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O corpo como reflexo do trauma: Scoping review s sobre as condições físicas e psicossomáticas associadas a o ao trauma psicológico
No full textAs manifestações físicas decorrentes de desequilíbrios psicológicos constituem um
tema de grande relevância na Psicologia. Este fenómeno, conhecido como “doenças
psicossomáticas”, requer compreensão aprofundada por parte dos profissionais,
permitindo intervenções mais eficazes e promoção do bem-estar dos pacientes na
prática clínica. A presente revisão teve como objetivo identificar e sintetizar estudos
sobre o impacto físico do trauma psicológico. Foram identificados 1.475 estudos, dos
quais 15 foram incluídos na análise final. As condições somáticas mais frequentemente
referidas foram relacionadas com dor como dor crónica, fibromialgia, hiperalgesia e dor
orofacial. Outros efeitos observados incluíram fadiga, sintomas cognitivocomportamentais, arritmia sinusal respiratória, variabilidade da frequência cardíaca,
alterações do fluxo sanguíneo e psoríase. Estes resultados reforçam a relação mente corpo e salientam a importância de uma abordagem holística na intervenção clínica
Emerging Technologies in Accounting: Their Impact on Professional Practices and Education and the Role of Robotic Process Automation
No full textEsta investigação tem como objetivo analisar o impacto da Transformação Digital na
contabilidade, através do mapeamento das Tecnologias Emergentes na literatura, do
estudo empírico específico da adoção de Robotic Process Automation e das
implicações para as práticas contabilísticas e o ensino da contabilidade, promovendo
a adaptação da profissão à era digital no contexto português.
A investigação apresenta três estudos complementares. O primeiro estudo consiste
em analisar como as Tecnologias Emergentes são integradas nas práticas de
contabilidade financeira e no ensino da contabilidade. Para isso, realizou-se uma
revisão sistemática da literatura, que abrangeu 36 artigos da base Social Sciences
Citation Index da Web of Science, publicados entre 2014 e 2024, agrupados em três
categorias: transformação das práticas contabilísticas e financeiras, inovações no
ensino da contabilidade e análise de dados e sistemas de informação contabilística. O
segundo estudo tem como objetivo analisar as motivações dos profissionais da
contabilidade financeira para a adoção da Robotic Process Automation e avaliar os
efeitos dessa adoção nas práticas contabilísticas. Para tal, adotou-se uma abordagem
qualitativa e interpretativa, recorrendo a entrevistas semi-estruturadas com 25
profissionais de contabilidade em Portugal. O terceiro estudo tem como objetivo
analisar as perceções dos Contabilistas Certificados, dos Docentes e dos
Coordenadores/Diretores de Cursos de Contabilidade sobre a forma como a
Transformação Digital está a transformar as competências dos contabilistas e a ter
impacto nos planos curriculares dos cursos de contabilidade. O estudo utilizou uma
abordagem qualitativa, com entrevistas semi-estruturadas a 20 participantes em
Portugal.
Os resultados demonstram que tecnologias como a Robotic Process Automation
aumentam a eficiência, precisão e segurança dos processos contabilísticos, enquanto
a literatura evidencia impactos similares na análise de grandes volumes de dados e na
Inteligência Artificial. Contudo, apesar destes benefícios, a adoção destas tecnologias
é frequentemente limitada por barreiras culturais, organizacionais e défices de
competências digitais. O estudo evidencia ainda um desfasamento significativo entre
as competências tradicionalmente ensinadas e as exigidas pelo mercado digital,
sublinhando a necessidade de atualização curricular, integração de competências
digitais e promoção de metodologias pedagógicas inovadoras. As pressões
institucionais e a colaboração entre instituições de ensino, ordens profissionais e setor
empresarial são identificadas como essenciais para uma transição eficaz e
sustentável.
Esta investigação distingue-se por propor um enquadramento teórico híbrido e
multidimensional, colmatando lacunas críticas na literatura e promovendo a
aproximação entre a formação contabilística e as necessidades do mercado de
trabalho. A investigação desenvolvida articula as dimensões institucionais,
operacionais e educacionais da Transformação Digital, oferecendo orientações
práticas para a adaptação da profissão contabilística e do ensino da contabilidade aos
desafios da era digital. Os resultados obtidos constituem um recurso valioso para
diferentes públicos: para os académicos, oferecendo modelos teóricos híbridos (Nova
Sociologia Institucional - Adaptação Tarefa-Tecnologia e Educação Baseada em
Resultados - Nova Sociologia Institucional) e direções para investigação futura; para
os profissionais, fornecendo orientações práticas sobre a adoção de Tecnologias
iv
Emergentes e desenvolvimento de competências digitais; para as organizações,
disponibilizando estratégias de implementação tecnológica e gestão da mudança; e
para as instituições de ensino, propondo diretrizes para atualização curricular e
métodos pedagógicos inovadores adaptados às exigências da era digital
A novel ensemble transfer learning approach for lung cancer classification using advance VGGNet16 with wavelet transform equalization & CL-PSO
No full textLung cancer poses severe burden to the world and well-yield and requiring high-yield and easily deployable diagnostic strategies. This study proposes an enhanced deep learning approach for early lung cancer diagnosis using a fine-tuned VGG-16 model optimized with Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization (CL-PSO). To mitigate data imbalance and enhance feature visibility in CT scans, the framework introduces the Wavelet Transform Equalization in the preprocessing and utilizes class-weighted training to improve detection sensitivity, especially for the underrepresented benign cases. The model scored almost perfect classifications of the IQ-OTH/NCCD dataset with an accuracy of 99.99 %, precision and recall of 99.98 %, F1-score of 99.99 % and the AUC-ROC of 1.00. Grad-CAM visualizations further enhanced the model's interpretability and confirming that its predictions corresponded with radiological decision points. Apart from that, the model responded robustly to noise, occlusion, illumination, and below 50 ms per image. This results making model an ideal for real-time integration into imager based hospital PACS and edge based healthcare systems
Validation of a Lightweight Usability and Accessibility Evaluation Method in a Small Software Development Company
No full textUsability and accessibility evaluation is essential to ensure that software products are intuitive and available to all users, regardless of their abilities. However, small software development companies face significant barriers to conducting these evaluations due to a lack of resources, specialized personnel and adequate tools. These limitations hinder their ability to implement effective and consistent assessment processes. To address this problem, this study proposes a lightweight method for usability and accessibility evaluation designed specifically for small businesses. This method is characterized by being simple, fast and easy to implement, without requiring the intervention of experts. During its development, adapted templates and questionnaires were designed to evaluate the most relevant aspects of both components. The method was validated through an experiment in a software development company in Popayan, where a structured survey was applied to measure three key elements: feasibility, ease of use and completeness of the method. The results showed that the method is feasible, with clear activities and adequate timeframes; easy to use, thanks to intuitive templates; and complete, addressing all essential aspects of evaluation. However, areas for improvement were identified, such as including percentage feedback on accessibility and refining the documentation. This lightweight approach represents a practical and reusable tool, with the potential to be adopted by small companies, enabling them to improve the quality of their digital products in an efficient way
A securitização da imigração na Hungria: Análise crítica dos discursos de Victor Orbán no paradigma da reforma da política migratória europeia (2015-2020)
No full textEste trabalho de investigação analisa criticamente os discursos do primeiro-ministro húngaro Victor Orbán, durante e após o contexto da crise migratória europeia (2015-2020), com recurso a um quadro teórico da Escola de Copenhaga e à metodologia da Análise Crítica do Discurso. [...
Engln Learn Framework (ELF): Framework pedagógica genérica para unidades curriculares da Licenciatura em Engenharia Informática [recurso pedagógico]
No full textFramework pedagógica genérica para unidades curriculares da Licenciatura em Engenharia Informática
Justiça digital para todos? Prova eletrónica, eficiência e vulnerabilidade
No full textA era digital, assim como as transformações sociais e a consciência de que uma sociedade assenta em vínculos de solidariedade, cuidado e apoio recíprocos, trouxeram novos reptos ao processo civil. Na produção e valoração da prova, embora as novas tecnologias e a inteligência artificial aportem ganhos de eficiência, os desafios de proporcionalidade, especialmente para as partes vulneráveis, são evidentes. Neste contexto, partindo dos conceitos de prova digital e de vulnerável, é de interesse prático suscitar a reflexão sobre como a condição do vulnerável pode ser um fator de enviesamento dos princípios do contraditório e igualdade de armas, em especial no acesso equitativo às provas digitais. Na verdade, as partes podem não possuir iguais recursos para produzir, contestar ou interpretar provas digitais, o que exige mitigação dos efeitos das desigualdades. Também a fiabilidade da prova digital pode criar dificuldades aos vulneráveis, designadamente na percepção da autenticidade e integridade da prova. Estas são as questões sobre as quais se pretende reflectir, em busca do equilíbrio entre os princípios fundamentais e os interesses instrumentais, como sejam a eficiência do processo
Implementing TinyML in Internet of Things devices: A systematic literature review
No full textThe Internet of Things is at the heart of society and is experiencing rapid expansion. Its integration with Artificial Intelligence and Machine Learning has led to the emergence of Tiny Machine Learning (TinyML), which enables data processing directly on the device, improving efficiency, reducing latency, and increasing data privacy. Despite the growing relevance of TinyML in the Internet of Things, there is a lack of systematic literature reviews providing a holistic understanding of its implementation, advances, and challenges, which hinders a clear understanding of the available empirical evidence and best practices. To bridge this gap, this study presents a systematic literature review, adhering to the PRISMA protocol and employing a multi-database search strategy, identifying 114 primary studies. The review reveals that TinyML is consolidating as a transformative paradigm for the Internet of Things, experiencing significant research growth since 2020. Applications are diverse, with healthcare and environmental monitoring being the most notable examples. Deep learning models, particularly convolutional neural networks, are frequently employed in this context. The main challenges identified include security vulnerabilities, the need to address ethical considerations like algorithmic bias, and hardware limitations related to memory and processing power. Ultimately, this review offers valuable insights into the current state and prospects of TinyML in the Internet of Things, providing a valuable resource for researchers, developers, and decision-makers in this rapidly evolving field
A K-Means-Based Strategy for Estimating the MIP in Integrated Information Theory
No full textThis article proposes a strategy to address the computational challenge of finding the Minimum Information Partition (MIP), a key concept in Integrated Information Theory (IIT) for quantifying consciousness. Due to its combinatorial complexity, solving the MIP problem is intractable for large systems. To tackle this, we adapt the k-means clustering algorithm, transforming the problem into a clustering task. This approach offers a scalable and efficient alternative to exhaustive searches, making it feasible for complex systems. Our method advances the practical application of IIT, enabling its use in larger biological and artificial systems. Additionally, it provides a theoretical foundation for estimating integrated information and exploring approximate solutions when exact computations are unfeasible. The proposed strategy balances computational efficiency and accuracy, demonstrating its potential for handling high-dimensional data while maintaining reasonable performance. This work represents a step toward making IIT more applicable in real-world scenarios, fostering further research in consciousness studies and intelligent system design