Inteligência competitiva como estratégia para serviços de informação: monitoramento web de bibliotecas especializadas na área de química

O presente trabalho tem como objetivo mostrar como as técnicas da Inteligência Competitiva podem ser adaptadas para o ambiente de serviços de informação, apresentando um projeto de monitoramento web de bibliotecas universitárias especializadas na ár ea de Química como estratégia para a melhoria contínua desses ser viços, através da comparação de serviços de informação análogos, selecionados entre as quatro primeiras instituições classificadas no Webometrics - Ranking Web of World Universities , fornecendo dados para o incremento e atualização dos conteúdos informaciona is disponíveis na página virtual de bibliotecas dessa área, melhorando seu acesso e dis ponibilização de informação, bem como contribuindo para a maximização da visibilidade e a valiação da instituição universitária. Palavras-Chave: Inteligência Competitiva, Monitoramento Web, Bibli otecas Universitárias e especializadas, Página Virtual, Serviços de Informa ção

Perfil comportamental e competência social de crianças e adolescentes com distrofia muscular de Duchenne

A distrofia muscular de Duchenne é uma doença genética caracterizada por enfraquecimento muscular progressivo e degeneração irreversível, acompanhados por danos sensoriais e neuropsicológicos. Os objetivos do estudo consistiram em avaliar o perfil comportamental de crianças/adolescentes com DMD e a influência do prejuízo motor, da idade no início do uso de cadeira de rodas e da idade no diagnóstico. Participaram 34 pacientes e 20 controles. Os pacientes formaram dois grupos conforme o quociente de inteligência (QI). Os pais responderam ao Inventário de Comportamentos da Infância e da Adolescência. Pacientes com DMD obtiveram escores mais baixos em Atividades e Sociabilidade (p < 0,01; ANCOVA). Os pacientes com QI < 80 apresentaram menores índices de Escolaridade. O prejuízo motor e as idades referentes à cadeira e ao diagnóstico correlacionaram-se com sintomas psiquiátricos/somáticos e problemas escolares. Os achados enfatizam a necessidade de programas educacionais acerca da doença como base para o desenvolvimento de estratégias de inclusão social.

Desempenhos neuropsicológicos em um caso com sequência de Robin

Objetivo: Caracterizar os desempenhos neuropsicológicos de um caso com sequência de Robin. Método: Participou um sujeito com 11 anos e 11 meses, sexo masculino, com Sequência de Robin e fissura completa de palato e queixa de baixo aproveitamento acadêmico. Foram utilizados: Matrizes Progressivas Coloridas, Teste Gestaltico Bender, Escala de Inteligência para Crianças - WISC III; Wisconsin Card Sorting Test-WCST, Teste de Atenção Visual-Tavis-4. Resultados: O raciocínio espaço-temporal lógico apresentou-se na média para a idade. A análise das funções cognitivas para a aprendizagem revelou desempenhos com classificação na média em escalas verbal (QIV=112), execução (QIE=99) e global (QIT=106). No entanto, apresentou desempenhos inferiores em tarefas com sobrecarga, que exigiam atenção sustentada, agilidade e flexibilidade mental, memória de trabalho visual e gerenciamento de estratégias para resolução de problemas. O desempenho em provas perceptivas visiomotoras foi inferior ao esperado, compatível a oito anos de idade, com evidentes dificuldades na construção de ângulos, organização espacial e posição relativa. As habilidades de atenção mostraram-se preservadas em provas de sustentadas e alternadas; naquelas envolvendo a atenção seletiva, cujo estímulo exigiu capacidade de rastreamento e velocidade da resposta, o desempenho foi significativamente inferior ao esperado para a idade. Conclusão: Apesar do nível intelectual satisfatório, a avaliação evidenciou déficits neuropsicológicos importantes interferentes na aprendizagem, tais como, a atenção, memória de trabalho, percepção visomotora e gerenciamento executivo. Estes achados justificam os prejuízos do sujeito em atividades acadêmicas que envolvem as habilidades de leitura, escrita e aritmética.

Correlação do desempenho intelectual e sinais preditivos de ansiedade e depressão em cuidadores de crianças com fissura labiopalatina

Objetivo: Identificar a correlação do desempenho intelectual e dos sinais preditivos de ansiedade e depressão em cuidadores de crianças com fissura labiopalatina no período transoperatório de cirurgias primárias. Métodos: Participaram 20 mães de crianças com fissura labiopalatina submetidas à queiloplastia e palatoplastia, com média de idade de 27 anos e grau de instrução de ensino médio. Os instrumentos utilizados foram: Inventário de Ansiedade de Beck (BAI), Inventário de Depressão de Beck (BDI) e o Teste Não-Verbal de Inteligência G36. Os dados foram submetidos à análise estatística pelo Teste Exato de Fisher. Resultados: A correlação dos resultados obtidos através dos instrumentos demonstraram que, em relação à ansiedade, 35% dos sujeitos apresentaram ansiedade mínima e nível intelectual deficiente (V), 25% ansiedade mínima e nível intelectual inferior a média (IV) e 25% ansiedade leve e nível intelectual deficiente (V); na análise estatística obteve-se p:0,38. Em relação à depressão, 35% obtiveram nível mínimo e nível intelectual deficiente (V) e 30% nível leve e nível intelectual inferior a média (IV), estatisticamente p:0,50. Conclusão: Estatisticamente não houve significância nos resultados obtidos, justificado pelo número reduzido da amostra. No entanto, qualitativamente, os resultados demonstraram que quanto menor o nível intelectual dos sujeitos, menor os níveis de ansiedade e depressão. Quanto maior a capacidade cognitiva do cuidador, maior foram as suas expectativas referentes ao procedimento cirúrgico e a antecipação dos resultados, o que pode acarretar ao aumento de sintomas de ansiedade e depressão.

Remediação neuropsicológica das funções executivas de sujeito com del 22q11.2 e fissura submucosa

Objetivo: Verificar os efeitos da remediação neuropsicológica em um sujeito com Síndrome Velocardiofacial. Método: Participou do estudo um sujeito do sexo masculino, 13 anos de idade, queixa de baixo rendimento escolar, diagnosticado com Síndrome Velocardiofacial (Del22q11.2) e fissura de palato submucosa. Na avaliação pré e pós programa remediativo utilizou-se: BANI-TS; Matrizes Progressivas, Teste Gestáltico Visomotor; Escala de Inteligência Wechsler para Crianças- WISC-III e o Teste Wisconsin de Classificação de Cartas. O programa de remediação neuropsicológica, com ênfase nas habilidades de execução, atenção, organização perceptual utilizou do delineamento comportamental, treino sistemático de ensino-aprendizagem viso-construtivas, e estratégias diferenciadas na tarefa. Resultado: No pré-teste, as habilidades intelectuais mostraram classificação rebaixado à idade. Na prova cognitiva verbal (QIV=91) apresentou classificação média e execução (QI = 71), limítrofe. Os índices atencionais e de processamento da informação indicaram perfis limítrofes e os de organização perceptual, deficientes. Na avaliação gráfico-percepto-motora obteve resultados inferiores a 6 anos. Na pós-testagem, as habilidades intelectuais mantiveram classificação rebaixada, porém, com aumento do número de respostas corretas. Na escala de execução (QIE) os resultados foram na média, com escore elevado em 77%; a organização perceptual elevou-se para nível médio-inferior. Os resultados percepto-motores demonstraram aumento da pontuação, de 06 para 07 anos. Conclusão: Os resultados obtidos no presente estudo de caso demonstraram que programas remediativos, focados em habilidades específicas, pode ser uma opção a mais na reabilitação de sujeitos com fissura de palato, com queixas na aprendizagem.

Recent trends in intelligent data analysis

European Regional Development Fund

Evolving decision trees with beam search-based initialization and lexicographic multi-objective evaluation

Decision tree induction algorithms represent one of the most popular techniques for dealing with classification problems. However, traditional decision-tree induction algorithms implement a greedy approach for node splitting that is inherently susceptible to local optima convergence. Evolutionary algorithms can avoid the problems associated with a greedy search and have been successfully employed to the induction of decision trees. Previously, we proposed a lexicographic multi-objective genetic algorithm for decision-tree induction, named LEGAL-Tree. In this work, we propose extending this approach substantially, particularly w.r.t. two important evolutionary aspects: the initialization of the population and the fitness function. We carry out a comprehensive set of experiments to validate our extended algorithm. The experimental results suggest that it is able to outperform both traditional algorithms for decision-tree induction and another evolutionary algorithm in a variety of application domains.

Hierarchical multi-label classification using local neural networks

Hierarchical multi-label classification is a complex classification task where the classes involved in the problem are hierarchically structured and each example may simultaneously belong to more than one class in each hierarchical level. In this paper, we extend our previous works, where we investigated a new local-based classification method that incrementally trains a multi-layer perceptron for each level of the classification hierarchy. Predictions made by a neural network in a given level are used as inputs to the neural network responsible for the prediction in the next level. We compare the proposed method with one state-of-the-art decision-tree induction method and two decision-tree induction methods, using several hierarchical multi-label classification datasets. We perform a thorough experimental analysis, showing that our method obtains competitive results to a robust global method regarding both precision and recall evaluation measures.

A semi-supervised classification technique based on interacting forces

Semi-supervised learning is a classification paradigm in which just a few labeled instances are available for the training process. To overcome this small amount of initial label information, the information provided by the unlabeled instances is also considered. In this paper, we propose a nature-inspired semi-supervised learning technique based on attraction forces. Instances are represented as points in a k-dimensional space, and the movement of data points is modeled as a dynamical system. As the system runs, data items with the same label cooperate with each other, and data items with different labels compete among them to attract unlabeled points by applying a specific force function. In this way, all unlabeled data items can be classified when the system reaches its stable state. Stability analysis for the proposed dynamical system is performed and some heuristics are proposed for parameter setting. Simulation results show that the proposed technique achieves good classification results on artificial data sets and is comparable to well-known semi-supervised techniques using benchmark data sets.

CID: an efficient complexity-invariant distance for time series

The ubiquity of time series data across almost all human endeavors has produced a great interest in time series data mining in the last decade. While dozens of classification algorithms have been applied to time series, recent empirical evidence strongly suggests that simple nearest neighbor classification is exceptionally difficult to beat. The choice of distance measure used by the nearest neighbor algorithm is important, and depends on the invariances required by the domain. For example, motion capture data typically requires invariance to warping, and cardiology data requires invariance to the baseline (the mean value). Similarly, recent work suggests that for time series clustering, the choice of clustering algorithm is much less important than the choice of distance measure used.In this work we make a somewhat surprising claim. There is an invariance that the community seems to have missed, complexity invariance. Intuitively, the problem is that in many domains the different classes may have different complexities, and pairs of complex objects, even those which subjectively may seem very similar to the human eye, tend to be further apart under current distance measures than pairs of simple objects. This fact introduces errors in nearest neighbor classification, where some complex objects may be incorrectly assigned to a simpler class. Similarly, for clustering this effect can introduce errors by “suggesting” to the clustering algorithm that subjectively similar, but complex objects belong in a sparser and larger diameter cluster than is truly warranted.We introduce the first complexity-invariant distance measure for time series, and show that it generally produces significant improvements in classification and clustering accuracy. We further show that this improvement does not compromise efficiency, since we can lower bound the measure and use a modification of triangular inequality, thus making use of most existing indexing and data mining algorithms. We evaluate our ideas with the largest and most comprehensive set of time series mining experiments ever attempted in a single work, and show that complexity-invariant distance measures can produce improvements in classification and clustering in the vast majority of cases.

Determinação de elementos traços em diques mesozoicos da Serra do Mar por meio de ativação com nêutrons

A análise de elementos traço, tais como terras raras, TH, U, Ta, Hf, Ba, Rb e Ba, é uma ferramenta muito importante para estudos petrogenéticos. No intuito de estudar tais processos em diques do Enxame Serra do Mar (litoral de São Paulo e Rio de Janeiro), pertencente à Provincia Magmática do Paraná (PMP), uma das províncias de basaltos continentais mais expressivas do mundo, foram realizadas análises por ativação com nêutrons nestes diques. A técnica, empregada no Centro de Reator de pesquisa do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares, forneceu concentrações de elementos traço com os níveis de precisão de 10% e exatidão 9% os quais são adequadas para estudos petrogenéticos. Devido as baixas concentrações dos elementos analisados, a rotina experimental de preparação das amostras abrangeu processos bastantes cuidadosos para evitar contaminação. As amostras investigadas podem ser divididas em quatro grupos: rochas básicas (SiO2<55%) com Ti/Y<500; rochas intermediárias (55%63%). Diques de composição intermediária e ácida só ocorrem na Ilha de São Sebastião e na região costeira adjacente. As concentrações de elementos maiores e menores, bem como os padrões de abundância de terras raras e de outros elementos incompatíveis dessas rochas mais diferenciadas, apresentaram semelhanças significativas com os das vulcânicas Chapecó do tipo Ourinhos, sugerindo gênese similar, ou seja, incluindo também processos de contaminação crustal .