Participação: José António Moreira
Título da comunicação: OBEGEF – Observatório de Economia e Gestão de Fraude: do desejável ao possível.
Gostava de viver num país sem fraude?
Henrique Santos, Visão on line,
Não, não responda já.
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Padrões do plágio estudantil em Portugal: quão relevantes são as áreas de estudo e formação?
| Padões do plágio estudantil em Portugal: quão relevantes são as áreas de estudo e formação? Patterns of plagiarism by university students in Portugal: does academic field matters? |
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| Coordenador: Aurora Teixeira | |
 Não obstante a investigação existente sobre o plágio estudantil seja razoavelmente abundante e caracterizada por um notório dinamismo, a evidência empírica e as implicações de política que daí se retiram são, em general, baseados em amostras isoladas, envolvendo uma (ou muito poucas) áreas de estudo e formação.Com base num projecto de âmbito nacional sobre integridade académica, levado a cabo em 2010, foi recolhida uma amostra de mais de 5 mil estudantes inscritos no ensino superior em Portugal, provenientes de uma miríade de cursos de 22 áreas de estudo e formação (Formação de professores/formadores e ciências da educação; Artes; Humanidades; Ciências sociais e do comportamento; Informação e jornalismo; Ciências empresariais; Direito; Ciências da vida; Ciências físicas; Matemática e estatística; Informática; Engenharia e técnicas afins; Indústrias transformadoras; Arquitectura e construção; Agricultura, silvicultura e pescas; Ciências veterinárias; Saúde; Serviços sociais; Serviços pessoais; Serviços de transporte; Protecção do ambiente; Serviço de segurança). Estes dados permitem analisar de que forma os padrões e percepções sobre o plágio diferem entre áreas de estudo e formação. Mais especificamente, e recorrendo a uma análise estatística exploratória, é providenciada evidência por áreas de estudo e formação relativamente a:
Adicionalmente, discutir-se-á implicações práticas derivadas dos resultados obtidos. |
In addition, I'll discuss potential practical implications from the findings. |
Offshores
| Offshores Offshores |
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| Coordenador: João Pedro Martins | |
| Os paraísos fiscais, vulgo offshores, são estruturas muito relevantes no funcionamento do capitalismo nas últimas três décadas, caracterizado por um empolamento das operações financeiras e a sua desarticulação com a atividade produtiva. Mas eles também são instrumento de concorrência fiscal entre os países e de profunda distorção da justiça fiscal, são circuito opaco para o branqueamento de capitais e a criminalidade económica internacional, são origem de muitas fraudes económico-financeira e de corrupção em todo o mundo. O que acontece nos offshores não é visível, assim como o não são as operações económicas que os envolve. O que se consegue detetar é uma parte ínfima da realidade. Por isso, quem visa a perceção da fraude, quem pretende combater e prevenir a fraude, quem defende uma maior justiça fiscal nacional e internacional tem que proceder sistematicamente à compilação de informação diversificadas sobre os paraísos fiscais, preocupações maiores deste projeto. |
 The fiscal paradises, aka offshores, are structures very relevant to the functioning of capitalism in the last three decades, characterized by a blistering of the financial transactions and it’s disconnection with the productive activity.But they also are instrument of tax competition between countries and of deep distortion of tax justice, they are opaque circuit for money laundering and economic international crime, they are the source of many financial frauds and corruption throughout the world. What happens in the offshores is not visible, as well as the economic operations with them. What we can sense is a tiny part of reality. Therefore, who seeks the perception of fraud, who wants to detect and prevent the fraud, who advocates a greater national and international tax justice must proceed systematically to build diversified information about tax havens. These are the objectives of the project. |
Métodos de Data Mining para a Detecção de Fraude
| Métodos de Data Mining para a Detecção de Fraude Data Mining methods for Fraud Detection |
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| Coordenador: Luís Torgo | |
O objectivo principal desta linha de investigação é o desenvolvimento de ferramentas e métodos para serem usados de forma a optimizarem recursos humanos e/ou financeiros em tarefas de detecção de fraude. As ferramentas de data mining podem ser usadas para apoiar a decisão de que casos inspeccionar no contexto de aplicações de detecção fraude. Estas tarefas são tipicamente restringidas pela existência de uma quantidade limitada de recursos humanos e/ou financeiros para as levar a cabo. Esta linha de investigação ambiciona desenvolver métodos para melhor apoiar estas decisões de inspecção. Concretamente, nesta linha de investigação foram cumpridos estes objectivos através do:
O trabalho desenvolvido nesta linha de investigação foi suportado financeiramente e enquadrado no contexto do projecto FCT oRANKI (PTDC/EIA/68322/2006). Mais detalhes sobre este projecto podem ser obtidos no site do projecto: |
The main goal of this research line is the development of tools and methods to optimize the human and financial resources allocated to fraud detection tasks. Data mining tools can be used to provide support on the decision of which cases to inspect in the context of fraud detection applications. These tasks are typically constrained by a limited amount of available human and/or financial resources. This research line aims at the development of methods to better support these inspection decisions. Namely, in the context of this line the following main objectives were already attained:
The work that was carried out in the context of this research line was financially supported by the FCT project oRANKI (PTDC/EIA/68322/2006). Further details on this project can be obtained at the project web site: |