A visibilidade das universidades portuguesas na web : estudo webométrico

Esta dissertação resulta de uma investigação que levou a cabo um estudo webométrico sobre a presença das universidades portuguesas na Web, avaliando a visibilidade das instituições através do cálculo de um indicador webométrico, o Web Impact Factor. A World Wide Web é, na atualidade, um dos principais meios de difusão de Informação. Os Estudos Métricos da Informação visam quantificar e avaliar a produção de Informação, objeto de estudo de disciplinas como a Infometria, a Cienciometria e a Bibliometria. Recentemente, surgiram a Cibermetria e a Webometria como novas disciplinas que estudam a produção e difusão da Informação no contexto do Ciberespaço e da World Wide Web, respetivamente. As universidades, enquanto polos privilegiados de produção e difusão de conhecimento, são o objeto de estudo natural da Webometria e a avaliação da sua presença na World Wide Web contribui para a análise do desempenho destas instituições. Para a realização deste trabalho foi adotada a metodologia proposta por Noruzi, que calcula três categorias de Web Impact Factor: o WIF Total, o WIF Revisto e o Selflink WIF. De modo a calcular estas categorias, foram recolhidos dados quantitativos de inlinks, selflinks, número total de páginas e número de páginas indexadas pelo motor de pesquisa. O motor de pesquisa utilizado foi o Altavista, tendo sido realizadas pesquisas de expressões booleanas durante o primeiro semestre de 2009. Após a recolha, os dados foram tratados estatisticamente e procedeu-se ao cálculo das categorias do WIF. Conclui-se que existe uma maior visibilidade das universidades públicas portuguesas porque obtêm melhores resultados ao nível de duas categorias do Web Impact Factor: o WIF Revisto e o Selflink WIF.

The impact of North Atlantic Oscillation on the atmospheric pollutant variability in the Porto region, Portugal

The North Atlantic Oscillation (NAO) is an important large-scale atmospheric circulation that influences the European countries climate. This study evaluated NAO impact in air quality in Porto Metropolitan Area (PMA), Portugal, for the period 2002-2006. NAO, air pollutants and meteorological data were statistically analyzed. All data were obtained from PMA Weather Station, PMA Air Quality Stations and NOAA analysis. Two statistical methods were applied in different time scale : principal component and correlation coefficient. Annual time scale, using multivariate analysis (PCA, principal component analysis), were applied in order to identified positive and significant association between air pollutants such as PM10, PM2.5, CO, NO and NO2, with NAO. On the other hand, the correlation coefficient using seasonal time scale were also applied to the same data. The results of PCA analysis present a general negative significant association between the total precipitation and NAO, in Factor 1 and 2 (explaining around 70% of the variance), presented in the years of 2002, 2004 and 2005. During the same years, some air pollutants (such as PM10, PM2.5, SO2, NOx and CO) present also a positive association with NAO. The O3 shows as well a positive association with NAP during 2002 and 2004, at 2nd Factor, explaining 30% of the variance. From the seasonal analysis using correlation coefficient, it was found significant correlation between PM10 (0.72., p<0.05, in 2002), PM2.5 (0 74, p<0.05, in 2004), and SO2 (0.78, p<0.01, in 2002) with NAO during March-December (no winter period) period. Significant associations between air pollutants and NAO were also verified in the winter period (December to April) mainly with ozone (2005, r=-0.55, p.<0.01). Once that human health and hospital morbidities may be affected by air pollution, the results suggest that NAO forecast can be an important tool to prevent them, in the Iberian Peninsula and specially Portugal.