Lean performance measures in a supply chain

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

A Constructivist perspective on EU'S democracy promotion in Turkey

The European Union, as a regional actor and an example of stability and well-being, has embraced a set of principles it has stood for and which constitute its own identity. The diffusion of these values among third countries is one of the objectives of EU’s External Policy. Democracy can be found among the principles that are sought to be exported through comprehensive and complex strategies within different frameworks, such as neighbourhood relations, trade partnerships and the accession process. Focusing on the latter, candidates are object of an intensive process of Europeanisation that operates through different mechanisms like socialisation and conditionality. Turkey, on the other side, has decided to apply for full membership several decades ago and, ever since, it has been pressured to Europeanise, which includes improving its unstable democracy. This case, however, is different from all other previous enlargements; for its special socio-cultural and civilisational features, Turkey constitutes a more complex novelty for the European Union. Therefore, this thesis aims to study the influence of the European Union on the democratisation process of Turkey, focusing on the period ranging between 1999, the year the European Council recognised Turkey’s candidacy status, and 2009 that marks the 10-year period of that condition. It is the intention of this project to assess the impact of the European Union at that level through the study of the democratic evolution of the country and its co-relation with other variables related to the presence or pressure of the EU. As this is a challenging objective, it will require a deep reflection upon central concepts like democracy and democratic consolidation, and a diversified use of methodological techniques, such as statistical analysis and mathematical co-relations, historical analysis, literature review and in-depth interviews. This study will privilege a Constructivist approach, emphasising the social construction of reality and the role of the ideational aspects – identity, perceptions and the broader socio-cultural dimension – in Turkey-EU relations.

Modelo para calcular a contribuição da fibra na resistência à punção de lajes em concreto reforçado com fibra de aço

Neste artigo, formulações analíticas são desenvolvidas para calcular a resistência à punção de lajes lisas de concreto reforçado com fibras de aço (CRFA) e que também são reforçadas à flexão por barras de aço (reforço convencional). A partir de análises estatísticas sobre um banco de dados que reúne resultados experimentais de caracterização do comportamento pós-fissuração do CRFA, equações são estabelecidas para avaliar parâmetros da resistência residual à tração na flexão (fRi) a partir de informações fundamentais que caracterizam a fibra de aço. O parâmetro de resistência fRi, proposto pelo ModelCode10 foi usado para definir a lei tensão-abertura da fissura (σ-w) que simula o mecanismo de reforço da fibra em um material cimentício. A segunda parte do artigo descreve uma formulação analítica baseada nos conceitos propostos por Muttoni e Ruiz, onde a lei σ-w é convenientemente integrada para simular a contribuição da fibra de aço na resistência à punção de lajes em CRFA. A partir de um banco de dados, composto de 154 ensaios de punção, o bom desempenho da proposta apresentada é demonstrado. O desempenho do modelo também é evidenciado comparando-se os seus resultados a outros modelos.

Quando ler se torna um prazer: contributo da promoção da leitura literária na infância

Relatório de estágio de mestrado em Educação Pré-Escolar e Ensino do 1º Ciclo do Ensino Básico

Análise de dados e aplicação de modelos estatísticos para apoio à decisão de contratação na Petróleo Brasileiro

Dissertação de mestrado em Engenharia Industrial

Estudo da influência cultural no Design de Calçado

Dissertação de mestrado em Design e Marketing

Concepts and objects of awareness in Alzheimer’s disease: an updated systematic review

ABSTRACT Objectives To compare and discuss the objects of awareness in Alzheimer’s disease (AD): awareness of cognitive deficits, of functional activities, of social-emotional functioning and behavioral impairment. Methods A search in the PsycINFo, Pilots, PubMed/Medline and ISI electronic databases according to Prisma methodology was performed. We included studies about awareness in people with AD published between 2010 and 2015, with the combination of keywords: “Alzheimer AND awareness of deficits”, “Alzheimer AND anosognosia”, “Alzheimer AND insight”, “dementia AND awareness of deficits”, “dementia AND anosognosia”, “dementia AND insight”. The articles were categorized according to the specific object of awareness. Results Seven hundred and ten records were identified and, after application of the exclusion criteria, 191 studies were retrieved for potential use. After excluding the duplicates, 46 studies were included. Most studies assessed the cognitive domain of awareness, followed by the functional, social-emotional, and behavioral impairment domains. Memory deficits were not sufficient to explain impaired awareness in AD. Longitudinal studies did not find discrepancies between patients and caregivers’ reports, indicating that awareness is not related to cognition. Conflicting findings were observed, including the relation between awareness, mood, severity of disease, and personal characteristics. Conclusions The studies show lack of conceptual consensus and significant methodological differences. The inclusion of samples without differentiation of dementia etiology is associated to symptomatic differences, which affect awareness domains. Awareness in AD is a complex and multidimensional construct. Different objects elicit different levels of awareness.

Micro/nano-structured superhydrophobic surfaces in the biomedical field: part I: basic concepts and biomimetic approaches.

Inspired by natural structures, great attention has been devoted to the study and development of surfaces with extreme wettable properties. The meticulous study of natural systems revealed that the micro/nano-topography of the surface is critical to obtaining unique wettability features, including superhydrophobicity. However, the surface chemistry also has an important role in such surface characteristics. As the interaction of biomaterials with the biological milieu occurs at the surface of the materials, it is expected that synthetic substrates with extreme and controllable wettability ranging from superhydrophilic to superhydrophobic regimes could bring about the possibility of new investigations of cellâ material interactions on nonconventional surfaces and the development of alternative devices with biomedical utility. This first part of the review will describe in detail how proteins and cells interact with micro/nano-structured surfaces exhibiting extreme wettabilities.

Fundamental concepts in multibody dynamics

In this chapter, the fundamental ingredients related to formulation of the equations of motion for multibody systems are described. In particular, aspects such as degrees of freedom, types of coordinates, basic kinematics joints and types of analysis in multibody systems are briefly characterized. Illustrative examples of application are also presented to better clarify the fundamental issues for spatial rigid multibody systems, which are of crucial importance in the formulation development of mathematical models of mechanical systems, as well as its computational implementation.

Estimation of statistical cure from cancer using population-based data

Dissertação de mestrado em Estatística

E-government e participação política em Portugal

Dissertação de Mestrado em MPA - Administração Pública

Desarrollos estadísticos para el procesamiento de información genómica masiva en agro-biotecnología. Statistical developments for processing massive genomic information in agro-biotechnology.

Nuevas biotecnologías, como los marcadores de la molécula de ADN, permiten caracterizar el genoma vegetal. El uso de la información genómica producida para cientos o miles de posiciones cromosómicas permite identificar genotipos superiores en menos tiempo que el requerido por la selección fenotípica tradicional. La mayoría de los caracteres de las especies vegetales cultivadas de importancia agronómica y económica, son controlados por poli-genes causantes de un fenotipo con variación continua, altamente afectados por el ambiente. Su herencia es compleja ya que resulta de la interacción entre genes, del mismo o distinto cromosoma, y de la interacción del genotipo con el ambiente, dificultando la selección. Estas biotecnologías producen bases de datos con gran cantidad de información y estructuras complejas de correlación que requieren de métodos y modelos biométricos específicos para su procesamiento. Los modelos estadísticos focalizados en explicar el fenotipo a partir de información genómica masiva requieren la estimación de un gran número de parámetros. No existen métodos, dentro de la estadística paramétrica capaces de abordar este problema eficientemente. Además los modelos deben contemplar no-aditividades (interacciones) entre efectos génicos y de éstos con el ambiente que son también dificiles de manejar desde la concepción paramétrica. Se hipotetiza que el análisis de la asociación entre caracteres fenotípicos y genotipos moleculares, caracterizados por abundante información genómica, podría realizarse eficientemente en el contexto de los modelos mixtos semiparamétricos y/o de métodos no-paramétricos basados en técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos métodos para análisis de datos que permitan el uso eficiente de información genómica masiva en evaluaciones genéticas de interés agro-biotecnológico. Los objetivos específicos incluyen la comparación, respecto a propiedades estadísticas y computacionales, de estrategias analíticas paramétricas con estrategias semiparamétricas y no-paramétricas. Se trabajará con aproximaciones por regresión del análisis de loci de caracteres cuantitativos bajo distintas estrategias y escenarios (reales y simulados) con distinto volúmenes de datos de marcadores moleculares. En el área paramétrica se pondrá especial énfasis en modelos mixtos, mientras que en el área no paramétrica se evaluarán algoritmos de redes neuronales, máquinas de soporte vectorial, filtros multivariados, suavizados del tipo LOESS y métodos basados en núcleos de reciente aparición. La propuesta semiparamétrica se basará en una estrategia de análisis en dos etapas orientadas a: 1) reducir la dimensionalidad de los datos genómicos y 2) modelar el fenotipo introduciendo sólo las señales moleculares más significativas. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, nuevas herramientas y procedimientos de análisis que permitan maximizar la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos y su aplicación en desarrollos agro-biotecnológicos.

Estrategias estadístico-computacionales avanzadas para análisis de expresión de proteínas/genes en cáncer. Advanced statistical and computational strategies for protein/gene expression analysis in cancer.

El objetivo de este proyecto, enmarcado en el área de metodología de análisis en bioingeniería-biotecnología aplicadas al estudio del cancer, es el análisis y caracterización a través modelos estadísticos con efectos mixtos y técnicas de aprendizaje automático, de perfiles de expresión de proteínas y genes de las vías metabolicas asociadas a progresión tumoral. Dicho estudio se llevará a cabo mediante la utilización de tecnologías de alto rendimiento. Las mismas permiten evaluar miles de genes/proteínas en forma simultánea, generando así una gran cantidad de datos de expresión. Se hipotetiza que para un análisis e interpretación de la información subyacente, caracterizada por su abundancia y complejidad, podría realizarse mediante técnicas estadístico-computacionales eficientes en el contexto de modelos mixtos y técnias de aprendizaje automático. Para que el análisis sea efectivo es necesario contemplar los efectos ocasionados por los diferentes factores experimentales ajenos al fenómeno biológico bajo estudio. Estos efectos pueden enmascarar la información subycente y así perder informacion relavante en el contexto de progresión tumoral. La identificación de estos efectos permitirá obtener, eficientemente, los perfiles de expresión molecular que podrían permitir el desarrollo de métodos de diagnóstico basados en ellos. Con este trabajo se espera poner a disposición de investigadores de nuestro medio, herramientas y procedimientos de análisis que maximicen la eficiencia en el uso de los recursos asignados a la masiva captura de datos genómicos/proteómicos que permitan extraer información biológica relevante pertinente al análisis, clasificación o predicción de cáncer, el diseño de tratamientos y terapias específicos y el mejoramiento de los métodos de detección como así tambien aportar al entendimieto de la progresión tumoral mediante análisis computacional intensivo.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN. STATISTICAL APPLICATIONS FOR PRECISION AGRICULTURE

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture.