19 resultados para Identificação microbiana por DGGE

em SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal


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Dissertação de mest., Biologia Molecular e Microbiana, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2011

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Tese dout., Ciências do Mar, Universidade do Algarve, 2006

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Dissertação de mest., Biologia e Geologia, Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente, Universidade do Algarve, 2008

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Dissertação de Mestrado, Biologia Molecular e Microbiana, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2010

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Dissertação mest., Biologia Marinha, Universidade do Algarve, 2008

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Tese dout., Ciências Agrárias, Universidade do Algarve, 2006

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Dissertação de Mestrado, Psicologia, especialidade de Psicologia da Saúde, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2007

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Dissertação de Mestrado, Biologia Marinha, Especialização em Biotecnologia Marinha, Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente, Universidade do Algarve, 2008

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O processo da tomada de decisão sobre a avaliação de uma solicitação de crédito comercial é por vezes difícil para o julgamento humano, devido à imensidão de variáveis que estão em jogo e das suas inter- relações. Neste artigo propomo-nos identificar as características dos clientes associadas a alto e a baixo risco, com recurso a um modelo aplicacional. A partir de uma base de dados de um cartão de crédito, formada por variáveis de natureza qualitativa e quantitativa, ajustámos um modelo logit binário, com o objectivo de tornar o processo de decisão mais objectivo e quantificável. Em seguida, identificámos oito classes de risco através da aplicação de um método de classificação não hierárquica (K-means) sobre o vector da pontuação do modelo logit. Aferimos temporalmente o comportamento de cada classe de risco ao longo de 70 meses, verificando-se que probabilidades baixas de default estão associadas a classes de risco baixo. As características dos clientes tipicamente associadas ao risco de crédito foram identificadas através de uma Análise Factorial das Correspondências.

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Dissertação de mest., Biologia Marinha (Ecologia e Conservação Marinha), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2012

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Dissertação de mest., Biologia Molecular e Microbiana, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2011

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O presente documento constitui o relatório final do projecto “Estudo dos Sistemas Agrários Tradicionais”, executado em parceria com a Consejería de Agricultura Y Pesca da Junta da Anadalucía, no âmbito da Iniciativa Comunitária Interreg II (Programa Operativo Interregional II).

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Este estudo procurou encontrar em primeiro qual o efeito da Inteligência emocional e do sentimento de presença sobre a identificação avatar em ambiente virtual, e em segundo se a identificação avatar estava associada a uma mudança de Self. O ambiente virtual foi simulado através de um jogo em 3ª pessoa (SOCOM4), onde os participantes tinham de jogar com um soldado de guerra americano. Os participantes (N = 82) preencheram uma escala de Inteligência emocional previamente à prova e posteriormente medidas de identificação, de stress e de atitudes face aos soldados. Os resultados demonstraram que o fator atenção e clareza (inteligência emocional) estão relacionados com a identificação. Foi encontrado também que a identificação ao avatar estava associada a uma mudança de Self. A identificação foi ainda associada a uma avaliação mais positiva dos soldados e da aceitação do uso dos mesmos. Foram ainda encontrados resultados para um possível modelo de mediação sobre os tipos de identificação com o prazer no jogo, dificuldades cognitivas e valoração de soldados pela variável traços estereotipicamente de soldados.

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A participação na área Euro e a atual crise financeira têm condicionado substancialmente o setor bancário português, para o qual se prevê a continuação de quebras significativas nos rendimentos e uma crescente pressão competitiva, sendo a eficiência um fator imprescindível para a sobrevivência. Foram avaliados diversos indicadores de eficiência dos principais bancos a operar em Portugal, através da metodologia DEA. As principais contribuições deste estudo consistem (1) na incorporação de novas variáveis nos modelos DEA, que refletem, para além da rendibilidade, a criação de valor e o custo de oportunidade do capital; (2) na exploração de indicadores e modelos complementares de eficiência mais exigentes que os tradicionais e (3) na aplicação de regressões fracionais aos índices DEA complementares. Os principais resultados revelam que o modelo de rendibilidade apresenta os níveis de eficiência média padrão mais elevados e o modelo de intermediação os mais baixos. Registam-se muitas ineficiências de escala e de gestão de recursos na maioria dos bancos. A aplicação de modelos bietápicos permitiu contornar a habitual problemática inerente à coexistência das abordagens de produção e intermediação. A aplicação de modelos de eficiência composta permitiu a identificação dos bancos falso-eficientes nos modelos de eficiência padrão. A aplicação de regressões para proporções, mais apropriadas que as tradicionais regressões lineares ou que o modelo Tobit, para lidar com a natureza fracionaria dos índices DEA, permitiu a identificação dos fatores determinantes da eficiência dos principais bancos a operar em Portugal. Os modelos de regressão fracional mostram evidências de melhor especificação relativamente aos modelos de regressão tradicionais. As variáveis que parecem exercer maior influência sobre os níveis de eficiência bietápica global são as variáveis internacionalização, dimensão e tipo de propriedade do capital e sobre os níveis de eficiência composta de rendibilidade são as variáveis cost-to-income, número de empregados por balcão e rendibilidade do ativo.

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All systems found in nature exhibit, with different degrees, a nonlinear behavior. To emulate this behavior, classical systems identification techniques use, typically, linear models, for mathematical simplicity. Models inspired by biological principles (artificial neural networks) and linguistically motivated (fuzzy systems), due to their universal approximation property, are becoming alternatives to classical mathematical models. In systems identification, the design of this type of models is an iterative process, requiring, among other steps, the need to identify the model structure, as well as the estimation of the model parameters. This thesis addresses the applicability of gradient-basis algorithms for the parameter estimation phase, and the use of evolutionary algorithms for model structure selection, for the design of neuro-fuzzy systems, i.e., models that offer the transparency property found in fuzzy systems, but use, for their design, algorithms introduced in the context of neural networks. A new methodology, based on the minimization of the integral of the error, and exploiting the parameter separability property typically found in neuro-fuzzy systems, is proposed for parameter estimation. A recent evolutionary technique (bacterial algorithms), based on the natural phenomenon of microbial evolution, is combined with genetic programming, and the resulting algorithm, bacterial programming, advocated for structure determination. Different versions of this evolutionary technique are combined with gradient-based algorithms, solving problems found in fuzzy and neuro-fuzzy design, namely incorporation of a-priori knowledge, gradient algorithms initialization and model complexity reduction.