El humor judío femenino argentino contemporáneo en la narrativa de Alicia Steimberg, Silvia Plager y Ana María Shúa

En la creación literaria latinoamericana del siglo XX, la narrativa de los autores judíos ha proseguido un trayecto aparte, casi silencioso, en relación con la escritura canónica del continente. No obstante, hacia los años setenta, surge una producción literaria judía femenina que hoy ha alcanzado un renombre internacional. Esta tesis estudia la peculiaridad literaria del humor judío femenino argentino contemporáneo en torno a la definición de la identidad y rol de género, para comprender cómo se resignifica la hibridez cultural en el texto literario. El humor como catarsis de conflictos problematiza la relación entre lo propio y lo ajeno mediante una puesta en tela de juicio de la realidad para manifestarse como una preocupación, una responsabilidad y un compromiso crítico. A través del análisis de las obras de Alicia Steimberg, Silvia Plager y Ana María Shúa, la investigación reconfigura la vida judía diaspórica y el sentido de ser mujer respecto a la importancia del ámbito culinario en cuanto al influjo de la modernidad argentina en la tradición judía. En este estudio, se analizarán las novelas Músicos y relojeros, Como papas para varenikes y Risas y emociones de la cocina judía donde las diferentes reflexiones de Steimberg, Plager y Shúa en relación con la historia judía elaboran discursos con singulares diferencias en la intención humorística. En la primera parte de la tesis, se hará mención de diversas perspectivas teóricas que destacan las implicaciones psicológicas, sociales y psicoanalíticas respecto al humor en general, el humor de la minoría, el humor femenino y el humor judío. En los tres capítulos subsiguientes, se procederá a una lectura de los textos antes mencionados para interpretar las preocupaciones de nuestro tema frente a los dictámenes que la religión y sociedad desean imponer. Finalmente, la conclusión aborda la evolución de una visión entre humor negro, humor como crítica social y humor como lúdico juego en paralelo con una búsqueda de la identidad híbrida actualizada mediante una crítica de lo tradicional.

Una aproximación evolucionista para la generación automática de sentencias SQL a partir de ejemplos

En la actualidad, el uso de las tecnologías ha sido primordial para el avance de las sociedades, estas han permitido que personas sin conocimientos informáticos o usuarios llamados “no expertos” se interesen en su uso, razón por la cual los investigadores científicos se han visto en la necesidad de producir estudios que permitan la adaptación de sistemas, a la problemática existente dentro del ámbito informático. Una necesidad recurrente de todo usuario de un sistema es la gestión de la información, la cual se puede administrar por medio de una base de datos y lenguaje específico, como lo es el SQL (Structured Query Language), pero esto obliga al usuario sin conocimientos a acudir a un especialista para su diseño y construcción, lo cual se ve reflejado en costos y métodos complejos, entonces se plantea una pregunta ¿qué hacer cuando los proyectos son pequeñas y los recursos y procesos son limitados? Teniendo como base la investigación realizada por la universidad de Washington[39], donde sintetizan sentencias SQL a partir de ejemplos de entrada y salida, se pretende con esta memoria automatizar el proceso y aplicar una técnica diferente de aprendizaje, para lo cual utiliza una aproximación evolucionista, donde la aplicación de un algoritmo genético adaptado origina sentencias SQL válidas que responden a las condiciones establecidas por los ejemplos de entrada y salida dados por el usuario. Se obtuvo como resultado de la aproximación, una herramienta denominada EvoSQL que fue validada en este estudio. Sobre los 28 ejercicios empleados por la investigación [39], 23 de los cuales se obtuvieron resultados perfectos y 5 ejercicios sin éxito, esto representa un 82.1% de efectividad. Esta efectividad es superior en un 10.7% al establecido por la herramienta desarrollada en [39] SQLSynthesizer y 75% más alto que la herramienta siguiente más próxima Query by Output QBO[31]. El promedio obtenido en la ejecución de cada ejercicio fue de 3 minutos y 11 segundos, este tiempo es superior al establecido por SQLSynthesizer; sin embargo, en la medida un algoritmo genético supone la existencia de fases que amplían los rangos de tiempos, por lo cual el tiempo obtenido es aceptable con relación a las aplicaciones de este tipo. En conclusión y según lo anteriormente expuesto, se obtuvo una herramienta automática con una aproximación evolucionista, con buenos resultados y un proceso simple para el usuario “no experto”.