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A modelação Bayesiana de equações estruturais (BSEM) tem vindo a receber crescente interesse principalmente devido à sua capacidade de resolver alguns dos problemas encontrados na abordagem frequencista convencional (por exemplo, não convergência, casos de Heywood, tamanho da amostra, soluções inadmissíveis) e porque permite ajustar modelos complexos que os métodos clássicos de máxima verossimilhança podem ter dificuldades para estimar (Merkle & Rosseel, 2018). No entanto, a BSEM pode ser computacionalmente intensiva. De facto, o custo computacional da análise Bayesiana prejudicou o uso mais frequente da estatística Bayesiana. O uso de métodos Bayesianos tem melhorado, principalmente devido aos avanços computacionais, fornecendo aos investigadores ferramentas mais flexíveis e poderosas. Atualmente, a análise Bayesiana é um ramo estabelecido da metodologia para estimação de modelos (van de Schoot et al., 2021). Em parte, isso deve-se a dois aspetos: o aumento da popularidade da metodologia Bayesiana e o advento dos métodos Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC; Depaoli, 2021). A estatística Bayesiana beneficia dos métodos MCMC, pois a análise Bayesiana depende muito da integração multidimensional. O MCMC compreende um conjunto de algoritmos computacionais que podem ajudar a resolver situações de modelagem complexas e de elevada dimensionalidade (South et al., 2022). O MCMC pode ajudar a estatística Bayesianas — por exemplo — reconstruindo a distribuição posterior (Depaoli, 2021). O MCMC pode beneficiar muito de um ambiente de computação paralelo, que permita realizar cálculos extensos simultaneamente. Os avanços no hardware do computador de consumo tornam a computação paralela amplamente disponível para a maioria dos utilizadores. Muitas placas gráficas de vídeo de computador suportam computação paralela. O uso das unidades de processamento gráfico (GPU) geralmente proporcionam ganhos significativos em termos de desempenho (Češnovar et al., 2019). Não há dúvida...
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2022-03-30
2022-09-30
Parceiros do Projeto
Despite the Union’s effort to fight against online hate speech (OHS), several reports showed an increase in OHS during 2020-21. The current pandemic provided a context for increased scapegoating and stigmatization, and minority groups are disproportionally targets of hatred discourse. OHS is a persistent threat to the Union’s values and there is a need for more knowledge on its content, detection and countering, as highlighted in the current Call. Portugal, as other member states, has seen an escalation of hate speech against immigrants, racial/ethnic groups, and LGBTIQ communities. However, there is no systematized knowledge nor tools designed to detect, monitor and prevent OHS against these communities. Our project aims at addressing this need, offering a comprehensive, participatory and culturally sensitive approach to analyse, detect, and counter, direct and indirect OHS in Portuguese language. 
Informação do Projeto
2022-03-01
2024-02-28
Parceiros do Projeto
Over the past few years, civil applications of Drones or UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) technologies have been transitioning from purely industrial applications to commercial ones and their impact on transport operations can no longer be ignored. The concept of Urban Air Mobility (UAM) has been coined to describe a new type of air traffic at very low altitude. Despite the readiness of the technology, the multidisciplinary employee teams of Local Authorities are not prepared for its integration in transport plans. There are no Training Programs for employees of Local Authorities to cultivate the required knowledge and skills to manage UAM, especially from the position of authorising, implementing and controlling UAM operations. Previous experience of Local Authorities with innovative transport services has indicated that early engagement and training of employees constitutes a key factor for the efficient integration of new technologies in transport systems.
Informação do Projeto
2022-02-01
2024-01-31
Parceiros do Projeto
A crise global do COVID-19 desencadeou grandes mudanças nas sociedades em todo o mundo, perturbando a forma como vivemos e conduzimos os negócios. Em toda a Europa, as medidas e restrições impostas devido à pandemia levaram a mudanças repentinas em muitos paradigmas, abrindo caminho para novos modelos de negócios e de operação no mercado. Essa rutura dramática acelerou algumas tendências socioeconómicas, que eram visíveis antes da crise do COVID-19, como a adoção de tecnologias sofisticadas e soluções de dados para facilitar modelos de operação centrados no ser humano, inteligentes e sustentáveis; a incorporação da sustentabilidade e da mitigação das alterações climáticas como princípios não negociáveis​​de operar e fazer negócios e, por último, mas não menos importante, confiar em soluções inteligentes baseadas em dados para orientar a tomada de decisão com otimização do desempenho comercial e da sustentabilidade. A indústria do turismo é um dos setores económicos globais que sofreu o impacto mais severo da pandemia COVID-19, o que está associado à sua desaceleração económica. Dados da Organização Mundial do Turismo das Nações Unidas (UNWTO) confirmam que a crise atual é responsável por uma queda global nas receitas de exportação de 750-900 biliões de euros e uma perda de empregos diretos estimada entre 100 e 200 milhões. Com a queda dos lucros e a incerteza da retoma de uma estabilidade nos mercados, está em risco a recuperação para breve das pequenas e médias empresas (PMEs) que, segundo a UNWTO, são responsáveis por 80% do turismo global. Com a perda de receitas e, consequentemente, a fuga de talentos para outros setores económicos, as PMEs do turismo têm de levar a cabo a retoma com recursos limitados. Através da conceção de uma solução tecnológica dinâmica (plataforma) para transferência de conhecimento e troca de experiências disponibilizada a uma rede de clusters de PME do turismo em seis países, este projeto irá demonstrar como a digitalização pode aceler...
Informação do Projeto
2022-01-02
2024-06-30
Parceiros do Projeto
O projeto “ImpactPP – Inovação na Avaliação de Impacto em Políticas Públicas” procura identificar e testar métodos inovadores no domínio da avaliação de impacto numa perspetiva eminentemente operacional e empírica. Para tal, irá testar uma abordagem metodológica que terá como objeto a Prioridade de Investimento 08 do PT2020 e respetivas operações de apoio à habitação social, abordagem esta que está ancorada na triangulação de três métodos base (Abordagem Científica da Política, Análise Comparativa Qualitativa e Método de Valoração Contingente). Com esta opção procura-se construir uma metodologia de impacto enquadrada na lógica da «avaliação baseada na teoria» que maximize o potencial da conjugação de três teorias essenciais para a Ciência das Políticas Públicas da atualidade: a Teoria da Programação, a Teoria da Causalidade e a Teoria da Complexidade.
Informação do Projeto
2022-01-01
2022-12-31
Parceiros do Projeto