Impacto microeconómico da formação profissional e medida da discriminação sexual no mercado de trabalho português: uma abordagem semiparamétrica

A tese estrutura-se em dois ensaios versando temas distintos, se bem que entre eles se possam perceber algumas afinidades decorrentes do facto de ambos se subsumirem à análise de diferentes tipos de investimento em capital humano: a formação profissional e a formação académica superior. No primeiro ensaio, aborda-se a questão da avaliação do impacto de diferentes tipos de formação profissional sobre os salários, a estabilidade da relação contratual trabalhador-empregador e a empregabilidade, em Portugal, por recurso a uma metodologia de estimação semiparamétrica, mais especificamente, através de uma metodologia de enlaçamento baseado em índices de propensão aplicada aos dados do Inquérito ao Emprego do INE, relativos aos anos de 1998 a 2001. Quanto aos impactos salariais, conclui-se que a formação obtida nas empresas será a mais compensadora, mas os restantes tipos de formação também propiciarão ganhos salariais, sendo que a formação obtida nas escolas ou centros de formação profissional será aquela com efeitos menos expressivos. Quanto ao efeito sobre a empregabilidade, as estimativas obtidas apontam para a conclusão de que a formação profissional potenciará o abandono da inactividade, mas não garantidamente o emprego, verificando-se mesmo que a formação recebida nas escolas e centros de formação profissional conduzirá, mais provavelmente, ao desemprego, se bem que, para uma certa fracção de desempregados, o sentido da causalidade possa ser inverso. O segundo ensaio versa a decomposição, da média condicional e por quantis, do diferencial salarial entre homens e mulheres específico do universo dos diplomados do ensino superior, em Portugal (dados do 1.º Inquérito de Percurso aos Diplomados do Ensino Superior realizado em 2001), por forma a apurar o grau de discriminação por género nele indiciado. Usando a metodologia de Machado-Mata e, em alternativa, a metodologia de enlaçamento baseado em índices de propensão, dir-se-ia que, no sector público, a discriminação salarial por género, a existir, será reduzida, i.e. o diferencial salarial observado explicar se á quase integralmente pelas diferenças entre os atributos produtivos dos homens e das mulheres. Diferentemente, no sector empresarial, a discriminação é potencialmente ponderosa. Especial atenção é dedicada ao contributo da área de formação escolar para a explicação do diferencial salarial.

Qualidade, higiene e segurança na gestão das empresas

Dissertação apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração para obtenção do Grau de Mestre em Auditoria. Orientada por: Mestre Alcina Dias

Multiagent system for adaptive strategy formulation in electricity markets

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. MASCEM is a market simulator developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations. This paper presents a new proposal for the definition of MASCEM players’ strategies to negotiate in the market. The proposed methodology is multiagent based, using reinforcement learning algorithms to provide players with the capabilities to perceive the changes in the environment, while adapting their bids formulation according to their needs, using a set of different techniques that are at their disposal.

Mecanismo de negociação para sistema de escalonamento dinâmico

Este artigo propõe um Mecanismo de Negociação para Escalonamento Dinâmico com recurso a Swarm Intelligence (SI). No Mecanismo de Negociação, os agentes devem competir para obter um plano de escalamento global. SI é o termo geral para várias técnicas computacionais que retiram ideias e inspiração nos comportamentos sociais de insectos e outros animais. Este artigo propõe uma abordagem híbrida de diferentes conceitos da Inteligência Artificial (IA), como SI, Negociação em Sistemas Multi-Agente (SMA) e Técnicas de Aprendizagem Automática (AA). Este trabalho concentra a sua atenção na negociação, processo através do qual múltiplos agentes auto-interessados podem chegar a acordo através da troca competitiva de recursos.

eTourism – Mobile Data Interface (Sistema de Apoio On-Line ao Turista em Dispositivos Móveis com Adaptação de Tours Personalizados)

O intuito principal desta Tese é criar um interface de Dados entre uma fonte de informação e fornecimento de Rotas para turistas e disponibilizar essa informação através de um sistema móvel interactivo de navegação e visualização desses mesmos dados. O formato tecnológico será portátil e orientado à mobilidade (PDA) e deverá ser prático, intuitivo e multi-facetado, permitindo boa usabilidade a públicos de várias faixas etárias. Haverá uma componente de IA (Inteligência Artificial), que irá usar a informação fornecida para tomar decisões ponderadas tendo em conta uma diversidade de aspectos. O Sistema a desenvolver deverá ser, assim, capaz de lidar com imponderáveis (alterações de rota, gestão de horários, cancelamento de pontos de visita, novos pontos de visita) e, finalmente, deverá ajudar o turista a gerir o seu tempo entre Pontos de Interesse (POI – Points os Interest). Deverá também permitir seguir ou não um dado percurso pré-definido, havendo possibilidade de cenários de exploração de POIs, sugeridos a partir de sugestões in loco, similares a Locais incluídos no trajecto, que se enquadravam no perfil dos Utilizadores. O âmbito geográfico de teste deste projecto será a zona ribeirinha do porto, por ser um ex-líbris da cidade e, simultaneamente, uma zona com muitos desafios ao nível geográfico (com a inclinação) e ao nível do grande número de Eventos e Locais a visitar.

Adaptive learning in agents behaviour: a framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

Data mining languages for business intelligence

Doctoral Thesis in Information Systems and Technologies Area of Engineering and Manag ement Information Systems

Desenvolvimento de Ontologia para Apoio ao Diagnóstico de Distúrbios do Humor

Mestrado em Computação e Instrumentação Médica

Avaliação dos ajustes posturais em indivíduos com instabilidade funcional do tornozelo

Introdução:O Controlo Postural é um processo neural complexo envolvido na organização da estabilidade e orientação da posição do corpo no espaço. A Instabilidade Funcional (IF) do tornozelo é descrita como uma perceção subjetiva de instabilidade articular, que afeta o controlo postural. Apesar de vários estudos terem investigado os fatores inerentes à IF ainda existe inconsistência nos resultados da literatura sobre os mecanismos envolvidos nesta. Objetivo (s):avaliar os ajustes posturais envolvidos na resposta a uma perturbação externa realizada de forma previsível e imprevisível em indivíduos com IF. Métodos:Estudo observacional analítico transversal, teve uma amostra de 20 indivíduos, que foram divididos em grupo com IF e grupo de controlo. Foi recolhida atividade eletromiográfica bilateral dos músculos longo e curto peroneal (PL e PC), tibial anterior (TA) e solear (SOL) associado a uma perturbação externa aplicada de forma previsível e imprevisível. Os ajustes posturais foram avaliados através da análise do início da atividade muscular, da magnitude global dos ajustes posturais compensatórios e antecipatórios e magnitude das respostas de curta e média latência Resultados: Na perturbação imprevisível não se verificaram diferenças significativas no início da atividade muscular (p>0,05). Enquanto na magnitude das respostas de curta e média latência verificou-se diferenças nos músculos TA (Ia,p=0,000; II, p=0,011), CP (Ia,p=0,029; II, p=0,001) e LP (Ia, p=0,030) entre o membro com IF e o controlo e no LP (II, p=0,011) entre o membro sem IF do grupo com IF e o controlo. Na perturbação previsível observaram-se diferenças nos ajustes posturais antecipatórios (APA) dos músculos TA (p=0,006) e LP (p=0,020) entre o membro sem IF do grupo com IF e o controlo. Conclusão: Os indivíduos com IF apresentam défices na magnitude das respostas de média e curta latência numa perturbação imprevisível e nos APA na perturbação previsível.

Scenarios Generation for Multi-Agent simulation of Electricity Markets based on Intelligent Data Analysis

This document presents a tool able to automatically gather data provided by real energy markets and to generate scenarios, capture and improve market players’ profiles and strategies by using knowledge discovery processes in databases supported by artificial intelligence techniques, data mining algorithms and machine learning methods. It provides the means for generating scenarios with different dimensions and characteristics, ensuring the representation of real and adapted markets, and their participating entities. The scenarios generator module enhances the MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) simulator, endowing a more effective tool for decision support. The achievements from the implementation of the proposed module enables researchers and electricity markets’ participating entities to analyze data, create real scenarios and make experiments with them. On the other hand, applying knowledge discovery techniques to real data also allows the improvement of MASCEM agents’ profiles and strategies resulting in a better representation of real market players’ behavior. This work aims to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities through adequate multi-agent simulation.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

Distributed Intelligent Management of Microgrids using a Multi-Agent Simulation Platform

Multi-agent approaches have been widely used to model complex systems of distributed nature with a large amount of interactions between the involved entities. Power systems are a reference case, mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources, which have potentiated huge changes in the power systems’ sector. Dealing with such a large scale integration of intermittent generation sources led to the emergence of several new players, as well as the development of new paradigms, such as the microgrid concept, and the evolution of demand response programs, which potentiate the active participation of consumers. This paper presents a multi-agent based simulation platform which models a microgrid environment, considering several different types of simulated players. These players interact with real physical installations, creating a realistic simulation environment with results that can be observed directly in the reality. A case study is presented considering players’ responses to a demand response event, resulting in an intelligent increase of consumption in order to face the wind generation surplus.

The relationship between knowledge acquisition on international assignments and career development: an exploratory study with portuguese repatriates

This paper explores the relationship between the expatriates’ knowledge acquisition (KA) and their career development after an international assignment (IA). The purpose of this paper is to examine the role of expatriates in KA and transfer within International Portuguese multinational corporations. Furthermore, with this empirical study we try to analyse how the knowledge that is acquired and transferred translates into a basis for career development after the IA. This phenomenon has a special relevance in the Portuguese context, because this country is known a growing process of globalization in recent years. Furthermore, (a) there are no empirical studies concerning knowledge transfer and career development of repatriates from Portuguese companies; (b) little is known about the repatriates’ contributions to their home company after IA. This paper is one of the first to focus specifically on the repatriates’ role in KA and transfer from the host company to their Portuguese home company. A qualitative research methodology is used, specifically through an exploratory case study approach, which examines how knowledge management (KM) acquisition or transferring during IA are important for the repatriates’ career development in the Portuguese home company. Data were collected through semi-structured interviews to 42 Portuguese international assignees and 18 organizational representatives from nine Portuguese companies. Preliminary results show that KA and transfer made by Portuguese expatriates contributes directly to their career development. Moreover, evidence reveals that not all repatriates were promoted after their IA; rather some repatriates were even demoted after their IA. Furthermore, the results obtained suggest that the type of knowledge which acquired or transferred plays a central role in the career development after repatriation. According to these results, the paper discusses the major theoretical and practical implications. Suggestions for future research are also presented.