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Siemenpankit ; Radziwillien kirjasto ; Kulttuurijournalismin muutos ; Nanomikroskopiakeskus ; Elintarvikeketjun ympäristövastuu ; UBI-tutkimusohjelma ; Ensimmäinen Aalto-professori ; Royal Society 350 vuotta.

Heteronormatiivisuuden kritiikkiä ja poliittisuuden uudelleen ajattelemista

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Sustainable animal production : "suosittelen tuotantoeläinten parissa toimiville"

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Eläimet ihmisen maailmassa

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Autonomia do cuidado: interlocução afetivo-sexual com adolescentes no PET-Saúde

Realizou-se, dentro do Programa de Educação pelo Trabalho para a Saúde (PET-Saúde), uma pesquisa-ação em conjunto com o Centro de Saúde e a Escola Municipal de Glaura, um dos distritos de Ouro Preto/MG, reunindo 123 alunos, entre 11 e 19 anos de idade, que participaram de encontros semanais de abril de 2009 a março de 2010. O projeto visava à integração entre ensino e serviço de saúde, ao desenvolvimento da autonomia do cuidado, à construção de vínculos e ao intercâmbio de conhecimento com os adolescentes. Pautou-se na horizontalidade das relações entre os monitores, o preceptor, a tutora e os adolescentes, sob a óptica da visão freiriana de educação popular. Foram realizadas dinâmicas, encenações cômicas e quizzes, tendo a sexualidade como tema principal. Posteriormente, estimulou-se a confecção de ferramentas multiplicadoras pelos adolescentes, como vídeos e peças de teatro, tornando-os protagonistas do processo de ensino-aprendizagem. Este artigo serve como parâmetro para avaliação qualitativa da eficácia do PET-Saúde, além de discutir a relevância do programa para a formação médica, especialmente no que tange as habilidades dos profissionais de saúde para fornecer orientação afetivo-sexual aos adolescentes.

Bayesian methods for estimation, optimization and experimental design

Mathematical models often contain parameters that need to be calibrated from measured data. The emergence of efficient Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods has made the Bayesian approach a standard tool in quantifying the uncertainty in the parameters. With MCMC, the parameter estimation problem can be solved in a fully statistical manner, and the whole distribution of the parameters can be explored, instead of obtaining point estimates and using, e.g., Gaussian approximations. In this thesis, MCMC methods are applied to parameter estimation problems in chemical reaction engineering, population ecology, and climate modeling. Motivated by the climate model experiments, the methods are developed further to make them more suitable for problems where the model is computationally intensive. After the parameters are estimated, one can start to use the model for various tasks. Two such tasks are studied in this thesis: optimal design of experiments, where the task is to design the next measurements so that the parameter uncertainty is minimized, and model-based optimization, where a model-based quantity, such as the product yield in a chemical reaction model, is optimized. In this thesis, novel ways to perform these tasks are developed, based on the output of MCMC parameter estimation. A separate topic is dynamical state estimation, where the task is to estimate the dynamically changing model state, instead of static parameters. For example, in numerical weather prediction, an estimate of the state of the atmosphere must constantly be updated based on the recently obtained measurements. In this thesis, a novel hybrid state estimation method is developed, which combines elements from deterministic and random sampling methods.