Att skapa sammanhållning via ett systemutvecklingsprojekt : med inspiration av idrottspsykologi

Detta examensarbete har genomförts av två studenter vid Högskolan Dalarna i samarbete medIT-konsultbolaget Istone Concrevi. Edsbyverken, som är en möbeltillverkare baserad i Edsbyn,är kund hos Istone och har ett behov att öka sin leveranssäkerhet. Företaget upplever också attdet finns en bristande sammanhållning mellan de som arbetar administrativt och de som arbetarmed tillverkning i verksamheten. Edsbyverken hoppas att en ökad sammanhållning ska varabidragande till en bättre leveranssäkerhet. Sammanhållning är ett begrepp som är vanligtförekommande inom idrott och lagsporter och förknippas ofta med framgång inom idrotten.Forskningsstrategin som används i studien är design and creation som fokuserar på att skapa nyaIT-produkter, artefakter. Denna studie har resulterat i en artefakt av typen instansiering i form aven applikation som utvecklats med hjälp av ett användarcentrerat och agilt arbetssätt. Syftet medstudien är att undersöka och testa hur teorier inom idrottspsykologi kan användas inom ettsystemutvecklingsprojekt med ändamål att få artefakten och utvecklingsprocessen att främjasammanhållning hos verksamheten. Datainsamlingsmetoder som använts i studien är intervjueroch enkäter. Intervjuerna har använts för att insamla bakgrundsinfo från verksamheten ochönskemål kring appen och enkäterna för feedback på appen samt för att utvärderasystemutvecklingens och appens påverkan på sammanhållningen.Resultaten från datainsamlingen är i många fall spretande med allt från positiva omdömen sommenar att sammanhållningen förbättrats, till negativa som menar att ingen inverkan skett. Vid ensammanvägning kan man dock se att majoriteten menar att detta forskningsprojekt inte lyckatsmed att förbättra sammanhållningen. En viss andel anställda vid Edsbyverken tror dock attsammanhållningen kan öka på längre sikt. Slutsatsen kring idrottspsykologi är att den vid enkoppling till systemutveckling har ett begränsat användningsområde och att många av de teoriersom förekommer om sammanhållning inte är användbara eller passande vidsystemutvecklingsarbete.

Kravsammanställning samt utvärdering avbildvisningsprogramför diagnostik inom telepatologi : En fallstudiemed SIV-metoden som tillvägagångssätt

De flesta har i sin närhet någon som drabbats av cancer och sjukdomsfallen har ökat genom åren. Den yrkesgrupp som ställer diagnos av denna sjukdom är patologer. Bristen på patologer är idagsläget stor och det finns därför ett behov av att finna effektiva lösningar för att möta denna brist och en ökande mängd patienter. För att digitalisera vävnadsproven som diagnostiseras, scannas dessa in med en glasscanner. Dessa digitala bildfiler kan sedan visas i ett bildvisningsprogram och delas digitalt mellan patologer på distans. Detta begrepp kallas för telepatologi. Studien utgår utifrån följande frågeställningar: Vilka krav är väsentliga och bör ingå i en utvärdering för bildvisningsprogram avsedda för diagnostik inom telepatologi? Vilket bildvisningsprogram är mest lämpat att implementeras i ett webbaserat system baserat på dessa väsentliga krav? Syftet med studien är att undersöka vilka krav som är väsentliga och bör ingå i en utvärdering av bildvisningsprogram avsedda för diagnostik inom telepatologi, samt att utföra en utvärdering av ett urval bildvisningsprogramvaror med hjälp av dessa krav. En fallstudie genomfördes med datainsamlingsmetoderna: intervjuer med två personer från studiens samarbetspartner CGM, Frågeformulär där Sveriges patologer var respondenter samt dokumentstudier för att samla in information gällande bildvisningsprogrammen. Studien tillämpar utvalda delar ur Anders G. Nilssons SIV-metod som tillvägagångsätt för att samla in krav samt för att göra ett urval av bildvisningsprogram som sedan utvärderas gentemot dessa krav. Resultaten av datainsamlingarna analyserades och ledde till ett kravdokument med väsentliga krav.Tre så kallade utslagsgivande faktorer bland dessa krav var att bildvisningsprogrammet måste vara webbaserat utan installation på klient, funktioner för in- och ut-zoomning samt panorering måste finnas. Utvärderingen av utvalda bildvisningsprogram visade slutligen att OpenSlide var mest lämpad att implementeras i ett webbaserat system.

Licenshantering av programvaror i enkommunal verksamhet : En fallstudie över licenshanteringen i Falu kommun

Forskningen visar att förändringar av informationsteknologin och en ökande anskaffning av nya programvaror har lett till underliggande problem som kan drabba heterogena programvarulicensmiljöer och stora organisationer. Underliggande problem i den stora kontexten är mjukvaruhantering. Licenshantering av programvaror är just en förgrening av det stora problemet. Stora organisationer som en kommunal verksamhet är drabbad av det här underliggande problemet på grund av komplexitet hos organisationens miljö. Att tillämpa förändringar i området programvarulicens är omöjligt utan att göra förändringar i hela den organisationsprocess som följer med det. Fallstudiens uppdrag är ett nytt omfattande område kring licenshantering av programvaror som kan vara väldigt lärorikt och en bra erfarenhet att ta del av. Uppsatsen beskriver hur en kommunal verksamhets licenshantering av programvaror ser ut och de problem som finns med den nuvarande licenshanteringsprocessen. Förarbetet med en litteraturstudie tillsammans med datagenereringsmetoderna intervjuer, dokumentstudier och observationer används för att studera fallet på djupet. Målet är att kunna ta fram de nuvarande problem som finns, analysera dem och ge rekommendation för åtgärder som det studerade fallobjektet, Falu Kommuns IT-kontor, kan använda. En rekommendation för en tydlig licenshanteringsprocessmodell anses vara ett bra akademiskt bidrag eftersom problemet med licenshanteringen av programvaror är ett generellt problem. Uppsatsens resultat är en processmodell om licenshantering av programvaror för organisationer med IT-tjänstkunder. Det är en generisk lösning som skulle kunna användas av andra kommunverksamheter och liknande organisationer.

En jämförelse av molnbaserade realtidsanalystjänster : Skillnader i användbarhet mellan multi-tenant och single-tenant arkitekturer

Internet of Things är ett samlingsbegrepp för den utveckling som innebär att olika typer av enheter kan förses med sensorer och datachip som är uppkopplade mot internet. En ökad mängd data innebär en ökad förfrågan på lösningar som kan lagra, spåra, analysera och bearbeta data. Ett sätt att möta denna förfrågan är att använda sig av molnbaserade realtidsanalystjänster. Multi-tenant och single-tenant är två typer av arkitekturer för molnbaserade realtidsanalystjänster som kan användas för att lösa problemen med hanteringen av de ökade datamängderna. Dessa arkitekturer skiljer sig åt när det gäller komplexitet i utvecklingen. I detta arbete representerar Azure Stream Analytics en multi-tenant arkitektur och HDInsight/Storm representerar en single-tenant arkitektur. För att kunna göra en jämförelse av molnbaserade realtidsanalystjänster med olika arkitekturer, har vi valt att använda oss av användbarhetskriterierna: effektivitet, ändamålsenlighet och användarnöjdhet. Vi kom fram till att vi ville ha svar på följande frågor relaterade till ovannämnda tre användbarhetskriterier: • Vilka likheter och skillnader kan vi se i utvecklingstider? • Kan vi identifiera skillnader i funktionalitet? • Hur upplever utvecklare de olika analystjänsterna? Vi har använt en design and creation strategi för att utveckla två Proof of Concept prototyper och samlat in data genom att använda flera datainsamlingsmetoder. Proof of Concept prototyperna inkluderade två artefakter, en för Azure Stream Analytics och en för HDInsight/Storm. Vi utvärderade dessa genom att utföra fem olika scenarier som var för sig hade 2-5 delmål. Vi simulerade strömmande data genom att låta en applikation kontinuerligt slumpa fram data som vi analyserade med hjälp av de två realtidsanalystjänsterna. Vi har använt oss av observationer för att dokumentera hur vi arbetade med utvecklingen av analystjänsterna samt för att mäta utvecklingstider och identifiera skillnader i funktionalitet. Vi har även använt oss av frågeformulär för att ta reda på vad användare tyckte om analystjänsterna. Vi kom fram till att Azure Stream Analytics initialt var mer användbart än HDInsight/Storm men att skillnaderna minskade efter hand. Azure Stream Analytics var lättare att arbeta med vid simplare analyser medan HDInsight/Storm hade ett bredare val av funktionalitet.

Dialekter och röstigenkänning : Ett röstigenkännings-API:s förmåga att uppfatta svenska dialekters kännetecken och röstkombinationer

Allt eftersom utvecklingen går framåt inom applikationer och system så förändras också sättet på vilket vi interagerar med systemet på. Hittills har navigering och användning av applikationer och system mestadels skett med händerna och då genom mus och tangentbord. På senare tid så har navigering via touch-skärmar och rösten blivit allt mer vanligt. Då man ska styra en applikation med hjälp av rösten är det viktigt att vem som helst kan styra applikationen, oavsett vilken dialekt man har. För att kunna se hur korrekt ett röstigenkännings-API (Application Programming Interface) uppfattar svenska dialekter så initierades denna studie med dokumentstudier om dialekters kännetecken och ljudkombinationer. Dessa kännetecken och ljudkombinationer låg till grund för de ord vi valt ut till att testa API:et med. Varje dialekt fick alltså ett ord uppbyggt för att vara extra svårt för API:et att uppfatta när det uttalades av just den aktuella dialekten. Därefter utvecklades en prototyp, närmare bestämt en android-applikation som fungerade som ett verktyg i datainsamlingen. Då arbetet innehåller en prototyp och en undersökning så valdes Design and Creation Research som forskningsstrategi med datainsamlingsmetoderna dokumentstudier och observationer för att få önskat resultat. Data samlades in via observationer med prototypen som hjälpmedel och med hjälp av dokumentstudier. Det empiriska data som registrerats via observationerna och med hjälp av applikationen påvisade att vissa dialekter var lättare för API:et att uppfatta korrekt. I vissa fall var resultaten väntade då vissa ord uppbyggda av ljudkombinationer i enlighet med teorin skulle uttalas väldigt speciellt av en viss dialekt. Ibland blev det väldigt låga resultat på just dessa ord men i andra fall förvånansvärt höga. Slutsatsen vi drog av detta var att de ord vi valt ut med en baktanke om att de skulle få låga resultat för den speciella dialekten endast visade sig stämma vid två tillfällen. Det var istället det ord innehållande sje- och tje-ljud som enligt teorin var gemensamma kännetecken för alla dialekter som fick lägst resultat överlag.

Digital spiral analysis for objective assessment of fine motor timing variability in Parkinson's disease

OBJECTIVES: To develop a method for objective assessment of fine motor timing variability in Parkinson’s disease (PD) patients, using digital spiral data gathered by a touch screen device. BACKGROUND: A retrospective analysis was conducted on data from 105 subjects including65 patients with advanced PD (group A), 15 intermediate patients experiencing motor fluctuations (group I), 15 early stage patients (group S), and 10 healthy elderly subjects (HE) were examined. The subjects were asked to perform repeated upper limb motor tasks by tracing a pre-drawn Archimedes spiral as shown on the screen of the device. The spiral tracing test was performed using an ergonomic pen stylus, using dominant hand. The test was repeated three times per test occasion and the subjects were instructed to complete it within 10 seconds. Digital spiral data including stylus position (x-ycoordinates) and timestamps (milliseconds) were collected and used in subsequent analysis. The total number of observations with the test battery were as follows: Swedish group (n=10079), Italian I group (n=822), Italian S group (n = 811), and HE (n=299). METHODS: The raw spiral data were processed with three data processing methods. To quantify motor timing variability during spiral drawing tasks Approximate Entropy (APEN) method was applied on digitized spiral data. APEN is designed to capture the amount of irregularity or complexity in time series. APEN requires determination of two parameters, namely, the window size and similarity measure. In our work and after experimentation, window size was set to 4 and similarity measure to 0.2 (20% of the standard deviation of the time series). The final score obtained by APEN was normalized by total drawing completion time and used in subsequent analysis. The score generated by this method is hence on denoted APEN. In addition, two more methods were applied on digital spiral data and their scores were used in subsequent analysis. The first method was based on Digital Wavelet Transform and Principal Component Analysis and generated a score representing spiral drawing impairment. The score generated by this method is hence on denoted WAV. The second method was based on standard deviation of frequency filtered drawing velocity. The score generated by this method is hence on denoted SDDV. Linear mixed-effects (LME) models were used to evaluate mean differences of the spiral scores of the three methods across the four subject groups. Test-retest reliability of the three scores was assessed after taking mean of the three possible correlations (Spearman’s rank coefficients) between the three test trials. Internal consistency of the methods was assessed by calculating correlations between their scores. RESULTS: When comparing mean spiral scores between the four subject groups, the APEN scores were different between HE subjects and three patient groups (P=0.626 for S group with 9.9% mean value difference, P=0.089 for I group with 30.2%, and P=0.0019 for A group with 44.1%). However, there were no significant differences in mean scores of the other two methods, except for the WAV between the HE and A groups (P<0.001). WAV and SDDV were highly and significantly correlated to each other with a coefficient of 0.69. However, APEN was not correlated to neither WAV nor SDDV with coefficients of 0.11 and 0.12, respectively. Test-retest reliability coefficients of the three scores were as follows: APEN (0.9), WAV(0.83) and SD-DV (0.55). CONCLUSIONS: The results show that the digital spiral analysis-based objective APEN measure is able to significantly differentiate the healthy subjects from patients at advanced level. In contrast to the other two methods (WAV and SDDV) that are designed to quantify dyskinesias (over-medications), this method can be useful for characterizing Off symptoms in PD. The APEN was not correlated to none of the other two methods indicating that it measures a different construct of upper limb motor function in PD patients than WAV and SDDV. The APEN also had a better test-retest reliability indicating that it is more stable and consistent over time than WAV and SDDV.

To what extent are CO2 emissions from intra-urban shopping trips by cars affected by drivers’ travel behaviour and store location?

Transportation is seen as one of the major sources of CO2 pollutants nowadays. The impact of increased transport in retailing should not be underestimated. Most previous studies have focused on transportation and underlying trips, in general, while very few studies have addressed the specific affects that, for instance, intra-city shopping trips generate. Furthermore, most of the existing methods used to estimate emission are based on macro-data designed to generate national or regional inventory projections. There is a lack of studies using micro-data based methods that are able to distinguish between driver behaviour and the locational effects induced by shopping trips, which is an important precondition for energy efficient urban planning. The aim of this study is to implement a micro-data method to estimate and compare CO2 emission induced by intra-urban car travelling to a retail destination of durable goods (DG), and non-durable goods (NDG). We estimate the emissions from aspects of travel behaviour and store location. The study is conducted by means of a case study in the city of Borlänge, where GPS tracking data on intra-urban car travel is collected from 250 households. We find that a behavioural change during a trip towards a CO2 optimal travelling by car has the potential to decrease emission to 36% (DG), and to 25% (NDG) of the emissions induced by car-travelling shopping trips today. There is also a potential of reducing CO2 emissions induced by intra-urban shopping trips due to poor location by 54%, and if the consumer selected the closest of 8 existing stores, the CO2 emissions would be reduced by 37% of the current emission induced by NDG shopping trips.

Effect Of Different Hydrological Model Structures On The Assimilation Of Distributed Uncertain Observations

The reliable evaluation of the flood forecasting is a crucial problem for assessing flood risk and consequent damages. Different hydrological models (distributed, semi-distributed or lumped) have been proposed in order to deal with this issue. The choice of the proper model structure has been investigated by many authors and it is one of the main sources of uncertainty for a correct evaluation of the outflow hydrograph. In addition, the recent increasing of data availability makes possible to update hydrological models as response of real-time observations. For these reasons, the aim of this work it is to evaluate the effect of different structure of a semi-distributed hydrological model in the assimilation of distributed uncertain discharge observations. The study was applied to the Bacchiglione catchment, located in Italy. The first methodological step was to divide the basin in different sub-basins according to topographic characteristics. Secondly, two different structures of the semi-distributed hydrological model were implemented in order to estimate the outflow hydrograph. Then, synthetic observations of uncertain value of discharge were generated, as a function of the observed and simulated value of flow at the basin outlet, and assimilated in the semi-distributed models using a Kalman Filter. Finally, different spatial patterns of sensors location were assumed to update the model state as response of the uncertain discharge observations. The results of this work pointed out that, overall, the assimilation of uncertain observations can improve the hydrologic model performance. In particular, it was found that the model structure is an important factor, of difficult characterization, since can induce different forecasts in terms of outflow discharge. This study is partly supported by the FP7 EU Project WeSenseIt.

Prediction Of Hydrological Models’ Uncertainty By A Committee Of Machine Learning-Models

This study presents an approach to combine uncertainties of the hydrological model outputs predicted from a number of machine learning models. The machine learning based uncertainty prediction approach is very useful for estimation of hydrological models' uncertainty in particular hydro-metrological situation in real-time application [1]. In this approach the hydrological model realizations from Monte Carlo simulations are used to build different machine learning uncertainty models to predict uncertainty (quantiles of pdf) of the a deterministic output from hydrological model . Uncertainty models are trained using antecedent precipitation and streamflows as inputs. The trained models are then employed to predict the model output uncertainty which is specific for the new input data. We used three machine learning models namely artificial neural networks, model tree, locally weighted regression to predict output uncertainties. These three models produce similar verification results, which can be improved by merging their outputs dynamically. We propose an approach to form a committee of the three models to combine their outputs. The approach is applied to estimate uncertainty of streamflows simulation from a conceptual hydrological model in the Brue catchment in UK and the Bagmati catchment in Nepal. The verification results show that merged output is better than an individual model output. [1] D. L. Shrestha, N. Kayastha, and D. P. Solomatine, and R. Price. Encapsulation of parameteric uncertainty statistics by various predictive machine learning models: MLUE method, Journal of Hydroinformatic, in press, 2013.

Newly Automated System For Integrated Assessment Of The Conditions Of Underwater Gas Pipelines

An underwater gas pipeline is the portion of the pipeline that crosses a river beneath its bottom. Underwater gas pipelines are subject to increasing dangers as time goes by. An accident at an underwater gas pipeline can lead to technological and environmental disaster on the scale of an entire region. Therefore, timely troubleshooting of all underwater gas pipelines in order to prevent any potential accidents will remain a pressing task for the industry. The most important aspect of resolving this challenge is the quality of the automated system in question. Now the industry doesn't have any automated system that fully meets the needs of the experts working in the field maintaining underwater gas pipelines. Principle Aim of this Research: This work aims to develop a new system of automated monitoring which would simplify the process of evaluating the technical condition and decision making on planning and preventive maintenance and repair work on the underwater gas pipeline. Objectives: Creation a shared model for a new, automated system via IDEF3; Development of a new database system which would store all information about underwater gas pipelines; Development a new application that works with database servers, and provides an explanation of the results obtained from the server; Calculation of the values MTBF for specified pipelines based on quantitative data obtained from tests of this system. Conclusion: The new, automated system PodvodGazExpert has been developed for timely and qualitative determination of the physical conditions of underwater gas pipeline; The basis of the mathematical analysis of this new, automated system uses principal component analysis method; The process of determining the physical condition of an underwater gas pipeline with this new, automated system increases the MTBF by a factor of 8.18 above the existing system used today in the industry.

Evaluation Of Reservoir Model Integration With Deterministic And Probabilistic Streamflow Forecasts

Due to the increase in water demand and hydropower energy, it is getting more important to operate hydraulic structures in an efficient manner while sustaining multiple demands. Especially, companies, governmental agencies, consultant offices require effective, practical integrated tools and decision support frameworks to operate reservoirs, cascades of run-of-river plants and related elements such as canals by merging hydrological and reservoir simulation/optimization models with various numerical weather predictions, radar and satellite data. The model performance is highly related with the streamflow forecast, related uncertainty and its consideration in the decision making. While deterministic weather predictions and its corresponding streamflow forecasts directly restrict the manager to single deterministic trajectories, probabilistic forecasts can be a key solution by including uncertainty in flow forecast scenarios for dam operation. The objective of this study is to compare deterministic and probabilistic streamflow forecasts on an earlier developed basin/reservoir model for short term reservoir management. The study is applied to the Yuvacık Reservoir and its upstream basin which is the main water supply of Kocaeli City located in the northwestern part of Turkey. The reservoir represents a typical example by its limited capacity, downstream channel restrictions and high snowmelt potential. Mesoscale Model 5 and Ensemble Prediction System data are used as a main input and the flow forecasts are done for 2012 year using HEC-HMS. Hydrometeorological rule-based reservoir simulation model is accomplished with HEC-ResSim and integrated with forecasts. Since EPS based hydrological model produce a large number of equal probable scenarios, it will indicate how uncertainty spreads in the future. Thus, it will provide risk ranges in terms of spillway discharges and reservoir level for operator when it is compared with deterministic approach. The framework is fully data driven, applicable, useful to the profession and the knowledge can be transferred to other similar reservoir systems.

Leakage Detection And Localization Method Based On A Hybrid Inverse/Direct Modelling Approach Suitable For Handling Multiple-Leak Scenarios

When an accurate hydraulic network model is available, direct modeling techniques are very straightforward and reliable for on-line leakage detection and localization applied to large class of water distribution networks. In general, this type of techniques based on analytical models can be seen as an application of the well-known fault detection and isolation theory for complex industrial systems. Nonetheless, the assumption of single leak scenarios is usually made considering a certain leak size pattern which may not hold in real applications. Upgrading a leak detection and localization method based on a direct modeling approach to handle multiple-leak scenarios can be, on one hand, quite straightforward but, on the other hand, highly computational demanding for large class of water distribution networks given the huge number of potential water loss hotspots. This paper presents a leakage detection and localization method suitable for multiple-leak scenarios and large class of water distribution networks. This method can be seen as an upgrade of the above mentioned method based on a direct modeling approach in which a global search method based on genetic algorithms has been integrated in order to estimate those network water loss hotspots and the size of the leaks. This is an inverse / direct modeling method which tries to take benefit from both approaches: on one hand, the exploration capability of genetic algorithms to estimate network water loss hotspots and the size of the leaks and on the other hand, the straightforwardness and reliability offered by the availability of an accurate hydraulic model to assess those close network areas around the estimated hotspots. The application of the resulting method in a DMA of the Barcelona water distribution network is provided and discussed. The obtained results show that leakage detection and localization under multiple-leak scenarios may be performed efficiently following an easy procedure.

Gestão de periódicos científicos: um estudo com revistas da área de administração

A criação e popularização da Internet têm provocado sérias mudanças no campo da comunicação. Especificamente na comunicação científica, o uso do meio eletrônico permite agilizar as etapas do processo editorial, bem como facilitar a criação, disseminação, pesquisa e uso de informação científica. Entretanto, a incorporação de tecnologias é também desafiadora, pois exige diversas mudanças no modelo de gestão de periódicos científicos. Esse é composto basicamente por aspectos científicos (certificação de conteúdo visando a seleção e divulgação de conhecimento de qualidade), administrativos (produção editorial e gráfica, gestão administrativa e financeira, comunicação e marketing) e financeiros (modelo de rendimentos) que precisam estar alinhados para que o periódico possa cumprir seu objetivo. A presente pesquisa teve como principal objetivo analisar a gestão editorial de periódicos científicos da área de Administração no contexto brasileiro e propor uma tipologia de seus modelos de gestão. Adotou-se de uma abordagem qualitativa e foram utilizados métodos de pesquisa documental, entrevista e análise bibliométrica para, respectivamente, identificação do contexto, descrição dos modelos de gestão editorial e cálculo do impacto dos periódicos selecionados para o estudo (Revista de Administração de Empresas, Revista de Administração Contemporânea, Revista de Administração da USP, Organizações & Sociedade e Brazilian Administration Review). Identificou-se que os periódicos selecionados apresentam impacto (medido por meio de citações) relativamente alto quando comparados aos periódicos estrangeiros avaliados pelo Qualis da área de Administração, Contabilidade e Turismo. Percebe-se que o modelo de gestão dos periódicos está fortemente vinculado ao tipo de Instituição Mantenedora desse (Associação Científica, Instituição de Ensino Superior (IES) Pública, IES Privada), a qual influencia nas questões financeiras, administrativas e científicas das revistas. Espera-se que os resultados da pesquisa possam contribuir não só para os editores de revistas científicas, mas também para os responsáveis por decisões que se referem às políticas de avaliação e fomento de periódicos científicos no Brasil.

Semiparametric estimation and inference using doubly robust moment conditions

We study semiparametric two-step estimators which have the same structure as parametric doubly robust estimators in their second step. The key difference is that we do not impose any parametric restriction on the nuisance functions that are estimated in a first stage, but retain a fully nonparametric model instead. We call these estimators semiparametric doubly robust estimators (SDREs), and show that they possess superior theoretical and practical properties compared to generic semiparametric two-step estimators. In particular, our estimators have substantially smaller first-order bias, allow for a wider range of nonparametric first-stage estimates, rate-optimal choices of smoothing parameters and data-driven estimates thereof, and their stochastic behavior can be well-approximated by classical first-order asymptotics. SDREs exist for a wide range of parameters of interest, particularly in semiparametric missing data and causal inference models. We illustrate our method with a simulation exercise.

Minha escola transparente: uma análise comparativa do uso de dados governamentais abertos na educação básica no Brasil e Inglaterra

This research attempts to analyze the effects of open government data on the administration and practice of the educational process by comparing the contexts of Brazil and England. The findings illustrate two principal dynamics: control and collaboration. In the case of control, or what is called the "data-driven" paradigm, data help advance the cause of political accountability through the disclosure of school performance. In collaboration, or what is referred to as the "data-informed" paradigm, data is intended to support the decision-making process of administrators through dialogical processes with other social actors.