La Encuesta Nacional de Salud como herramienta de medición de la doble carga y sobrecarga de trabajo en España: comparación con la Encuesta de Población Activa

Objetivo: Determinar si la ENS y la EPA de 2006 producen la misma información sobre labores del hogar y doble carga de trabajo en la población de 25 a 64 años, en ambos sexos. Métodos: Comparación entre las ENS y EPA sobre la forma de recoger información de la doble carga de trabajo. Fuente: Preguntas ENS: actividad económica (C.1.2:categorías 1,2,6), dedicación labores del hogar (A.11:categorías 1,2,3). EPA: actividad económica (H.1:categorías 1,5). Descripción por sexo en España y Comunidades Autónomas (CC.AA). Resultados: El 43,4% de las mujeres según la EPA tienen doble carga de trabajo, pero solo un 0,7% según la ENS. En los hombres el 31,5% (EPA) y el 0,02% (ENS). Alternativamente, cruzando a quienes afirman trabajar (C.1.2:categorías 1,2) con quienes realizan labores del hogar (A.11:categorías 1,2,3), la doble carga de ambas encuestas se aproxima (Hombres: ENS:31,7%; EPA:31,5%; Mujeres: ENS:46,3%; EPA:43,4%). Ambas encuestas ordenan de forma similar a las CC.AA según la doble carga de trabajo (ρmujeres:0,770 (p=0,001); ρhombres:0,647 (p=0,003)). Conclusión: La pregunta de actividad económica de la ENS subestima la frecuencia de la doble carga de trabajo. Esta es parecida en ambas encuestas, si se cruzan los datos de quienes afirman trabajar con quienes realizan labores del hogar de la ENS. En este caso, ambas encuestas ordenan de igual forma a las CC.AA. La exclusión del adverbio «principalmente» de la categoría sobre dedicación a las labores del hogar de la ENS 2011 normalizará la pregunta sobre actividad económica respecto a las utilizadas en encuestas de salud internacionales y de CC.AA.

An authoring tool for decision support systems in context questions of ecological knowledge

Decision support systems (DSS) support business or organizational decision-making activities, which require the access to information that is internally stored in databases or data warehouses, and externally in the Web accessed by Information Retrieval (IR) or Question Answering (QA) systems. Graphical interfaces to query these sources of information ease to constrain dynamically query formulation based on user selections, but they present a lack of flexibility in query formulation, since the expressivity power is reduced to the user interface design. Natural language interfaces (NLI) are expected as the optimal solution. However, especially for non-expert users, a real natural communication is the most difficult to realize effectively. In this paper, we propose an NLI that improves the interaction between the user and the DSS by means of referencing previous questions or their answers (i.e. anaphora such as the pronoun reference in “What traits are affected by them?”), or by eliding parts of the question (i.e. ellipsis such as “And to glume colour?” after the question “Tell me the QTLs related to awn colour in wheat”). Moreover, in order to overcome one of the main problems of NLIs about the difficulty to adapt an NLI to a new domain, our proposal is based on ontologies that are obtained semi-automatically from a framework that allows the integration of internal and external, structured and unstructured information. Therefore, our proposal can interface with databases, data warehouses, QA and IR systems. Because of the high NL ambiguity of the resolution process, our proposal is presented as an authoring tool that helps the user to query efficiently in natural language. Finally, our proposal is tested on a DSS case scenario about Biotechnology and Agriculture, whose knowledge base is the CEREALAB database as internal structured data, and the Web (e.g. PubMed) as external unstructured information.