Utilización del Curriculum Vitae para la modelación de carreras académicas y científicas

Este documento presenta una revisión de las principales aproximaciones teóricas sobre recursos humanos en ciencia y tecnología y la modelación empírica de las carreras académicas y científi cas utilizando los Curriculum Vitae (CV) como fuente de información principal. Adicionalmente, muestra los resultados de varios estudios realizados en Colombia basados en la teoría del capital conocimiento. Estos estudios han permitido establecer una línea de investigación sobre la evaluación del comportamiento de los recursos humanos, el tránsito hacia comunidades científi cas y el estudio de las carreras académicas de los investigadores. Adicionalmente, muestran que la información contenida en la Plataforma ScienTI (Grup-Lac y Cv-Lac) permite establecer de manera concreta las capacidades científi cas y tecnológicas del país. Palabras claves: Recursos humanos, carreras académicas y científi cas, regresión discreta y modelos de elección cualitativa. Clasifi cación JEL: C25, O15.

Carreras académicas. Utilización del CV para la modelación de carreras académicas y científicas

Este documento presenta una revisión de las principales aproximaciones teóricas sobre recursos humanos en ciencia y tecnología y la modelación empírica de las carreras académicas y científicas utilizando los CVs como fuente de información principal. Adicionalmente, muestra los resultados de varios estudios realizados en Colombia basados en la teoría del capital conocimiento. Estos estudios han permitido establecer una línea de investigación sobre la evaluación del comportamiento de los recursos humanos, el tránsito hacia comunidades científicas y el estudio de las carreras académicas de los investigadores. Adicionalmente, muestran que la información contenida en la Plataforma ScienTI (Grup-Lac y Cv-Lac) permite establecer de manera concreta las capacidades científicas y tecnológicas del país.

Identification of plasmodium vivax proteins with potential role in invasion using sequence redundancy reduction and profile hidden markov models

Background: This study describes a bioinformatics approach designed to identify Plasmodium vivax proteins potentially involved in reticulocyte invasion. Specifically, different protein training sets were built and tuned based on different biological parameters, such as experimental evidence of secretion and/or involvement in invasion-related processes. A profile-based sequence method supported by hidden Markov models (HMMs) was then used to build classifiers to search for biologically-related proteins. The transcriptional profile of the P. vivax intra-erythrocyte developmental cycle was then screened using these classifiers. Results: A bioinformatics methodology for identifying potentially secreted P. vivax proteins was designed using sequence redundancy reduction and probabilistic profiles. This methodology led to identifying a set of 45 proteins that are potentially secreted during the P. vivax intra-erythrocyte development cycle and could be involved in cell invasion. Thirteen of the 45 proteins have already been described as vaccine candidates; there is experimental evidence of protein expression for 7 of the 32 remaining ones, while no previous studies of expression, function or immunology have been carried out for the additional 25. Conclusions: The results support the idea that probabilistic techniques like profile HMMs improve similarity searches. Also, different adjustments such as sequence redundancy reduction using Pisces or Cd-Hit allowed data clustering based on rational reproducible measurements. This kind of approach for selecting proteins with specific functions is highly important for supporting large-scale analyses that could aid in the identification of genes encoding potential new target antigens for vaccine development and drug design. The present study has led to targeting 32 proteins for further testing regarding their ability to induce protective immune responses against P. vivax malaria.

Option pricing in market models driven by telegraph processes with jumps

Esta tesis está dividida en dos partes: en la primera parte se presentan y estudian los procesos telegráficos, los procesos de Poisson con compensador telegráfico y los procesos telegráficos con saltos. El estudio presentado en esta primera parte incluye el cálculo de las distribuciones de cada proceso, las medias y varianzas, así como las funciones generadoras de momentos entre otras propiedades. Utilizando estas propiedades en la segunda parte se estudian los modelos de valoración de opciones basados en procesos telegráficos con saltos. En esta parte se da una descripción de cómo calcular las medidas neutrales al riesgo, se encuentra la condición de no arbitraje en este tipo de modelos y por último se calcula el precio de las opciones Europeas de compra y venta.

Small-area variation in health care affecting the choice of cesarean delivery: the case of a Colombian health insurer

In the midst of health care reform, Colombia has succeeded in increasing health insurance coverage and the quality of health care. In spite of this, efficiency continues to be a matter of concern, and small-area variations in health care are one of the plausible causes of such inefficiencies. In order to understand this issue, we use individual data of all births from a Contributory-Regimen insurer in Colombia. We perform two different specifications of a multilevel logistic regression model. Our results reveal that hospitals account for 20% of variation on the probability of performing cesarean sections. Geographic area only explains 1/3 of the variance attributable to the hospital. Furthermore, some variables from both demand and supply sides are found to be also relevant on the probability of undergoing cesarean sections. This paper contributes to previous research by using a hierarchical model and by defining hospitals as cluster. Moreover, we also include clinical and supply induced demand variables.