<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">20 de agosto, às 13:30h</font></i>) o ciclo de Seminários do <i>Departamento de Estatística da UFMG</i> terá a apresentação de <b>Thais C. O. Fonseca</b>. <br><br>Thais é Professora do DME - IM (UFRJ) e obteve o título de Doutora em Estatística pela <i>University of Warwick</i> (Reino Unido). Entre 2019-2020 realizou período pós-doc na <i>University of Warwick</i>. Ela já foi presidente da ISBrA (Capítulo Brasileiro da ISBA) e é pesquisadora visitante no IPEA-RJ. Suas áreas de pesquisa são: Inferência Bayesiana, Estatística Espacial, Modelos Multiescala, Processamento de Imagem e Econometria.   <br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<i><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w">Seminários DEST - UFMG</a></i>".<br><br>Att,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********</b><br><br>Thais C. O. Fonseca (DME -IM, UFRJ)<br><br><i>Can you render your Lattes? A Bayesian Network modelling of digital preservation risks.</i><br><br>Digital records comprise primary sources which may be physical, born-digital or digitised. They are under threat from rapidly evolving technology, outdated policies, and a skills gap across the archives sector. Thus, the preservation of digital material is a challenge for which many archives feel underprepared and ill-equipped. This talk presents the results of the Safeguarding the Nation’s Memory Project which aimed to help archivists manage digital preservation risks through the creation of a new quantitative risk management framework. This project has produced the web-based app DiAGRAM (the Digital Archiving Graphical Risk Assessment Model) which quantifies the effect on preservation risk of various actions and interventions. This work brings Bayesian Network methods into the digital heritage sphere for the first time through close collaboration with specialists in this field. Soft elicitation was used to identify the most likely elements contributing to digital preservation and their interrelations. Where good quality data was not available, expert elicitation based on the IDEA protocol was applied to define the unknown probability distributions. The result is a compact representation of reality, enabling the risk scores for various scenarios to be compared via expected utilities. Joint work with Martine J. Barons (AS&RU, Department of Statistics, University of Warwick), Jim Q. Smith (AS&RU, Department of Statistics, University of Warwick), Hannah Merwood (Government Operational Research Service, UK), Alex Green (The National Archives, UK) and David H. Underdown (The National Archives, UK).<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><font color="#999999">Vinícius D. Mayrink</font></i><div><i><font color="#999999">Professor Associado - Departamento de Estatística</font></i></div><div><i><font color="#999999">ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais<br></font></i></div></div></div></div></div></div>