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- Casos de estudo de avaliação da eficácia de tratamentos pré germinativos a sementes de medronheiro dos anos 2018 a 2023 e na aclimatização e enraizamento ex vitro a eficácia de diferentes substratos e adição de nutrientes.Publication . Pereira, Ana Luísa Jogundo da Costa; Gomes, Maria Filomena Figueiredo NazaréNeste trabalho foram realizados dois ensaios no âmbito do programa de melhoramento do medronheiro, espécie autóctone e resiliente a diversas condições edafoclimáticas. No primeiro ensaio, tendo como objetivo avaliar tratamentos pré-germinativos para a comercialização de semente do pomar produtor de sementes certificado pelo ICNF, na categoria de material qualificado e registado com o código ARBUQ001, foi instalado um ensaio (I) para avaliar o efeito de diferentes tratamentos pré-germinativos na germinação de semente (lotes de 2018 a 2023). Os tratamentos consistiram em diferentes períodos de estratificação húmida a frio (4ºC), adição de ácido giberélico (GA3, em diferentes concentrações) e a combinação de ambos. Testou-se ainda três condições de sementeira, 1- caixas de germinação, 2- sementeira em alfobre e 3- sementeira direta. No segundo ensaio (II) tendo como objetivo melhorar o processo de enraizamento ex vitro e aclimatização, para aplicação em larga escala, redução do período de tempo, custos e obtenção de melhores taxas de sobrevivência foram testados diferentes substratos, BioBizz (S1), SiroFlorestal (S2), mistura de Turfa:Perlite (S3) e, ainda, a adição de um estimulante radicular (Rhizotonic) ou ectomicorrizas (Micofora) em S2 e S3 e em S3 adição de fósforo, calcário e adubo de libertação controlada em diferentes combinações.As melhores taxas de germinação foram observadas nas condições 2 e 3 e foram dependentes do genótipo (família/acesso). As sementes de 2020 e 2021 obtiveram melhores taxas de germinação. Os melhores tratamentos para promover a germinação foram o tratamento 1, 1 semana de estratificação, na condição 2. E na condição 3 os tratamentos 7 com 100 % germinação e os tratamentos 8, 9 e C respetivamente, 7 e 8 são tratamentos com combinação de adição de GA3 nas concentrações de 1000 mg/L e 2000 mg/L e 30 dias estratificação; tratamento 9, adição de GA3 na concentração de 2000 mg/L sem estratificação e por último o controlo (sem qualquer tratamento pré-germinativo).Os resultados para o ensaio de aclimatização mostram que os melhores substratos são o BioBizz e a SiroFlorestal. A adição de Rhizotonic não foi relevante. A sobrevivência foi dependente do tratamento. O clone 1001 apresentou melhor sobrevivência comparativamente a 8001. No entanto, este apresentou melhor desenvolvimento vegetativo e radicular. O fósforo foi um elemento adicionado em excesso no ensaio e foi prejudicial à sobrevivência. A adição de micorrizas no substrato SiroFlorestal melhorou significativamente a sobrevivência e desenvolvimento vegetativo.
- A Polícia de Segurança Pública em missões da Organização das Nações Unidas: as cicatrizes que ficamPublication . Morgado, Diana Cristina Duro; Pais, Lúcia Maria de Sousa Gomes Gouveia; Elias, Luís Manuel AndréDesde a sua fundação em 1945 que a ONU se tem revelado determinante na promoção da paz e da segurança internacionais, através de múltiplas abordagens, nomeadamente as operações de apoio à paz (OAP). Desde 1992, a Polícia de Segurança Pública tem participado de forma ativa nessas missões, contribuindo assim para a projeção de Portugal no panorama global. São 33 anos a destacar polícias que experienciam uma diversidade de situações em cenários muitas vezes violentos e inóspitos que os deixam expostos a fatores que elevam os níveis de stress, fadiga e desgaste emocional, podendo levar a problemas físicos e psicológicos que afetam o seu bem-estar e desempenho durante e após a missão. Nesta investigação procurou-se conhecer os impactos na saúde física e psicológica que a participação nestas missões provoca nos polícias. Para isso, realizou-se um estudo qualitativo, através da análise de conteúdo de 18 entrevistas em profundidade semiestruturadas, efetuadas a polícias que participaram em pelo menos uma OAP. Os resultados revelam uma dualidade das consequências das missões. Ora são enriquecedoras pessoal e profissionalmente, ora deixam sinais de fadiga por compaixão e ansiedade, associados essencialmente ao distanciamento familiar e a contextos extremos vividos nos territórios de missão. Apesar da supremacia de relatos sobre impactos psicológicos, a procura por ajuda profissional por parte dos polícias revelou-se muito reduzida, refletindo a necessidade de robustecer o seu acompanhamento psicológico em todas as fases da missão e de desestigmatizar essa procura.
- A Relevância da Contabilidade na Previsão da Insovência nas OrganizaçõesPublication . Sandra Cristina Alves Pereira; sousa Lima, Antonieta Maria
- Reliability of machine learning models based on data density principles applied to cardiovascular risk assessmentPublication . Sousa, José Miguel Batista de; Rocha, Teresa Raquel Corga Teixeira da; Paredes, Simão Pedro Mendes Cruz ReisOs modelos de machine learning (ML) têm sido cada vez mais utilizados em diversas áreas, alcançando frequentemente desempenhos notáveis. No entanto, em áreas críticas como a da saúde, onde as decisões podem ter consequências significativas, uma preocupação fundamental quanto ao seu uso é a capacidade de confiar nas previsões que estes modelos geram. Assim, ao incorporar medidas de confiabilidade nas previsões, melhora-se a segurança e a transparência, tornando a interação com os sistemas de IA mais segura e compreensível. A confiabilidade dos modelos de ML pode ser avaliada recorrendo a uma medida de desempenho global, utilizando métricas como a sensibilidade e a especificidade, ou através de uma medida de desempenho ponto a ponto (pointwise), relativa a cada previsão individual. Nesta última abordagem, a confiabilidade pointwise de um modelo de ML pode ser avaliada com base em princípios da densidade, os quais utilizam medidas de distância e características dos dados para comparar uma instância com os exemplos presentes no conjunto de treino. Este estudo investigou e implementou métricas de confiabilidade pointwise para avaliar previsões de modelos de ML em contexto clínico. Foram implementados três métodos baseados no princípio da densidade, os quais atribuem a cada previsão um nível de confiança no intervalo [0,1]: (1) método baseado na proximidade dos dados, utilizando as distâncias entre pontos de dados; (2) método baseado em clustering, usando o algoritmo Fuzzy C-means; e (3) método baseado no conceito de convex hull, recorrendo às propriedades geométricas deste polígono convexo. Para testar os métodos, foram usados dois conjuntos de dados. O primeiro é um conjunto de dados sintéticos para a classificação do Índice de Massa Corporal. O segundo é um conjunto de dados reais recolhidos em ambiente clínico, disponibilizado pelo CHUC – Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra, o qual inclui informações de 1544 pacientes com síndrome coronária aguda. Os resultados indicam que os métodos (1) e (3) são eficazes, atribuindo níveis de confiança mais elevados à maioria das previsões corretamente classificadas e níveis de confiança mais baixos às previsões incorretamente classificadas. Por sua vez, o método (2) não conseguiu estabelecer uma relação clara entre as previsões e a confiança, mostrando-se ineficaz para o objetivo pretendido. Convém salientar que estes resultados poderão variar caso sejam usados conjuntos de dados diferentes. Com base nos resultados obtidos, esta investigação propõe métodos com potencial prático para o suporte à decisão clínica. Estas abordagens podem ajudar a prevenir fatalidades e garantir diagnósticos mais seguros aos profissionais de saúde.