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- O Papel da Inteligência Artificial na Promoção da Saúde em PortugalPublication . Pinto, Diego Costa; Hildebrand, Diogo; Herter, Márcia Maurer; Girão Carrilho, Mariana; Ferreira, Mário Boto; Arriaga, Miguel Telo de; Pinto , Leonor Quelhas; António, Nuno; Wagner, Rafael Luis; Rohden , Simoni F.; Information Management Research Center (MagIC) - NOVA Information Management School; NOVA Information Management School (NOVA IMS)No âmbito do projeto SMART HEALTH – Literacia em Saúde Inteligente, desenvolvido em parceria com a Direção-Geral da Saúde (DGS), a NOVA Information Management School (NOVA IMS) e um consórcio nacional e internacional de instituições académicas, o presente White Paper visa apoiar a reflexão estratégica sobre a integração da Inteligência Artificial (IA) na promoção da saúde e nas políticas públicas de saúde em Portugal. Partindo do desenvolvimento do primeiro algoritmo de literacia em saúde validado para a população portuguesa, assente nas ciências comportamentais e em técnicas avançadas de IA e ciência de dados, o documento procura traduzir conhecimento científico e tecnológico em orientações claras, aplicáveis e alinhadas com as prioridades do Plano Nacional de Saúde (PNS) e do Plano Nacional de Literacia em Saúde e Ciências do Comportamento (PNLSCC). O White Paper integra evidência científica, contributos de especialistas e profissionais do setor da saúde, bem como exemplos e casos de aplicação da IA em contexto nacional. Pretende, assim, identificar oportunidades, barreiras e facilitadores à adoção da IA nos serviços públicos de saúde, contribuindo para uma implementação ética, eficaz, segura e centrada no utilizador. O documento organiza-se em torno de três níveis fundamentais de aplicação da IA em saúde: (1) cidadão, (2) clínico e organizacional e (3) governação e sociedade, procurando apoiar decisores políticos e instituições na definição de políticas públicas informadas e orientadas por princípios de equidade, transparência e confiança pública.
- What do we know about innovation in water governance?Publication . Damásio, Bruno; Costa, Cátia Miriam; Vezzulli, Andrea; Damásio, Miguel; Mendonça, Sandro; Information Management Research Center (MagIC) - NOVA Information Management School; NOVA Information Management School (NOVA IMS); ElsevierWater governance faces compounding pressures from climate variability, ageing infrastructure, and rising demand for environmental performance. The knowledge base that informs governance responses, the body of expertise that policy instruments mobilise, has not been mapped systematically across decades. The object of analysis here is precisely that knowledge base, not policy capacity itself: we characterise the body of scientific and engineering expertise on which governance choices can draw. We analyse 11 186 peer-reviewed articles indexed in Web of Science (1980–2024) drawn from six structured queries covering treatment, recharge, contaminant control, biological reactors, resource recovery, and sensing methods. Latent Dirichlet Allocation identifies six thematic streams; Hirschman-Herfindahl and Revealed Technological Advantage indices trace concentration over time and national specialisation. Treatment-process engineering remains the mainstream, but the field has diversified since 2018, with contaminant control and sensing-and-detection methods growing fastest, while resource-recovery knowledge, the core of the circular-economy transition, grows slowest and loses share. National portfolios track regulatory context and hydrological exposure. The paper provides a full field-level cartography that complements extant frameworks and shows that the knowledge base for circular water governance is broadening, while the institutional toolkit for steering the transition remains incomplete.