Cities are moving towards new mobility strategies to tackle smart cities’ challenges such as carbon emission reduction, urban transport multimodality and mitigation of pandemic hazards, emphasising on the implementation of shared modes, such as bike-sharing systems. This paper poses a research question and introduces a corresponding systematic literature review, focusing on machine learning techniques’ contributions applied to bike-sharing systems to improve cities’ mobility. The preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) method was adopted to identify specific factors that influence bike-sharing systems, resulting in an analysis of 35 papers published between 2015 and 2019, creating an outline for future research. By means of systematic literature review and bibliometric analysis, machine learning algorithms were identified in two groups: classification and prediction.

Transportation data in a smart city environment is increasingly becoming available. This data availability allows building smart solutions that are viewed as meaningful by both city residents and city management authorities. Our research work was based on Lisbon mobility data available through the local municipality, where we integrated and cleaned different data sources and applied a CRISP-DM approach using Python. We focused on mobility problems and interdependence and cascading-effect solutions for the city of Lisbon. We developed data-driven approaches using artificial intelligence and visualization methods to understand traffic and accident problems, providing a big picture to competent authorities and supporting the city in being more prepared, adaptable, and responsive, and better able to recover from such events.

New technologies applied to transportation services in the city, enable the shift to sustainable transportation modes making bike-sharing systems (BSS) more popular in the urban mobility scenario. This study focuses on understanding the spatiotemporal station and trip activity patterns in the Lisbon BSS, based in 2018 data taken as the baseline, and understand trip rate changes in such system, that happened in the following years of 2019 and 2020. Furthermore, our paper aims to understand the COVID-19 pandemic impact in BSS mobility patterns. In this paper, we analyzed large datasets adopting a CRISP-DM data mining method. By studying and identifying spatiotemporal distribution of trips through stations, combined with weather factors, we looked at BSS improvements more suitable to accommodate users' demand. Our major contribution was a new insight on how people move in the city using bikes, via a data science approach using BSS network usage data. Major findings show that most bike trips occur on weekdays, with no precipitation, and we observed a substantial growth of trip count, during the observed time frame, although cut short by the pandemic. We believe that our approach can be applied to any city with available urban mobility data.

O estudo apresenta os resultados de uma pesquisa realizada com professoras de línguas adicionais para crianças, de um contexto mato-grossense, com o intuito de compreender os desafios enfrentados nesse momento de distanciamento social e as estratégias usadas para promover às crianças, na medida do possível, uma educação de qualidade social. O trabalho pauta-se nos pressupostos da Linguística Aplicada e discute os conceitos de línguas adicionais (SCHLATTER; GARCEZ, 2009) para crianças (SANTOS, 2009, 2005), tecnologias digitais e os desafios no ensino de línguas na pandemia (MENDONÇA, 2020), e insere-se no método de pesquisa qualitativa, de cunho interpretativista, baseada em Bauer, Gaskell e Allum (2002) e Gil (2007). Para a geração de dados, realizou-se entrevistas semiestruturadas, por meio da ferramenta Whatsapp, com cinco professoras de uma especialização Lato Sensu, ofertada por uma universidade pública situada ao norte de Mato Grosso. Os dados da pesquisa sinalizam que as professoras têm vivenciado dias desgastantes e enfrentado alguns desafios, tais como: dificuldade de adaptação ao uso das ferramentas digitais, invasão de privacidade devido a todo momento receberem mensagens de pais e alunos, falta de internet e, principalmente, de material pedagógico para esse novo contexto. Além disso, afirmam que o ensino de uma língua para crianças exige o contato que as aulas remotas não podem ofertar. Por fim, pontuam que a educação nunca foi tão excludente, tendo em vista que a aprendizagem de seus pequenos aprendizes se encontra prejudicada e as lacunas apresentadas, possivelmente, não serão preenchidas.

The development of the Internet of Things and mobile technology is connecting people and cities and generating large volumes of geolocated and space-time data. This paper identifies patterns in the Lisbon GIRA bike-sharing system (BSS), by analyzing the spatiotemporal distribution of travel distance, speed and duration, and correlating with environmental factors, such as weather conditions. Through cluster analysis the paper finds novel insights in origindestination BSS stations, regarding spatial patterns and usage frequency. Such findings can inform decision makers and BSS operators towards service optimization, aiming at improving the Lisbon GIRA network planning in the framework of multimodal urban mobility.

A adoção de frotas mais ecológicas e sustentáveis para a distribuição das encomendas na última milha dentro dos grandes centros urbanos tem vindo a crescer. As bicicletas de carga têm sido a alternativa mais comum. A implementação deste tipo de frotas, demonstrou trazer benefícios, mas evidenciou algumas limitações. A rede de infraestruturas, que serve de suporte á logística urbana, teve de se adaptar para poder responder às necessidades deste novo tipo de frotas. A implementação de microhubs e nano-hubs foram a alternativa.O nosso estudo tem dois objetivos principais. O primeiro objetivo é o de fazer uma caracterização espácio temporal dos comportamentos da frota, através de um estudo de caso onde efetuámos a exploração dos dados da frota de e-cargo bike da YOOB (start-up logística de entregas na última milha que atua na área de Lisboa e na periferia). E o segundo consiste em identificar potenciais locais de expansão para a instalação de novos hubs no mesmo estudo de caso. Nos processos de trabalho foi seguida a metodologia CRISP-DM e os dados recolhidos foram referentes a um período de 4 meses (Janeiro a Abril de 2022).Com recurso a técnicas de ciência dos dados e aprendizagem automática, foram identificados cinco tipos de desempenhos da frota da YOOB, com variações em distâncias percorridas, tempos efetuados, volumes transportados e velocidades praticadas. Numa perspetiva de expansão da rede de e-cargo bike da YOOB, forma identificados três novos locais na cidade de Lisboa para a instalação potencial de novos hubs.

Este artigo objetiva desvelar emoções de professores e formadores de professores em um curso de formação colaborativa de docentes de línguas adicionais para crianças no Centro de Formação Continuada da Rede Municipal de Ensino de Sinop/MT, em diferentes modalidades (presencial e remota) e registrar como se manifestam por meio de situações de usos da língua(gem). Pautamo-nos nos pressupostos teóricos da Linguística Aplicada, que discute os conceitos de emoções e de formação colaborativa, dentre outros. Trata-se de uma pesquisa qualitativa, de cunho interpretativista e utilizou-se diferentes instrumentos para coleta de dados, tais como: observações das gravações em áudio e vídeo dos encontros formativos, diário de campo reflexivo e conversas do grupo de WhatsApp. O conjunto de dados revelou que os participantes demonstraram as emoções de alegria, ansiedade, decepção, empatia, raiva, tristeza, dentre outras. Essas emoções foram manifestadas a partir das situações de usos da língua(gem) de cumprimentos e expectativas sobre o curso, diálogo sobre a importância de a formação continuada ser desejada, escrita colaborativa do documento acerca da importância de línguas adicionais para crianças, socialização das atividades docentes na pandemia, para citar algumas. No que diz respeito à relação das emoções com a formação continuada, os dados mostraram que as práticas colaborativas promovem o desenvolvimento e fortalecimento de vínculos emocionais entre professores e formadores de professores.

Introduction: Gastric cancer (CG) is one of the five major malignant tumors that seriously endanger human health. The expression of Claudin 6 (CLDN6) mRNA and protein is upregulated in CG cell lines and tissues, which indicated poor prognosis. Some genetic mutations can modify the expression of proteins and increase proliferation or decrease apoptosis, resulting in cancer. This is observed in CLDN6 associated with CG. Additionally, a promising therapy for cancer treatment is the use of single-chain variable antibodies (scFv), which retain the antigen-binding capacity and can be modified in silico to increase affinity and specificity. Computational biology has been used in the detailed study of protein structures and screening of new drugs. We used comparative modeling and protein-protein docking, in association with site-directed mutagenesis to optimize the structure of scFvs.Objective: Thus, the objective of this work is to develop, by computational methods, specific scFvs able to dock and possibly neutralize the CLDN6 protein.Methodology: So, the structure of pembrolizumab, used as scaffold, was obtained from the Protein Data Bank (PDB), along with the CLDN6, whose structure is not yet deposited in the PDB and was modeled with MODELLER using the amino acid sequence obtained from Uniprot. The scFv linkers ranged among 5 different lengths: GGGGS; GGGGSGGG; (GGGGS)2; [(GGGGS)2GGG] and (GGGGS)3 and were modeled with the ModLoop server. The HDOCK server performed Protein-scFv Docking, and the best complexes were selected using the PD1-Pembrolizumab control structure.Results: On those grounds, the linker of scFvs and CLDN6 were modeled. After docking, we selected 3 complexes: scfv-CLDN6 with scFv of GGGGS, (GGGGS)2, and (GGGGS)3, which showed calculated binding affinities of -12.3 kcal/mol, -12.4 kcal/mol, and -11.7 kcal/mol, respectively. In addition, they showed interaction with residues from the variable heavy chain of scFvs: GGGGS with residues ASN59, ARG102, and TYR35; (GGGGS)2 with residues ASN59, ARG99, and ARG102; and (GGGGS)3 with residues ASN59, ARG99, ARG102, TYR35. Conclusion:In conclusion, the cited complexes can provide information for the design of specific antibodies for CLDN6, so the mutagenesis will be performed to optimize the scFv for the target.