998 resultados para claim for information
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Dissertação de mestrado em Sistemas de Informação
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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil
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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil
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Dissertação de mestrado em Comunicação, Arte e Cultura
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OBJECTIVE: To assess the intraobserver reliability of the information about the history of diagnosis and treatment of hypertension. METHODS: A multidimensional health questionnaire, which was filled out by the interviewees, was applied twice with an interval of 2 weeks, in July '99, to 192 employees of the University of the State of Rio de Janeiro (UERJ), stratified by sex, age, and educational level. The intraobserver reliability of the answers provided was estimated by the kappa statistic and by the coefficient of intraclass correlation (CICC). RESULTS: The general kappa (k) statistic was 0.75 (95% CI=0.73-0.77). Reliability was higher among females (k=0.88, 95% CI=0.85-0.91) than among males (k=0.62, 95% CI=0.59-0.65).The reliability was higher among individuals 40 years of age or older (k=0.79; 95% CI=0.73-0.84) than those from 18 to 39 years (k=0.52; 95% CI=0.45-0.57). Finally, the kappa statistic was higher among individuals with a university educational level (k=0.86; 95% CI=0.81-0.91) than among those with high school educational level (k=0.61; 95% CI=0.53-0.70) or those with middle school educational level (k=0.68; 95% CI=0.64-0.72). The coefficient of intraclass correlation estimated by the intraobserver agreement in regard to age at the time of the diagnosis of hypertension was 0.74. A perfect agreement between the 2 answers (k=1.00) was observed for 22 interviewees who reported prior prescription of antihypertensive medication. CONCLUSION: In the population studied, estimates of the reliability of the history of medical diagnosis of hypertension and its treatment ranged from substantial to almost perfect reliability.
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The necessary information to distinguish a local inhomogeneous mass density field from its spatial average on a compact domain of the universe can be measured by relative information entropy. The Kullback-Leibler (KL) formula arises very naturally in this context, however, it provides a very complicated way to compute the mutual information between spatially separated but causally connected regions of the universe in a realistic, inhomogeneous model. To circumvent this issue, by considering a parametric extension of the KL measure, we develop a simple model to describe the mutual information which is entangled via the gravitational field equations. We show that the Tsallis relative entropy can be a good approximation in the case of small inhomogeneities, and for measuring the independent relative information inside the domain, we propose the R\'enyi relative entropy formula.
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The concepts involved in sustainable textile fashion, demanding good knowledge about raw materials, processes, end use properties and circuits amongst others, are able to determine the way the textile product is designed and the behavior of the consumer, regarding life style and buying decisions. The textile product`s life integrates raw materials, their processing, distribution, use by the consumer and destination of the product after useful lifetime, this is, his complete life cycle. It is very important to recognize the power of the consumer to influence parameters related to sustainability, namely when he decides how, when and why he buys and afterwards by the attitudes taken during and after use. The conscious act of consumption involves ethical, ecological and technical knowledge in which the concern is overall lifecycle of the fashion product and not exclusively aesthetic and symbolic values strongly related with its ephemeral nature. The present work proposes the classification of textile products by means of an innovative label aiming to establish a rating related to the Life of Fashion Products, by using parameters considered with especial impact in lifecycle, as textile fibers, processing conditions, generated wastes, commercialization circuits, durability and cleaning procedures. This label for sustainable fashion products aims to assist the stakeholders with informed attitudes and correct decisions in order to promote the objectives of sustainable fashion near designers, consumers and industrial experts.
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v.2 (1843)
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v.3 (1844)
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v.4 (1845)
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v.5 (1846)
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v.6 (1847)
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v.7 (1848)
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El objetivo general del presente proyecto es contribuir a la caracterización genética y bioquímica molecular de mecanismos involucrados en el mantenimiento de la información génica, a través del estudio de sistemas fisiológicos involucrados en la prevención, reparación y tolerancia de mutaciones. Dichos sistemas se encuentran evolutivamente conservados y ampliamente distribuidos en los seres vivos. La importancia de los mismos se refleja en el hecho que su deficiencia genera en humanos, enfermedades genéticas, apoptosis y cáncer; y en especies procariotas, células denominadas "hipermutadoras". En los últimos años el estudio de la hipermutabilidad en bacterias ha cobrado gran interés ya que se le atribuye importancia en procesos infectivos y en aspectos básicos relacionados a evolución. Nuestro modelo de estudio son las bacterias Pseudomonas aeruginosa y Escherichia coli, siendo esta última especie no solo modelo de estudio sino también especie de referencia. P. aeruginosa es una bacteria ambiental gram negativa, e importante patógeno oportunista de humanos. Específicamente nos proponemos estudiar en P. aeruginosa algunos aspectos particulares del Sistema de Reparación de Bases Apareadas Incorrectamente (Mismatch Repair System, MRS), del Sistema de Prevención/Reparación de Lesiones Oxidativas generadas a través de 8-oxo-7,8-dihidroguanina (8-oxo-dG ó GO) y el papel de las ADN Polimerasas de baja fidelidad en la modulación de la tasa de mutación. Asimismo estamos interesados en estudiar en cepas de E. coli deficientes en el sistema Dam, la existencia de subpoblaciones de alta estabilidad genética debido a la eliminación de posibles mutantes por incremento de la expresión de los otros componentes del MRS. Metodológicamente la caracterización bioquímica de factores proteicos se llevará a cabo utilizando proteínas recombinantes purificadas, análisis de interacción proteína-proteína y proteína-ADN mediante electroforesis en geles y resonancia plasmónica de superficie (Biacore), mutagenésis dirigida in vitro, y estudios de complementación en cepas mutantes específicas. Aspectos fenotípicos y de regulación génica en cultivos de biofilm y células en suspensión serán estudiados mediante la construcción de cepas mutantes, fusiones transcripcionales, PCR en tiempo real, western blot y microscopia de fluorescencia confocal.
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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.