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Imagem componente do jogo “DigesTower (http://www.loa.sead.ufscar.br/digestower.php)” desenvolvido pela equipe do Laboratório de Objetos de Aprendizagem da Universidade Federal de São Carlos (LOA/UFSCar).

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'Beheading', Rule Manipulation and Fraud: The Approval of Election Results in Brazil, 1894-1930

Studies of electoral fraud tend to focus their analyses only on the pre-electoral or electoral phases. By examining the Brazilian First Republic (1889-1930), this article shifts the focus to a later phase, discussing a particular type of electoral fraud that has been little explored by the literature, namely, that perpetrated by the legislatures themselves during the process of giving final approval to election results. The Brazilian case is interesting because of a practice known as degola ('beheading') whereby electoral results were altered when Congress decided on which deputies to certify as duly elected. This has come to be seen as a widespread and standard practice in this period. However, this article shows that this final phase of rubber-stamping or overturning election results was important not because of the number of degolas, which was actually much lower than the literature would have us believe, but chiefly because of their strategic use during moments of political uncertainty. It argues that the congressional certification of electoral results was deployed as a key tool in ensuring the political stability of the Republican regime in the absence of an electoral court.

Bagging k-dependence probabilistic networks: An alternative powerful fraud detection tool

Fraud is a global problem that has required more attention due to an accentuated expansion of modern technology and communication. When statistical techniques are used to detect fraud, whether a fraud detection model is accurate enough in order to provide correct classification of the case as a fraudulent or legitimate is a critical factor. In this context, the concept of bootstrap aggregating (bagging) arises. The basic idea is to generate multiple classifiers by obtaining the predicted values from the adjusted models to several replicated datasets and then combining them into a single predictive classification in order to improve the classification accuracy. In this paper, for the first time, we aim to present a pioneer study of the performance of the discrete and continuous k-dependence probabilistic networks within the context of bagging predictors classification. Via a large simulation study and various real datasets, we discovered that the probabilistic networks are a strong modeling option with high predictive capacity and with a high increment using the bagging procedure when compared to traditional techniques. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Progettazione e sviluppo di un sistema esperto per il "Menu Planning"

La dieta, nell’antica medicina greca, rappresentava il complesso delle norme di vita, come l’alimentazione, l’attività fisica, il riposo, atte a mantenere lo stato di salute di una persona. Al giorno d’oggi le si attribuisce un significato fortemente legato all’alimentazione, puo` riferirsi al complesso di cibi che una persona mangia abitualmente oppure, con un messaggio un po' più moderno, ad una prescrizione di un regime alimentare da parte di un medico. Ogni essere umano mangia almeno tre volte al giorno, ognuno in base al proprio stile di vita, cultura, età, etc. possiede differenti abitudini alimentari che si ripercuotono sul proprio stato di salute. Inconsciamente tutti tengono traccia degli alimenti mangiati nei giorni precedenti, chi più chi meno, cercando di creare quindi una pianificazione di cosa mangiare nei giorni successivi, in modo da variare i pasti o semplicemente perchè si segue un regime alimentare particolare per un certo periodo. Diventa quindi fondamentale tracciare questa pianificazione, in tal modo si puo' tenere sotto controllo la propria alimentazione, che è in stretta relazione con il proprio stato di salute e stress, e si possono applicare una serie di aggiustamenti dove necessario. Questo è quello che cerca di fare il “Menu Planning”, offrire una sorta di guida all’alimentazione, permettendo così di aver sotto controllo tutti gli aspetti legati ad essa. Si pensi, ad esempio, ai prezzi degli alimenti, chiunque vorrebbe minimizzare la spesa, mangiare quello che gli piace senza dover per forza rinunciare a quale piccolo vizio quotidiano. Con le tecniche di “Menu Planning” è possibile avere una visione di insieme della propria alimentazione. La prima formulazione matematica del “Menu Planning” (allora chiamato diet problem) nacque durante gli anni ’40, l’esercito Americano allora impegnano nella Seconda Guerra Mondiale voleva abbassare i costi degli alimenti ai soldati mantenendo però inalterata la loro dieta. George Stingler, economista americano, trovò una soluzione, formulando un problema di ottimizzazione e vincendo il premio Nobel in Economia nel 1982. Questo elaborato tratta dell’automatizzazione di questo problema e di come esso possa essere risolto con un calcolatore, facendo soprattutto riferimento a particolari tecniche di intelligenza artificiale e di rappresentazione della conoscenza, nello specifico il lavoro si è concentrato sulla progettazione e sviluppo di un ES case-based per risolvere il problema del “Menu Planning”. Verranno mostrate varie tecniche per la rappresentazione della conoscenza e come esse possano essere utilizzate per fornire supporto ad un programma per elaboratore, partendo dalla Logica Proposizionale e del Primo Ordine, fino ad arrivare ai linguaggi di Description Logic e Programmazione Logica. Inoltre si illustrerà come è possibile raccogliere una serie di informazioni mediante procedimenti di Knowledge Engineering. A livello concettuale è stata introdotta un’architettura che mette in comunicazione l’ES e un Ontologia di alimenti con l’utilizzo di opportuni framework di sviluppo. L’idea è quella di offrire all’utente la possibilità di vedere la propria pianificazione settimanale di pasti e dare dei suggerimenti su che cibi possa mangiare durante l’arco della giornata. Si mostreranno quindi le potenzialità di tale architettura e come essa, tramite Java, riesca a far interagire ES case-based e Ontologia degli alimenti.

Ms. hebr. oct. 125 - Ha-menuḥah

Vorbesitzer: Abraham Merzbacher

Georges-François Menu, Brustbild, Profil

Signatur des Originals: S 36/F09254

Menu labeling and food choice: A systematic review of the literature concerning the effects of menu labeling on consumer food choices

Objective: To review published literature on the impact of restaurant menu labeling on consumer food choices.^ Method: To examine all relevant studies published on the topic from 2002 to 2012.^ Results: Sixteen studies were identified as relevant and suitable for review. These studies comprised of one systematic review, one health impact assessment, and fourteen research studies conducted at restaurants, cafeterias, and laboratories. Three of ten studies conducted at restaurants and cafeterias and two of four studies conducted at laboratories found positive effects of menu labeling on consumer food choices. Conversely, the systematic review identified for this review found that five out of six studies resulted in weakly positive effects. The health impact assessment estimated positive effects; however, the results of this assessment must be cautiously interpreted since the authors used simulated data.^ Conclusion: Overall, there is insufficient evidence to provide support for the majority of the types of menu labels identified in this review on consumer food choice.^