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- Synthesis, characterisation, and thermal degradation kinetics of lignin-based polyurethane wood adhesivesPublication . Hernández-Ramos, Fabio; Esteves, Bruno; Carvalho, Luisa Hora de; Labidi, Jalel; Erdocia, XabierPolyurethane adhesives are widely employed in a range of industrial applications due to their exceptional bonding strength, flexibility, and chemical resistance. These materials play a crucial role in wood bonding technologies, where their versatility and durability make them ideal for creating strong, long-lasting joints. In this work, Four different polyurethane wood adhesives were synthesised using ligno-based bio-polyols obtained through microwave assisted liquefaction reaction of two wood species (hardwood and softwood) using polyethylene glycol and glycerol as solvents. The reaction conditions used for the synthesis of bio-polyols were optimised in a previous work. The synthesis of polyurethanes was carried out by one-shot method using Tetrahydrofuran (THF) as solvent and MDI as diisocyanate employing different NCO:OH ratios (2.0:1, 2.5:1, and 3.0:1). The chemical structure of polyurethanes was determined through ATR-FTIR and the shear strength was analysed using Automated Bonding Evaluation System (ABES) employing beech veneer strips. Through ABES it was concluded that an NCO:OH ratio of 2.5:1 was the formulation that showed the best shear strength for a pressing time of 120 s. Employing this ratio and the same synthesis procedure, two new polyurethanes were synthesised with the bio-polyols obtained using crude glycerol instead commercial glycerol. Finally, a study of thermal degradation kinetics employing the Ozawa–Flynn–Wall (OFW) and Kissinger–Akahira–Sunose (KAS) isoconversional methods of the polyurethanes synthesised with an NCO:OH ratio of 2.5:1 was carried out. On the one hand, the Ea of each system were estimated for the different α ratios, obtaining slightly higher values for the adhesives produced using commercial glycerol than crude glycerol. In addition, the pre-exponential factor was determined, enabling an estimation of the lifetime of the polymers. This study highlights demonstrated that crude glycerol could replace commercial glycerol without compromising adhesive properties. The findings revealed that the lignin source significantly influences the adhesive's characteristics and stability, while addressing challenges in achieving industrial viability remains essential for broader application.
- Machine Learning Approaches for Predicting Maize Biomass Yield: Leveraging Feature Engineering and Comprehensive Data IntegrationPublication . Abbasi, Maryam; Vaz, Paulo; Silva, José; Martins, Pedro; Silva, José; ANTUNES VAZ, PAULO JOAQUIMThe efficient prediction of corn biomass yield is critical for optimizing crop production and addressing global challenges in sustainable agriculture and renewable energy. This study employs advanced machine learning techniques, including Gradient Boosting Machines (GBMs), Random Forests (RFs), Support Vector Machines (SVMs), and Artificial Neural Networks (ANNs), integrated with comprehensive environmental, soil, and crop management data from key agricultural regions in the United States. A novel framework combines feature engineering, such as the creation of a Soil Fertility Index (SFI) and Growing Degree Days (GDDs), and the incorporation of interaction terms to address complex non-linear relationships between input variables and biomass yield. We conduct extensive sensitivity analysis and employ SHAP (SHapley Additive exPlanations) values to enhance model interpretability, identifying SFI, GDDs, and cumulative rainfall as the most influential features driving yield outcomes. Our findings highlight significant synergies among these variables, emphasizing their critical role in rural environmental governance and precision agriculture. Furthermore, an ensemble approach combining GBMs, RFs, and ANNs outperformed individual models, achieving an RMSE of 0.80 t/ha and R2 of 0.89. These results underscore the potential of hybrid modeling for real-world applications in sustainable farming practices. Addressing the concerns of passive farmer participation, we propose targeted incentives, education, and institutional support mechanisms to enhance stakeholder collaboration in rural environmental governance. While the models assume rational decision-making, the inclusion of cultural and political factors warrants further investigation to improve the robustness of the framework. Additionally, a map of the study region and improved visualizations of feature importance enhance the clarity and relevance of our findings. This research contributes to the growing body of knowledge on predictive modeling in agriculture, combining theoretical rigor with practical insights to support policymakers and stakeholders in optimizing resource use and addressing environ mental challenges. By improving the interpretability and applicability of machine learning models, this study provides actionable strategies for enhancing crop yield predictions and advancing rural environmental governance.
- O impacto da inteligência Artificial na esfera do TurismoPublication . Caldeira, Bruna Vanessa Teixeira; Antunes, Joaquim Gonçalves; Malva, Maria Madalena de FreitasAtualmente deparamo-nos com transformações de paradigmas que impulsionam constantes mudanças na nossa sociedade, no setor industrial e nas estratégias de marketing. Esta tecnologia tem um impacto significativo no comportamento dos consumidores alinhando as suas preferências e necessidades de uma maneira mais rápida. Na indústria no turismo, a implementação da IA representa tanto uma vantagem competitiva, como de igual forma conduz a uma redefinição das estratégias de marketing dentro das empresas, permitindo uma comunicação mais clara e eficiente junto dos consumidores. O principal objetivo desta dissertação foi desenvolver conhecimento empírico sobre as opiniões de profissionais e não profissionais do setor turístico relativamente à utilização da inteligência artificial, com um foco particular nos seus impactos positivos e negativos no setor turístico e no ambiente de trabalho das empresas. A metodologia adotada consistiu numa abordagem quantitativa materializada num inquérito online, que constou com uma amostra de 162 indivíduos. Os resultados foram submetidos a testes estatísticos para validar as conclusões de investigação. Os resultados revelaram que, apesar de alguns receios relacionados com a substituição de postos de trabalho, a maioria dos participantes reconheceu que a implementação desta tecnologia oferece benefícios para os setores económicos. Destaca-se no conjunto dos impactos positivos, a melhoria de personalização das ofertas turísticas e o aumento da eficiência nas campanhas de marketing. A inteligência artificial também é reconhecida como uma ferramenta para aprimorar a acessibilidade no planeamento territorial dos destinos turísticos, tornando-os os espaços mais acessíveis para responder de forma mais eficaz a necessidade de grupos específicos de visitantes, como pessoas com mobilidade reduzida ou turistas com necessidades especiais. Este estudo pretende enfatiza o impacto da inteligência artificial no setor turístico e no ambiente laboral, evidenciando os desafios e oportunidades da sua implementação. Além de aumentar a competitividade das empresas, a IA tem como objetivo criar experiencias mais personalizadas e eficientes aos consumidores.
- A desinformação nos meios de comunicação social portugueses, o papel do jornalismo e do factchecking: o caso da guerra na UcrâniaPublication . Santos, Tifany Isabel Valente dos; Midões, Miguel; Martins , JoanaA dissertação de mestrado apresentada tem como objetivo analisar, compreender e estudar a desinformação mediática em Portugal, com foco no caso da guerra da Ucrânia, procurando responder à questão: existe desinformação nos media portugueses relativamente ao caso da guerra na Ucrânia? Desta forma, foi realizado um enquadramento teórico de modo a entender melhor esta temática, quais os procedimentos que estão a ser tomados para combater os problemas que surgem através da desinformação e verificar de que forma as informações falsas se tornaram uma propaganda para qualquer tópico apresentado ao público, uma vez que, com o surgimento da internet e das redes sociais, este problema foi amplamente difundido. A dissertação tem como objetivo abordar o conflito bélico entre Ucrânia e Rússia, procurando explorar a relação entre ambos os países ainda antes da guerra, bem como perceber o seu passado e os motivos que possam ter levado ao conflito. Relativamente ao estudo de caso, foi realizada uma análise noticiosa, que envolve o jornal Público e o telejornal do canal de televisão TVI, de modo a perceber se existe desinformação nos media em Portugal. E, ainda por forma a perceber como lidam os jornalistas com esta realidade, também foram realizadas entrevistas a jornalistas de diferentes meios de comunicação social (imprensa, rádio e televisão), de modo a entender o lado dos profissionais nesta temática. Em relação às conclusões retiradas do estudo de caso, tanto a análise noticiosa como as entrevistas revelam que a desinformação nos media portugueses, relativamente à guerra na Ucrânia, é que de facto existe, porém poucas vezes os media portugueses difundem informação falsa sobre o assunto, e quando o fazem, tendem a corrigir essa informação. A análise noticiosa mostrou que, embora existam esforços para combater a desinformação, há certos casos de informação falsa que chega ao público. Já os jornalistas de meios de comunicação portugueses evidenciaram as dificuldades que os profissionais enfrentam em relação ao fact-checking, especialmente devido à velocidade com que a desinformação chega ao público geral.
- Consumer Motivations Towards Second-hand Clothing: a Case Study in PortugalPublication . Simões, Cláudia Pereira; Amaro, Suzanne Fonseca; Reis, Manuel António Lourenço dosThis research aims to explore the current dynamics of second-hand clothing (SHC) consumption among Portuguese consumers, focusing on the motivations behind it, the barriers to its adoption, and other behavioural and attitudinal dimensions to gain a deeper understanding of consumer engagement in this market. A comprehensive literature review was conducted, examining key topics such as consumerism, sustainability, fast fashion, consumer motivations, and the circular economy. This review provided a solid theoretical foundation and underscored the importance of addressing second-hand clothing consumption as a sustainable alternative in the context of contemporary environmental and social challenges. To gather data, an online survey was conducted in Portugal during November 2024. A total of 230 respondents participated, and the survey categorized them as SHC consumers or non-consumers. The questionnaire aimed to capture motivational and attitudinal factors, as well as behavioural patterns, providing a multidimensional perspective on SHC consumption. Factor analysis revealed four motivational factors for SHC consumption: sustainable, economic, hedonic, and ethical motivations, with sustainable and economic motivations being the most significant. Gender differences were observed, with females scoring higher on sustainability and economic motivations. For non-consumers, three barrier factors were identified: contaminated interaction, social perception, and availability of local second-hand stores, with the latter being the most substantial. By identifying these motivations, barriers, and behavioral patterns, this study contributes to a better understanding of how to design effective communication strategies aimed at promoting sustainable consumption practices. Encouraging the reuse of clothing is not only a step toward fostering a circular economy but also a means to combat consumerism and ensure a more sustainable future for society as a whole.
- Comprehensive Evaluation of Deepfake Detection Models: Accuracy, Generalization, and Resilience to Adversarial AttacksPublication . Abbasi, Maryam; ANTUNES VAZ, PAULO JOAQUIM; Silva, José; Martins, PedroThe rise of deepfakes—synthetic media generated using artificial intelli gence—threatens digital content authenticity, facilitating misinformation and manipu lation. However, deepfakes can also depict real or entirely fictitious individuals, leveraging state-of-the-art techniques such as generative adversarial networks (GANs) and emerging diffusion-based models. Existing detection methods face challenges with generalization across datasets and vulnerability to adversarial attacks. This study focuses on subsets of frames extracted from the DeepFake Detection Challenge (DFDC) and FaceForensics++ videos to evaluate three convolutional neural network architectures—XCeption, ResNet, and VGG16—for deepfake detection. Performance metrics include accuracy, precision, F1-score, AUC-ROC, and Matthews Correlation Coefficient (MCC), combined with an assessment of resilience to adversarial perturbations via the Fast Gradient Sign Method (FGSM). Among the tested models, XCeption achieves the highest accuracy (89.2% on DFDC), strong generalization, and real-time suitability, while VGG16 excels in precision and ResNet provides faster inference. However, all models exhibit reduced performance under adversarial conditions, underscoring the need for enhanced resilience. These find ings indicate that robust detection systems must consider advanced generative approaches, adversarial defenses, and cross-dataset adaptation to effectively counter evolving deep fake threats
- Literacia Mediática no Ensino Superior: criação de um e-book como ferramenta para divulgar ciênciaPublication . Gonçalves, Mariana Pinto; Morais, Nídia Salomé; Martins, JoanaA presente dissertação procura a criação de um e-book sobre um projeto desenvolvido por investigadores do Instituto Politécnico de Viseu da Escola Superior de Educação no âmbito da Literacia Mediática, onde o principal objetivo deste trabalho é a explorar as potencialidades de um e-book como ferramenta para divulgar resultados. Assim sendo, esta dissertação parte da questão “Que características poderá ter um e-book para a divulgação de ciência, nomeadamente dos resultados do projeto sobre Literacia Mediática no Ensino Superior?”, essas características passam por transformar contextos à partida mais complexos em dados mais simples para uma compreensão mais fácil por parte do público. Desta forma, a investigação procura compreender como é que os e-books podem ser utilizados para divulgar ciência, organizando a informação de forma acessível e compreensível ao público em geral. Na revisão da literatura, aborda-se o papel dos meios de comunicação na divulgação de ciência, com destaque para os e- books, que oferecem interatividade, acessibilidade e flexibilidade. Além disso, são discutidos os desafios da comunicação de ciência, bem como a complexidade dos conteúdos. A metodologia adotada apoia-se na Design-Based Research (DBR), sendo o projeto prático centrado na elaboração de um e-book, onde são divulgados os resultados e as conclusões que foram obtidas no âmbito do projeto desenvolvido sobre Literacia Mediática no Ensino Superior. A tipologia framework-to-innovation orientou o desenvolvimento do e-book, incorporando o feedback de alguns especialistas selecionados para participar no trabalho. O estudo foi desenvolvido em quatro fases: desde um primeiro esboço – onde foram dados os primeiros passos no design do e-book, passando por testes com os especialistas, para a implementação das sugestões recebidas, até à apresentação da proposta final que resultou num design mais coerente, atrativo e profissional. Com a elaboração desta dissertação, conclui-se que os e-books são uma ferramenta atual e útil no que diz respeito à divulgação de ciência, tornando o conteúdo mais acessível e compreensível a todos. Assim, este projeto reforça a importância de adaptar ferramentas digitais na divulgação de conhecimento, aumentando o acesso e facilitando a compreensão de temas científicos mais complexos.