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- O Impacto da Responsabilidade Social Corporativa no Desempenho Inovador Empresarial: Um Estudo de Caso da TwintexPublication . Gonçalves, Catarina Ascensão; Madeira, Maria José AguilarEsta dissertação, desenvolvida no âmbito do Mestrado em Empreendedorismo e Criação de Empresas da Universidade da Beira Interior (UBI), tem como objetivo analisar de que forma as práticas de Responsabilidade Social Corporativa (RSC) influenciam o Desempenho Inovador Empresarial, utilizando a empresa Twintex como estudo de caso. A investigação parte da crescente consciencialização em torno da RSC, que se tem vindo a afirmar como um elemento essencial para a competitividade e sustentabilidade das organizações. A investigação procura compreender de que modo as empresas podem conciliar objetivos económicos com compromissos sociais e ambientais, promovendo simultaneamente a inovação. Seguindo uma abordagem qualitativa, o estudo utiliza a aplicação de um guião de entrevista a oito colaboradores com funções relevantes no contexto da empresa, complementado pela análise de documentos internos e informação pública disponível. Os objetivos da investigação consistem em: (i) identificar as principais práticas de RSC desenvolvidas pela Twintex; (ii) examinar as práticas de inovação implementadas ao nível de produtos, processos e organização; (iii) explorar as perceções dos colaboradores acerca da relação entre RSC e inovação; e (iv) comparar os resultados empíricos com a literatura existente, de modo a identificar convergências e divergências. Os resultados obtidos evidenciam que a integração de práticas de RSC está associada ao reforço da capacidade de inovação, tanto em produtos e processos como na promoção de uma cultura organizacional orientada para a melhoria contínua. Conclui-se, assim, que a RSC, além de representar um compromisso ético, pode ser entendida como um motor de inovação e de competitividade empresarial, contribuindo para a sustentabilidade de longo prazo.
- Teias do espaço fílmico: O design de produção e a hapticidade imagética na incitação ao medoPublication . Schwartz, MarianaLemos; Oliveira, Anabela Dinis Branco de; Cucinotta, Caterina; Muanis, Felipe de CastroA narrativa de um filme decorre, necessariamente, em um espaço. O departamento artístico de uma produção audiovisual, comandado pelo designer de produção, é responsável por caracterizar os personagens e materializar o universo fílmico. Embora o design de produção componha, juntamente com a direção e a direção de fotografia, a tríade imagética de um filme, o número de investigações direcionadas a essa temática ainda é pequeno. Para erigir um espaço diegético, o designer de produção lança mão de cores, volumes, materiais, formas e texturas. Esse último elemento tem o potencial de enriquecer significativamente a imagem fílmica, contribuindo para o processo de imersão do espectador na história. Compreendemos o espectador como um sujeito corporificado, cujos demais sentidos, além da visão e da audição, são também evocados ao assistir a um filme. Dentre os sentidos do corpo humano, esta pesquisa direciona uma luz ao tato e, portanto, às superfícies dos materiais que compõem os cenários fílmicos e favorecem uma hapticidade imagética. Ao refletirmos sobre essa materialidade, percebemos o papel do design de produção para evocar emoções. Uma das principais emoções despertadas pelo cinema é o medo. Trata-se de uma emoção cuja longa relação com as artes e com o cinema pode ser estudada de diferentes perspectivas. Na investigação aqui empreendida, visamos esclarecer como o design de produção, ao contribuir para a criação de imagens hápticas, desperta no espectador a memória tátil e pode influenciar na construção do sentimento de medo no discurso fílmico. Para tanto, realizamos uma revisão de literatura e foram elaboradas análises dos longas-metragens The Witch (Robert Eggers, 2015) e The Lighthouse (Robert Eggers, 2019), cujos departamentos artísticos foram comandados por Craig Lathrop. Percebemos como Lathrop, ao trabalhar com superfícies texturizadas, contribuiu para a criação de cenas amedrontadoras. Destarte, a originalidade deste estudo está na busca por engendrar uma tese que relaciona o design de produção ao háptico e ao medo. A investigação, que aborda uma área ainda pouco discutida, poderá contribuir para o direcionamento de um olhar mais minucioso para o design de produção por acadêmicos, assim como por profissionais que atuam na prática cinematográfica.
- Assessment of Airport Pavement Condition Index (PCI) Using Machine LearningPublication . Santos, Bertha; Studart, André; Almeida, Pedro G.Pavement condition assessment is a fundamental aspect of airport pavement management systems (APMS) for ensuring safe and efficient airport operations. However, conventional methods, which rely on extensive on-site inspections and complex calculations, are often time-consuming and resource-intensive. In response, Industry 4.0 has introduced machine learning (ML) as a powerful tool to streamline these processes. This study explores five ML algorithms (Linear Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Support Vector Machine (SVM)) for predicting the Pavement Condition Index (PCI). Using basic alphanumeric distress data from three international airports, this study predicts both numerical PCI values (on a 0–100 scale) and categorical PCI values (3 and 7 condition classes). To address data imbalance, random oversampling (SMOTE—Synthetic Minority Oversampling Technique) and undersampling (RUS) were used. This study fills a critical knowledge gap by identifying the most effective algorithms for both numerical and categorical PCI determination, with a particular focus on validating class-based predictions using relatively small data samples. The results demonstrate that ML algorithms, particularly Random Forest, are highly effective at predicting both the numerical and the three-class PCI for the original database. However, accurate prediction of the seven-class PCI required the application of oversampling techniques, indicating that a larger, more balanced database is necessary for this detailed classification. Using 10-fold cross-validation, the successful models achieved excellent performance, yielding Kappa statistics between 0.88 and 0.93, an error rate of less than 7.17%, and an area under the ROC curve greater than 0.93. The approach not only significantly reduces the complexity and time required for PCI calculation, but it also makes the technology accessible, enabling resource-limited airports and smaller management entities to adopt advanced pavement management practices.