La libertad de información y revelación de datos fiscales

[ES]Con el desarrollo de las nuevas tecnologías, se han facilitado las relaciones, acortado el tiempo de espera y agilizado los trámites con la Administración Pública. Estos adelantos, sin embargo, han propiciado que sea necesario proporcionar información de carácter personal de los ciudadanos, que en la mayoría de los casos es sensible. Es por esto que en los últimos años se han ido modificando e introduciendo nuevas leyes que permiten proteger estos datos de carácter personal. Cuando un contribuyente realiza sus obligaciones tributarias suministra datos de carácter personal a Hacienda, datos que están protegidos por la Ley Orgánica de Protección de Datos. El Sistema Tributario deber ser eficaz y transparente. Sin embargo, cabe preguntarse dónde se sitúa el límite a esa transparencia. Con el fin de que la transparencia sea máxima y de que la ciudadanía se conciencie de la importancia de cumplir con sus obligaciones tributarias el legislador se ha planteado la posibilidad de publicar una lista de deudores y las sentencias firmes condenatorias de grandes defraudadores. Esta publicación de las listas aparentemente vulneraría los derechos de los ciudadanos en lo referente a la protección de datos con opiniones encontradas. Tras informes de diferentes organismos se ha llegado al Proyecto de Ley de Modificación parcial de la Ley 58/2003, General Tributaria (Boletín Oficial de las Cortes Generales del 30 de abril de 2015), que permitiría publicar las listas con ciertos límites: publicación únicamente del nombre de la persona física o jurídica y DNI o NIF. Además, para permitir la publicación de las sentencias firmes de los defraudadores, recientemente se ha aprobado el Proyecto de reforma de la Ley Orgánica del Poder Judicial.

The promoter of cell growth- and RNA protection-associated SND1 gene is activated by endoplasmic reticulum stress in human hepatoma cells

Background: Staphyloccocal nuclease domain-containing protein 1 (SND1) is involved in the regulation of gene expression and RNA protection. While numerous studies have established that SND1 protein expression is modulated by cellular stresses associated with tumor growth, hypoxia, inflammation, heat- shock and oxidative conditions, little is known about the factors responsible for SND1 expression. Here, we have approached this question by analyzing the transcriptional response of human SND1 gene to pharmacological endoplasmic reticulum (ER) stress in liver cancer cells. Results: We provide first evidence that SND1 promoter activity is increased in human liver cancer cells upon exposure to thapsigargin or tunicamycin or by ectopic expression of ATF6, a crucial transcription factor in the unfolded protein response triggered by ER stress. Deletion analysis of the 5'-flanking region of SND1 promoter identified maximal activation in fragment (-934, +221), which contains most of the predicted ER stress response elements in proximal promoter. Quantitative real- time PCR revealed a near 3 fold increase in SND1 mRNA expression by either of the stress- inducers; whereas SND1 protein was maximally upregulated (3.4-fold) in cells exposed to tunicamycin, a protein glycosylation inhibitor. Conclusion: Promoter activity of the cell growth- and RNA-protection associated SND1 gene is up-regulated by ER stress in human hepatoma cells.

Aplicación de la Programación lineal a la asignación de personal en un centro de llamadas

[ES] La necesidad de gestionar y repartir eficazmente los recursos escasos entre las diferentes operaciones de las empresas, hacen que éstas recurran a aplicar técnicas de la Investigación de Operaciones. Éste es el caso de los centros de llamadas, un sector emergente y dinámico que se encuentra en constante desarrollo. En este sector, la administración del trabajo requiere de técnicas predictivas para determinar el número de trabajadores adecuado y así evitar en la medida de lo posible tanto el exceso como la escasez del mismo. Este trabajo se centrará en el estudio del centro de llamadas de emergencias 112 de Andalucía. Partiendo de los datos estadísticos del número medio de llamadas que se realiza en cada franja horaria, facilitados por la Junta de esta Comunidad Autónoma, formularemos y modelizaremos el problema aplicando la Programación Lineal. Posteriormente, lo resolveremos con dos programas de software, con la finalidad de obtener una distribución óptima de agentes que minimice el coste salarial, ya que supone un 65% del gasto de explotación total. Finalmente, mediante la teoría de colas, observaremos los tiempos de espera en cola y calcularemos el número objetivo de agentes que permita no sólo minimizar el coste salarial sino mejorar la calidad de servicio teniendo unos tiempos de espera razonables.