23 resultados para spatio-temporal data model


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Companies are increasingly more and more dependent on distributed web-based software systems to support their businesses. This increases the need to maintain and extend software systems with up-to-date new features. Thus, the development process to introduce new features usually needs to be swift and agile, and the supporting software evolution process needs to be safe, fast, and efficient. However, this is usually a difficult and challenging task for a developer due to the lack of support offered by programming environments, frameworks, and database management systems. Changes needed at the code level, database model, and the actual data contained in the database must be planned and developed together and executed in a synchronized way. Even under a careful development discipline, the impact of changing an application data model is hard to predict. The lifetime of an application comprises changes and updates designed and tested using data, which is usually far from the real, production, data. So, coding DDL and DML SQL scripts to update database schema and data, is the usual (and hard) approach taken by developers. Such manual approach is error prone and disconnected from the real data in production, because developers may not know the exact impact of their changes. This work aims to improve the maintenance process in the context of Agile Platform by Outsystems. Our goal is to design and implement new data-model evolution features that ensure a safe support for change and a sound migration process. Our solution includes impact analysis mechanisms targeting the data model and the data itself. This provides, to developers, a safe, simple, and guided evolution process.

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RESUMO - Enquadramento/Objectivos: As doenças oncológicas constituem a segunda causa de morte em Portugal, e têm um profundo impacto psicossocial, não só pela sua elevada incidência e mortalidade mas também pelos enormes custos envolvidos na sua prevenção, tratamento e reabilitação. De acordo com estudos anteriores, existem disparidades geográficas na incidência da doença oncológica. É por isso indispensável caracterizar e analisar as diferentes distribuições espaciais no tempo e no espaço, para controlar a doença e promover a saúde, contribuindo ao mesmo tempo para uma melhor compreensão da etiologia da doença. Este projecto compreende 3 objectivos principais que são: a caracterização de distribuição espacio-temporal do cancro do pulmão e do cancro do estômago, separadamente e em conjunto, na região sul de Portugal Continental (abrangida pelo ROR-Sul) no espaço temporal de 2000 a 2008, procurando identificar potenciais áreas de risco no desenvolvimento destes tumores. Metodologia: Numa primeira fase realizou-se um estudo descritivo das taxas de incidência dos tumores aqui retratados por idades, por sexo, por ano e por distritos. Posteriormente com o objectivo de identificar a presença de áreas de elevada incidência, procedeu-se à análise de clustering espacio-temporal das taxas de incidência ao nível dos concelhos na região do estudo, em 2000-2008. Resultados: Os resultados da análise descritiva revelaram que ambos os tumores são mais incidentes nos homens do que nas mulheres e que estes são igualmente mais incidentes em pessoas com mais de 75 anos. A análise de clustering espacio temporal permitiu verificar a existência um padrão geográfico heterogéneo da incidência de ambos os tumores, da qual resultaram 3 clusters para o cancro do estômago e 2 clusters para o cancro do pulmão (p <0,001). Os clusters do estômago pertencem maioritariamente à região do Alentejo e os clusters do cancro do pulmão à região da grande Lisboa. Conclusões: Os resultados da análise de clustering demonstraram um padrão heterogéneo da distribuição da incidência dos dois cancros na região e período temporal do estudo. As zonas identificadas de elevado risco são diferentes para ambos o tumores. A região que apresenta maior risco para o desenvolvimento do cancro do estômago é o Alentejo e do pulmão é o distrito de Lisboa.