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em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal
Resumo:
A inovação é considerada pelos economistas como fator determinante para o crescimento económico e social sustentável. No contexto da atual economia, global e marcada por uma profunda crise, torna-se imperativo compreender os padrões de inovação para suportar melhores políticas e respostas aos desafios que se impõem. Este entendimento conduz à ilação de que os desvios significativos no crescimento económico observado entre diferentes regiões são também explicados por diferenças espaciais nos padrões de inovação. Na sequência do exposto tem-se assistido a um renovado e crescente interesse no estudo da inovação numa perspetiva territorial e a uma crescente produção e disponibilização de dados para estudo e compreensão das suas dinâmicas. O objectivo principal da presente dissertação é demonstrar a utilidade de uma técnica de Data Mining, a rede neuronal Self Organizing Map, na exploração destes dados para estudo da inovação. Em concreto pretende-se demonstrar a capacidade desta técnica tanto para identificar perfis regionais de inovação bem como para visualizar a evolução desses perfis no tempo num mapa topológico virtual, o espaço de atributos do SOM, por comparação com um mapa geográfico. Foram utilizados dados Euronext relativos a 236 regiões europeias para os anos compreendidos entre 2003 e 2009. O Self Organizing Map foi construído com base no GeoSOM, software desenvolvido pelo Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação. Os resultados obtidos permitem demonstrar a utilidade desta técnica na visualização dos padrões de inovação das regiões europeias no espaço e no tempo.
Resumo:
O presente trabalho resulta do estágio realizada na Secretaria Geral do Ministério da Economia e do Emprego. O estágio consistiu na descrição de duas Séries documentais. Com o presente trabalho pretende-se demonstrar a importância do uso das normas de descrição arquivística, mostrando a importância da descrição dos produtores, das funções e das entidades responsáveis pela sua custódia, conjugada com a descrição dos documentos.
Resumo:
The emergence of the so-called “European Paradox” shows that R&D investment is not maximally effective and that increasing the scale of public R&D expenditures is not sufficient to generate employment and sustained economic growth. Increasing Governmental R&D Investment is far from being a “panacea” for stagnant growth. It is worth noting that Government R&D Investment does not have a statistically significant impact on employment, indicating the need to assess the trade-offs of policies that could lead to significant increases in government expenditure. Surprisingly, Governmental R&D Employment does not contribute to “mass-market” employment, despite its quite important role in reducing Youth-Unemployment. Despite the negative side-effects of Governmental R&D Employment on both GVA and GDP, University R&D Employment appears to have a quite important role in reducing Unemployment, especially Youth-Unemployment, while it also does not have a downside in terms of economic growth. Technological Capacity enhancement is the most effective instrument for reducing Unemployment and is a policy without any downside regarding sustainable economical development. In terms of wider policy implications, the results reinforce the idea that European Commission Research and Innovation policies must be restructured, shifting from a transnational framework to a more localised, measurable and operational approach.