Stabilization constraints from different-average public debt levels in a Monetary Union with country-size asymmetry

In the sequence of the recent financial and economic crisis, the recent public debt accumulation is expected to hamper considerably business cycle stabilization, by enlarging the budgetary consequences of the shocks. This paper analyses how the average level of public debt in a monetary union shapes optimal discretionary fiscal and monetary stabilization policies and affects stabilization welfare. We use a two-country micro-founded New-Keynesian model, where a benevolent central bank and the fiscal authorities play discretionary policy games under different union-average debt-constrained scenarios. We find that high debt levels shift monetary policy assignment from inflation to debt stabilization, making cooperation welfare superior to noncooperation. Moreover, when average debt is too high, welfare moves directly (inversely) with debt-to-output ratios for the union and the large country (small country) under cooperation. However, under non-cooperation, higher average debt levels benefit only the large country.

Contradiction between the average age of retirement at the time of death and the average pension time for men and women in public employment in Portugal

The short article attempts to make some very brief reflections on the effects a lack of public policies positively discriminatory in terms of public employment retirement. In particular, the observation of the absurd contradiction between the average age of retirement at the time of death (for men and women) and the average pension time for men and women in public employment in Portugal.

Sorption of phenanthrene on agricultural soils

Polyaromatic hydrocarbon (PAH) sorption to soil is a key process deciding the transport and fate of PAH, and potential toxic impacts in the soil and groundwater ecosystems, for example in connection with atmospheric PAH deposition on soils. There are numerous studies on PAH sorption in relatively low organic porous media such as urban soils and groundwater sediments, but less attention has been given to cultivated soils. In this study, the phenanthrene partition coefficient, KD (liter per kilogram), was measured on 143 cultivated Danish soils (115 topsoils, 0–0.25-m soil depth and 28 subsoils, 0.25–1-m depth) by the single-point adsorption method. The organic carbon partition coefficient, KOC (liter per kilogram) for topsoils was found generally to fall between the KOC values estimated by the two most frequently used models for PAH partitioning, the Abdul et al. (Hazardous Waste & Hazardous Materials 4(3):211– 222, 1987) model and Karickhoff et al. (Water Research 13:241–248, 1979) model. A less-recognized model by Karickhoff (Chemosphere 10:833–846, 1981), yielding a KOC of 14,918 Lkg−1, closely corresponded to the average measured KOC value for the topsoils, and this model is therefore recommended for prediction of phenanthrene mobility in cultivated topsoils. For lower subsoils (0.25–1-m depth), the KOC values were closer to and mostly below the estimate by the Abdul et al. (Hazardous Waste & Hazardous Materials 4(3):211–222, 1987) model. This implies a different organic matter composition and higher PAH sorption strength in cultivated topsoils, likely due to management effects including more rapid carbon turnover. Finally, we applied the recent Dexter et al. (Geoderma 144:620–627, 2008) theorem, and calculated the complexed organic carbon and non-complexed organic carbon fractions (COC and NCOC, grams per gram). Multiple regression analyses showed that the NCOC-based phenanthrene partition coefficient (KNCOC) could be markedly higher than the COCbased partition coefficient (KCOC) for soils with a clay/OC ratio <10. This possibly higher PAH sorption affinity to the NCOC fraction needs further investigations to develop more realistic and accurate models for PAH mobility and effects in the environment, also with regard to colloid-facilitated PAH transport.

Computing semantic relatedness using DBPedia

Extracting the semantic relatedness of terms is an important topic in several areas, including data mining, information retrieval and web recommendation. This paper presents an approach for computing the semantic relatedness of terms using the knowledge base of DBpedia — a community effort to extract structured information from Wikipedia. Several approaches to extract semantic relatedness from Wikipedia using bag-of-words vector models are already available in the literature. The research presented in this paper explores a novel approach using paths on an ontological graph extracted from DBpedia. It is based on an algorithm for finding and weighting a collection of paths connecting concept nodes. This algorithm was implemented on a tool called Shakti that extract relevant ontological data for a given domain from DBpedia using its SPARQL endpoint. To validate the proposed approach Shakti was used to recommend web pages on a Portuguese social site related to alternative music and the results of that experiment are reported in this paper.

Desenvolvimento de Anticorpos Plásticos para um Biomarcador do Cancro

O trabalho descrito compreende o desenvolvimento de um anticorpo plástico (MIP, do inglês Molecularly Imprinted Polymer) para o antigénio carcinoembrionário (CEA, do inglês Carcinoembriogenic Antigen) e a sua aplicação na construção de dispositivos portáteis, de tamanho reduzido e de baixo custo, tendo em vista a monitorização deste biomarcador do cancro do colo-retal em contexto Point-of-Care (POC). O anticorpo plástico foi obtido por tecnologia de impressão molecular orientada, baseada em eletropolimerização sobre uma superfície condutora de vidro recoberto por FTO. De uma forma geral, o processo foi iniciado pela electropolimerização de anilina sobre o vidro, seguindo-se a ligação por adsorção do biomarcador (CEA) ao filme de polianilina, com ou sem monómeros carregados positivamente (Cloreto de vinilbenziltrimetilamónio, VB). A última fase consistiu na electropolimerização de o-fenilenodiamina (oPD) sobre a superfície, seguindo-se a remoção da proteína por clivagem de ligações peptídicas, com o auxílio de tripsina. A eficiência da impressão do biomarcador CEA no material polimérico foi controlada pela preparação de um material análogo, NIP (do inglês, Non-Imprinted Polymer), no qual nem a proteína nem o monómero VB estavam presentes. Os materiais obtidos foram caracterizados quimicamente por técnicas de Infravermelho com Transformada de Fourier (FTIR, do inglês, Fourier Transform Infrared Spectroscopy) e microscopia confocal de Raman. Os materiais sensores preparados foram entretanto incluídos em membranas poliméricas de Poli(cloreto de vinilo) (PVC) plastificado, para construção de sensores (biomiméticos) seletivos a CEA, tendo-se avaliado a resposta analítica em diferentes meios. Obteve-se uma boa resposta potenciométrica em solução tampão de Ácido 4-(2-hidroxietil)piperazina-1-etanosulfónico (HEPES), a pH 4,4, com uma membrana seletiva baseada em MIP preparada com o monómero carregado VB. O limite de deteção foi menor do que 42 pg/mL, observando-se um comportamento linear (versus o logaritmo da concentração) até 625 pg/mL, com um declive aniónico igual a -61,9 mV/década e r2>0,9974. O comportamento analítico dos sensores biomiméticos foi ainda avaliado em urina, tendo em vista a sua aplicação na análise de CEA em urina. Neste caso, o limite de deteção foi menor do que 38 pg/mL, para uma resposta linear até 625 pg/mL, com um declive de -38,4 mV/década e r2> 0,991. De uma forma geral, a aplicação experimental dos sensores biomiméticos evidenciou respostas exatas, sugerindo que os biossensores desenvolvidos prossigam estudos adicionais tendo em vista a sua aplicação em amostras de indivíduos doentes.

Inserção de todos os consumidores no mercado liberalizado de energia elétrica: oportunidades e desafios

O processo de liberalização do setor elétrico em Portugal Continental seguiu uma metodologia idêntica à da maior parte dos países europeus, tendo a abertura de mercado sido efetuada de forma progressiva. Assim, no âmbito do acompanhamento do setor elétrico nacional, reveste-se de particular interesse caracterizar a evolução mais recente do mercado liberalizado, nomeadamente em relação ao preço da energia elétrica. A previsão do preço da energia elétrica é uma questão muito importante para todos os participantes do mercado de energia elétrica. Como se trata de um assunto de grande importância, a previsão do preço da energia elétrica tem sido alvo de diversos estudos e diversas metodologias têm sido propostas. Esta questão é abordada na presente dissertação recorrendo a técnicas de previsão, nomeadamente a métodos baseados no histórico da variável em estudo. As previsões são, segundo alguns especialistas, um dos inputs essenciais que os gestores desenvolvem para ajudar no processo de decisão. Virtualmente cada decisão relevante ao nível das operações depende de uma previsão. Para a realização do modelo de previsão de preço da energia elétrica foram utilizados os modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis, Autoregressive / Integrated / Moving Average (ARIMA), que geram previsões através da informação contida na própria série temporal. Como se pretende avaliar a estrutura do preço da energia elétrica do mercado de energia, é importante identificar, deste conjunto de variáveis, quais as que estão mais relacionados com o preço. Neste sentido, é realizada em paralelo uma análise exploratória, através da correlação entre o preço da energia elétrica e outras variáveis de estudo, utilizando para esse efeito o coeficiente de correlação de Pearson. O coeficiente de correlação de Pearson é uma medida do grau e da direção de relação linear entre duas variáveis quantitativas. O modelo desenvolvido foi aplicado tendo por base o histórico de preço da eletricidade desde o inicio do mercado liberalizado e de modo a obter as previsões diária, mensal e anual do preço da eletricidade. A metodologia desenvolvida demonstrou ser eficiente na obtenção das soluções e ser suficientemente rápida para prever o valor do preço da energia elétrica em poucos segundos, servindo de apoio à decisão em ambiente de mercado.