Under the veil of citations

Academics are often ranked on citation counts’, which is considered an adequate proxy for author's quality and reputation. This paper seeks to find what is behind a cited academic / a cited article. We constructed a rich dataset from Portuguese affiliated economists and use zero inflated negative binomial model. This procedure is appropriate for count outcomes, correcting for overdispersion and excess zeros. We also use a fixed effect poisson model to accomodate authors' unobserved heterogeneity. We analyze results in detail comparing with existing literature and making some theoretical considerations around.

Efeito de um resultado falso positivo da leitura da mamografia na não participação no rastreio do cancro da mama : estudo de coorte histórico de um rastreio de base populacional da região de saúde do centro em Portugal

RESUMO - Introdução: O cancro da mama é uma das principais causas de mortalidade por doença oncológica. O rastreio contribui para o aumento da sobrevivência, mas apresenta riscos como a obtenção de um resultado falso positivo com efeitos controversos sobre a participação subsequente. Métodos: Realizou-se um estudo de coorte histórico (2006-2012) de 170.835 mulheres com 45-67 anos, elegíveis para o programa de rastreio do cancro da mama da ARSC,IP. Calcularam-se as medidas de efeito de um falso positivo da leitura na não participação na volta consecutiva de rastreio do cancro da mama, e a associação entre o evento em estudo e factores sociodemográficos, relacionados com o rastreio e com a anamnese, através de análise de regressão de Poisson. Resultados: A incidência de não participação foi 12,13%. A exposição a falso positivo da leitura aumentou 8,01% o risco absoluto de não participação. O falso positivo da leitura da mamografia revelou-se um factor de risco para a não participação (RRa=1,17; IC 1,10-1,25). O efeito protector da existência de participações anteriores foi superior ao efeito dos factores de risco identificados. Identificaram-se outros factores de risco e de protecção. Discussão: De acordo com os factores de risco e de protecção identificados recomendaram-se alterações à operacionalização do programa de rastreio, a manutenção das estatégias adequadas e a realização de estudos futuros para avaliar o efeito de outros factores não incluídos neste estudo. A comunicação do risco associado a um resultado anormal da mamografia é importante para diminuir a ansiedade consequente ao rastreio, devendo ser oferecidas intervenções que promovam a participação no rastreio.

Metodologias de Sistemas de Informação Geográfica em sistemas de produção florestal : uma aplicação geoestatística

As florestas são uma fonte importante de recursos naturais, desempenhando um papel fulcral na sustentabilidade ambiental. A sua gestão quer territorial quer económica, conduz a uma maximização da produção, sem alteração da qualidade da matéria-prima. Portugal apresenta mais de um terço do seu território coberto por floresta, apresentando uma possibilidade de aplicação de sistemas de gestão, territorial e económica que maximizem a sua produção. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) são modelos da realidade em que é possível integrar toda a informação disponível sobre um assunto tendo por base um campo comum a todos as variáveis, a localização geográfica. Os SIG podem contribuir de diversas formas para um maior desenvolvimento das rotinas e ferramentas de planeamento e gestão florestal. A sua integração com modelos quantitativos para planeamento e gestão de florestas é uma mais-valia nesta área. Nesta dissertação apresentam-se modelos geoestatísticos, com recurso a Sistemas de Informação Geográfica, de apoio e suporte à produção de pinha em Pinheiro-manso (Pinus pinea L.). Procurando estimar as áreas com melhor propensão à produção, a partir de dados amostrais. Estes foram previamente estudados tendo sido selecionadas quatro variáveis: largura da copa, área basal, altura da árvore e produção de pinha. A geoestatística aplicada, inclui modelos de correlação espacial: kriging, onde são atribuídos pesos às amostras a partir de uma análise espacial baseada no variograma experimental. Foi utilizada a extensão Geostatistical Analyst do ArcGis da ESRI, para realizar 96 krigings para as quatro variáveis em estudo, com diferentes parametrizações, destes foram selecionados 8 krigings. Com base nos critérios de adequação dos modelos e da análise de resultados da predição dos erros - cross validation. O resultado deste estudo é apresentado através de mapas de previsão para a produção de pinha em Pinheiro manso, em que foram analisadas áreas com maior e menor probabilidade de produção tendo-se realizado análises de comparação de variáveis. Através da interseção de todas as variáveis com a produção, podemos concluir que os concelhos com maiores áreas de probabilidade de produção de pinha em Pinheiro manso, da área de estudo, são Alcácer do Sal, Montemor-o-Novo, Vendas Novas, Coruche e Chamusca. Com a realização de um cruzamento de dados entre os resultados obtidos dos krigings, e a Carta de Uso e Ocupação do Solo de Portugal Continental para 2007 (COS2007), realizaram-se mapas de previsão para a expansão do Pinheiro manso. Nas áreas de expansão conseguimos atingir aumentos mínimos na ordem dos 11% e máximo na ordem dos 61%. No total consegue-se atingir aproximadamente 128 mil ha para área de expansão do Pinheiro manso. Superando, os valores esperados pelos Planos Regionais de Ordenamento Florestal, abrangidos pela área da amostra em estudo, em que é esperado um incremento de cerca de 130 mil hectares de área de Pinheiro manso para 2030.