La frontera sur de América del Sur: hacia una nueva aproximación

Argentina, Uruguay y Chile resuelven la cuestión indígena en el siglo XIX. Uruguay es el primer país latinoamericano que "soluciona" el problema hacia fines del primer tercio de este siglo. Allí el proceso de sustitución poblacional fue de tal magnitud que en la actualidad Uruguay es el único país de América del Sur "donde no existen indios". Por su parte, argentinos y chilenos finalizaron en 1880 el secular conflicto interétnico (con los mapuches) de maneras muy diferentes. Las semejanzas y diferencias entre las políticas indigenistas y los procesos desarrollados en cada uno de ellos son un buen punto de partida para estudiar las relaciones interétnicas en la "gran línea de frontera" que se extiende desde el Bío Bío (Chile) al Yi (Uruguay). (...) En el presente se piensa profundizar el estudio de la configuración de las fronteras meridionales en el Cono Sur, a lo largo del siglo XIX, poniendo especial énfasis en la bibliografía y procesos de la frontera chilena y uruguaya. Se procurará al mismo tiempo continuar resignificando el problema fronterizo y de la fricción interétnica trabajando el tema con una sola gran globalidad temporal y espacial. Es por ello que se tratará de acceder a la "frontera ampliada" (desde el Bío Bío en Chile pasando por el río Negro en Argentina, al Yi en Uruguay) considerando el marco teórico en las fronteras chilena, uruguaya y argentina. La "gran frontera" entre el territorio indio y el blanco permitirá así articular la historia económica, política, social y cultural de los espacios en los que, a lo largo del siglo XIX, unos consolidaron la soberanía nacional y otros iniciaron un largo camino signado por la derrota militar, pérdida de la tierra y destribalización. (...) Objetivos Generales: 1. Profundizar el estudio de las relaciones interétnicas en los espacios de consolidación de la soberanía nacional en el Cono Sur. 2. Avanzar en la construcción de enfoques teóricos y metodológicos que permitan explicar la complejidad de las relaciones interétnicas. 3. Continuar la ampliación del marco documental y bibliográfico. 4. Confrontar el resultado en dos niveles: fuentes y producciones historiográficas nacionales. 5. Establecer relaciones entre los distintos niveles históricos: regionales, provinciales, nacionales e internacionales. 6. Obtener un panorama historiográfico global.

Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.