Acaba de ser revelado o conhecido ranking de cientistas Elsevier-Stanford 2025

Relativamente à universidade do Minho, os 5 melhores classificados na lista carreira do ranking Elsevier-Stanford são, o catedrático Nuno Peres, o catedrático Paulo Lourenço, o catedrático Rui Reis, o investigador dono deste blogue e o catedrático Nuno Carvalho Sousa, em posições que no referido ranking correspondem ao subgrupo top 0.5%

https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw/8

É importante reafirmar que se trata-se do único ranking mundial de investigadores que consegue cumprir três condições fundamentais, e que além disso inclui 90% dos prémios Nobel:  

Primeira - Ser baseado na Scopus ou na Web of Science, para assim permitir a desambiguação de publicações (existem milhares de perfis "contaminados" no Google Académico com publicações de outros autores) e evitar também o lixo "científico" de citações em publicações não revistas por pares, cujo número explodiu nos últimos anos, e que existem em abundância/excesso nessa última plataforma, que é conhecida por aceitar tudo, rigorosamente tudo, até publicações geradas por IA, sem qualquer contributo humano.

Segunda ​- Ser capaz de remover o efeito da terrível praga das auto-citações, em que muitos cientistas se tornaram verdadeiros especialistas​ ​https://www.nature.com/articles/d41586-019-02479-7

​Terceira ​- Ser capaz de anular a vantagem artificial e perniciosa das citações em publicações com centenas ou milhares de co-autores, utilizando para esse efeito a contagem fraccionada, sugerida pela primeira vez em 2008 pelo Alemão Schreiber e mais recentemente por Koltun e outros. https://pacheco-torgal.blogspot.com/2021/11/evaluating-researchers-in-fast-and.html

PS - Note-se que nem sequer o conhecido ranking da Clarivate Analytics (o primeiro ranking de cientistas que existiu a nível mundial) consegue cumprir todas as referidas três condições e pior do que isso, descredibiliza-se de forma flagrante por incluir somente 10% dos prémios Nobel, o que constitui uma falha muito grave https://19-pacheco-torgal-19.blogspot.com/2025/01/whats-value-of-scientist-ranking-that.html

O futuro bastante negro dos estudantes que agora ingressam num curso de medicina

 

https://19-pacheco-torgal-19.blogspot.com/2025/07/o-desemprego-massivo-de-medicos-vai.html

Ainda na sequência do post anterior de título "O desemprego massivo de médicos vai chegar mais depressa do que se imaginava", onde revelei um estudo da Microsoft que demonstrou que a IA consegue acertar em mais de 80% dos diagnósticos clínicos complexos, contra apenas 20% de médicos experientes e um outro estudo da universidade Johns Hopkins que desenvolveu um modelo de IA capaz de prever ataques cardíacos fatais com até 93% de precisão, atente-se agora nas capacidades de um novo modelo de IA (Delphi-2M) que consegue prever o risco do aparecimento de mais de mil doenças com várias décadas de antecedência https://www.publico.pt/2025/09/17/ciencia/noticia/modelo-ia-preve-risco-mil-doencas-decadas-antecedencia-2147539 

E se este é actualmente o estado da arte da IA generativa quando ainda nem sequer passaram três anos desde que o modelo ChatGPT foi tornado público, é legítimo questionar qual será o nível de sofisticação de futuros modelos de IA com aplicações na área da medicina, daqui a seis anos, que é o tempo da formação inicial de um curso de medicina (já para não falar dos anos subsequentes necessários para se obter a especialidade) e a elevada probabilidade desses modelos contribuírem para obsolescência ou, pelo menos, para a redundância de muitas especialidades da profissão médica.

A primeira consequência positiva desse cenário maravilhoso será o afastamento de "médicos" que ingressaram nessa profissão sem qualquer vocação (manifestando até repulsa pelo contacto com doentes), movidos apenas pela oportunidade de se tornarem milionários. E igualmente, será uma oportunidade para expurgar dessa profissão os inúmeros casos de incompetência grosseira, como aquele médico que fazia ecografias em apenas cinco minutos ou aqueles muitos a quem foram levantados milhares de processos disciplinares que nunca mais estão concluídos e quando finalmente são concluídos, ao fim de mais de uma década, resultam em penas disciplinares ridículas, como neste caso aqui https://pacheco-torgal.blogspot.com/2020/01/12-anos-para-condenar-um-medico-para.html

PS - O jornal Público revela hoje um estudo sobre o ChatGPT que revela que no último ano as mulheres ultrapassaram os homens na utilização daquele modelo de IA https://www.publico.pt/2025/09/18/enter/noticia/chatgpt-usado-mulheres-maior-crescimento-paises-pobres-2147583?ref=hp&cx=ultimas_1

Breakthroughs Beyond Boundaries: How Oscillation, Reflection, and Risk-Taking Forge the Next Era of Innovation

https://19-pacheco-torgal-19.blogspot.com/2025/05/blueprints-of-breakthroughs-tracking.html

Following a previous post titled "Blueprints of Breakthroughs: Tracking the Unseen Origins of Tech Revolutions" (linked above), it’s worth highlighting a recent paper in Research Policy that takes a deep dive into NASA’s Space Shuttle program. The study asks a compelling question: “How do organizations attain the aspiration level of each product performance attribute to create breakthrough inventions?” The authors show that organizations rarely move linearly toward achieving performance goals (“aspiration levels”) for individual attributes. Instead, breakthrough development unfolds through two tightly interlinked mechanisms: Oscillation and Accumulation. 

Oscillation is basically taking a step away from a design goal and then coming back — a way to test how one feature affects all the others. Accumulation, on the other hand, is the slow gathering of multiple design goals across different versions, and it doesn’t happen in a straight line: some features hit their targets, then miss, then hit again as the design evolves. NASA’s shuttle program moved back and forth between these two approaches. Oscillations, like switching fuel types or changing payload targets, uncovered important trade-offs and connections between features, while accumulation phases pulled together the most promising combinations, like external tanks, jettisonable boosters, and reusable orbiters.

The study drives home a crucial insight: breakthroughs do not arise from random trial-and-error or from blindly following a linear path toward predefined goals. Instead, they unfold through a deliberate, almost rhythmic process of exploration and consolidation. At each step, designers experiment, probe, and test, generating valuable knowledge that informs subsequent decisions and gradually shapes a system that works as a whole. This approach produces what the authors describe as “satisficing” solutions — designs that are effective and functional at the system level, even if they fall short of unattainable perfection. 

Although NASA’s shuttle program provides a vivid historical example, the principles behind this approach are far more widely applicable. The researchers emphasize that the same dynamics could guide other organizations seeking complex, multi-attribute innovations. Moreover, emerging tools such as artificial intelligence and open-innovation practices have the potential to fundamentally reshape the way oscillation and accumulation are carried out, enabling organizations to accelerate the discovery process and move more efficiently toward the next generation of breakthrough inventions. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733325001428#s0200

Update after 7 days: The post’s top five foreign readers come from Singapore, The Netherlands, Hong Kong, Russia, and the USA:

Singapura

11%

Países Baixos

7%

Hong Kong

6%

Rússia

6%

Estados Unidos

6%