Comunidades y redes académicas en los ecosistemas de conocimiento

El artículo presenta una reflexión sobre el significado del trabajo en red para las comunidades académicas. La actuación en red se presenta como una alternativa para el fortalecimiento de los campos de conocimiento ante la emergencia de la cultura digital y los embates de otros modos de producción de saberes que compiten con los propósitos de los colectivos universitarios. El trabajo en red al desarrollarse en entornos digitales cuenta con sistemas de soporte como nunca los hubo antes, pero los desafíos son muchos, tanto para quienes deban aprender a habitar estos entornos y utilizar sus herramientas, como para quienes deban desarrollar tecnologías que faciliten la comunicación con la disposición de herramientas dialógicas en el núcleo de los ecosistemas de conocimiento. Se ofrece una compilación de estrategias dialógicas y herramientas útiles para el trabajo colaborativo en grupos académicos, así como una aproximación al concepto de competencia cibercultural, como una capacidad que atraviesa la gestión de la información y del conocimiento desde una perspectiva comunicativa.

Comunidades y redes académicas en los ecosistemas de conocimiento

El artículo presenta una reflexión sobre el significado del trabajo en red para las comunidades académicas. La actuación en red se presenta como una alternativa para el fortalecimiento de los campos de conocimiento ante la emergencia de la cultura digital y los embates de otros modos de producción de saberes que compiten con los propósitos de los colectivos universitarios. El trabajo en red al desarrollarse en entornos digitales cuenta con sistemas de soporte como nunca los hubo antes, pero los desafíos son muchos, tanto para quienes deban aprender a habitar estos entornos y utilizar sus herramientas, como para quienes deban desarrollar tecnologías que faciliten la comunicación con la disposición de herramientas dialógicas en el núcleo de los ecosistemas de conocimiento. Se ofrece una compilación de estrategias dialógicas y herramientas útiles para el trabajo colaborativo en grupos académicos, así como una aproximación al concepto de competencia cibercultural, como una capacidad que atraviesa la gestión de la información y del conocimiento desde una perspectiva comunicativa.

SADA and DESYRE DSSs descriptive classification criteria (main issues related to DSS's)

Brownfield rehabilitation is an essential step for sustainable land-use planning and management in the European Union. In brownfield regeneration processes, the legacy contamination plays a significant role, firstly because of the persistent contaminants in soil or groundwater which extends the existing hazards and risks well into the future; and secondly, problems from historical contamination are often more difficult to manage than contamination caused by new activities. Due to the complexity associated with the management of brownfield site rehabilitation, Decision Support Systems (DSSs) have been developed to support problem holders and stakeholders in the decision-making process encompassing all phases of the rehabilitation. This paper presents a comparative study between two DSSs, namely SADA (Spatial Analysis and Decision Assistance) and DESYRE (Decision Support System for the Requalification of Contaminated Sites), with the main objective of showing the benefits of using DSSs to introduce and process data and then to disseminate results to different stakeholders involved in the decision-making process. For this purpose, a former car manufacturing plant located in the Brasov area, Central Romania, contaminated chiefly by heavy metals and total petroleum hydrocarbons, has been selected as a case study to apply the two examined DSSs. Major results presented here concern the analysis of the functionalities of the two DSSs in order to identify similarities, differences and complementarities and, thus, to provide an indication of the most suitable integration options.

Comunidades y redes académicas en los ecosistemas de conocimiento

El artículo presenta una reflexión sobre el significado del trabajo en red para las comunidades académicas. La actuación en red se presenta como una alternativa para el fortalecimiento de los campos de conocimiento ante la emergencia de la cultura digital y los embates de otros modos de producción de saberes que compiten con los propósitos de los colectivos universitarios. El trabajo en red al desarrollarse en entornos digitales cuenta con sistemas de soporte como nunca los hubo antes, pero los desafíos son muchos, tanto para quienes deban aprender a habitar estos entornos y utilizar sus herramientas, como para quienes deban desarrollar tecnologías que faciliten la comunicación con la disposición de herramientas dialógicas en el núcleo de los ecosistemas de conocimiento. Se ofrece una compilación de estrategias dialógicas y herramientas útiles para el trabajo colaborativo en grupos académicos, así como una aproximación al concepto de competencia cibercultural, como una capacidad que atraviesa la gestión de la información y del conocimiento desde una perspectiva comunicativa.

Continuous multi-criteria methods for crop and soil conservation planning on La Colacha (Río Cuarto, Province of Cordoba, Argentina)

Agro-areas of Arroyos Menores (La Colacha) west and south of Rand south of R?o Cuarto (Prov. of Cordoba, Argentina) basins are very fertile but have high soil loses. Extreme rain events, inundations and other severe erosions forming gullies demand urgently actions in this area to avoid soil degradation and erosion supporting good levels of agro production. The authors first improved hydrologic data on La Colacha, evaluated the systems of soil uses and actions that could be recommended considering the relevant aspects of the study area and applied decision support systems (DSS) with mathematic tools for planning of defences and uses of soils in these areas. These were conducted here using multi-criteria models, in multi-criteria decision making (MCDM); first of discrete MCDM to chose among global types of use of soils, and then of continuous MCDM to evaluate and optimize combined actions, including repartition of soil use and the necessary levels of works for soil conservation and for hydraulic management to conserve against erosion these basins. Relatively global solutions for La Colacha area have been defined and were optimised by Linear Programming in Goal Programming forms that are presented as Weighted or Lexicographic Goal Programming and as Compromise Programming. The decision methods used are described, indicating algorithms used, and examples for some representative scenarios on La Colacha area are given.

On a meaningful integration of web services in data-intensive biomedical environments: The DICODE approach

This paper reports on an innovative approach that aims to reduce information management costs in data-intensive and cognitively-complex biomedical environments. Recognizing the importance of prominent high-performance computing paradigms and large data processing technologies as well as collaboration support systems to remedy data-intensive issues, it adopts a hybrid approach by building on the synergy of these technologies. The proposed approach provides innovative Web-based workbenches that integrate and orchestrate a set of interoperable services that reduce the data-intensiveness and complexity overload at critical decision points to a manageable level, thus permitting stakeholders to be more productive and concentrate on creative activities.

Conformance monitoring, contract of objectives, tube in the sky

Ponencia invitada sobre asignacion y gestion de losts en el curso de verano de la UPM Research in Decisión Support Systems for future Air Traffic Management

Air Traffic Management - Historic background and present situation

Ponencia invitada sobre gestion de trafico aereo en el curso de verano de la UPM Research in Decision Support Systems for future Air Traffic Management

Consolidation of a wsn and minimax method to rapidly neutralise intruders in strategic installations

Due to the sensitive international situation caused by still-recent terrorist attacks, there is a common need to protect the safety of large spaces such as government buildings, airports and power stations. To address this problem, developments in several research fields, such as video and cognitive audio, decision support systems, human interface, computer architecture, communications networks and communications security, should be integrated with the goal of achieving advanced security systems capable of checking all of the specified requirements and spanning the gap that presently exists in the current market. This paper describes the implementation of a decision system for crisis management in infrastructural building security. Specifically, it describes the implementation of a decision system in the management of building intrusions. The positions of the unidentified persons are reported with the help of a Wireless Sensor Network (WSN). The goal is to achieve an intelligent system capable of making the best decision in real time in order to quickly neutralise one or more intruders who threaten strategic installations. It is assumed that the intruders’ behaviour is inferred through sequences of sensors’ activations and their fusion. This article presents a general approach to selecting the optimum operation from the available neutralisation strategies based on a Minimax algorithm. The distances among different scenario elements will be used to measure the risk of the scene, so a path planning technique will be integrated in order to attain a good performance. Different actions to be executed over the elements of the scene such as moving a guard, blocking a door or turning on an alarm will be used to neutralise the crisis. This set of actions executed to stop the crisis is known as the neutralisation strategy. Finally, the system has been tested in simulations of real situations, and the results have been evaluated according to the final state of the intruders. In 86.5% of the cases, the system achieved the capture of the intruders, and in 59.25% of the cases, they were intercepted before they reached their objective.

Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Automatic blood glucose classification for gestational diabetes with feature selection: decision trees vs neural networks

Automatic blood glucose classification may help specialists to provide a better interpretation of blood glucose data, downloaded directly from patients glucose meter and will contribute in the development of decision support systems for gestational diabetes. This paper presents an automatic blood glucose classifier for gestational diabetes that compares 6 different feature selection methods for two machine learning algorithms: neural networks and decision trees. Three searching algorithms, Greedy, Best First and Genetic, were combined with two different evaluators, CSF and Wrapper, for the feature selection. The study has been made with 6080 blood glucose measurements from 25 patients. Decision trees with a feature set selected with the Wrapper evaluator and the Best first search algorithm obtained the best accuracy: 95.92%.

Rule Representation in Distributed Environments with Accepting Networks of Splicing Processors.

This paper presents the model named Accepting Networks of Evolutionary Processors as NP-problem solver inspired in the biological DNA operations. A processor has a rules set, splicing rules in this model,an object multiset and a filters set. Rules can be applied in parallel since there exists a large number of copies of objects in the multiset. Processors can form a graph in order to solve a given problem. This paper shows the network configuration in order to solve the SAT problem using linear resources and time. A rule representation arquitecture in distributed environments can be easily implemented using these networks of processors, such as decision support systems, as shown in the paper.

Plataforma de conocimiento evolutivo para detección temprana de transtornos del lenguaje

Este Proyecto Fin de Grado, es el primer paso para abordar la construcción de una plataforma de conocimiento evolutivo para dos sistemas que facilitan la detección precoz de trastornos del lenguaje en niños de 0 a 6 años. Concretamente, el objetivo principal de este proyecto es el diseño, desarrollo y puesta en explotación de un sistema de recogida de propuestas de mejora sobre la base de conocimiento de los sistemas de ayuda a la toma de decisiones Gades y Pegaso. Este sistema está formado fundamentalmente por una aplicación diseñada y construida mediante una arquitectura de componentes de software modular y reutilizable. La aplicación será usada por los usuarios de las plataformas Pegaso y Gades para realizar las propuestas de cambio sobre la base de conocimiento de dichos sistemas. El sistema es accesible vía web y almacena toda la información que maneja en una base de datos. Asimismo, expone un estudio de aplicaciones orientadas al trabajo colaborativo (CSCW) y a la toma de decisiones colaborativa, como paso previo al desarrollo de una funcionalidad futura del propio sistema. ABSTRACT. This Final Degree Project, is the first step to address the construction of a platform for two evolutionary knowledge systems that facilitate early detection of language disorders in children aged 0-6 years. Specifically, the main objective of this project is the design, development and start-up of a system that collect improvement proposals about the knowledge of decision support systems Gades and Pegaso. This system consists mainly of an application designed and built by a modular component architecture and reusable software. The application will be used by users of the Pegaso and Gades platforms for change proposals on the basis of knowledge of such systems. The system is accessible via web and stores all the information managed in a database. It also presents a study of collaborative work oriented applications (CSCW) and collaborative decision making, prior to the development of a future system functionality.

Propuesta de un sistema para detección precoz de trastornos del lenguaje en niños de 0 a 6 años

Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones han propiciado avances en el contexto de la salud tanto en la gestión efectiva de información socio‐sanitaria de forma electrónica, como en la provisión de servicios de e‐salud y telemedicina. Los antecedentes de investigación publicados en esta área corroboran este hecho presentando las mejoras experimentadas en la atención de la población y en la provisión de servicios sanitarios. La atención temprana, cuyos principios científicos se fundamentan en los campos de la pediatría, neurología, psicología, psiquiatría, pedagogía, fisiatría y lingüística, entre otros, tiene como finalidad ofrecer a los niños con déficit o con riesgo de padecerlos un conjunto de acciones optimizadoras y compensadoras, que faciliten su adecuada maduración en todos los ámbitos y que les permita alcanzar el máximo nivel de desarrollo personal y de integración social. La detección de posibles alteraciones en el desarrollo infantil es un aspecto clave de la atención temprana en la medida en que puede posibilitar la puesta en marcha de diversos mecanismos de actuación disponibles en las entidades implicadas, valiosos para la calidad de vida de la persona. Cuanto antes se realice la detección, existen mayores garantías de prevenir patologías añadidas, lograr mejoras funcionales y posibilitar un ajuste más adaptativo entre el niño y su entorno. El objetivo de la investigación presentada en esta tesis doctoral es analizar, diseñar, verificar y validar un sistema de información abierto, basado en conocimiento, que facilite efectivamente a los profesionales que trabajan con la población infantil entre 0 y 6 años la detección precoz de posibles trastornos del lenguaje. Desde el punto de vista metodológico, la Ingeniería del Conocimiento ofrece un marco conceptual sólido que permite desarrollar y validar Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones distribuidos y escalables, capaces de ayudar al pediatra de Atención Primaria y al educador infantil en la detección precoz de posibles trastornos del lenguaje en niños. La evaluación del sistema se ha realizado de forma incremental mediante el diseño y validación de pruebas de campo experimentales consistentes en la evaluación de niños en dos escenarios distintos: la escuela infantil y el centro de atención temprana. Los experimentos realizados en poblaciones distintas con alrededor de 344 niños durante 2 años, han permitido contrastar la buena adecuación del sistema propuesto a las necesidades de detección de los profesionales que trabajan con niños entre 0 y 6 años. La tesis resultante ha permitido caracterizar el uso del sistema en entornos reales, conocer la aceptación entre los usuarios y su impacto en la provisión de un servicio de atención temprana como el descrito para el correcto seguimiento del desarrollo del lenguaje en los niños, además de proponer un nuevo modelo de atención y evaluación cooperativa que permita incrementar el conocimiento experimental existente al respecto. ABSTRACT The Information and Communication Technology have led to advances in the context of health both in the effective management of socio‐health information electronically, and in the provision of e‐health and telemedicine. The history of research published in this area confirm this fact by presenting the improvements in the care of the population and the provision of health services. Early attention, whose scientific principles are based on the fields of pediatrics, neurology, psychology, psychiatry, pedagogy, physical medicine and linguistics, among others, aims to provide children with deficits or risk of suffering a set of enhancer actions, which facilitate adequate maturation in all areas and allow them to achieve the highest level of personal development and social integration. The detection of possible changes in child development is a key aspect of early intervention to the extent that it can enable the implementation of different mechanisms of action available to the entities involved, valuable to the quality of life of the person. The earlier the detection is made, there are more guarantees added to prevent diseases, achieving functional improvements and enable a more adaptive fit between the child and his environment. The aim of the research presented is to analyze, design, verify and validate an open information system, based on knowledge, which effectively provide professionals working with the child population between 0 and 6 years, in processes of early detection of language disorders. From the methodological point of view, Knowledge Engineering provides a solid conceptual framework to develop and validate a distributed and scalable decision support systems aim to assist pediatricians and language therapists at early identification and referral of language disorder in childhood. The system evaluation was performed incrementally with the design and validation of consistent experimental field tests in the assessment of children in two different scenarios: the nursery and early intervention center. Experiments in different populations with about 344 children over 2 years, allowed to testing the adequacy of the proposed good detection needs of professionals working with children between 0 and 6 years old system. The resulting thesis has allowed to formalizing the system at real environments and to identifying the acceptance by users as well as its impact on the provision of an early intervention service, such as the one described for the proper monitoring of language development in children. In addition, it proposes a new model of care and cooperative evaluation that lets to increase the existing experimental knowledge about it.

Discrete Multi-Criteria Methods for lands use and conservation planning on La Colacha in Arroyos Menores (Río Cuarto, Province of Córdoba, Argentina)

The study area is La Colacha sub-basins from Arroyos Menores basins, natural areas at West and South of Río Cuarto in Province of Córdoba of Argentina, fertile with loess soils and monsoon temperate climate, but with soil erosions including regressive gullies that degrade them progressively. Cultivated gently since some hundred sixty years, coordinated action planning became necessary to conserve lands while keeping good agro-production. The authors had improved data on soils and on hydrology for the study area, evaluated systems of soil uses and actions to be recommended and applied Decision Support Systems (DSS) tools for that, and were conducted to use discrete multi-criteria models (MCDM) for the more global views about soil conservation and hydraulic management actions and about main types of use of soils. For that they used weighted PROMETHEE, ELECTRE, and AHP methods with a system of criteria grouped as environmental, economic and social, and criteria from their data on effects of criteria. The alternatives resulting offer indication for planning depending somehow on sub basins and on selections of weights, but actions for conservation of soils and water management measures are recommended to conserve the basins conditions, actually sensibly degrading, mainly keeping actual uses of the lands.