933 resultados para Conditions to the work
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Paper investigates whether affective and relational components of nurses' experience of work have a significant impact on their intentions to leave either the job or the nursing profession in models that control for other factors (sociodemographic, work conditions, perceptions of quality of care) that are known to affect career decisions. [Abridged Abstract]
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The binding of drugs to plasma proteins – especially serum albumin – is an important factor in controlling the availability and distribution of these drugs. In this study we have investigated the binding of two drugs commonly used to treat liver fluke infections, albendazole (ABZ) and triclabendazole (TCBZ), and their sulphoxide metabolites to bovine serum albumin (BSA). Both ABZ and TCBZ caused shifts in the mobility of BSA in native gel electrophoresis. No such changes were observed with the sulphoxides under identical conditions. The drugs, and their sulphoxides, caused quenching of the intrinsic tryptophan fluorescence of BSA, indicating association between the drugs and this protein. Quantification of this quenching suggested a 5–10-fold reduction in affinity of the sulphoxides compared to the parent compounds. These results are discussed in respect to previous work on the pharmacodynamics of these fasciolicides and will inform the design of novel anthelmintics.
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The present study has employed a combination of spectroscopic, calorimetric and computational methods to explore the binding of the three side-chained triazatruxene derivative, termed azatrux, to a human telomeric G-quadruplex sequence, under conditions of molecular crowding. The binding of azatrux to the tetramolecular parallel [d(TGGGGT)](4) quadruplex in the presence and absence of crowding conditions, was also characterized. The data indicate that azatrux binds in an end-stacking mode to the parallel G-quadruplex scaffold and highlights the key structural elements involved in the binding. The selectivity of azatrux for the human telomeric G-quadruplex relative to another biologically relevant G-quadruplex (c-Kit87up) and to duplex DNA was also investigated under molecular crowding conditions, showing that azatrux has good selectivity for the human telomeric G-quadruplex over the other investigated DNA structures. (C) 2011 Elsevier Masson SAS. All rights reserved.
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This chapter considers the radical re-imaginings of traditional Irish step dance in the recent works of Jean Butler and Colin Dunne. In Butler's Does She Take Sugar (2007) and Dunne's Out of Time (2008), the Irish step dancing body is separated from its historical roots in nationalism, from the exhibitionism required by the competitive form, and from the spectacularization of the commercialized theatrical format. In these works, which are both solo pieces performed by the choreographers themselves, the traditional form undergoes a critical interrogation in which the dancers attempt to depart from the determinacy of the traditional technique, while acknowledging its formation of their corporealities; the Irish step dance technique becomes a springboard for creative experimentation. In order to consider the importance of the creative potential revealed by these works, this chapter will contextualize them within the dance background from which they emerged, outlining the history of competitive step dancing in Ireland, the "modernization" of traditional Irish dance with the emergence of Riverdance (1994), and the experiments of Ireland's national folk theatre, Siamsa Tíre.
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We use data from the Irish census and exploit regional and temporal variation in infant mortality rates over the 20th century to examine effects of early life conditions on later life health. The urban mortality penalty collapsed in Ireland in the years right after World War II. Our main identification is public health interventions centered on improved sanitation and food safety, which we believed played a leading role in eliminating the Irish urban infant mortality penalty. Our estimates suggest that a unit decrease in mortality rates at time of birth reduces the probability of being disabled as an adult by about 12–18%
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Sweet cherries (Prunus avium L.) ‘Sweetheart’ were harvested at different production regions from Portugal (Cova da Beira and Portalegre) and Spain (Valle de Jerte). Cherries were harvested at their commercial maturation according to the empirical knowledge of external color corresponding to good quality. Fruits were stored and evaluated in order to study their quality on the harvest day and during a period of 21 days, at cold storage (1 ºC, 95% RH). The sweet cherry ‘Sweetheart’ is a well-known variety and a highly appreciated one but fruits present a short shelf life. On the other hand the effect of different “terroir” on cherry characteristics should be known and clarified. Fruits from day 0, considered without storage, were kept at 20ºC and analyzed. Every weak, 3 replicas were randomly picked up and 10 fruits from each one were submitted to several analyses after fruit temperature stabilized at 20ºC. Several quality parameters were evaluated: external colour (L*, a*, b*), texture, soluble solids content (SSC), titratable acidity (TA) and the ratio between soluble solid contents (SSC) and tritratable acidity (TA). Fruits from different orchards and locations were significantly different according to these parameters. Fruits from Cova da Beira were less firm comparing with other two regions, Valle de Jerte and Portalegre, which may indicate a higher maturation rate at harvest in those fruits. This is in accordance with SSC/titratable acidity rate suggesting a late harvest in Cova da Beira comparing with other two orchards, however fruits from Cova da Beira exhibit a poor color at harvest. These results clearly showed a lower correlation between SSC and firmness considering fruits origin.
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As técnicas estatísticas são fundamentais em ciência e a análise de regressão linear é, quiçá, uma das metodologias mais usadas. É bem conhecido da literatura que, sob determinadas condições, a regressão linear é uma ferramenta estatística poderosíssima. Infelizmente, na prática, algumas dessas condições raramente são satisfeitas e os modelos de regressão tornam-se mal-postos, inviabilizando, assim, a aplicação dos tradicionais métodos de estimação. Este trabalho apresenta algumas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, em particular na estimação de modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. A investigação é desenvolvida em três vertentes, nomeadamente na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, na estimação do parâmetro ridge em regressão ridge e, por último, em novos desenvolvimentos na estimação com máxima entropia. Na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, o trabalho desenvolvido evidencia um melhor desempenho dos estimadores de máxima entropia em relação ao estimador de máxima verosimilhança. Este bom desempenho é notório em modelos com poucas observações por estado e em modelos com um grande número de estados, os quais são comummente afetados por colinearidade. Espera-se que a utilização de estimadores de máxima entropia contribua para o tão desejado aumento de trabalho empírico com estas fronteiras de produção. Em regressão ridge o maior desafio é a estimação do parâmetro ridge. Embora existam inúmeros procedimentos disponíveis na literatura, a verdade é que não existe nenhum que supere todos os outros. Neste trabalho é proposto um novo estimador do parâmetro ridge, que combina a análise do traço ridge e a estimação com máxima entropia. Os resultados obtidos nos estudos de simulação sugerem que este novo estimador é um dos melhores procedimentos existentes na literatura para a estimação do parâmetro ridge. O estimador de máxima entropia de Leuven é baseado no método dos mínimos quadrados, na entropia de Shannon e em conceitos da eletrodinâmica quântica. Este estimador suplanta a principal crítica apontada ao estimador de máxima entropia generalizada, uma vez que prescinde dos suportes para os parâmetros e erros do modelo de regressão. Neste trabalho são apresentadas novas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, tendo por base o estimador de máxima entropia de Leuven, a teoria da informação e a regressão robusta. Os estimadores desenvolvidos revelam um bom desempenho em modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. Por último, são apresentados alguns códigos computacionais para estimação com máxima entropia, contribuindo, deste modo, para um aumento dos escassos recursos computacionais atualmente disponíveis.