U.Minho: 5 dúvidas e uma omissão reitoral

https://www.publico.pt/2026/06/24/opiniao/opiniao/campus-europeu-reinvencao-universidades-2179190 

Sobre o artigo artigo acessível no link supra, do Engenheiro Pedro Arezes, Reitor da Universidade do Minho, faz sentido perguntar:

Se o grave problema na academia europeia é haver menos jovens na Europa, como é que pôr os mesmos jovens a circular entre universidades europeias resolve a grave escassez demográfica que o artigo diagnostica?

Será que o artigo propõe realmente uma solução para o sistema universitário europeu ou na verdade propõe apenas uma vantagem competitiva para as universidades do Norte da Europa ?

Não é plausível que a mobilidade europeia, em vez de reforçar a coesão territorial, possa pelo contrário acelerar a concentração de estudantes nas universidades europeias mais competitivas como foi referido aqui para o caso concreto dos investigadores?

Afinal, quando leões convidam ovelhas para uma “aliança estratégica”, convém tratar a palavra “estratégica” com prudência, quase sempre a estratégia pertence aos leões e ás ovelhas fica reservado um mero papel sacrificial.

Se a própria crise resulta da falta de jovens europeus, que sentido faz colocar no centro da solução a circulação interna dos mesmos jovens, e não a atração dos estudantes talentosos que a Europa ainda não consegue captar?

Ou será que a Europa já deitou a toalha ao chão e já assumiu que é absolutamente incapaz de competir com os EUA na atracção de talento a nível mundial e já nem sequer consegue impedir o seu próprio talento de fugir para os EUA como foi referido aqui ? 

E isto precisamente num momento em que o errático, destrutivo e racista mandato de Trump ofereceu à Europa a melhor oportunidade de uma geração para disputar aos EUA os estudantes mais talentosos do planeta. Uma oportunidade que nem sequer exige uma Europa genial, basta uma Europa menos resignada, menos burocrática e com um mínimo de ambição estratégica.

Recordo que ontem mesmo se ficou a saber que as bolsas milionárias ERC Advanced Grants mais do que duplicaram a atração de cientistas de topo de fora da Europa: nove vêm dos EUA, dois do Canadá e dois da Austrália. https://www.timeshighereducation.com/news/sharp-rise-erc-advanced-grant-applications-outside-europe 

A lição é por isso fácil de perceber, quando a Europa põe dinheiro a sério, prestígio científico e condições reais em cima da mesa, o talento vem. Quando porém oferece apenas discursos sobre mobilidade interna, limita-se a pôr a escassez a circular. O problema, portanto, não é apenas fazer circular os mesmos jovens europeus entre as muitas universidades europeias. É atrair os jovens talentosos que ainda cá não estão.  E essa diferença entre redistribuir a escassez europeia, sem criar um único estudante e conseguir captar talento a nível mundial é a omissão mais evidente do artigo do Reitor da UMinho.

Revisitar uma culpa que ninguém quer atribuir na gravíssima crise da habitação

https://19-pacheco-torgal-19.blogspot.com/2025/07/uma-das-grandes-culpadas-pela-crise-da.html

No dia 20 de julho de 2025, publiquei neste blogue um post de título “Uma das grandes culpadas pela crise da habitação de que curiosamente ninguém fala”, onde defendi uma ideia incómoda mas inegável: a crise da habitação em Portugal não se explica apenas pela especulação, pela burocracia ou pela falta de políticas públicas. Também passa pela enorme incapacidade de modernização de uma parte significativa das empresas de construção.

Nesse post, lembrei o contraste gritante com aquilo que nessa área ocorre na China, onde a construção industrializada permite erguer edifícios de vários andares em poucos dias. É precisamente nessa sequência que divulgo abaixo a estrutura de um livro que estou a editar com alguns catedráticos chineses, que será publicado pela prestigiada editora Elsevier. 

Este livro analisa os avanços recentes na habitação prefabricada, destacando o papel da inovação digital, da sustentabilidade e da industrialização na transformação da construção residencial. O livro começa por abordar os materiais circulares e de base biológica. Em seguida, explora diferentes sistemas e estratégias de habitação prefabricada, desde soluções em betão modular, aço, impressão 3D, e edifícios de energia positiva. A parte final centra-se em ferramentas digitais, passaportes de materiais, avaliação de carbono incorporado, análise multicritério, e a utilização da inteligência artificial explicável para otimizar o desempenho ambiental, económico e técnico da construção prefabricada.

Ch. 1 – Introduction to Advances in Prefabricated Housing: Digital Innovation, Sustainability, and the Future of Residential Construction

SECTION I — Circular and Bio-Based Material Systems for Prefabricated Construction

Ch. 2 – Bio-Based Materials for Industrialised Construction: Hemp, Straw, Cork and Natural Fibres

Ch. 3 – Mycelium-Based Composites in Prefabricated and Modular Construction: Performance, Applications, and Adoption Barriers

Ch. 4 – Recycled and Waste-Derived Materials in Prefabricated Construction: Performance, Durability, and Circularity Pathways

Ch. 5 – Circular Reuse of Demolished Concrete Components in Prefabricated Construction: Life-Cycle Assessment and Engineering Practice

Ch. 6 – Implementation of Circular Economy Principles in Modular Construction

Ch. 7 – Assessing Building Deconstruction Potential Through a Disassembly Ease Index for Circular Construction

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SECTION II — Prefabricated Housing Systems, Design Strategies and Implementation Pathways

Ch. 8 – Design Strategies for Modular Prefabricated Concrete Housing: Integrating Flexibility, Thermal Comfort, and Sustainability

Ch. 9 – Engineering and Economic Feasibility of a Prefabricated Steel Construction Ecosystem for Low-Rise Residential Buildings

Ch. 10 – Techno-Economic Feasibility of Modular 3D-Printed Detached Housing

Ch. 11 – Residential Shipping Container Buildings: Structural Modifications and Carbon Footprint Analysis

Ch. 12 – Designing Modular Positive Energy Residential Buildings for Semi-Arid Climates: Integration of Active and Passive Solar Strategies

Ch. 13 – Toward Sustainable Housing in Developing Countries

Ch. 14 – Identifying and Prioritizing Barriers to Modular Construction in Affordable Housing

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SECTION III — Digital Tools, Carbon Assessment and AI-Enabled Optimisation

Ch. 15 – Circular Material Passports for Prefabricated and Modular Construction: Digital Enablers, Implementation Barriers, and Future Research Priorities

Ch. 16 – Embodied Carbon in Prefabricated Buildings

Ch. 17 – Multicriteria Analysis and Machine Learning-Based Prediction of Prefabricated Construction Performance

Ch. 18 – Component-Scale Carbon Assessment and Optimization of Prefabricated Concrete Supply Chains Using Machine Learning and Explainable AI

The 52.7% Problem: Why the AI Scientist Still Cannot Be Trusted with Evidence

 

A new paper, Benchmarking LLM Agents on Meta-Analysis Articles from Nature Portfolio, quietly punctures, rather painfully, one of the most seductive illusions of the AI age: that fluent machines are already competent scientific readers. When asked to perform one of science’s most consequential tasks, selecting the correct studies for a meta-analysis, they remain alarmingly unreliable.

The authors built MetaSyn 442 expert-curated reviews from Nature Portfolio, paired with eligibility criteria, a corpus of ~140,000 PubMed articles, the verified correct studies, and deliberate look-alikes that seem right but break the rules. The result: even with a retrieval ceiling of 90.9%, no system recovered more than 52.7% of the studies that actually belonged. https://arxiv.org/abs/2606.17041

Science is not about finding relevant-sounding papers; it is about separating the relevant from the merely adjacent. Two studies can share the same disease, the same intervention, the same vocabulary and only one belongs. AI is excellent at producing the appearance of understanding, and far weaker at the disciplined exclusions on which reliability depends. A missed study is not just a missing citation  it can be a missing warning. A wrongly included one can distort an effect size, manufacture false consensus, or become the wrong guideline, the wrong standard, the wrong public decision, masquerading as reliable synthesis.

Figure 6 is the humiliation hidden behind the benchmark. The problem is not only that AI misses studies or includes the wrong ones. The four systems read the same 88 reviews and answer in four incompatible ways: scientific pretence. Even GPT-5, with its polished structure and more convincing tone, still collapses under judgement and cannot make evidence synthesis trustworthy. ProtoMA retreats into “mixed” conclusions in more than 80% of cases; DeepSeek-R1 fails to produce a clear directional conclusion in 80% of the test papers.

This should worry us, because academia already rewards the appearance of productivity over the slow dignity of judgement. Universities, publishers, and funders all want more output, faster. Into that system walks generative AI, offering to accelerate everything, as if acceleration were automatically a virtue. But accelerate what? Evidence synthesis is not boring clerical work to be automated away  it is the intellectual immune system of science, the process by which we decide what counts and why. The danger is not an AI that knows nothing; it is one that knows enough to be persuasive but not enough to be trustworthy.