Estatística portuária: impacto da gestão dos portos

As Administrações Portuárias foram evoluindo ao longo do tempo, sendo, atualmente, organismos de capitais exclusivamente públicos. Sendo crescente a competitividade entre os Portos e as exigências em termos de qualidade na prestação de serviços, as Administrações Portuárias têm sentido a necessidade de se moldarem às necessidades dos seus clientes. No presente estudo tentou perceber-se de que modo é que a informação estatística utilizada nos Portos nacionais auxilia na tomada de decisão diária dos administradores. Com vista à concretização do objetivo proposto, foi utilizada uma metodologia qualitativa, tendo a informação sido recolhida através da análise documental e de entrevistas de elite realizadas a administradores portuários. O presente estudo começa por apresentar o percurso dos Portos, expondo a sua evolução e os modelos de gestão utilizados. Posteriormente, são apresentadas as atividades desenvolvidas durante o estágio na Organização de Acolhimento – Administração do Porto de Aveiro, S.A.. De seguida, é realizado o tratamento e análise da informação recolhida através das entrevistas a administradores portuários. Por último, são expostas as considerações finais, de modo a aferir qual a importância da estatística para a gestão portuária, são identificadas as limitações encontradas durante a realização do estudo e feitas propostas de trabalho para o futuro. O estudo mostrou que, apesar de ser apenas uma parte do processo, a estatística é imprescindível para gestão dos Portos, sendo, contudo, primordial que seja desenvolvida para melhorar o processo de tomada de decisão. Algumas das mudanças sugeridas incluem obrigar os concessionários a ceder dados à Autoridade Portuária, definir indicadores globais e dinâmicos a nível nacional que permitam analisar a evolução de cada Porto, fazer benchmarking, e selecionar um conjunto de indicadores internos de performance, para que os administradores possam ter uma visão do passado, do presente e estarem preparados para o que o futuro acarreta. Acredita-se que a análise efetuada no âmbito deste estudo poderá contribuir para que se efetuem pequenas mudanças, no sentido de contribuir para uma melhor utilização da estatística na gestão portuária.

Automatic classification of scientific records using the German Subject Heading Authority File (SWD)

The following paper deals with an automatic text classification method which does not require training documents. For this method the German Subject Heading Authority File (SWD), provided by the linked data service of the German National Library is used. Recently the SWD was enriched with notations of the Dewey Decimal Classification (DDC). In consequence it became possible to utilize the subject headings as textual representations for the notations of the DDC. Basically, we we derive the classification of a text from the classification of the words in the text given by the thesaurus. The method was tested by classifying 3826 OAI-Records from 7 different repositories. Mean reciprocal rank and recall were chosen as evaluation measure. Direct comparison to a machine learning method has shown that this method is definitely competitive. Thus we can conclude that the enriched version of the SWD provides high quality information with a broad coverage for classification of German scientific articles.

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