Juventudes, escuela y trabajo. Historias de vida de jóvenes de veintiséis años

[ES] El presente artículo sintetiza los principales resultados de una investigación realizada entre jóvenes de veintiséis años del municipio de Las Palmas de Gran Canaria. En ella reconstruimos, a través de entrevistas abiertas, su paso por la escuela y por el mundo laboral. Las historias de vida de estos jóvenes reflejan que su proceso de transición a la vida adulta está lleno de complejidades y paradojas, relacionadas principalmente con la incapacidad tanto del sistema educativo como del mercado de trabajo de cumplir con su misión de ser dispositivos de inserción. Ello implica que estos jóvenes deben tomar decisiones muy condicionadas por la incertidumbre y el riesgo, aunque estos están distribuidos de manera desigual.

La investigación biográfica en el estudio de las migraciones internacionales: la utilización de la técnica "BNIM"

[ES] El uso de técnicas cualitativas de investigación en Geografía se ha visto enriquecido, en los últimos años, con nuevos enfoques que proceden de la Sociología. Entre dichos enfoques tiene un papel destacado el biográfico, suponiendo esta mirada un giro al sujeto, que se convierte en objeto de estudio y en fuente esencial de información. Uno de los métodos más novedosos en relación con esta perspectiva es el método BNIM (Biographic Narrative Interpretative Method), que hemos ensayado para el análisis de la trayectoria socioprofesional de los inmigrados latinoamericanos en Canarias, en un momento de particular incidencia de la crisis económica. Sus historias de vida ponen de manifiesto cómo viven la crisis y los sentimientos de pérdida, de desarraigo, de transición, de renuncia, de dificultades… que, aunque consustanciales al propio proceso migratorio, se refuerzan en la actual situación.

On the use of a low-cost thermal sensor to improve kinect people detection in a mobile robot

[EN]Detecting people is a key capability for robots that operate in populated environments. In this paper, we have adopted a hierarchical approach that combines classifiers created using supervised learning in order to identify whether a person is in the view-scope of the robot or not. Our approach makes use of vision, depth and thermal sensors mounted on top of a mobile platform.