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- Efeitos do mismatch educacional nos salários no mercado de trabalho português: uma análise dos Quadros de Pessoal (2010–2023)Oliveira, David Santos; Santos, Rui Filipe Vargas de Sousa; Lopes, Ana Sofia Patrício PintoO presente trabalho examina a relação entre a qualificação dos trabalhadores e os rendimentos reais no mercado de trabalho português, centrando-se no fenómeno do mismatch educacional, nomeadamente a discrepância entre o nível de escolaridade do indivíduo e o requerido pela sua profissão, e analisa as suas implicações salariais. Utilizando dados longitudinais dos Quadros de Pessoal entre 2010 e 2023, a investigação combina duas abordagens metodológicas complementares: regressões lineares anuais com base em dados cross-sectional, focando mais nas diferenças salariais entre trabalhadores, e modelos de dados em painel com efeitos fixos, permitindo captar variações temporais e controlar a heterogeneidade não observada dos indivíduos. As variáveis analisadas incluem fatores demográficos, de capital humano, empresariais, regionais, setoriais e contratuais, beneficiando da utilização dos Quadros de Pessoal, uma base de dados administrativa que cobre todos os trabalhadores do setor privado em Portugal. A dimensão desta base permite trabalhar com milhões de observações anuais, assegurando representatividade, bem como uma grande riqueza em termos de diversidade de variáveis disponíveis. Os resultados evidenciam que a escolaridade, o mismatch educacional, a produtividade e a dimensão da empresa são determinantes salariais robustos, enquanto características como género apresentam efeitos mais complexos e dependentes do modelo estimado. A comparação entre métodos mostra que o modelo em painel tende a reduzir a magnitude dos coeficientes. Esta diferença decorre não apenas do controlo de heterogeneidade não observada através dos efeitos fixos, mas também do facto de o painel captar a evolução do rendimento do mesmo indivíduo ao longo do tempo, proporcionando uma análise dinâmica das relações entre variáveis. Este trabalho contribui para o aprofundamento do conhecimento sobre desigualdades salariais associadas ao mismatch educacional em Portugal, fornecendo evidência empírica útil para o desenho de políticas públicas que promovam uma melhor adequação entre qualificações e funções laborais.
- Nutritional tools to enhance the resilience to stress and diseases of the whiteleg shrimp Penaeus vannameiPublication . Andrade, Flávio André Monteiro; Baptista, Teresa Maria Coelho; Barreto, André BarretoThe Pacific white shrimp (Penaeus vannamei) is currently one of the most widely farmed aquaculture species. Industry faces challenges related to diseases and environmental fluctuations, which compromise productivity and sustainability. Since shrimp cannot be vaccinated, due to the lack of acquired immunity, and the use of antibiotics in aquaculture is increasingly restricted, immunomodulation through nutrition emerges as a viable alternative. This study evaluated the potential of supplementing diets with extracts derived from Salicornia ramosissima for juvenile P. vannamei, testing their ability to enhance resilience to extreme farming conditions, such as acute and chronic stress induced by air exposure. Five diets were formulated: one control and four supplemented with 0.1% and 0.5% inclusions of XAD and Ext3 extracts. Shrimps were fed the experimental diets for 29 days under normal and chronic stress conditions, followed by an acute stress challenge in the groups reared under normal conditions. Zootechnical parameters, survival after acute stress, and immunological and antioxidant biomarkers were analysed. Results showed that, in general, the extracts did not compromise growth or survival, except for the Ext3 at 0.1% treatment, which exhibited higher FCR. The stress methodologies effectively induced physiological responses, with differences in biomarkers between control and stressed groups. Although no clear effects were observed under chronic stress, some indications of a protective effect of the extracts were noted under acute stress, but these were not confirmed by mortality data. In conclusion, supplementation with S. ramosissima extracts did not impair shrimp performance and revealed promising trends that justify further investigation.
- Digital Play Addiction Tendency and Aggressive Behaviors Among Turkish Preschoolers: Evidence from Parent ReportsPublication . Semiz, Selahattin; Aykanat, Yüksel Büşra Yüksel; Çoksağır, Büşra Somuncu; Ali, Amira Mohammed; Laranjeira, Carlos; Yıldırım, MuratThe escalating exposure of young children to digital gaming necessitates a critical examination of its behavioral impacts. However, evidence regarding its influence on aggressive behavior remains limited. This study investigated the relationship between digital play addiction tendency and our dimensions of aggression: physical aggression, relational aggression, self-directed aggression, and aggression against objects. This study employed a cross-sectional design, gathering data through parent assessments. The sample consisted of 744 children aged 4 to 6 years. The average age of the participants was 33.5, with 82% of the sample being female. The participants came from a lower (27%), middle (37%), and high (36%) socioeconomic background. The data were analyzed using a Structural Equation Modeling (SEM) approach to test the hypothesized relationships. The main findings from the SEM analysis indicated that a higher digital play addiction tendency was a significant positive predictor of all four dimensions of aggression. These results highlight the potential adverse effects of digital play addiction tendency on the development of maladaptive behaviors in early childhood. This study underscores the urgent need to develop strategies that foster healthier digital media consumption and mitigate the adverse effects of digital gaming on children’s developmental outcomes.
- Prevalence and Predictors of Long Covid in a Cohort of Brazilian Adults 12 Months After Acute Infection: A Cross‐Sectional StudyPublication . Covre, Eduardo Rocha; Laranjeira, Carlos; Carreira, Lígia; Höring, Carla Franciele; Góes, Herbert Leopoldo de Freitas; Baldissera, Vanessa Denardi Antoniassi; Marques, Priscila Garcia; Meireles, Viviane Camboin; Tostes, Maria Fernanda do Prado; Oliveira, Rosana Rosseto de; Paiano, Marcelle; Ageno, Rosella Santoro; Moroskoski, Márcia; Alcaraz, Jesús Puente; Vissoci, João Nickenig; Facchini, Luiz Augusto; Salci, Maria; Chew-Graham, CarolynIntroduction: Since the onset of the pandemic in early 2020, various reports have emerged regarding persistent symptoms associated with Covid‐19. Nevertheless, there is insufficient data on the persistence of symptoms over time. This study sought to estimate the prevalence of persistent symptoms 12 months after Covid‐19 infection and identify predictors of long Covid in adults living in the State of Paraná, southern Brazil, according to the level of severity of Covid‐19 infection. Method: An observational and cross‐sectional survey was conducted with Brazilian adults diagnosed with Covid‐19, as assessed from data available in two official Covid‐19 notification databases in Brazil, using telephone interviews. Descriptive statistics, tests of associations and simple and multiple binary logistic regression analysis were used to identify predictors of long Covid. Results: In total, 1033 adults participated in the study. The overall prevalence of long Covid was 60.3% (n = 623). Prevalence was higher in women (67.7%), people aged between 50 and 59 years (65.8%) and in individuals who received treatment in an Intensive Care Unit (ICU) during the acute phase of Covid‐19 infection (74.4%, n = 241). The risk factors associated with a greater chance of developing long Covid were: female (OR 2.38; 95% CI 1.55; 3.66), living in the Brazilian northwest health macro‐region (OR 2.20; 95% CI 1.21; 4.00), presenting multimorbidity (OR 1.86; 95% CI 1.06; 3.28), having an average of six symptoms in the acute phase of Covid‐19 (OR 1.22; 95% CI 1.17; 1.28) and having received treatment in an ICU (OR 4.86; 95% CI 2.83; 8.35) and inpatient ward (OR 2.45; 95% CI 1.47; 4.09). Conclusions: The results highlight the high prevalence of long Covid and support the formulation of health policies capable of minimising the consequences on the population, on the services offered by professionals and on health systems. Patient or Public Contribution: The study topic's importance was based on the patients' experiences in the author's previous research and the need to develop patient‐centred care.
- Multi-LASER acquisition system for microbial activity analysis using LASER Speckle techniquePublication . Inácio, Christophe Santos; Pinto, Rui Manuel da Fonseca; Lopes, Nuno Manuel Lucas VieiraNas últimas décadas houve um aumento da taxa de mortes devido a infeções, que é agravado pelas bactérias resistentes aos antibióticos em constante crescimento [1]. Atualmente, as metodologias de teste requerem longos períodos de espera de 24 horas (ou mais) para realizar testes de suscetibilidade antibiótica de amostras bacterianas retiradas de pacientes. Este longo período de espera pode levar à propagação da infeção, resultando em complicações de saúde adicionais ou, em última instância, na morte. O sistema proposto aborda esta lacuna nas abordagens de teste, utilizando um dispositivo de imagem (câmara) em conjunto com iluminação laser, para encurtar o período de tempo entre a recolha da amostra e os resultados de suscetibilidade antibiótica. Os testes realizados em ambiente laboratorial mostraram que a deteção da suscetibilidade pode ser alcançada em apenas três horas, com a perspetiva de reduzir este período de teste através da utilização de algoritmos de pós-processamento de última geração. Ao empregar as melhorias propostas, este tipo de sistema pode tornar-se mainstream em todos os hospitais, fornecendo um método rápido e fiável para selecionar os antibióticos corretos para cada paciente, resultando provavelmente numa diminuição das mortes relacionadas com infeções.
- Anomaly Detection in Numerical Data based on Benford´s LawPublication . Martinho, Patrícia Isabel Santos; Santos, Rui Filipe Vargas de Sousa; Antunes, Mário João GonçalvesEste projeto centrou-se na deteção de anomalias através da aplicação da lei de Benford, explorando a sua capacidade para identificar desvios estatísticos de forma eficiente e precisa. A abordagem adotada baseou-se nesta lei, amplamente reconhecida pela sua utilidade na deteção de fraudes, especialmente em dados financeiros, ao analisar a distribuição dos primeiros dígitos. A escassez de dados públicos de qualidade dificultava a avaliação rigorosa de modelos estatísticos. Para superar esta limitação, desenvolveu-se um gerador de dados sintéticos parametrizável, capaz de reproduzir padrões correspondentes tanto a eventos normais como a manipulações realistas. A aplicação desenvolvida permitiu simular condições diversas e aproximar os testes a situações do mundo real, facilitando a análise do desempenho e do comportamento dos métodos estatísticos. Com os dados simulados obtidos, tornou-se possível avaliar a eficácia de diferentes métodos estatísticos em condições mais próximas da realidade. Neste contexto, a lei de Benford assumiu um papel central, destacando-se pela sua utilidade na deteção de anomalias em múltiplos cenários. Para explorar de forma sistemática esta capacidade, desenvolveu-se um modelo estatístico como alternativa aos modelos tradicionais de machine learning, que apresentam elevadas taxas de falsos positivos e grandes exigências computacionais. A proposta assentou na aplicação da lei de Benford combinada com medidas de dissemelhança, permitindo quantificar o desvio entre as distribuições observadas e a distribuição esperada segundo esta lei. Realizaram-se simulações com o gerador desenvolvido para criar conjuntos de dados conformes e não conformes com a lei de Benford, obtendo-se assim dados classificados. Para medir o desvio, utilizaram-se o qui-quadrado, o desvio médio absoluto, o teste de Kolmogorov–Smirnov, a distância euclidiana, a distância de Hellinger, a divergência de Kullback-Leibler e a combinação dos valores-𝑝 dos testes através do método de Fisher. O desempenho das diferentes medidas de dissemelhança foi avaliado com recurso a métricas de classificação como a precisão, recall e F1-score, os mesmos critérios utlizados em machine learning, permitindo comparar o desempenho do modelo em estudo com modelos de machine learning. A análise foi complementada pela matriz de confusão e pela curva ROC, ferramentas que permitem uma avaliação mais detalhada do comportamento do modelo, possibilitando a comparação do seu desempenho com o de modelos de machine learning.
- Fatores Determinantes da Aceitação da Inteligência Artificial no Marketing: O Papel Mediador da Digitalização e da Integração da IA nas Competências de MarketingPublication . Sousa, Vânia Vitorino Caetano de; Marques, Alzira Maria AscensãoA crescente integração da Inteligência Artificial (IA) nas práticas de marketing tem transformado a forma como as organizações tomam decisões, interagem com os consumidores e estruturam os seus processos internos. Esta evolução tecnológica exige uma compreensão mais aprofundada dos fatores que influenciam a aceitação da IA pelos profissionais de marketing. A presente dissertação teve como objetivo identificar os determinantes da Aceitação da Inteligência Artificial (AIA) no marketing, analisando simultaneamente o papel mediador da Digitalização (DIG) e da Integração de Múltiplas Competências (M_IMC) — uma dimensão da multipotencialidade. Para tal, foi desenvolvido um modelo conceptual, testado através de um estudo quantitativo, descritivo e conclusivo, com base numa amostra não probabilística de conveniência composta por 208 profissionais de marketing a operar em Portugal. A análise dos dados foi conduzida com recurso ao software SmartPLS, com base em Modelação de Equações Estruturais. Os resultados evidenciam que o Apoio Percebido da Gestão (APG) e a Digitalização (DIG) exercem um impacto significativo na AIA, enquanto a Facilidade de Uso Percebida (FUP) não parece ser relevante na aceitação da IA. A Integração da IA nas Competências de Marketing (IIACM) influencia positivamente a DIG e, as duas variáveis medeiam relação a relação entre a Integração de Múltiplas Competências e a aceitação da IA, permitindo concluir que a aceitação da IA, em parte, depende da predisposição do gestor de marketing para a Multipotencialidade em termos Integração de Múltiplas Competências (M_IMC) que se reflete na Integração da IA nas Competências de Marketing e consequentemente na digitalização. Contudo, a M_IMC não influencia diretamente a AIA. A nível teórico, destaca-se o contributo inovador da construção e validação de uma nova escala para avaliar a IIACM, colaborando para colmatar uma lacuna existente na literatura. A nível prático, os resultados servem para fazer recomendações para o desenvolvimento de estratégias organizacionais que promovam a adoção da IA, valorizem perfis híbridos e multipotenciais, e incentivem uma cultura de digitalização e aprendizagem contínua. Apesar das limitações inerentes à amostragem e ao desenho transversal, esta investigação abre caminho a futuras pesquisas sobre a aceitação da IA em diferentes contextos organizacionais.
- Práticas de um Aquarista no Sea Life ScheveningenPublication . Preguza, Teodoro; Baptista, Teresa Maria Coelho Teresa Maria Coelho BaptistaEste relatório detalha um estágio de 10 meses no Sea Life Scheveningen, explorando a realidade operacional e científica de um aquário público. O estágio incluiu a manutenção de diversas espécies marinhas, de sistemas de suporte de vida e a análise de desafios específicos, como a baixa sobrevivência de cavalos-marinhos juvenis. Foram adquiridas competências práticas essenciais na qualidade da água, nutrição e bem-estar animal. Uma análise crítica propõe melhorias nos sistemas de filtração e na gestão comportamental, sublinhando o papel crucial dos aquários na conservação marinha. O estágio foi uma experiência transformadora, consolidando a formação académica em experiência prática.
- Evaluation of the biotechnological potential of algae extracts against anthracnose in olivesPublication . Silva, Afonso Henriques da; Félix, Carina Rafaela Faria da Costa; Lemos, Marco Filipe Loureiro; Esteves, , Ana Cristina de FragaThe olive tree (Olea europaea) is one of the most important crops in the Mediterranean region, with a significant economic, social and cultural impact, being the olive oil production a strategic sector in Portugal. However, the crop faces phytosanitary challenges, namely anthracnose, caused by species of the fungal genus Colletotrichum, which causes significant losses in fruit quality and production. Extracts from marine organisms have emerged as promising alternatives in view of the growing demand for sustainable and environmentally safe solutions. In this context, the aim of this study was to evaluate the antifungal potential of marine algae extracts against Colletotrichum sp. Extracts from five species of algae were obtained from the macroalgae Asparagopsis armata, Fucus vesiculosus and Sargassum muticum, as well as the dinoflagellate microalgae Amphidinium carterae and Coolia monotis. The initial phase included in vitro tests to assess the ability of these extracts to inhibit mycelial growth and spore germination of Colletotrichum sp. Subsequently, the most promising extracts were tested on olives, simulating the infection under close-to-real conditions. At the same time, toxicity of the extracts was evaluated to ensure their safety for the plants and fruits. The results showed that Fucus vesiculosus extracts had the highest antifungal efficacy, with 27.3% inhibition of mycelial growth in vitro and a 36.4% reduction in infection in olives. No toxicity was observed in olive leaves or fruit, further reinforcing the potential of this species. This study demonstrates the potential of seaweed extracts as biocontrol agents against fungi of the genus Colletotrichum in olive groves, contributing to the development of innovative and environmentally safe alternatives within the scope of more sustainable agriculture.