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- Cultivando Futuro, El kit para el camino a la soberanía alimentariaPublication . Salguero, Lúcia; Pessanha, Luis Miguel de Sousa Pereira ColaçoEl proyecto "Cultivando Futuro - El kit para el camino a la soberanía alimentaria" tiene como objetivo promover la autosuficiencia alimentaria a nivel local y nacional mediante la implementación de prácticas sostenibles y ecológicas. La soberanía alimentaria defiende el derecho de las comunidades a controlar su producción de alimentos, respetando la diversidad cultural y natural. Este proyecto se articula en cuatro ejes fundamentales: producción, distribución, consumo y educación. Cada uno de estos ejes está diseñado para fortalecer la comunidad, fomentar la agricultura sostenible y reducir el impacto ambiental. El kit incluye soluciones prácticas como un sistema de cultivo hidropónico, una app para la distribución y comercialización de alimentos, un manual informativo sobre cómo dar los primeros pasos en la producción y el cultivo en el hogar, y un juego de mesa educativo. Estas herramientas se desarrollan bajo un enfoque de circularidad y sostenibilidad, utilizando materiales reciclados y prácticas agroecológicas. El proyecto no solo busca minimizar el impacto ambiental de la producción de alimentos, sino también crear sistemas alimentarios resilientes y circulares, empoderando a las comunidades para lograr una verdadera soberanía alimentaria.
- Enhanced Fuzzy Score-Based Decision Support System for Early Stroke PredictionPublication . Kahla, Mayssa Ben; Kanzari, Dalel; Amor, Sana Ben; Ghannouchi, Sonia Ayachi; Martinho, RicardoAccording to the Global Health Observatory, stroke ranks second worldwide in causing dementia, right after Alzheimer’s disease. The mortality rate linked to dementia resulting from stroke is high because symptoms are often recognized late, and stroke can be misinterpreted as other brain disorders. Early detection and diagnosis of stroke is crucial. Therefore, increasing awareness of stroke symptoms and implementing preventive measures becomes imperative. Prompt intervention by healthcare professionals can improve outcomes and reduce long-term complications of stroke. The research introduces an innovative approach for early stroke prediction using a fuzzy scoring-based Decision Support System. This approach encompasses three main modules: Mind map-based Data Modeling, Fuzzy scoring computing, and Machine Learning (ML)-Based Decision System. By incorporating fuzzy logic, the approach extracts valuable knowledge from imprecise and uncertain data. Combining the fuzzy stroke risk model with a ML-based decision support system aims to enhance stroke prediction accuracy and improve preventive measures and patient outcomes. The approach’s effectiveness was validated using real clinical data and tested with various ML classifiers, including K-Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Artificial Neural Network (ANN), and Support Vector Machine (SVM). The results showed a strong correlation between stroke cases and computed risk-scoring values. In comparison to predictions without fuzzy scoring and other related works, the stroke risk prediction using the proposed approach demonstrated higher accuracy, making it a promising method for early stroke detection and prevention.