Padrões de crescimento em otólitos de larvas de Pomatoschistus pictus (Pisces, Gobiidae)

Dissertação mest., Biologia Marinha, Universidade do Algarve, 2006

Padrões de distribuição e taxonomia para os porifera da região central do Algarve

Dissertação de mest., Biologia Marinha, Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente, Universidade do Algarve, 2007

Padrões temporais de fornecimento de Megalopas de Carcinus Maenas na Ria de Aveiro: influência dos ventos e das marés

Dissertação mest., Biologia marinha - Ecologia e conservação marinha, Universidade do Algarve, 2007

Padrões de distribuição da abundância larvar de crustáceos decápodes na baía de Cascais

Dissertação mest., Biologia marinha, Universidade do Algarve, 2009

Padrões temporais e verticais de pequena escala na ocorrência de larvas de peixe na Ria de Aveiro, Portugal

Dissertação de mest., Biologia Marinha (Ecologia e Conservação Marinha), Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2010

Padrões verticais e inter-anuais nas assembleias de larvas de peixe junto ao substrato rochoso do Parque Marinho da Arrábida

Dissertação de mest., Biologia Marinha, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2009

Improved extraction of arabinoxylans from rye bran and production of health beneficial oligosaccharides

Dissertação de mest., Engenharia Biológica, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Univ. do Algarve, 2011

Generate disaggregated soil allocation data using a Minimum Cross Entropy Model

Montado ecosystem in the Alentejo Region, south of Portugal, has enormous agro-ecological and economics heterogeneities. A definition of homogeneous sub-units among this heterogeneous ecosystem was made, but for them is disposal only partial statistical information about soil allocation agro-forestry activities. The paper proposal is to recover the unknown soil allocation at each homogeneous sub-unit, disaggregating a complete data set for the Montado ecosystem area using incomplete information at sub-units level. The methodological framework is based on a Generalized Maximum Entropy approach, which is developed in thee steps concerning the specification of a r order Markov process, the estimates of aggregate transition probabilities and the disaggregation data to recover the unknown soil allocation at each homogeneous sub-units. The results quality is evaluated using the predicted absolute deviation (PAD) and the "Disagegation Information Gain" (DIG) and shows very acceptable estimation errors.