Lista de Projetos

Greta Thunberg desencadeou o movimento global “Fridays for Future”, catalisando um grande crescimento de ativistas jovens. Assim, foram identificados dois grupos: um de eco-celebridades (jovens ativistas climáticos internacionais e famosos), e outro de jovens ativistas climáticos comuns em Portugal. Neste projeto, são recolhidas as publicações destes ativistas entre 2022 e 2024, analisando e comparando as estratégias discursivas utilizadas para promover o ativismo no espaço virtual. O estudo decorre em três etapas. Primeiro, identifica-se as comunidades integradas e os tópicos virtuais. Segundo, analisa-se e compara-se as informações visuais e as expressões emocionais incluídas nas publicações de cada grupo. Por fim, avalia-se a influência aos seus seguidores a nível do sentimento, através da análise dos comentários, para compreender como os jovens ativistas criam laços com os seguidores, reforçando um sentimento de pertença e de identidade coletiva, tornando a ação climática mais sustentável e promovendo a justiça climática.    Equipa de Orientação: Gustavo Cardoso    

O Projeto NeuroWelfare (NW) aplica uma abordagem neurosociológica inovadora para estudar os impactos neurobiológicos e cognitivos das políticas de proteção social. Indo além das análises comportamentais tradicionais, o projeto utiliza neurociência (EEG) e testes cognitivos em recipientes de transferências monetárias (TM) em ambientes naturalistas. O objetivo principal é comparar como as TMs condicionadas (CCTs) e não condicionadas (UCTs) afetam distintamente a atividade cerebral e as relações de confiança social, visando traduzir essas descobertas em melhorias para as políticas públicas.  

Os países europeus, incluindo Portugal, implementaram uma medida política excecional em resposta à crise humanitária na Ucrânia para garantir a proteção dos cidadãos ucranianos. Em primeiro lugar, o projeto examina as respostas políticas de Portugal e da UE à proteção dos ucranianos para compreender a posição de Portugal no âmbito de uma estratégia europeia mais ampla. Em segundo lugar, o projeto avalia a coordenação entre os atores portugueses e a UE ao longo de um período de quatro anos após a ativação da TPD. Em terceiro lugar, o projeto identifica as políticas implementadas para a integração no mercado de trabalho e caracteriza os perfis dos ucranianos que participam neste processo. Por último, o projeto avalia a eficácia da TPD na facilitação da integração no mercado de trabalho. O estudo utiliza uma abordagem de investigação qualitativa. Através da análise de políticas, documentos e entrevistas semiestruturadas, o projeto pretende responder à principal questão de investigação: «Como é que a política portuguesa responde à integração dos refugiados ucranianos no mercado de trabalho?». O projeto contribuirá para a compreensão das respostas políticas às crises humanitárias e para a melhoria dos resultados da integração no mercado de trabalho ucraniano em Portugal. Equipa de orientação: Joana AzevedoAlejandra Ortiz

A Modelação Bayesiana de Equações Estruturais (BSEM) tem recebido atenção significativa devido à sua capacidade de resolver problemas comuns encontrados nas abordagens frequentistas, como a não convergência, os casos de Heywood, as limitações do tamanho da amostra e as soluções inadmissíveis. Além disso, a BSEM pode estimar modelos complexos com os quais os métodos clássicos de máxima verosimilhança frequentemente se debatem. Um componente crucial da BSEM é a incorporação de conhecimento prévio através de distribuições a priori, o que oferece uma vantagem única sobre os métodos frequentistas, ao permitir que informações previamente conhecidas sejam incluídas de forma transparente nas especificações do modelo. A elicitação apropriada de priors é essencial para traduzir o conhecimento do domínio em distribuições de probabilidade, melhorando assim a precisão e a fiabilidade do modelo. Apesar disso, o desenvolvimento e a adoção generalizada de técnicas robustas de elicitação de priors em BSEM permanecem limitados. Este projeto visa avançar o campo da BSEM através de métodos computacionais inovadores e aplicações práticas, com foco no processamento por GPU e no seu potencial para aumentar a eficiência dos cálculos bayesianos. Ao aproveitar as capacidades de computação paralela fornecidas pelas unidades de processamento gráfico modernas, o projeto procura acelerar significativamente os processos computacionais envolvidos na BSEM. Adicionalmente, o projeto explorará o uso da BSEM no desenvolvimento de instrumentos psicométricos, empregando técnicas como o Markov Chain Monte Carlo (MCMC) utilizando o No-U-Turn Sampler (NUTS) para a estimação de modelos latentes. Estas inovações prometem oferecer insights mais profundos sobre a precisão da medição e melhorar a validade dos instrumentos psicométricos em diversas populações. Os resultados esperados deste projeto incluem uma melhor eficiência computacional, estimações de modelo otimizadas e uma maior adoção dos métodos bayesi...

After a protocol with École d'Ingénieurs (CESI), a research project will be developed through the funding of 4 internships, that will be integrated in a wider project "Generative Architectural Design: Promoting Human-Biome Interaction through Traditional Approaches and Emerging Technologies". This internship will be integrated into ongoing research at ISTAR-Iscte at the intersection of advanced architectural design and construction, focusing on reimagining human-nature coexistence through the integration of living systems with built structures. The research leverages artificial intelligence, structural biomimetics, and emerging technologies to develop methodologies for regenerative architecture. A key focus is on Earth-Sheltered Construction, addressing the challenge of automating its labor-intensive processes by integrating Humanoid Robotics with Biomimetic Design and Vernacular Knowledge.