La credibilidad del testimonio infantil ante supuestos de abuso sexual: indicadores psicosociales

La present tesi doctoral estudiarà la temàtica de la credibilitat del relat que els menors presumptament abusats expressen dels fets, en base a l'anàlisi del contingut del seu relat. Fins al moment, la prova que s'utilitza, anomenada CBCA és fonamentalment d'orientació cognitiva, desconsiderant del seu anàlisi, els possibles criteris psicosocials que els menors expressen. Així, la present tesi, a més d'estudiar la prova CBCA, proposa l'utilització d'indicadors psicosocials que, efectivament, són expressats en el relat dels presumptes fets i que, en base a l'anàlisi mètric pertinent, ens permeten presentar-los com a vàlids per a diferenciar relats creíbles, d'aquells relats inventats o falsejats. La part teòrica de la tesi, presenta un exhaustiu recull de les recerques més significatives sobre les següents temàtiques: la credibilitat, l'instrument CBCA, els factors que influeixen en el testimoni infantil i els indicadors psicosocials de credibilitat. La part empírica, en base a un disseny observacional-correlacional i amb una mostra de casos reals treballats a la seu de l'Equip d'Assesorament del Jutjats de Girona, durant els anys 2000-2001, presenta l'estudi i anàlisi del CBCA, criticant les limitacions importants que presenta aquest instrument i, naturalment, proposant l'incorporació dels indicadors psicosocials com a criteris per la diferenciació dels relats. Es realitza un complert anàlisi mètric i es comprova l'increment de la qualitat psicomètrica (fiabilitat, validesa, discriminació de ítems) del nou instrument proposat amb els indicadors psicosocials presentats: el secret, relació dependent-envolvent, progressió en l'abús, normes de conducta, símptomes psicològics, favors i regals.

CoDaPack. An Excel and Visual Basic based software of compositional data analysis. Current version and discussion form upcoming versions

In the eighties, John Aitchison (1986) developed a new methodological approach for the statistical analysis of compositional data. This new methodology was implemented in Basic routines grouped under the name CODA and later NEWCODA inMatlab (Aitchison, 1997). After that, several other authors have published extensions to this methodology: Marín-Fernández and others (2000), Barceló-Vidal and others (2001), Pawlowsky-Glahn and Egozcue (2001, 2002) and Egozcue and others (2003). (...)

Validation of order rank scales based on compositional data analysis: a proposal

Usually, psychometricians apply classical factorial analysis to evaluate construct validity of order rank scales. Nevertheless, these scales have particular characteristics that must be taken into account: total scores and rank are highly relevant

Availability analysis of GMPLS connections based on physical network topology

This paper presents a study of connection availability in GMPLS over optical transport networks (OTN) taking into account different network topologies. Two basic path protection schemes are considered and compared with the no protection case. The selected topologies are heterogeneous in geographic coverage, network diameter, link lengths, and average node degree. Connection availability is also computed considering the reliability data of physical components and a well-known network availability model. Results show several correspondences between suitable path protection algorithms and several network topology characteristics

Diagnosing Patients Combining Principal Components Analysis and Case Based Reasoning

This paper addresses the application of a PCA analysis on categorical data prior to diagnose a patients data set using a Case-Based Reasoning (CBR) system. The particularity is that the standard PCA techniques are designed to deal with numerical attributes, but our medical data set contains many categorical data and alternative methods as RS-PCA are required. Thus, we propose to hybridize RS-PCA (Regular Simplex PCA) and a simple CBR. Results show how the hybrid system produces similar results when diagnosing a medical data set, that the ones obtained when using the original attributes. These results are quite promising since they allow to diagnose with less computation effort and memory storage