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- Histórias inventadas, factos e opiniõesPublication . Bonacho, Fernanda; Couraceiro, PauloO workshop "Histórias Inventadas, Factos e Opiniões" visa capacitar os participantes a distinguir entre factos, ficção e opiniões, bem como a desconstruir mitos ou narrativas inventadas. O objetivo central deste evento é oferecer ferramentas para reforçar as iniciativas em curso relacionadas com a identificação, mitigação e combate à desinformação a estudantes, bem como a educadores. Pretende-se sensibilizar os participantes para o seu próprio consumo de media e para a forma como os media que consomem chegam até eles, para além de oferecer ferramentas que promovem um diálogo intersectorial sobre (des)informação. Com uma duração de aproximadamente 90 minutos, a sessão proporciona um ambiente interativo e reflexivo, fundamental para fomentar a literacia mediática e o pensamento crítico. Os facilitadores destacam a importância dos factos no jornalismo, abordando a credibilidade das fontes e os métodos de verificação da informação. Além disso, a ideia de mito é introduzida, e os participantes são desafiados a identificar e desconstruir mitos utilizando os seus dispositivos móveis, sublinhando a importância de fontes credíveis e métodos eficazes de verificação dos factos. Após esta atividade, são discutidas as conclusões, refletindo sobre o que torna uma fonte credível, a importância das fontes na pesquisa de informação e as fontes normalmente utilizadas para procurar informação e factos. O encerramento do workshop inclui uma reflexão, onde os participantes destacam as principais áreas abordadas, o que aprenderam de novo e uma pequena mudança que poderiam implementar nas suas rotinas mediáticas. A sessão termina com o preenchimento de um formulário de avaliação.
- Enhancing bioactive compound classification through the synergy of fourier-transform infrared spectroscopy and advanced machine learning methodsPublication . Sampaio, Pedro; Calado, CecíliaBacterial infections and resistance to antibiotic drugs represent the highest challenges to public health. The search for new and promising compounds with anti-bacterial activity is a very urgent matter. To promote the development of platforms enabling the discovery of compounds with anti-bacterial activity, Fourier-Transform Mid-Infrared (FT-MIR) spectroscopy coupled with machine learning algorithms was used to predict the impact of compounds extracted from Cynara cardunculus against Escherichia coli. According to the plant tissues (seeds, dry and fresh leaves, and flowers) and the solvents used (ethanol, methanol, acetone, ethyl acetate, and water), compounds with different compositions concerning the phenol content and antioxidant and antimicrobial activities were obtained. A principal component analysis of the spectra allowed us to discriminate compounds that inhibited E. coli growth according to the conventional assay. The supervised classification models enabled the prediction of the compounds’ impact on E. coli growth, showing the following values for accuracy: 94% for partial least squares-discriminant analysis; 89% for support vector machine; 72% for k-nearest neighbors; and 100% for a backpropagation network. According to the results, the integration of FT-MIR spectroscopy with machine learning presents a high potential to promote the discovery of new compounds with antibacterial activity, thereby streamlining the drug exploratory process.