Efecto de la magnitud y la probabilidad de la pérdida en el riesgo asumido por los conductores

Se analiza el efecto de la magnitud de la probabilidad de la pérdida en el riesgo asumido por 60 conductores, de edades comprendidas entre los 19 y los 44 años (Media = 23.38; SD = 4.78), en un programa de simulación de conducción. Tanto las teorías basa as en la utilidad esperada, como los modelos basados en la Teoría del Aprendizaje, predicen una relación inversa entre dichas variables y el riesgo asumido. Los resultados de nuestro estudio corroboran tales predicciones en cuanto a la probabilidad de la pérdida: el riesgo asumido disminuye a medida que aumenta la probabilidad de la pérdida. El riesgo asumido, en cambio, parece ser independiente de la magnitud de la probabilidad de la pérdida. De acuerdo con estos resultados, resultaría más efectivo aumentar el control para garantizar el cumplimiento de las normas de circulación que incrementar la cuantía de las sanciones por su incumplimiento

WMSCWrapper: implementación WMS-C OpenSource para servicios WMS teselados

En este documento se presenta el proyecto Open Source WMSCWrapper: un innovador sistema de caché de teselas geográficas. Su arquitectura permite la inclusión de componentes y sondas experimentales, resultando idóneo para experimentación con nuevas estrategias de caché. El sistema está implementado en Java como un conjunto de servlets que exponen diversos interfaces de servicio como la recomendación WMS del OGC y el perfil WMS-C, así como el acceso por medio de interfaces REST, utilizados por Google Earth, Google Maps y Microsot Bing Maps. Cada petición es analizada en busca del tipo de cliente y de los parámetros obligatorios u opcionales y después transferida a una serie de componentes intercambiables que pueden preprocesar o postprocesar la información según las necesidades. A diferencia de otras implementaciones de WMS-C, se implementan técnicas de gestión de la cache que aplican heurísticas definidas para un dominio de aplicación. De esta manera, se intenta maximizar la probabilidad de acierto, manteniendo el consumo de recursos dentro de unos rangos definidos. Para ello, la actividad de la cache se monitoriza permanentemente almacenando los resultados en un índice espacial en memoria. Este proyecto ofrece un banco de pruebas con el que experimentar con diversas implementaciones de este índice y los indicadores que contienen, así como distintas políticas de reemplazo