Baremación de un test de aptitud física en sujetos de la segunda etapa de E.G.B.

Una de mis muchas preocupaciones en el campo de la enseñanza, es y será, el sistema o procedimiento de evaluación a utilizar. Las observaciones efectuadas en mi localidad (Salamanca) me llevaron a la conclusión de que en un alto porcentaje de centros escolares, los profesores, guiados por unos criterios siempre personales, calificaban a sus alumnos con métodos totalmente subjetivos. Continuando con las observaciones a nivel provincial, los hechos son más evidentes, estamos acostumbrados a administrar programas y actividades, cuya evaluación se basa en la asistencia, la victoria o la derrota, etc. En octubre de 1977, el Consejo Superior de Deportes a través de su Delegación Provincial en Salamanca, inició un Plan Experimental de Promoción Físico-Deportiva Escolar, con la participación de más de medio centenar de centros de E.G.B. correspondiente a la capital y 11 localidades de la provincia. Se me propuso la dirección del mismo y con la colaboración de otros compañeros, comenzamos a elaborar su administración. Fué entonces, cuando al abordar nuevamente el problema de la evaluación, nos propusimos en un primer intento, que fuera lo más objetiva posible, para lo cual determinamos las medidas que teníamos que efectuar de cara a la consecución de los objetivos prefijados. La falta de personas especializadas y las dudas en cuanto a la autenticidad y objetividad en la recogida de los datos, nos obligó a desestimar las muestras recogidas y a plantearnos nuevamente el problema. En septiembre de 1979, después de estudiados todos los aspectos que más nos interesaban para la buena marcha del trabajo, nos dedicamos fundamentalmente a la formación y preparación del grupo de jueces (ocho personas especializadas), al objeto de conseguir una uniformidad de criterios a la hora de la aplicación de las pruebas. La finalidad del trabajo es establecer "standars" de la población escolar de los colegios nacionales de Educación General Básica de la localidad de Salamanca, en las edades comprendidas entre los 11 y 14 años, en forma de tablas de percentiles, basados en la edad y sexo, de forma que en el futuro nos sirvan: a) Como baremo calificador, ya que - hay que establecer con justeza los niveles a alcanzar. - nos podemos fiar de la justa interpretación que se dé a las respuestas del examinando, ya que son elementos de la máxima objetividad -el cronómetro y el metro-, los que interpretan y valoran dichas respuestas. b) Como elemento básico, para las futuras planificaciones del mencionado Plan Experimental. Al valorar el conjunto de una serie de pruebas motoras, los profesores, tendrán un índice determinador, que les servirá como fundamento de trabajo a desarrollar en el futuro. c) Como estudio comparativo entre otras poblaciones. En el Capitulo I, expongo brevemente, los fundamentos teóricos sobre el estudio de la medida y evaluación de la aptitud física, pues lo considero imprescindible para un buen enfoque del trabajo en general. El Capitulo II, se refiere a la metodología empleada: determinación de la muestra, justificación de la batería de pruebas empleada, instrumentos de medida y técnicas de aplicación. Los resultados de las medidas obtenidas, los hemos elaborado estadísticamente con los siguientes criterios: 1) trabajar con datos agrupados. 2) la tabulación, la hemos realizado formando el mayor número de intervalos posible, al objeto de únicamente confeccionar una tabla de frecuencias para cada prueba en las cuatro edades. Las medidas estadísticas que hemos obtenido han sido: Medidas de tendencia central (media); Medidas de dispersión (desviación típica); Al objeto de que los resultados estén más claros, hemos realizado las gráficas de distribución de frecuencias, para cada prueba y edad. En el Capitulo IV, hacemos un análisis de los resultados obtenidos por prueba y edad, al mismo tiempo que los compara con datos correspondientes a niños de las mismas edades de muestras obtenidas en otros países.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Auto-Emergencia de Comunicación Sintáctica en Entornos Estáticos y Dinámicos para Grupos de Robots mediante Evolución Gramatical y Aprendizaje por Refuerzo

La idea de dotar a un grupo de robots o agentes artificiales de un lenguaje ha sido objeto de intenso estudio en las ultimas décadas. Como no podía ser de otra forma los primeros intentos se enfocaron hacia el estudio de la emergencia de vocabularios compartidos convencionalmente por el grupo de robots. Las ventajas que puede ofrecer un léxico común son evidentes, como también lo es que un lenguaje con una estructura más compleja, en la que se pudieran combinar palabras, sería todavía más beneficioso. Surgen así algunas propuestas enfocadas hacia la emergencia de un lenguaje consensuado que muestre una estructura sintáctica similar al lenguaje humano, entre las que se encuentra este trabajo. Tomar el lenguaje humano como modelo supone adoptar algunas de las hipótesis y teorías que disciplinas como la filosofía, la psicología o la lingüística entre otras se han encargado de proponer. Según estas aproximaciones teóricas el lenguaje presenta una doble dimension formal y funcional. En base a su dimensión formal parece claro que el lenguaje sigue unas reglas, por lo que el uso de una gramática se ha considerado esencial para su representación, pero también porque las gramáticas son un dispositivo muy sencillo y potente que permite generar fácilmente estructuras simbólicas. En cuanto a la dimension funcional se ha tenido en cuenta la teoría quizá más influyente de los últimos tiempos, que no es otra que la Teoría de los Actos del Habla. Esta teoría se basa en la idea de Wittgenstein por la que el significado reside en el uso del lenguaje, hasta el punto de que éste se entiende como una manera de actuar y de comportarse, en definitiva como una forma de vida. Teniendo presentes estas premisas en esta tesis se pretende experimentar con modelos computacionales que permitan a un grupo de robots alcanzar un lenguaje común de manera autónoma, simplemente mediante interacciones individuales entre los robots, en forma de juegos de lenguaje. Para ello se proponen tres modelos distintos de lenguaje: • Un modelo basado en gramáticas probabilísticas y aprendizaje por refuerzo en el que las interacciones y el uso del lenguaje son claves para su emergencia y que emplea una gramática generativa estática y diseñada de antemano. Este modelo se aplica a dos grupos distintos: uno formado exclusivamente por robots y otro que combina robots y un humano, de manera que en este segundo caso se plantea un aprendizaje supervisado por humanos. • Un modelo basado en evolución gramatical que permite estudiar no solo el consenso sintáctico, sino también cuestiones relativas a la génesis del lenguaje y que emplea una gramática universal a partir de la cual los robots pueden evolucionar por sí mismos la gramática más apropiada según la situación lingüística que traten en cada momento. • Un modelo basado en evolución gramatical y aprendizaje por refuerzo que toma aspectos de los anteriores y amplia las posibilidades de los robots al permitir desarrollar un lenguaje que se adapta a situaciones lingüísticas dinámicas que pueden cambiar en el tiempo y también posibilita la imposición de restricciones de orden muy frecuentes en las estructuras sintácticas complejas. Todos los modelos implican un planteamiento descentralizado y auto-organizado, de manera que ninguno de los robots es el dueño del lenguaje y todos deben cooperar y colaborar de forma coordinada para lograr el consenso sintáctico. En cada caso se plantean experimentos que tienen como objetivo validar los modelos propuestos, tanto en lo relativo al éxito en la emergencia del lenguaje como en lo relacionado con cuestiones paralelas de importancia, como la interacción hombre-máquina o la propia génesis del lenguaje. ABSTRACT The idea of giving a language to a group of robots or artificial agents has been the subject of intense study in recent decades. The first attempts have focused on the development and emergence of a conventionally shared vocabulary. The advantages that can provide a common vocabulary are evident and therefore a more complex language that combines words would be even more beneficial. Thus some proposals are put forward towards the emergence of a consensual language with a sintactical structure in similar terms to the human language. This work follows this trend. Taking the human language as a model means taking some of the assumptions and theories that disciplines such as philosophy, psychology or linguistics among others have provided. According to these theoretical positions language has a double formal and functional dimension. Based on its formal dimension it seems clear that language follows rules, so that the use of a grammar has been considered essential for representation, but also because grammars are a very simple and powerful device that easily generates these symbolic structures. As for the functional dimension perhaps the most influential theory of recent times, the Theory of Speech Acts has been taken into account. This theory is based on the Wittgenstein’s idea about that the meaning lies in the use of language, to the extent that it is understood as a way of acting and behaving. Having into account these issues this work implements some computational models in order to test if they allow a group of robots to reach in an autonomous way a shared language by means of individual interaction among them, that is by means of language games. Specifically, three different models of language for robots are proposed: • A reinforcement learning based model in which interactions and language use are key to its emergence. This model uses a static probabilistic generative grammar which is designed beforehand. The model is applied to two different groups: one formed exclusively by robots and other combining robots and a human. Therefore, in the second case the learning process is supervised by the human. • A model based on grammatical evolution that allows us to study not only the syntactic consensus, but also the very genesis of language. This model uses a universal grammar that allows robots to evolve for themselves the most appropriate grammar according to the current linguistic situation they deal with. • A model based on grammatical evolution and reinforcement learning that takes aspects of the previous models and increases their possibilities. This model allows robots to develop a language in order to adapt to dynamic language situations that can change over time and also allows the imposition of syntactical order restrictions which are very common in complex syntactic structures. All models involve a decentralized and self-organized approach so that none of the robots is the language’s owner and everyone must cooperate and work together in a coordinated manner to achieve syntactic consensus. In each case experiments are presented in order to validate the proposed models, both in terms of success about the emergence of language and it relates to the study of important parallel issues, such as human-computer interaction or the very genesis of language.

Agile it project management professional

La gestión de las tecnologías de la información tiene cada vez más importancia dentro de un mundo totalmente digitalizado y donde la capacidad de respuesta al cambio puede marcar el devenir de una compañía, y resulta cada vez más evidente que los modelos de gestión tradicionales utilizados en la mayoría de las compañías no son capaces de dar respuesta por si solos a estas nuevas necesidades. Aun teniendo identificado este área de mejora, son muchas las empresas reacias a abordar estos cambios, principalmente por el cambio rupturista que significa a nivel interno. De cara a facilitar esta transformación, se propone en este documento un modelo de transición controlada donde las grandes compañías puedan incorporar nuevas alternativas y herramientas ágiles de forma paulatina y asegurando que el proceso de cambio es seguro y efectivo. Mediante una modificación del ciclo de vida de proyecto dentro de la compañía, se incorporan en las áreas, equipos o dominios de la empresa que se identifiquen los nuevos modelos de gestión ágil, permitiendo así una transición gradual y controlada, y pudiendo además analizar los detalles sobre todo en etapas tempranas de la transformación. Una vez seleccionada el área o dominio objeto de la transformación, se realiza un análisis a nivel de Portfolio de proyectos, identificando aquellos que cumplen una serie de condiciones que les permiten ser gestionados utilizando modelos de gestión ágil. Para ello, se plantea una matriz de decisión con las principales variables a tener en cuenta a la hora de tomar una decisión. Una vez seleccionado y consensuado con los interesados el modelo de gestión utilizando la matriz de decisión, se plantean una serie de herramientas y métricas asociadas para que la gestión ágil del proyecto dé una visibilidad completa y detallada del estado en cada momento, asegurando un correcto proceso de gestión de proyectos para proveer visibilidad regular del progreso, riesgos, planes de contingencia y problemas, con las alertas y escalaciones adecuadas. Además de proponerse una serie de herramientas y métricas para la gestión ágil del proyecto, se plantean las modificaciones necesarias sobre las tipologías habituales de contrato y se propone un nuevo modelo de contrato: el Contrato Agile. La principal diferencia entre este nuevo modelo de contrato y los habituales es que, al igual que las metodologías ágiles, es ejecutado en segmentos o iteraciones. En definitiva, el objetivo de este documento es proveer un mecanismo que facilite la inclusión de nuevos modelos ágiles de gestión en grandes organizaciones, llevando a cabo una transición controlada, con herramientas y métricas adaptadas para tener visibilidad completa sobre los proyectos en todo momento.---ABSTRACT---The information technology management is every time more important in a totally digitized world, where the capacity to response the change could mark the future of a company, and results every time more evident that the traditional management models used in the most of the companies are not able to respond by themselves to these new necessities. Even having identified this improvement area, many companies are reluctant to address these changes, mainly due to the disruptive change that it means internally in the companies. In order to facilitate this transformation, this document proposed a controlled transition model to help the big companies to incorporate new alternatives and agile tools gradually and ensuring that the change process is safe and effective. Through a modification the project life cycle inside the company, the new agile management models are incorporated in the selected areas, teams or domains, permitting a gradual and controlled transition, and enabling further analyze the details above all in the early phases of the transformation. Once is selected the area or domain object of the transformation, a portfolio level analysis is performed, identifying those projects that meet a some conditions that allow them to be managed using agile management models. For that, a decision matrix is proposed with the principal variables to have into account at the time of decision making. Once the management model is selected using the decision matrix and it is agreed with the different stakeholders, a group of tools and metrics associated with the agile management projects are proposed to provide a regular visibility of the project progress, risks, contingency plans and problems, with proper alerts and escalations. Besides the group of tools and metrics proposed for agile project management, the necessary modifications over the traditional contract models and a new contract model are proposed: the Agile Contract. The main difference between this new contract model and the traditional ones is that, as the agile methodologies, it is executed in segments or iterations. To sum up, the objective of this document is to provide a mechanism that facilitates the inclusion of new agile management models in big companies, with a controlled transition and proposing adapted tools and metrics to have a full visibility over the project in all the phases of the project life cycle.

Del plan a la realidad: gobernanza y toma de decisiones en los procesos de regeneración urbana. El caso de Boston = From plan to reality: governance and decision-making in urban regeneration processes in Boston

En las últimas tres décadas, las dinámicas de restructuración económica a nivel global han redefinido radicalmente el papel de las ciudades. La transición del keynesianismo al neoliberalismo ha provocado un cambio en las políticas urbanas de los gobiernos municipales, que han abandonado progresivamente las tareas de regulación y redistribución para centrarse en la promoción del crecimiento económico y la competitividad. En este contexto, muchas voces críticas han señalado que la regeneración urbana se ha convertido en un vehículo de extracción de valor de la ciudad y está provocando la expulsión de los ciudadanos más vulnerables. Sin embargo, la regeneración de áreas consolidadas supone también una oportunidad de mejora de las condiciones de vida de la población residente, y es una política necesaria para controlar la expansión de la ciudad y reducir las necesidades de desplazamiento, promoviendo así ciudades más sostenibles. Partiendo de la hipótesis de que la gobernanza de los procesos de regeneración urbana es clave en el resultado final de las operaciones y determina el modelo de ciudad resultante, el objetivo de esta investigación es verificar si la regeneración urbana es necesariamente un mecanismo de extracción de valor o si puede mejorar la calidad de vida en las ciudades a través de la participación de los ciudadanos. Para ello, propone un marco de análisis del proceso de toma de decisiones en los planes de regeneración urbana y su impacto en los resultados de los planes, tomando como caso de estudio la ciudad de Boston, que desde los años 1990 trata de convertirse en una “ciudad de los barrios”, fomentando la participación ciudadana al tiempo que se posiciona en la escena económica global. El análisis se centra en dos operaciones de regeneración iniciadas a finales de los años 1990. Por un lado, el caso de Jackson Square nos permite comprender el papel de la sociedad civil y el tercer sector en la regeneración de los barrios más desfavorecidos, en un claro ejemplo de urbanismo “desde abajo” (bottom-up planning). Por otro, la reconversión del frente marítimo de South Boston para la construcción del Distrito de Innovación nos acerca a las grandes operaciones de regeneración urbana con fines de estímulo económico, tradicionalmente vinculadas a los centros financieros (downtown) y dirigidas por las élites gubernamentales y económicas (la growth machine) a través de procesos más tecnocráticos (top-down planning). La metodología utilizada consiste en el análisis cualitativo de los procesos de toma de decisiones y la relación entre los agentes implicados, así como de la evaluación de la implementación de dichas decisiones y su influencia en el modelo urbano resultante. El análisis de los casos permite afirmar que la gobernanza de los procesos de regeneración urbana influye decisivamente en el resultado final de las intervenciones; sin embargo, la participación de la comunidad local en la toma de decisiones no es suficiente para que el resultado de la regeneración urbana contrarreste los efectos de la neoliberalización, especialmente si se limita a la fase de planeamiento y no se extiende a la fase de ejecución, y si no está apoyada por una movilización política de mayor alcance que asegure una acción pública redistributiva. Asimismo, puede afirmarse que los procesos de regeneración urbana suponen una redefinición del modelo de ciudad, dado que la elección de los espacios de intervención tiene consecuencias sobre el equilibrio territorial de la ciudad. Los resultados de esta investigación tienen implicaciones para la disciplina del planeamiento urbano. Por una parte, se confirma la vigencia del paradigma del “urbanismo negociado”, si bien bajo discursos de liderazgo público y sin apelación al protagonismo del sector privado. Por otra parte, la planificación colaborativa en un contexto de “responsabilización” de las organizaciones comunitarias puede desactivar la potencia política de la participación ciudadana y servir como “amortiguador” hacia el gobierno local. Asimismo, la sustitución del planeamiento general como instrumento de definición de la ciudad futura por una planificación oportunista basada en la actuación en áreas estratégicas que tiren del resto de la ciudad, no permite definir un modelo coherente y consensuado de la ciudad que se desea colectivamente, ni permite utilizar el planeamiento como mecanismo de redistribución. ABSTRACT In the past three decades, the dynamics of global economic restructuring have radically redefined the role of cities. The transition from keynesianism to neoliberalism has caused a shift in local governments’ urban policies, which have progressively abandoned the tasks of regulation and redistribution to focus on promoting economic growth and competitiveness. In this context, many critics have pointed out that urban regeneration has become a vehicle for extracting value from the city and is causing the expulsion of the most vulnerable citizens. However, regeneration of consolidated areas is also an opportunity to improve the living conditions of the resident population, and is a necessary policy to control the expansion of the city and reduce the need for transportation, thus promoting more sustainable cities. Assuming that the governance of urban regeneration processes is key to the final outcome of the plans and determines the resulting city model, the goal of this research is to verify whether urban regeneration is necessarily a value extraction mechanism or if it can improve the quality of life in cities through citizens’ participation. It proposes a framework for analysis of decision-making in urban regeneration processes and their impact on the results of the plans, taking as a case study the city of Boston, which since the 1990s is trying to become a "city of neighborhoods", encouraging citizen participation, while seeking to position itself in the global economic scene. The analysis focuses on two redevelopment plans initiated in the late 1990s. The Jackson Square case allows us to understand the role of civil society and the third sector in the regeneration of disadvantaged neighborhoods, in a clear example of bottom-up planning. On the contrary, the conversion of the South Boston waterfront to build the Innovation District takes us to the big redevelopment efforts with economic stimulus’ goals, traditionally linked to downtowns and led by government and economic elites (the local “growth machine”) through more technocratic processes (top-down planning). The research is based on a qualitative analysis of the processes of decision making and the relationship between those involved, as well as the evaluation of the implementation of those decisions and their influence on the resulting urban model. The analysis suggests that the governance of urban regeneration processes decisively influences the outcome of interventions; however, community engagement in the decision-making process is not enough for the result of the urban regeneration to counteract the effects of neoliberalization, especially if it is limited to the planning phase and does not extend to the implementation of the projects, and if it is not supported by a broader political mobilization to ensure a redistributive public action. Moreover, urban regeneration processes redefine the urban model, since the choice of intervention areas has important consequences for the territorial balance of the city. The results of this study have implications for the discipline of urban planning. On the one hand, it confirms the validity of the "negotiated planning" paradigm, albeit under public leadership discourse and without a direct appeal to the leadership role of the private sector. On the other hand, collaborative planning in a context of "responsibilization" of community based organizations can deactivate the political power of citizen participation and serve as a "buffer" towards the local government. Furthermore, the replacement of comprehensive planning, as a tool for defining the city's future, by an opportunistic planning based on intervention in strategic areas that are supposed to induce change in the rest of the city, does not allow a coherent and consensual urban model that is collectively desired, nor it allows to use planning as a redistribution mechanism.

De la desintegración Espacial a la Conformación regional en la Sabana de Bogotá. Una Propuesta para el desarrollo de la Ciudad Región en el siglo XXI

El presente trabajo de investigación aborda el tema del desarrollo regional en torno a una gran metrópoli como Bogotá y la Sabana de Bogotá. El crecimiento, expansión y relación con los municipios vecinos. Su entorno territorial; es un tema de discusión que cada día adquiere más fuerza desde hace varias décadas. Bogotá y la Sabana de Bogotá, se consideran en la actualidad como un caso representativo del caótico modelo de expansión urbana y crecimiento demográfico, enfrentado al desarrollo urbano como paradigma de la desigualdad de la ciudad latinoamericana. Son muchos los procesos y conflictos de naturaleza Regional y metropolitana que atraviesa la capital colombiana. Sin embargo esta investigación abordada el tema desde la necesidad de gobernanza y coordinación para el desarrollo territorial consensuado y equilibrado de la Región. La sabana de Bogotá está conformada por ciudades dormitorio, ciudades industriales, turísticas, agropecuarias, etc., es atravesada por el Río Bogotá, y en su centro la gran metrópoli, Bogotá D.C. centro de trabajo muy importante a nivel nacional, su área de influencia más próxima llega hasta: Caqueza, Zipaquira, Facatativa, Soacha, Fusagasuga y Girardot. Principales polos de desarrollo en la sabana y el departamento. Cundinamarca está compuesto por 15 provincias y Bogotá. Conformando un sistema de redes urbanas con necesidades comunes y demanda servicios públicos, de transporte, aseo, movilidad, salud, educación, espacio público y calidad ambiental. La metodología de esta investigación consiste en el análisis de la región a partir de la articulación de planes de ordenamiento territorial en un área de estudio propuesta. Mediante entrevistas con profesionales, expertos, funcionarios y empleados públicos y teniendo en cuenta las posibilidades legales en Colombia para el desarrollo territorial regional, establecer la situación real en materia de desarrollo para el departamento de Cundinamarca, evidenciando las necesidades del territorio y su desarrollo de una forma más compleja, valorando las sinergias y necesidades sociales, ambientales y económicas propias del crecimiento urbano, para proponer una serie de directrices que estructuren un desarrollo regional equilibrado en Bogotá y Cundinamarca. El análisis de los modelos del caso contribuye a fortalecer iniciativas para el desarrollo Regional de la Sabana de Bogotá como territorio sostenible: ambiental, económico y socialmente. En un sistema de redes que interconecte a Bogotá, con Cundinamarca, Colombia y el resto del mundo. Cundinamarca como región debe fijar estrategias y articular políticas en función de un modelo de desarrollo urbano regional para el departamento y la Sabana de Bogotá. Directrices departamentales básicas y fundamentales para el desarrollo territorial equilibrado que promueva ciudades sostenibles, compactas y con Calidad de vida para todos sus habitantes. ABSTRACT: This research addresses the issue of regional development around a big metropolis like Bogotá and Sabana de Bogota. The growth, expansion and relations with neighboring municipalities. Your local environment; It is an issue that becomes stronger every day for decades. Bogotá and Sabana de Bogotá, are considered today as a representative case of the chaotic model of urban expansion and population growth, urban development faced as a paradigm of inequality in Latin American city. Many processes and conflicts of Regional and metropolitan nature that crosses the Colombian capital. However this research addressed the issue from the need for governance and coordination for consensual and balanced territorial development of the region. The savannah of Bogota consists of bedroom communities, industrial cities, tourism, agriculture, etc., is crossed by the Bogota River, and at its center the great metropolis, Bogota DC center very important work at the national level, the area closest influence reaches: Caqueza, Zipaquira, Facatativa, Soacha, Fusagasuga and Girardot. Main centers of development in the savannah and the department. Cundinamarca is composed of 15 provinces and Bogota. Forming a system of urban networks with common needs and demand utilities, transportation, grooming, mobility, health, education, public space and environmental quality. The methodology of this research is the analysis of the region from the joint land use plans in the proposed study area. Through interviews with professionals, experts, public officials and employees and taking into account the legal possibilities in Colombia for regional territorial development, establish the real situation in development for the department of Cundinamarca, showing the region's needs and development of a more complex form, assessing synergies and own social, environmental and economic needs of urban growth, to propose a set of guidelines to structure a balanced regional development in Bogota and Cundinamarca. The analysis of case models helps to strengthen initiatives for regional development of the Sabana de Bogota and sustainable region: environmentally, economically and socially. In a network system that interconnects to Bogotá with Cundinamarca, Colombia and elsewhere. Cundinamarca region should set as joint strategies and policies based on a model of regional urban development for the department and the Sabana de Bogota. Basic and fundamental to balanced territorial development that fosters sustainable, compact and quality of life for all its inhabitants cities departmental guidelines.