Desarrollo de una geoplataforma cibertaxonómica europea

Desde hace unos años se han tomado iniciativas muy importantes para facilitar la inserción de información biológica georeferenciada en bases de datos accesibles al público en general, mediante estándares para el intercambio de información en la red (TDWG; http://www.tdwg.org/). La iniciativa mundial más importante orientada a la digitalización y difusión de datos sobre la diversidad biológica es GBIF (http://www.gbif.org/) la cual ha logrado compilar más de 180 millones de registros provenientes de más de 500 colecciones repartidas por todo el mundo. Sin embargo, desafortunadamente, la calidad y representatividad espacial y taxonómica de esta información impide su utilización generalizada con fines aplicados. Desde el MNCN (CSIC), estamos comenzando a desarrollar una serie de herramientas dentro del proyecto EDIT (http://www.e-taxonomy.eu/) a fin de proporcionar aplicaciones capaces de visualizar y evaluar la calidad de la información biológica georeferenciada a la comunidad de taxónomos europea. El desarrollo creciente de técnicas de modelización capaces de extrapolar la distribución de los organismos a partir de datos fragmentarios, requiere de aplicaciones que permitan un estudio previo de la información de partida para: i) estimar las unidades espaciales con inventarios relativamente fiables, ii) representar su ubicación y iii) localizar espacialmente el conjunto mínimo de unidades espaciales que garantice una cobertura ambiental adecuada de los datos a modelizar. La ausencia de aplicaciones web asequibles y de fácil manejo ha motivado el desarrollo de este proyecto. Hasta el presente esta disponible una plataforma para descarga libre de capas de información geográfica -unidades espaciales y variables ambientales-, y una herramienta de visualización basada en la librería javascript de MapBuilder, que toma datos de PostGIS a través del servidor de mapas GeoServer (http://edit.csic.es). En un futuro cercano pretendemos aprovechar la posibilidad que nos proporciona PostGIS para realizar el análisis espacial (punto-en-polígono) “al vuelo”, plasmándose dichos resultados en la generación de mapas temáticos

Social networks and performance in knowledge creation. An application and a methodological proposal

El objetivo de esta tesis es predecir el rendimiento de los estudiantes de doctorado en la Universidad de Girona según características personales (background), actitudinales y de redes sociales de los estudiantes. La población estudiada son estudiantes de tercer y cuarto curso de doctorado y sus directores de tesis doctoral. Para obtener los datos se ha diseño un cuestionario web especificando sus ventajas y teniendo en cuenta algunos problemas tradicionales de no cobertura o no respuesta. El cuestionario web se hizo debido a la complejidad que comportan de las preguntas de red social. El cuestionario electrónico permite, mediante una serie de instrucciones, reducir el tiempo para responder y hacerlo menos cargado. Este cuestionario web, además es auto administrado, lo cual nos permite, según la literatura, unas respuestas mas honestas que cuestionario con encuestador. Se analiza la calidad de las preguntas de red social en cuestionario web para datos egocéntricos. Para eso se calcula la fiabilidad y la validez de este tipo de preguntas, por primera vez a través del modelo Multirasgo Multimétodo (Multitrait Multimethod). Al ser datos egocéntricos, se pueden considerar jerárquicos, y por primera vez se una un modelo Multirasgo Multimétodo Multinivel (multilevel Multitrait Multimethod). Las la fiabilidad y validez se pueden obtener a nivel individual (within group component) o a nivel de grupo (between group component) y se usan para llevar a cabo un meta-análisis con otras universidades europeas para analizar ciertas características de diseño del cuestionario. Estas características analizan si para preguntas de red social hechas en cuestionarios web son más fiables y validas hechas "by questions" o "by alters", si son presentes todas las etiquetas de frecuencia para los ítems o solo la del inicio y final, o si es mejor que el diseño del cuestionario esté en con color o blanco y negro. También se analiza la calidad de la red social en conjunto, en este caso específico son los grupos de investigación de la universidad. Se tratan los problemas de los datos ausentes en las redes completas. Se propone una nueva alternativa a la solución típica de la red egocéntrica o los respondientes proxies. Esta nueva alternativa la hemos nombrado "Nosduocentered Network" (red Nosduocentrada), se basa en dos actores centrales en una red. Estimando modelos de regresión, esta "Nosduocentered network" tiene mas poder predictivo para el rendimiento de los estudiantes de doctorado que la red egocéntrica. Además se corrigen las correlaciones de las variables actitudinales por atenuación debido al pequeño tamaño muestral. Finalmente, se hacen regresiones de los tres tipos de variables (background, actitudinales y de red social) y luego se combinan para analizar cual para predice mejor el rendimiento (según publicaciones académicas) de los estudiantes de doctorado. Los resultados nos llevan a predecir el rendimiento académico de los estudiantes de doctorado depende de variables personales (background) i actitudinales. Asimismo, se comparan los resultados obtenidos con otros estudios publicados.