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  • Inovação nas pequenas e médias empresas: capítulo 5
    Publication . Jacquinet, Marc
    A inovação constitui um elemento fundamental para a competitividade e sustentabilidade das organizações no contexto económico contemporâneo, assumindo particular relevância nas pequenas e médias empresas (PME). Estas entidades, que representam a espinha dorsal da economia europeia, enfrentam desafios específicos no desenvolvimento e implementação de processos inovadores, diferindo substancialmente das práticas adotadas pelas grandes corporações (Boscherini et al., 2010). O presente capítulo analisa as especificidades da inovação nas PME, explorando os fatores que condicionam a sua capacidade inovadora, os modelos teóricos aplicáveis e as estratégias de gestão da inovação mais adequadas a este contexto organizacional. A investigação académica tem demonstrado que as PME apresentam características únicas que influenciam os seus processos de inovação, nomeadamente a limitação de recursos, a flexibilidade organizacional e a proximidade aos mercados locais (Forsman, 2011).
    2025-08-12Recurso educativo Acesso aberto Ver mais
  • 2025-08-12Recurso educativo Acesso aberto Ver mais
  • Optimization of extraction of bioactive compounds from piper corcovadensis C.DC leaves using a generalized linear model
    Publication . Fontoura, Bruno Henrique; Ramos, Luciano de Souza; Dallacorte, Lucas Vinícius; Rodrigues, Michelle Fernanda Faita; Marchese, José Abramo; Fernandes, Tiago; Cunha, Mário Antônio Alves da; Lima, Vanderlei Aparecido de; Carpes, Solange Teresinha
    This concerns P. corcovadensis, an endemic plant of Brazil commonly used by the population due to its therapeutic properties. Optimizing chemical extraction conditions is critical for increasing the availability of bioactive compounds from plants. These compounds have antioxidant potential derived from a plant’s specialized metabolism and can exhibit a variety of biological actions. Therefore, statistical tools such as the Random Forest and Lazy KStar machine learning algorithms were used to determine the optimal condition for the extraction of phenolic compounds from P. corcovadensis leaves, with model evaluated by coefficient of determination (R2), mean square root of calibration error (RMSEC), and residual predictive deviation (RPD). The optimal extraction condition was obtained using a mixture of 80/20% (ethanol/water) at 70 °C for 120 min. For those extracts, there were 11.64 ± 0.04 mg GAE g-1 and antioxidant activity of 21.27 ± 0.53 mmol Trolox g-1, 33.15 ± 11.66 mmol Trolox g-1, and 13.47 ± 1.37 mmol Fe2+ by DPPH, ABTS and FRAP tests. With this study, we have shown that mathematical modelling can also be helpful in experimental sciences and can be used to develop predictive models. It was possible to develop predictive models for total phenolic compounds determination using the Random Forest and Lazy KStar machine learning algorithms. The Random Forest algorithm performed very well for DPPH modelling, giving us the confidence to use it to prediction antioxidant activity.
    2025-08-12Artigo científico Acesso aberto Ver mais