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A construção de modelos educativos na Antiguidade: pais e mães das Histórias de Heródoto

Ágora, 2008
Com base em episódios que retratam situações formativas de relacionamento entre pais e filhos, busca-se uma avaliação de tópicos essenciais ao tema da educação nas Histórias.
Carmen Isabel Leal Soares
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Mães universitárias [PDF]

A maternidade é uma experiência permeada pela constituição histórica, social e relacional do gênero, e ela ganha novas significações quando é vivenciada durante o percurso acadêmico.
Lais Ramos Sanches, Amanda Silvério Fernandes Alonso, Marcelo Dalla Vecchia   +2 more
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Microscale Mapping of Fiber Strain and Damage in Composite Wrinkled Laminates Using Computed Tomography Assisted Wide‐Angle X‐Ray Scattering

Advanced Science, EarlyView.
This study combines full‐field tomography with diffraction mapping to quantify radial (ε002$\varepsilon _{002}$) and axial (ε100$\varepsilon _{100}$) lattice strain in wrinkled carbon‐fiber specimens for the first time. Radial microstrain gradients (−14.5 µεMPa$\varepsilon \mathrm{MPa}$−1) are found to signal damage‐prone zones ahead of failure, which ...
Hoang Minh Luong, James Trevarthen, Igor Dolbnya, Wadwan Singhapong, Nicholas Pilato, Richard Butler, Jiraphant Srisuriyachot, Alexander J. G. Lunt   +7 more
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Avaliação de Treino de Controle do Stress para Mães de Crianças com Transtornos do Espectro Autista

Psicologia: Reflexão e Crítica, 2015
ResumoO diagnóstico de transtorno do espectro autista (TEA) em filhos tem sido descrito na literatura como razão de excessivo stress em suas mães. Como o Treino de Controle do Stress (TCS) de Lipp, já foi adaptado com êxito para o atendimento de diversas
Glória de Fátima Araújo Moxotó, Lucia Emmanoel Novaes Malagris   +1 more
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An Integrated NLP‐ML Framework for Property Prediction and Design of Steels

Advanced Science, EarlyView.
This study presents a data‐driven framework that uses language‐processing techniques to interpret steel processing descriptions and machine‐learning models to predict mechanical properties. By organising complex process histories into meaningful groups and enabling rapid property forecasts, the work supports faster, more informed steel design through ...
Kiran Devraju, Adithya Umanath Rai, Jose Thomson, Marzie Ghorbani, Shujing Zhao, Nick Birbilis   +5 more
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Conhecimento de mães sobre amamentação [PDF]

, 2008
A sample of 41 mothers of first child in rooming-in in a teaching hospital of Porto Alegre was studied. The objetive of this study was to identify the mothers knowledge about breast-feeding.Foi estuda uma amostra de 41 mães de primeiro filho em ...
Kruno, Rosimery, Kammler, Neuri Nilson, Lino da Cunha, Elisabeth, Berlese Oliveira Jones, Neusa   +3 more
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Mães no período de situação pandémica por COVID-19: Das vivências às narrativas

Revista de Enfermagem Referência
Enquadramento: A pandemia por COVID-19 trouxe inúmeros desafios às mães de crianças e jovens até aos 18 anos de idade, pela gestão de responsabilidades a que o seu papel social se encontra inerente. Objetivo: Compreender quais são os significados e os
Beatriz Almeida, Inês Ferreira Duarte, Maria José Margarido, Maria Margarida Ferreira, Carolina Miguel Graça Henriques   +4 more
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Physics‐Embedded Neural Network: A Novel Approach to Design Polymeric Materials

Advanced Science, EarlyView.
Traditional black‐box models for polymer mechanics rely solely on data and lack physical interpretability. This work presents a physics‐embedded neural network (PENN) that integrates constitutive equations into machine learning. The approach ensures reliable stress predictions, provides interpretable parameters, and enables performance‐driven, inverse ...
Siqi Zhan, Hengheng Zhao, Haotian Wang, Zhanjie Liu, Qian Li, Weifeng Zhang, Qingsong Zhao, Liqun Zhang, Jun Liu   +8 more
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ML Workflows for Screening Degradation‐Relevant Properties of Forever Chemicals

Advanced Science, EarlyView.
The environmental persistence of per‐ and polyfluoroalkyl substances (PFAS) necessitates efficient remediation strategies. This study presents physics‐informed machine learning workflows that accurately predict critical degradation properties, including bond dissociation energies and polarizability.
Pranoy Ray, Andrew R. Castillo, Manoj Kolel‐Veetil, Surya R. Kalidindi   +3 more
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Performance–Complexity Trade‐Offs in Battery Lifetime Prediction with Task‐Aware Transformers

Advanced Science, EarlyView.
FAST‐BatPro integrates convolutional feature extraction, flash Attention, and sparse attention for efficient battery lifetime prediction. Using limited early‐cycle data across multiple chemistries and operating conditions, it achieves robust accuracy while reducing inference latency, computational cost, and energy consumption.
Jingyuan Zhao, Misheng Cai, Zhenghong Wang, Yan Wang, Yuqi Li, Bo Dong, Hewu Wang, Andrew F. Burke, Simona Onori, Stephen J. Harris   +9 more
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