Cross-cultural validity of the demand-control questionnaire: Swedish and Brazilian workers

OBJECTIVE To evaluate the cross-cultural validity of the Demand-Control Questionnaire, comparing the original Swedish questionnaire with the Brazilian version. METHODS We compared data from 362 Swedish and 399 Brazilian health workers. Confirmatory and exploratory factor analyses were performed to test structural validity, using the robust weighted least squares mean and variance-adjusted (WLSMV) estimator. Construct validity, using hypotheses testing, was evaluated through the inspection of the mean score distribution of the scale dimensions according to sociodemographic and social support at work variables. RESULTS The confirmatory and exploratory factor analyses supported the instrument in three dimensions (for Swedish and Brazilians): psychological demands, skill discretion and decision authority. The best-fit model was achieved by including an error correlation between work fast and work intensely (psychological demands) and removing the item repetitive work (skill discretion). Hypotheses testing showed that workers with university degree had higher scores on skill discretion and decision authority and those with high levels of Social Support at Work had lower scores on psychological demands and higher scores on decision authority. CONCLUSIONS The results supported the equivalent dimensional structures across the two culturally different work contexts. Skill discretion and decision authority formed two distinct dimensions and the item repetitive work should be removed.

Modelação estatística das co-infecções da SIDA em países da União Europeia

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Matemática, especialidade de Estatística, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

PLSR Models for Mechanical Strengths of Concrete Composite Materials Reinforced with Pultrusion Wastes

In this paper, we present two Partial Least Squares Regression (PLSR) models for compressive and flexural strength responses of a concrete composite material reinforced with pultrusion wastes. The main objective is to characterize this cost-effective waste management solution for glass fiber reinforced polymer (GFRP) pultrusion wastes and end-of-life products that will lead, thereby, to a more sustainable composite materials industry. The experiments took into account formulations with the incorporation of three different weight contents of GFRP waste materials into polyester based mortars, as sand aggregate and filler replacements, two waste particle size grades and the incorporation of silane adhesion promoter into the polyester resin matrix in order to improve binder aggregates interfaces. The regression models were achieved for these data and two latent variables were identified as suitable, with a 95% confidence level. This technological option, for improving the quality of GFRP filled polymer mortars, is viable thus opening a door to selective recycling of GFRP waste and its use in the production of concrete-polymer based products. However, further and complementary studies will be necessary to confirm the technical and economic viability of the process.

In Situ Near-Infrared (NIR) Versus High-Throughput Mid- Infrared (MIR) Spectroscopy to Monitor Biopharmaceutical Production

The development of biopharmaceutical manufacturing processes presents critical constraints, with the major constraint being that living cells synthesize these molecules, presenting inherent behavior variability due to their high sensitivity to small fluctuations in the cultivation environment. To speed up the development process and to control this critical manufacturing step, it is relevant to develop high-throughput and in situ monitoring techniques, respectively. Here, high-throughput mid-infrared (MIR) spectral analysis of dehydrated cell pellets and in situ near-infrared (NIR) spectral analysis of the whole culture broth were compared to monitor plasmid production in recombinant Escherichia coil cultures. Good partial least squares (PLS) regression models were built, either based on MIR or NIR spectral data, yielding high coefficients of determination (R-2) and low predictive errors (root mean square error, or RMSE) to estimate host cell growth, plasmid production, carbon source consumption (glucose and glycerol), and by-product acetate production and consumption. The predictive errors for biomass, plasmid, glucose, glycerol, and acetate based on MIR data were 0.7 g/L, 9 mg/L, 0.3 g/L, 0.4 g/L, and 0.4 g/L, respectively, whereas for NIR data the predictive errors obtained were 0.4 g/L, 8 mg/L, 0.3 g/L, 0.2 g/L, and 0.4 g/L, respectively. The models obtained are robust as they are valid for cultivations conducted with different media compositions and with different cultivation strategies (batch and fed-batch). Besides being conducted in situ with a sterilized fiber optic probe, NIR spectroscopy allows building PLS models for estimating plasmid, glucose, and acetate that are as accurate as those obtained from the high-throughput MIR setup, and better models for estimating biomass and glycerol, yielding a decrease in 57 and 50% of the RMSE, respectively, compared to the MIR setup. However, MIR spectroscopy could be a valid alternative in the case of optimization protocols, due to possible space constraints or high costs associated with the use of multi-fiber optic probes for multi-bioreactors. In this case, MIR could be conducted in a high-throughput manner, analyzing hundreds of culture samples in a rapid and automatic mode.

In situ NIR spectroscopy monitoring of plasmid production processes effect of producing strain, medium composition and the cultivation strategy

BACKGROUNDWhile the pharmaceutical industry keeps an eye on plasmid DNA production for new generation gene therapies, real-time monitoring techniques for plasmid bioproduction are as yet unavailable. This work shows the possibility of in situ monitoring of plasmid production in Escherichia coli cultures using a near infrared (NIR) fiber optic probe. RESULTSPartial least squares (PLS) regression models based on the NIR spectra were developed for predicting bioprocess critical variables such as the concentrations of biomass, plasmid, carbon sources (glucose and glycerol) and acetate. In order to achieve robust models able to predict the performance of plasmid production processes, independently of the composition of the cultivation medium, cultivation strategy (batch versus fed-batch) and E. coli strain used, three strategies were adopted, using: (i) E. coliDH5 cultures conducted under different media compositions and culture strategies (batch and fed-batch); (ii) engineered E. coli strains, MG1655endArecApgi and MG1655endArecA, grown on the same medium and culture strategy; (iii) diverse E. coli strains, over batch and fed-batch cultivations and using different media compositions. PLS models showed high accuracy for predicting all variables in the three groups of cultures. CONCLUSIONNIR spectroscopy combined with PLS modeling provides a fast, inexpensive and contamination-free technique to accurately monitoring plasmid bioprocesses in real time, independently of the medium composition, cultivation strategy and the E. coli strain used.

System Level Simulation and Radio Resource Management for Distributed Antenna Systems with Cognitive Radio and Multi-Cell Cooperation

4th International Conference on Future Generation Communication Technologies (FGCT 2015), Luton, United Kingdom.

Analyzing Multiple Outcomes: Is it Really Worth the use of Multivariate Linear Regression?

In health related research it is common to have multiple outcomes of interest in a single study. These outcomes are often analysed separately, ignoring the correlation between them. One would expect that a multivariate approach would be a more efficient alternative to individual analyses of each outcome. Surprisingly, this is not always the case. In this article we discuss different settings of linear models and compare the multivariate and univariate approaches. We show that for linear regression models, the estimates of the regression parameters associated with covariates that are shared across the outcomes are the same for the multivariate and univariate models while for outcome-specific covariates the multivariate model performs better in terms of efficiency.

Determinantes da satisfação dos estudantes de primeiro ciclo de estudos na Universidade Nova de Lisboa

Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Analysis and simulation of social unrest in Europe: towards understanding social unrest in Europe

Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Desenvolvimento de métodos de espetroscopia NIR. Quantificação de grupos hidróxilo em polímeros

O objetivo deste estudo é o desenvolvimento e validação de métodos espectroscópicos (espectroscopia NIR) que possam vir a substituir os métodos químicos convencionais, para quantificação de grupos hidróxilo em resinas alquídicas. As resinas alquídicas estudadas neste trabalho são normalmente utilizadas em sistemas de revestimento de dois componentes, em que os seus grupos hidróxilo reagem com pré-polímeros de isocianato para formar revestimentos de alta dureza. Por este motivo e por questões processuais ligadas à estequiometria da reação existente na aplicação referida, é extremamente importante a quantificação destes grupos. O método mais comum de quantificação de grupos hidróxilo é conhecido como método de titulação. Este é um método demorado, pois cada medição implica um procedimento experimental de cerca de duas horas, para além de ser muito dispendioso, a nível económico. Foram estudadas as influências da temperatura, heterogeneidade e nível de enchimento da célula na recolha do espectro. As conclusões dos estudos mencionados levaram à fixação de um tempo ideal de permanência da célula dentro da câmara do espectrofotómetro antes da medição do espectro. Para além disto, conclui-se que para lotes standard, a heterogeneidade não é uma variável significativa. O nível da célula deve ser mantido constante. Os métodos desenvolvidos, baseados na norma de qualidade ISO 15063:2011, foram construídos a partir de algoritmos de Partial Least Squares Regression (PLS), utilizando um equipamento NIRVIS, Büchi©. Foram obtidos bons coeficientes de regressão linear para a Resina A (R2>0,9). Quanto aos restantes resultados, estes indicam a possibilidade de aplicação em resinas do mesmo tipo. Este método proporciona resultados 8 vezes mais rápidos e com custos em material que representam 1% do método standard.

Desenvolvimento de métodos de espetroscopia NIR. Quantificação de grupos hidróxilo em polímeros

O objetivo deste estudo é o desenvolvimento e validação de métodos espectroscópicos (espectroscopia NIR) que possam vir a substituir os métodos químicos convencionais, para quantificação de grupos hidróxilo em resinas alquídicas. As resinas alquídicas estudadas neste trabalho são normalmente utilizadas em sistemas de revestimento de dois componentes, em que os seus grupos hidróxilo reagem com pré-polímeros de isocianato para formar revestimentos de alta dureza. Por este motivo e por questões processuais ligadas à estequiometria da reação existente na aplicação referida, é extremamente importante a quantificação destes grupos. O método mais comum de quantificação de grupos hidróxilo é conhecido como método de titulação. Este é um método demorado, pois cada medição implica um procedimento experimental de cerca de duas horas, para além de ser muito dispendioso, a nível económico. Foram estudadas as influências da temperatura, heterogeneidade e nível de enchimento da célula na recolha do espectro. As conclusões dos estudos mencionados levaram à fixação de um tempo ideal de permanência da célula dentro da câmara do espectrofotómetro antes da medição do espectro. Para além disto, conclui-se que para lotes standard, a heterogeneidade não é uma variável significativa. O nível da célula deve ser mantido constante. Os métodos desenvolvidos, baseados na norma de qualidade ISO 15063:2011, foram construídos a partir de algoritmos de Partial Least Squares Regression (PLS), utilizando um equipamento NIRVIS, Büchi©. Foram obtidos bons coeficientes de regressão linear para a Resina A (R2>0,9). Quanto aos restantes resultados, estes indicam a possibilidade de aplicação em resinas do mesmo tipo. Este método proporciona resultados 8 vezes mais rápidos e com custos em material que representam 1% do método standard.

Context-based identification of energy consumption in industrial plants

Nowadays, reducing energy consumption is one of the highest priorities and biggest challenges faced worldwide and in particular in the industrial sector. Given the increasing trend of consumption and the current economical crisis, identifying cost reductions on the most energy-intensive sectors has become one of the main concerns among companies and researchers. Particularly in industrial environments, energy consumption is affected by several factors, namely production factors(e.g. equipments), human (e.g. operators experience), environmental (e.g. temperature), among others, which influence the way of how energy is used across the plant. Therefore, several approaches for identifying consumption causes have been suggested and discussed. However, the existing methods only provide guidelines for energy consumption and have shown difficulties in explaining certain energy consumption patterns due to the lack of structure to incorporate context influence, hence are not able to track down the causes of consumption to a process level, where optimization measures can actually take place. This dissertation proposes a new approach to tackle this issue, by on-line estimation of context-based energy consumption models, which are able to map operating context to consumption patterns. Context identification is performed by regression tree algorithms. Energy consumption estimation is achieved by means of a multi-model architecture using multiple RLS algorithms, locally estimated for each operating context. Lastly, the proposed approach is applied to a real cement plant grinding circuit. Experimental results prove the viability of the overall system, regarding both automatic context identification and energy consumption estimation.

Proposta de um modelo de medição e análise da satisfação de clientes em empresas de software : caso prático do ambiente business-to-business

Os estudos da satisfação e lealdade do cliente em ambiente Business-to-Business têm emergido devido ao interesse práctico e académico. Recorreu-se a um caso práctico de uma empresa de software internacional, ESRI, a operar em Portugal com modelo de negócio B2B e comportamento de compra extensivo. Desenvolveu-se um modelo estrutural com 11 variáveis latentes: lealdade; satisfação; imagem; atmosfera; cooperação; adaptação; processos; tecnologia; orientação ao cliente; competências; colaboradores e comunicação. Foram analisadas 304 respostas ao questionário de satisfação e de seguida aplicou-se o modelo a seis grupos de clientes segmentados de acordo com a contribuição do cliente para as receitas e o comportamento no processo de decisão de compra. Recorreu-se a modelos SEM (Structural Equation Modelling) com estimação dos parâmetros através da metodologia PLS (partial Least Squares). Os resultados mostram nos seis segmentos, que os valores da empresa, a cooperação através da competência dos colaboradores e da orientação ao cliente e a tecnologia são factores mais importantes para a satisfação e lealdade dos clientes.

Evaluation of geostatistical techniques to estimate the spatial distribution of aboveground biomass in the Amazon rainforest using high-resolution remote sensing data

ABSTRACT The spatial distribution of forest biomass in the Amazon is heterogeneous with a temporal and spatial variation, especially in relation to the different vegetation types of this biome. Biomass estimated in this region varies significantly depending on the applied approach and the data set used for modeling it. In this context, this study aimed to evaluate three different geostatistical techniques to estimate the spatial distribution of aboveground biomass (AGB). The selected techniques were: 1) ordinary least-squares regression (OLS), 2) geographically weighted regression (GWR) and, 3) geographically weighted regression - kriging (GWR-K). These techniques were applied to the same field dataset, using the same environmental variables derived from cartographic information and high-resolution remote sensing data (RapidEye). This study was developed in the Amazon rainforest from Sucumbíos - Ecuador. The results of this study showed that the GWR-K, a hybrid technique, provided statistically satisfactory estimates with the lowest prediction error compared to the other two techniques. Furthermore, we observed that 75% of the AGB was explained by the combination of remote sensing data and environmental variables, where the forest types are the most important variable for estimating AGB. It should be noted that while the use of high-resolution images significantly improves the estimation of the spatial distribution of AGB, the processing of this information requires high computational demand.

Desenvolvimento de talentos no desporto : aspectos psicológicos

A presente investigação tem como principal objetivo compreender a relevância de diversos fatores sociodemográficos e psicossociais inerentes ao desenvolvimento do talento em contexto desportivo, numa perspectiva multidimensional. Procedeu-se a uma avaliação quantitativa de jogadores de futebol, integrados num clube de elite, com idades compreendidas entre os 13 e os 19 anos. No sentido de avaliar os construtos psicológicos considerados no presente estudo (motivação, perfecionismo, suporte parental, resiliencia, coping e compromisso) foram utilizados os seguintes questionários: Sport Motivation Scale - SMS (Pelletier et al., 1995); Multidimensional Perfectionism Scale – MPS (Frost, Marten, Lahart, & Rosenblate, 1990); Own Memories of Parental Rearing – EMBU (Perris, Jacobson, Lindstörm, Von Knorring, & Perris, 1980); Resilience Scale – RS (Wagnild & Young, 1993); Athletic Coping Skills – ACSI 28 (Smith, Schutz, Smoll, & Ptacek, 1995); e Elite Athlete Commitment Scale – EACS (Ramadas, Serpa, Rosado, Gouveia & Maroco, 2013). A significância da variável nível de prestação (elite/sub-elite; dispensados/retidos) sobre os diversos constructos psicológicos foi avaliada através da análise da covariância multivariada (MANCOVA), da análise de equações estruturais (CBSEM) e da técnica de míninos quadrados parciais (PLS). Os jogadores mais bem sucedidos (jogadores de elite e jogadores retidos) percecionaram maior suporte parental, demonstraram níveis mais elevados de compromisso, resiliência, autodeterminação, capacidade de adaptação e confronto, assim como um perfeccionismo ajustado. No que concerne às variáveis sociodemográficas, constatou-se que os jogadores retidos jogam predominantemente no segundo ano do respetivo grupo de idade e têm uma idade inferior aos jogadores dispensados. Os resultados obtidos poderão constituir um relevante suporte para futuros programas educacionais que incidam sobre temáticas relacionadas com os compromissos necessários à prossecução e manutenção de níveis de elite, estratégias de coping, gestão da rotina diária, e o papel dos pais no processo de formação do jovem desportista.