Sustainability indicators and local governance in Portugal

Esta tese tem como principal objectivo compreender o papel dos indicadores de sustentabilidade na governação local em Portugal, bem como perceber o seu potencial para transformar práticas institucionais correntes para o desenvolvimento sustentável. As duas últimas décadas têm testemunhado um crescente debate em torno dos indicadores de sustentabilidade e três abordagens específicas da literatura ganharam corpo: a ‘técnica’, a ‘participativa’ e a de ‘governação’. Esta tese pretende contribuir para a abordagem mais recente e menos explorada da ‘governação’, através do estudo da realidade local portuguesa. Considera crucial perceber como e em que circunstâncias e contextos o papel destes indicadores pode ser diminuído ou potenciado. Desta forma, pretende avaliar se e de que forma é que os indicadores de sustentabilidade têm contribuído para alterar e desafiar contextos de governação locais para o desenvolvimento sustentável no nosso país e se e de que forma estes indicadores têm sido usados. Foram seleccionados e analisados em detalhe sete casos-de-estudo na tentativa de compreender cada um e de construir uma grelha comparativa entre eles utilizando como suporte normativo um conjunto de critérios ‘ideais’ de boa governação. Assim, a tese identifica os principais obstáculos da construção destes indicadores em Portugal, bem como os seus principais contributos positivos e usos. Enquadra igualmente as suas conclusões no contexto de outras experiências locais Europeias e tenta formular algumas recomendações para reforçar o potencial contributo e a utilização destes indicadores. Através dos casos-de-estudo, foi possível verificar que a sua implementação não tem contribuído para fortalecer o diálogo entre os diferentes níveis de governo, para promover a participação de mais actores nas redes de governação, ou mesmo para melhorar mecanismos de participação e comunicação entre governos, cidadãos e actores locais. De qualquer forma, é importante acrescentar que as experiências mais bem sucedidas permitiram efectivamente mudar as capacidades dos governos locais na coordenação horizontal de políticas sectoriais, nomeadamente através de novas relações entre departamentos, novas rotinas de trabalho, novas culturas de recolha e tratamento de dados locais, novos estímulos de aprendizagem, entre muitas outras. O maior desafio coloca-se agora na transposição destes efeitos positivos para fora da esfera governamental. Esperamos que a tese possa contribuir para que decisores políticos, técnicos, académicos e comunidades locais encarem os indicadores de sustentabilidade como processos de aprendizagem que melhoram a capacidade das cidades enfrentarem os complexos desafios e as incertezas do desenvolvimento sustentável.

Monte Carlo studies of phase transitions and adsorption : application to n-6 Lennard-Jones, C60 and zeolite systems

The solid-fluid transition properties of the n - 6 Lennard-Jones system are studied by means of extensive free energy calculations. Different values of the parameter n which regulates the steepness of the short-range repulsive interaction are investigated. Furthermore, the free energies of the n < 12 systems are calculated using the n = 12 system as a reference. The method relies on a generalization of the multiple histogram method that combines independent canonical ensemble simulations performed with different Hamiltonians and computes the free energy difference between them. The phase behavior of the fullerene C60 solid is studied by performing NPT simulations using atomistic models which treat each carbon in the molecule as a separate interaction site with additional bond charges. In particular, the transition from an orientationally frozen phase at low temperatures to one where the molecules are freely rotating at higher temperatures is studied as a function of applied pressure. The adsorption of molecular hydrogen in the zeolite NaA is investigated by means of grand-canonical Monte Carlo, in a wide range of temperatures and imposed gas pressures, and results are compared with available experimental data. A potential model is used that comprises three main interactions: van der Waals, Coulomb and induced polarization by the permanent electric field in the zeolite.

Phase transitions and nonlinear phenomena in neuronal network models

Communication and cooperation between billions of neurons underlie the power of the brain. How do complex functions of the brain arise from its cellular constituents? How do groups of neurons self-organize into patterns of activity? These are crucial questions in neuroscience. In order to answer them, it is necessary to have solid theoretical understanding of how single neurons communicate at the microscopic level, and how cooperative activity emerges. In this thesis we aim to understand how complex collective phenomena can arise in a simple model of neuronal networks. We use a model with balanced excitation and inhibition and complex network architecture, and we develop analytical and numerical methods for describing its neuronal dynamics. We study how interaction between neurons generates various collective phenomena, such as spontaneous appearance of network oscillations and seizures, and early warnings of these transitions in neuronal networks. Within our model, we show that phase transitions separate various dynamical regimes, and we investigate the corresponding bifurcations and critical phenomena. It permits us to suggest a qualitative explanation of the Berger effect, and to investigate phenomena such as avalanches, band-pass filter, and stochastic resonance. The role of modular structure in the detection of weak signals is also discussed. Moreover, we find nonlinear excitations that can describe paroxysmal spikes observed in electroencephalograms from epileptic brains. It allows us to propose a method to predict epileptic seizures. Memory and learning are key functions of the brain. There are evidences that these processes result from dynamical changes in the structure of the brain. At the microscopic level, synaptic connections are plastic and are modified according to the dynamics of neurons. Thus, we generalize our cortical model to take into account synaptic plasticity and we show that the repertoire of dynamical regimes becomes richer. In particular, we find mixed-mode oscillations and a chaotic regime in neuronal network dynamics.