma rede social apoiadas na teoria das grafos (matemática discreta). Se os resultados da aplicação do modelo mostrarem evidentes diferentes padrões de comportamentos relativos as cinco dinâmicas chave de projetos em projetos que tiverem um desfecho com sucesso, de projetos que tiverem um desfecho sem sucesso, conclui-se que foram encontrados fatores críticos de sucesso. Uma vez terminada a parte 1 do modelo, e se fatores críticos foram encontrados, pode-se iniciar a parte 2 do modelo POL. Se por outo lado não forma encontrados fatores críticos, então a segunda parte do modelo não pode ser executada. Na segunda parte (parte 2), o modelo POL essencialmente vai monitorizar o quanto um projeto que esteja em execução está ou não desalinhado com os fatores críticos identificados na parte 1. Na segunda o modelo vai primeiro efetuar uma análise aos cinco tipos chave de colaboração dinâmica ((1) comunicação, (2) intra e intercolaboração organizacional (3) know-how, partilha de informação e poder, (4) variabilidade de participação ativa em reuniões de projetos, e (5) eficiência do trabalho em equipa) de um projeto que esteja a atualmente decorrer e comparar os resultados obtidos com os fatores críticos identificados na parte 1 do modelo. Por fim em função da quantidade de fatores (métricas) que estejam ou não alinhados com os fatores críticos de sucesso, o modelo calcula uma probabilidade de desfecho (sucesso ou insucesso) do projeto que esta a ser executado. Para efeitos da ilustração do funcionamento, aplicação e validação do modelo proposto neste trabalho, é apresentado no capítulo 6 deste trabalho um caso de estudo de uma real aplicação do modelo POL na execução de um projeto com a participação de várias pessoas com diferentes competências, ao longo de uma especifica fase de um projeto colaborativo. Ao longo do capítulo 6 é possível observar que o modelo proposto neste trabalho identifica de uma forma simples e eficiente diferentes padrões de comportamento existentes em redes colaborativas, o que permite ás organizações correlacionar resultados obtidos da aplicação do modelo, com os diferentes desfechos de projetos (sucesso ou insucesso) e dessa forma identificar quais os fatores críticos de sucesso

Applying social network analysis to identify project critical success factors

A key challenge in project management is to understand to which extent the dynamic interactions between the different project people—through formal and informal networks of collaboration that temporarily emerge across a project´s lifecycle—throughout all the phases of a project lifecycle, influence a project’s outcome. This challenge has been a growing concern to organizations that deliver projects, due their huge impact in economic, environmental, and social sustainability. In this work, a heuristic two-part model, supported with three scientific fields—project management, risk management, and social network analysis—is proposed, to uncover and measure the extent to which the dynamic interactions of project people—as they work through networks of collaboration—across all the phases of a project lifecycle, influence a project‘s outcome, by first identifying critical success factos regarding five general project collaboration types((1) communication and insight, (2) internal and cross collaboration, (3) know-how and power sharing, (4) clustering, and (5) team work efficiency) by analyzing delivered projects, and second, using those identified critical success factos to provide guidance in upcoming projects regarding the five project collaboration types.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Clermont-Ferrand – Site du musée Bargoin

Identifiant de l'opération archéologique : 109 Date de l'opération : 2007 (SD) La création de nouvelles réserves pour la conservation des ex-voto de la « source des Roches » de Chamalières a nécessité la réalisation d’une tranchée dans le « jardin » du musée (à l’est du bâtiment) permettant l’alimentation électrique et technique des machines (climatiseurs, humidificateurs, etc.). Profonde de 0,70 m et large d’1 m en moyenne, la tranchée a été réalisée sur toute la longueur du bâtiment, à 3 m ..

Clermont-Ferrand – Site du musée Bargoin

Identifiant de l'opération archéologique : 109 Date de l'opération : 2007 (SD) La création de nouvelles réserves pour la conservation des ex-voto de la « source des Roches » de Chamalières a nécessité la réalisation d’une tranchée dans le « jardin » du musée (à l’est du bâtiment) permettant l’alimentation électrique et technique des machines (climatiseurs, humidificateurs, etc.). Profonde de 0,70 m et large d’1 m en moyenne, la tranchée a été réalisée sur toute la longueur du bâtiment, à 3 m ..

University Technology Enterprise Network in Portugal: A Bottom-up Approach to Improve Regional Innovation Ecosystems

The authors would like to thank the Portuguese Science and Technology Foundation (FCT) for financial support of this work within the UTEN project. Our appreciation also goes to the technology transfer offices for their cooperation and effort in providing information and generously shared their time and experience with us and acknowledge the support from all the people at the IC2 Institute (Austin, Texas), as well as to Prof. José Manuel Mendonça at INESC TEC, and Prof. Aurora Teixeira from the University of Porto. We also acknowledge Ms. Francesca Lorenzini for her diligent remarks.In the new paradigm of Open Innovation (OI), traditional cooperative research agreements or sponsored research are no longer effective enough to meet the needs of the system and the market. Today, any Innovation Ecosystem has a myriad of players, such as: big and small companies, startups, R&D institutions, brokers, and other intermediaries. The UTEN (University Technology Enterprise Network) Program, launched in March 2007 by The University of Texas at Austin’s IC2 Institute to accelerate the development of a sustainable, globally competitive, professional technology transfer (TT) and commercialization network, was founded with the propose of improving the Portuguese international competitiveness in university–based science/technology commercialization. We argue that initiatives taken place in the project have gotten UTEN network presently run in OI fostered mostly by the TT Offices and their own networks and officers. This paper shows the actions taken to develop UTEN and improve the Portuguese Innovation Ecosystem. The data we offer in support of our argument is a collection of implementation that started with 14 Portuguese Universities and select international partners in a five-year program. Our indicators show that UTEN has leveraged this growth by stimulating new competencies in international technology transfer and commercialization, and by facilitating industry access to the world’s leading markets. This bottom-up approach contributed to building the necessary relationships between all actors within this innovation ecosystem by providing the necessary knowledge to play their roles. This case is evidence that critical mass and regional public policies are very important in the development of “high-tech” regions