Tambaqui (Colossoma macropomum) is the largest native Characiform species from the Amazon and Orinoco river basins of South America. Tambaqui farming is growing rapidly in Brazil, its production reached 139.209 tons in 2014, what corresponds to 57.7% of increase compared with 2013. However, few genetic studies of tambaqui are currently available. The tambaqui genetic studies for cultured and wild populations need a holistic approach for a rational action facing ecological and market challenges in aquaculture. Approaches based on genetic studies have provided important tools to understand population dynamics, local adaptation, and gene function to improve selection strategies to be applied in breeding programs. The next-generation sequencing (NGS) allowed a great advance in genomic and transcriptomic approaches, especially related to non-model species. The genotype-by-sequencing (GBS) is one of this approaches based on genome complexity reduction using restriction enzymes (REs). This thesis presents the application of these approaches to provide advances in the genetic background for tambaqui studies. The GBS approach provided a high-density SNPs panel that allowed us to develop the first linkage map, and association studies with environmental variables, local adaptation, and lack of intermuscular bones, both using tambaqui as a model. This work can give us many theoretical references to be applied in genetic breeding programs for tambaqui, allowing a better understanding of genetic processes related to traits of interest in aquaculture. / O tambaqui (Colossoma macropomum) é a maior espécie nativa de Characiforme da América do Sul e é encontrado nas bacias do rio Amazonas e Orinoco. O cultivo do tambaqui está crescendo rapidamente no Brasil, sua produção atingiu 139.209 toneladas em 2014, o que corresponde a 57,7% de aumento em relação a 2013. No entanto, poucos estudos genéticos realizados com o tambaqui estão disponíveis atualmente. Estudos genéticos em tambaqui, tanto em populações cultivadas quanto em populações selvagens, necessitam de uma abordagem holística para uma ação racional frente aos desafios ecológicos e mercadológicos na aquicultura. Abordagens baseadas em estudos genéticos têm fornecido ferramentas importantes para se entender a dinâmica populacional, adaptação local e função gênica visando melhorar as estratégias de seleção a serem aplicadas em programas de melhoramento genético. O sequenciamento de nova geração (NGS) permitiu um grande avanço nas abordagens genômicas e transcriptômicas, especialmente relacionadas a espécies não-modelo. A genotipagem por sequenciamento (GBS) é uma dessas abordagens que utilizam enzimas de restrição (REs) para reduzir a complexidade do genoma. Esta tese apresenta a aplicação desta abordagem objetivando proporcionar avanços significativos nos estudos genéticos de base para tambaqui. A técnica de GBS forneceu um painel de SNPs de alta densidade que nos permitiu desenvolver o primeiro mapa de ligação e estudos de associação com variáveis ambientais, adaptação local e ausência de ossos intermusculares no tambaqui. Este trabalho pode nos dar muitas referências teóricas a serem aplicadas em programas de melhoramento genético do tambaqui, permitindo uma melhor compreensão dos processos genéticos relacionados a traços de interesse na aquicultura.

Esta Tese oferece uma contribuição na área de Web Semântica, no âmbito da representação e indexação de documentos, definindo um Modelo de geração automática de metadados baseado em contexto, a partir de documentos textuais na língua portuguesa, em formato não estruturado (txt). Um conjunto teórico amplo de assuntos ligados à criação de ambientes digitais semântico também é apresentado. Conforme recomendado em SemanticWeb.org, os documentos textuais aqui estudados foram automaticamente convertidos em páginas Web anotadas semanticamente, utilizando o Dublin Core como padrão para definição dos elementos de metadados, e o padrão RDF/XML para representação dos documentos e descrição dos elementos de metadados. Dentre os quinze elementos de metadados Dublin Core, nove foram gerados automaticamente pelo Modelo, e seis foram gerados de forma semi-automática. Os metadados Description e Subject foram os que necessitaram de algoritmos mais complexos, sendo obtidos através de técnicas estatísticas, de mineração de textos e de processamento de linguagem natural. A finalidade principal da avaliação do Modelo foi verificar o comportamento dos documentos convertidos para o formato RDF/XML, quando estes foram submetidos a um processo de recuperação de informação. Os elementos de metadados Description e Subject foram exaustivamente avaliados, uma vez que estes são os principais responsáveis por apreender a semântica de documentos textuais. A diversidade de contextos, a complexidade dos problemas relativos à língua portuguesa, e os novos conceitos introduzidos pelos padrões e tecnologias da Web Semântica, foram alguns dos fortes desafios enfrentados na construção do Modelo aqui proposto. Apesar de se ter utilizado técnicas não muito novas para a exploração dos conteúdos dos documentos, não se pode ignorar que os elementos inovadores introduzidos pela Web Semântica ofereceram avanços que possibilitaram a obtenção de resultados importantes nesta Tese. Como demonstrado aqui, a junção dessas técnicas com os padrões e tecnologias recomendados pela Web Semântica pode minimizar um dos maiores problemas da Web atual, e uma das fortes razões para a implementação da Web Semântica: a tendência dos mecanismos de busca de inundarem os usuários com resultados irrelevantes, por não levarem em consideração o contexto específico desejado pelo usuário. Dessa forma, é importante que se dê continuidade aos estudos e pesquisas em todas as áreas relacionadas à implementação da Web Semântica, dando abertura para que sistemas de informação mais funcionais sejam projetados / This Thesis offers a contribution to the Semantic Web area, in the scope of the representation and indexing of documents, defining an Automatic metadata generation model based on context, starting from textual documents not structured in the Portuguese language. A wide theoretical set of subjects related to the creation of semantic digital environments is also presented. As recommended in SemanticWeb.org, the textual documents studied here were automatically converted to Web pages written in semantic format, using Dublin Core as standard for definition of metadata elements, and the standard RDF/XML for representation of documents and description of the metadata elements. Among the fifteen Dublin Core metadata elements, nine were automatically generated by the Model, and six were generated in a semiautomatic manner. The metadata Description and Subject were the ones that required more complex algorithms, being obtained through statistical techniques, text mining techniques and natural language processing. The main purpose of the evaluation of the Model was to verify the behavior of the documents converted to the format RDF/XML, when these were submitted to an information retrieval process. The metadata elements Description and Subject were exhaustively evaluated, since these are the main ones responsible for learning the semantics of textual documents. The diversity of contexts, the complexity of the problems related to the Portuguese language, and the new concepts introduced by the standards and technologies of the Semantic Web, were some of the great challenges faced in the construction of the Model here proposed. In spite of having used techniques which are not very new for the exploration and exploitation of the contents of the documents, we cannot ignore that the innovative elements introduced by the Web Semantic have offered improvements that made possible the obtention of important results in this Thesis. As demonstrated here, the joining of those techniques with the standards and technologies recommended by the Semantic Web can minimize one of the largest problems of the current Web, and one of the strong reasons for the implementation of the Semantic Web: the tendency of the search mechanisms to flood the users with irrelevant results, because they do not take into account the specific context desired by the user. Therefore, it is important that the studies and research be continued in all of the areas related to the Semantic Web?s implementation, opening the door for more functional systems of information to be designed.

[pt] Dentro do processo de publicação de dados na Web recomenda-se interligar os dados entre diferentes fontes, através de recursos similares que descrevam um domínio em comum. No entanto, com o crescimento do número dos conjuntos de dados publicados na Web de Dados, as tarefas de descoberta e seleção de dados tornam-se cada vez mais complexas. Além disso, a natureza distribuída e interconectada dos dados, fazem com que a sua análise e entendimento sejam muito demorados. Neste sentido, este trabalho visa oferecer uma arquitetura Web para a identificação de fontes de dados em RDF, com o objetivo de prover melhorias nos processos de publicação, interconex ão, e exploração de dados na Linked Open Data. Para tal, nossa abordagem utiliza o modelo de MapReduce sobre o paradigma de computa ção nas nuvens. Assim, podemos efetuar buscas paralelas por palavraschave sobre um índice de dados semânticos existente na Web. Estas buscas permitem identificar fontes candidatas para ligar os dados. Por meio desta abordagem, foi possível integrar diferentes ferramentas da web semântica em um processo de busca para descobrir fontes de dados relevantes, e relacionar tópicos de interesse denidos pelo usuário. Para atingir nosso objetivo foi necessária a indexação e análise de texto para aperfeiçoar a busca de recursos na Linked Open Data. Para mostrar a ecácia de nossa abordagem foi desenvolvido um estudo de caso, utilizando um subconjunto de dados de uma fonte na Linked Open Data, através do seu serviço SPARQL endpoint. Os resultados do nosso trabalho revelam que a geração de estatísticas sobre os dados da fonte é, de fato, um grande diferencial no processo de busca. Estas estatísticas ajudam ao usuário no processo de escolha de indivíduos. Um processo especializado de extração de palavras-chave é aplicado para cada indivíduo com o objetivo de gerar diferentes buscas sobre o índice semântico. Mostramos a escalabilidade de nosso processo de recomendação de fontes RDF através de diferentes amostras de indivíduos. / [en] In the Web publishing process of data it is recommended to link the data from different sources using similar resources that describe a domain in common. However, the growing number of published data sets on the Web have made the data discovery and data selection tasks become increasingly complex. Moreover, the distributed and interconnected nature of the data causes the understanding and analysis to become too prolonged. In this context, this work aims to provide a Web architecture for identifying RDF data sources with the goal of improving the publishing, interconnection, and data exploration processes within the Linked Open Data. Our approach utilizes the MapReduce computing model on top of the cloud computing paradigm. In this manner, we are able to make parallel keyword searches over existing semantic data indexes available on the web. This will allow to identify candidate sources to link the data. Through this approach, it was possible to integrate different semantic web tools and relevant data sources in a search process, and also to relate topics of interest denied by the user. In order to achieve our objectives it was necessary to index and analyze text to improve the search of resources in the Linked Open Data. To show the effectiveness of our approach we developed a case study using a subset of data from a source in the Linked Open Data through its SPARQL endpoint service. The results of our work reveal that the generation and usage of data source s statistics do make a great difference within the search process. These statistics help the user within the choosing individuals process. Furthermore, a specialized keyword extraction process is run for each individual in order to create different search processes using the semantic index. We show the scalability of our RDF recommendation process by sampling several individuals.

Thesis (M. Ed.) -- University of Limpopo, 2019 / The purpose of this study was to investigate the effect of guided discovery instructional strategy on the grade 9 learners’ performance in chemical reactions. Secondly, to determine the effect of guided discovery instructional strategy on gender (boy and girl). The quantitative, descriptive and inferential research was conducted to determine if there were any differences between the performance of learners taught using Guided discovery and learners taught using direct instruction. Data collection was done using pre-test and post-test. Two groups of learners participated in the study. The experimental group (n = 40) was taught through Guided discovery. The second was Control Group (n = 35) taught through direct instruction. The findings reveal that guided discovery instructional strategy resulted in better performance of learners in science than direct instruction. Learners expressed an increased interest, motivation and self-efficacy after being exposed to guided discovery. Therefore, the study recommends that teachers need to move learners from dependent direct instruction to more independent learning through guided instruction. KEY TERMS Guided discovery learning, performance, learner

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