Optimización ambiental del trazado de corredores de carreteras con sistemas de información geográfica

En el presente artículo se proponen indicadores que permitan la búsqueda de trazados de autopistas más respetuosas con los valores ambientales del territorio en general y en particular con el paisaje. El trabajo desarrollado se ha dividido en dos fases. En una fase inicial se han recopilado recomendaciones teóricas orientadas a la búsqueda de trazados más respetuosos, a partir de manuales de trazado y de integración paisajística. En una segunda fase se ha realizado una revisión y selección de aquellos indicadores territoriales que permiten cuantificar la capacidad de acogida del territorio e incorporar dichas recomendaciones en función de ésta.

Análisis de la caracterización territorial para la definición de corredores de carreteras. Análisis de los estudios informativos en España.

La decisión más importante cuando se utilizan los Sistemas de Información Geográfica (SIG) en el diseño y planificación de carreteras con el objetivo de reducir su impacto ambiental es la selección de los criterios y variables más importantes, junto con la asignación de los valores de capacidad de acogida que tomaran cada uno de ellos en un análisis multicriterio. El objetivo de este trabajo es identificar qué variables son aplicadas con mayor frecuencia en los Estudios de Impacto Ambiental, con el objetivo de lograr un completo estado de la cuestión en este ámbito. Con este fin, se ha realizado una revisión de Estudios Informativos de proyectos de carreteras y autopistas/autovías en fase de consultas previas. El resultado de este trabajo es la identificación de las fortalezas y debilidades de las metodologías de análisis multicriterio más utilizadas y localizar el hueco existente entre las recomendaciones académicas y los trabajos de consultoría ambiental que se hacen en España. Este artículo resume la primera fase de un proyecto mayor, el proyecto MILL (TRA2010-18311 MILL Modelo de integración del trazado de Infraestructuras lineales en el paisaje basado en SIG), el cual está financiado por el Plan Nacional de I+D+i 2008-2011 CICYT del Ministerio de Ciencia e Innovación.

Servicio de análisis biomecánico para corredores populares

En la actualidad uno de los deportes más practicados de forma no profesional es la carrera, y como se ha podido observar durante los últimos años una gran parte de los corredores suele sufrir lesiones en la parte inferior del cuerpo por lo menos una vez al año. El motivo de este trabajo es prestar un servicio a corredores populares con la intención de ayudarles y aconsejarles cómo prevenir dichas lesiones, para que puedan disfrutar de éste deporte con salud, para ello se les ha realizado un estudio del análisis de la pisada, hallando diferentes ángulos de pronosupinación y fuerzas de impacto. Este servicio se ha realizado durante los meses de marzo, abril y mayo. Y esperamos que sirva de punto de inflexión para que en un futuro, aumente este tipo de estudios y así conseguir más datos sobre los corredores y de esta manera mejorar la carrera y salud de los deportistas de este país.

La percepción que los corredores kenianos tienen de sus actividades de entrenamiento

El presente estudio se enmarca dentro de la Teoría del Rendimiento Experto. Esta teoría propone que para llegar a ser experto en un dominio, un sujeto debe superar un periodo de adquisición extensivo consistente en miles de horas de práctica intencionalmente diseñada para mejorar. El presente estudio buscó analizar las percepciones subjetivas de un grupo de corredores kenianos de larga distancia sobre sus tareas de entrenamiento para lo cual cumplimentaron un cuestionario basado en una taxonomía de actividades de entrenamiento valoradas en cuatro dimensiones: Relevancia, Esfuerzo, Concentración y Diversión. En este estudio participaron 27 corredores de fondo kenianos divididos en tres grupos de niveles por su marca. El rango de edades de los participantes fue de 21 a 39 años (M= 25,39; DT= 3,82). Todos estos corredores eran especialistas de las pruebas de media maratón y maratón. Fueron divididos en tres grupos de nivel de rendimiento por su marca: Medio, Alto y Muy Alto. Los resultados mostraron como las dimensiones de Concentración, Esfuerzo y Disfrute diferenciaron a los corredores por su nivel, asímismo se manifestó el papel que las actividades grupales de entrenamiento tienen para estos corredores, lo que plantea la cuestiòn si los modelos de desarrollo de la excelencia desarrollados en en los paises desarrollados sirven para explicar este fenómeno en los países en vías de desarrollo.

Una aproximación a la predicción del valor de acciones en la bolsa de valores aplicando técnicas de Data Mining

La predicción del valor de las acciones en la bolsa de valores ha sido un tema importante en el campo de inversiones, que por varios años ha atraído tanto a académicos como a inversionistas. Esto supone que la información disponible en el pasado de la compañía que cotiza en bolsa tiene alguna implicación en el futuro del valor de la misma. Este trabajo está enfocado en ayudar a un persona u organismo que decida invertir en la bolsa de valores a través de gestión de compra o venta de acciones de una compañía a tomar decisiones respecto al tiempo de comprar o vender basado en el conocimiento obtenido de los valores históricos de las acciones de una compañía en la bolsa de valores. Esta decisión será inferida a partir de un modelo de regresión múltiple que es una de las técnicas de datamining. Para llevar conseguir esto se emplea una metodología conocida como CRISP-DM aplicada a los datos históricos de la compañía con mayor valor actual del NASDAQ.---ABSTRACT---The prediction of the value of shares in the stock market has been a major issue in the field of investments, which for several years has attracted both academics and investors. This means that the information available in the company last traded have any involvement in the future of the value of it. This work is focused on helping an investor decides to invest in the stock market through management buy or sell shares of a company to make decisions with respect to time to buy or sell based on the knowledge gained from the historic values of the shares of a company in the stock market. This decision will be inferred from a multiple regression model which is one of the techniques of data mining. To get this out a methodology known as CRISP-DM applied to historical data of the company with the highest current value of NASDAQ is used.