Análisis de los factores de adopción de comercio electrónico en segmentos de consumidores finales. Aplicación al caso español

El comercio electrónico ha experimentado un fuerte crecimiento en los últimos años, favorecido especialmente por el aumento de las tasas de penetración de Internet en todo el mundo. Sin embargo, no todos los países están evolucionando de la misma manera, con un espectro que va desde las naciones pioneras en desarrollo de tecnologías de la información y comunicaciones, que cuentan con una elevado porcentaje de internautas y de compradores online, hasta las rezagadas de rápida adopción en las que, pese a contar con una menor penetración de acceso, presentan una alta tasa de internautas compradores. Entre ambos extremos se encuentran países como España que, aunque alcanzó hace años una tasa considerable de penetración de usuarios de Internet, no ha conseguido una buena tasa de transformación de internautas en compradores. Pese a que el comercio electrónico ha experimentado importantes aumentos en los últimos años, sus tasas de crecimiento siguen estando por debajo de países con características socio-económicas similares. Para intentar conocer las razones que afectan a la adopción del comercio por parte de los compradores, la investigación científica del fenómeno ha empleado diferentes enfoques teóricos. De entre todos ellos ha destacado el uso de los modelos de adopción, proveniente de la literatura de adopción de sistemas de información en entornos organizativos. Estos modelos se basan en las percepciones de los compradores para determinar qué factores pueden predecir mejor la intención de compra y, en consecuencia, la conducta real de compra de los usuarios. Pese a que en los últimos años han proliferado los trabajos de investigación que aplican los modelos de adopción al comercio electrónico, casi todos tratan de validar sus hipótesis mediante el análisis de muestras de consumidores tratadas como un único conjunto, y del que se obtienen conclusiones generales. Sin embargo, desde el origen del marketing, y en especial a partir de la segunda mitad del siglo XIX, se considera que existen diferencias en el comportamiento de los consumidores, que pueden ser debidas a características demográficas, sociológicas o psicológicas. Estas diferencias se traducen en necesidades distintas, que sólo podrán ser satisfechas con una oferta adaptada por parte de los vendedores. Además, por contar el comercio electrónico con unas características particulares que lo diferencian del comercio tradicional –especialmente por la falta de contacto físico entre el comprador y el producto– a las diferencias en la adopción para cada consumidor se le añaden las diferencias derivadas del tipo de producto adquirido, que si bien habían sido consideradas en el canal físico, en el comercio electrónico cobran especial relevancia. A la vista de todo ello, el presente trabajo pretende abordar el estudio de los factores determinantes de la intención de compra y la conducta real de compra en comercio electrónico por parte del consumidor final español, teniendo en cuenta el tipo de segmento al que pertenezca dicho comprador y el tipo de producto considerado. Para ello, el trabajo contiene ocho apartados entre los que se encuentran cuatro bloques teóricos y tres bloques empíricos, además de las conclusiones. Estos bloques dan lugar a los siguientes ocho capítulos por orden de aparición en el trabajo: introducción, situación del comercio electrónico, modelos de adopción de tecnología, segmentación en comercio electrónico, diseño previo del trabajo empírico, diseño de la investigación, análisis de los resultados y conclusiones. El capítulo introductorio justifica la relevancia de la investigación, además de fijar los objetivos, la metodología y las fases seguidas para el desarrollo del trabajo. La justificación se complementa con el segundo capítulo, que cuenta con dos elementos principales: en primer lugar se define el concepto de comercio electrónico y se hace una breve retrospectiva desde sus orígenes hasta la situación actual en un contexto global; en segundo lugar, el análisis estudia la evolución del comercio electrónico en España, mostrando su desarrollo y situación presente a partir de sus principales indicadores. Este apartado no sólo permite conocer el contexto de la investigación, sino que además permite contrastar la relevancia de la muestra utilizada en el presente estudio con el perfil español respecto al comercio electrónico. Los capítulos tercero –modelos de adopción de tecnologías– y cuarto –segmentación en comercio electrónico– sientan las bases teóricas necesarias para abordar el estudio. En el capítulo tres se hace una revisión general de la literatura de modelos de adopción de tecnología y, en particular, de los modelos de adopción empleados en el ámbito del comercio electrónico. El resultado de dicha revisión deriva en la construcción de un modelo adaptado basado en los modelos UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Teoría unificada de la aceptación y el uso de la tecnología) y UTAUT2, combinado con dos factores específicos de adopción del comercio electrónico: el riesgo percibido y la confianza percibida. Por su parte, en el capítulo cuatro se revisan las metodologías de segmentación de clientes y productos empleadas en la literatura. De dicha revisión se obtienen un amplio conjunto de variables de las que finalmente se escogen nueve variables de clasificación que se consideran adecuadas tanto por su adaptación al contexto del comercio electrónico como por su adecuación a las características de la muestra empleada para validar el modelo. Las nueve variables se agrupan en tres conjuntos: variables de tipo socio-demográfico –género, edad, nivel de estudios, nivel de ingresos, tamaño de la unidad familiar y estado civil–, de comportamiento de compra – experiencia de compra por Internet y frecuencia de compra por Internet– y de tipo psicográfico –motivaciones de compra por Internet. La segunda parte del capítulo cuatro se dedica a la revisión de los criterios empleados en la literatura para la clasificación de los productos en el contexto del comercio electrónico. De dicha revisión se obtienen quince grupos de variables que pueden tomar un total de treinta y cuatro valores, lo que deriva en un elevado número de combinaciones posibles. Sin embargo, pese a haber sido utilizados en el contexto del comercio electrónico, no en todos los casos se ha comprobado la influencia de dichas variables respecto a la intención de compra o la conducta real de compra por Internet; por este motivo, y con el objetivo de definir una clasificación robusta y abordable de tipos de productos, en el capitulo cinco se lleva a cabo una validación de las variables de clasificación de productos mediante un experimento previo con 207 muestras. Seleccionando sólo aquellas variables objetivas que no dependan de la interpretación personal del consumidores y que determinen grupos significativamente distintos respecto a la intención y conducta de compra de los consumidores, se obtiene un modelo de dos variables que combinadas dan lugar a cuatro tipos de productos: bien digital, bien no digital, servicio digital y servicio no digital. Definidos el modelo de adopción y los criterios de segmentación de consumidores y productos, en el sexto capítulo se desarrolla el modelo completo de investigación formado por un conjunto de hipótesis obtenidas de la revisión de la literatura de los capítulos anteriores, en las que se definen las hipótesis de investigación con respecto a las influencias esperadas de las variables de segmentación sobre las relaciones del modelo de adopción. Este modelo confiere a la investigación un carácter social y de tipo fundamentalmente exploratorio, en el que en muchos casos ni siquiera se han encontrado evidencias empíricas previas que permitan el enunciado de hipótesis sobre la influencia de determinadas variables de segmentación. El capítulo seis contiene además la descripción del instrumento de medida empleado en la investigación, conformado por un total de 125 preguntas y sus correspondientes escalas de medida, así como la descripción de la muestra representativa empleada en la validación del modelo, compuesta por un grupo de 817 personas españolas o residentes en España. El capítulo siete constituye el núcleo del análisis empírico del trabajo de investigación, que se compone de dos elementos fundamentales. Primeramente se describen las técnicas estadísticas aplicadas para el estudio de los datos que, dada la complejidad del análisis, se dividen en tres grupos fundamentales: Método de mínimos cuadrados parciales (PLS, Partial Least Squares): herramienta estadística de análisis multivariante con capacidad de análisis predictivo que se emplea en la determinación de las relaciones estructurales de los modelos propuestos. Análisis multigrupo: conjunto de técnicas que permiten comparar los resultados obtenidos con el método PLS entre dos o más grupos derivados del uso de una o más variables de segmentación. En este caso se emplean cinco métodos de comparación, lo que permite asimismo comparar los rendimientos de cada uno de los métodos. Determinación de segmentos no identificados a priori: en el caso de algunas de las variables de segmentación no existe un criterio de clasificación definido a priori, sino que se obtiene a partir de la aplicación de técnicas estadísticas de clasificación. En este caso se emplean dos técnicas fundamentales: análisis de componentes principales –dado el elevado número de variables empleadas para la clasificación– y análisis clúster –del que se combina una técnica jerárquica que calcula el número óptimo de segmentos, con una técnica por etapas que es más eficiente en la clasificación, pero exige conocer el número de clústeres a priori. La aplicación de dichas técnicas estadísticas sobre los modelos resultantes de considerar los distintos criterios de segmentación, tanto de clientes como de productos, da lugar al análisis de un total de 128 modelos de adopción de comercio electrónico y 65 comparaciones multigrupo, cuyos resultados y principales consideraciones son elaboradas a lo largo del capítulo. Para concluir, el capítulo ocho recoge las conclusiones del trabajo divididas en cuatro partes diferenciadas. En primer lugar se examina el grado de alcance de los objetivos planteados al inicio de la investigación; después se desarrollan las principales contribuciones que este trabajo aporta tanto desde el punto de vista metodológico, como desde los punto de vista teórico y práctico; en tercer lugar, se profundiza en las conclusiones derivadas del estudio empírico, que se clasifican según los criterios de segmentación empleados, y que combinan resultados confirmatorios y exploratorios; por último, el trabajo recopila las principales limitaciones de la investigación, tanto de carácter teórico como empírico, así como aquellos aspectos que no habiendo podido plantearse dentro del contexto de este estudio, o como consecuencia de los resultados alcanzados, se presentan como líneas futuras de investigación. ABSTRACT Favoured by an increase of Internet penetration rates across the globe, electronic commerce has experienced a rapid growth over the last few years. Nevertheless, adoption of electronic commerce has differed from one country to another. On one hand, it has been observed that countries leading e-commerce adoption have a large percentage of Internet users as well as of online purchasers; on the other hand, other markets, despite having a low percentage of Internet users, show a high percentage of online buyers. Halfway between those two ends of the spectrum, we find countries such as Spain which, despite having moderately high Internet penetration rates and similar socio-economic characteristics as some of the leading countries, have failed to turn Internet users into active online buyers. Several theoretical approaches have been taken in an attempt to define the factors that influence the use of electronic commerce systems by customers. One of the betterknown frameworks to characterize adoption factors is the acceptance modelling theory, which is derived from the information systems adoption in organizational environments. These models are based on individual perceptions on which factors determine purchase intention, as a mean to explain users’ actual purchasing behaviour. Even though research on electronic commerce adoption models has increased in terms of volume and scope over the last years, the majority of studies validate their hypothesis by using a single sample of consumers from which they obtain general conclusions. Nevertheless, since the birth of marketing, and more specifically from the second half of the 19th century, differences in consumer behaviour owing to demographic, sociologic and psychological characteristics have also been taken into account. And such differences are generally translated into different needs that can only be satisfied when sellers adapt their offer to their target market. Electronic commerce has a number of features that makes it different when compared to traditional commerce; the best example of this is the lack of physical contact between customers and products, and between customers and vendors. Other than that, some differences that depend on the type of product may also play an important role in electronic commerce. From all the above, the present research aims to address the study of the main factors influencing purchase intention and actual purchase behaviour in electronic commerce by Spanish end-consumers, taking into consideration both the customer group to which they belong and the type of product being purchased. In order to achieve this goal, this Thesis is structured in eight chapters: four theoretical sections, three empirical blocks and a final section summarizing the conclusions derived from the research. The chapters are arranged in sequence as follows: introduction, current state of electronic commerce, technology adoption models, electronic commerce segmentation, preliminary design of the empirical work, research design, data analysis and results, and conclusions. The introductory chapter offers a detailed justification of the relevance of this study in the context of e-commerce adoption research; it also sets out the objectives, methodology and research stages. The second chapter further expands and complements the introductory chapter, focusing on two elements: the concept of electronic commerce and its evolution from a general point of view, and the evolution of electronic commerce in Spain and main indicators of adoption. This section is intended to allow the reader to understand the research context, and also to serve as a basis to justify the relevance and representativeness of the sample used in this study. Chapters three (technology acceptance models) and four (segmentation in electronic commerce) set the theoretical foundations for the study. Chapter 3 presents a thorough literature review of technology adoption modelling, focusing on previous studies on electronic commerce acceptance. As a result of the literature review, the research framework is built upon a model based on UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and its evolution, UTAUT2, including two specific electronic commerce adoption factors: perceived risk and perceived trust. Chapter 4 deals with client and product segmentation methodologies used by experts. From the literature review, a wide range of classification variables is studied, and a shortlist of nine classification variables has been selected for inclusion in the research. The criteria for variable selection were their adequacy to electronic commerce characteristics, as well as adequacy to the sample characteristics. The nine variables have been classified in three groups: socio-demographic (gender, age, education level, income, family size and relationship status), behavioural (experience in electronic commerce and frequency of purchase) and psychographic (online purchase motivations) variables. The second half of chapter 4 is devoted to a review of the product classification criteria in electronic commerce. The review has led to the identification of a final set of fifteen groups of variables, whose combination offered a total of thirty-four possible outputs. However, due to the lack of empirical evidence in the context of electronic commerce, further investigation on the validity of this set of product classifications was deemed necessary. For this reason, chapter 5 proposes an empirical study to test the different product classification variables with 207 samples. A selection of product classifications including only those variables that are objective, able to identify distinct groups and not dependent on consumers’ point of view, led to a final classification of products which consisted on two groups of variables for the final empirical study. The combination of these two groups gave rise to four types of products: digital and non-digital goods, and digital and non-digital services. Chapter six characterizes the research –social, exploratory research– and presents the final research model and research hypotheses. The exploratory nature of the research becomes patent in instances where no prior empirical evidence on the influence of certain segmentation variables was found. Chapter six also includes the description of the measurement instrument used in the research, consisting of a total of 125 questions –and the measurement scales associated to each of them– as well as the description of the sample used for model validation (consisting of 817 Spanish residents). Chapter 7 is the core of the empirical analysis performed to validate the research model, and it is divided into two separate parts: description of the statistical techniques used for data analysis, and actual data analysis and results. The first part is structured in three different blocks: Partial Least Squares Method (PLS): the multi-variable analysis is a statistical method used to determine structural relationships of models and their predictive validity; Multi-group analysis: a set of techniques that allow comparing the outcomes of PLS analysis between two or more groups, by using one or more segmentation variables. More specifically, five comparison methods were used, which additionally gives the opportunity to assess the efficiency of each method. Determination of a priori undefined segments: in some cases, classification criteria did not necessarily exist for some segmentation variables, such as customer motivations. In these cases, the application of statistical classification techniques is required. For this study, two main classification techniques were used sequentially: principal component factor analysis –in order to reduce the number of variables– and cluster analysis. The application of the statistical methods to the models derived from the inclusion of the various segmentation criteria –for both clients and products–, led to the analysis of 128 different electronic commerce adoption models and 65 multi group comparisons. Finally, chapter 8 summarizes the conclusions from the research, divided into four parts: first, an assessment of the degree of achievement of the different research objectives is offered; then, methodological, theoretical and practical implications of the research are drawn; this is followed by a discussion on the results from the empirical study –based on the segmentation criteria for the research–; fourth, and last, the main limitations of the research –both empirical and theoretical– as well as future avenues of research are detailed.

Drivers in adopting adaptation strategies to face increased water scarcity in agriculture. A case study in Doñana (Spain) and Makueni (Kenya)

La agricultura es uno de los sectores más afectados por el cambio climático. A pesar de haber demostrado a lo largo de la historia una gran capacidad para adaptarse a nuevas situaciones, hoy en día la agricultura se enfrenta a nuevos retos tales como satisfacer un elevado crecimiento en la demanda de alimentos, desarrollar una agricultura sostenible con el medio ambiente y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. El potencial de adaptación debe ser definido en un contexto que incluya el comportamiento humano, ya que éste juega un papel decisivo en la implementación final de las medidas. Por este motivo, y para desarrollar correctamente políticas que busquen influir en el comportamiento de los agricultores para fomentar la adaptación a estas nuevas condiciones, es necesario entender previamente los procesos de toma de decisiones a nivel individual o de explotación, así como los efectos de los factores que determinan las barreras o motivaciones de la implementación de medidas. Esta Tesis doctoral trata de profundizar en el análisis de factores que influyen en la toma de decisiones de los agricultores para adoptar estrategias de adaptación al cambio climático. Este trabajo revisa la literatura actual y desarrolla un marco metodológico a nivel local y regional. Dos casos de estudio a nivel local (Doñana, España y Makueni, Kenia) han sido llevados a cabo con el fin de explorar el comportamiento de los agricultores hacia la adaptación. Estos casos de estudio representan regiones con notables diferencias en climatología, impactos del cambio climático, barreras para la adaptación y niveles de desarrollo e influencia de las instituciones públicas y privadas en la agricultura. Mientras el caso de estudio de Doñana representa un ejemplo de problemas asociados al uso y escasez del agua donde se espera que se agraven en el futuro, el caso de estudio de Makueni ejemplifica una zona fuertemente amenazada por las predicciones de cambio climático, donde adicionalmente la falta de infraestructura y la tecnología juegan un papel crucial para la implementación de la adaptación. El caso de estudio a nivel regional trata de generalizar en África el comportamiento de los agricultores sobre la implementación de medidas. El marco metodológico que se ha seguido en este trabajo abarca una amplia gama de enfoques y métodos para la recolección y análisis de datos. Los métodos utilizados para la toma de datos incluyen la implementación de encuestas, entrevistas, talleres con grupos de interés, grupos focales de discusión, revisión de estudios previos y bases de datos públicas. Los métodos analíticos incluyen métodos estadísticos, análisis multi‐criterio para la toma de decisiones, modelos de optimización de uso del suelo y un índice compuesto calculado a través de indicadores. Los métodos estadísticos se han utilizado con el fin de evaluar la influencia de los factores socio‐económicos y psicológicos sobre la adopción de medidas de adaptación. Dentro de estos métodos se incluyen regresiones logísticas, análisis de componentes principales y modelos de ecuaciones estructurales. Mientras que el análisis multi‐criterio se ha utilizado con el fin de evaluar las opciones de adaptación de acuerdo a las opiniones de las diferentes partes interesadas, el modelo de optimización ha tenido como fin analizar la combinación óptima de medidas de adaptación. El índice compuesto se ha utilizado para evaluar a nivel regional la implementación de medidas de adaptación en África. En general, los resultados del estudio ponen de relieve la gran importancia de considerar diferentes escalas espaciales a la hora de evaluar la implementación de medidas de adaptación al cambio climático. El comportamiento de los agricultores es diferente entre lugares considerados a una escala local relativamente pequeña, por lo que la generalización de los patrones del comportamiento a escalas regionales o globales resulta relativamente compleja. Los resultados obtenidos han permitido identificar factores determinantes tanto socioeconómicos como psicológicos y calcular su efecto sobre la adopción de medidas de adaptación. Además han proporcionado una mejor comprensión del distinto papel que desempeñan los cinco tipos de capital (natural, físico, financiero, social y humano) en la implementación de estrategias de adaptación. Con este trabajo se proporciona información de gran interés en los procesos de desarrollo de políticas destinadas a mejorar el apoyo de la sociedad a tomar medidas contra el cambio climático. Por último, en el análisis a nivel regional se desarrolla un índice compuesto que muestra la probabilidad de adoptar medidas de adaptación en las regiones de África y se analizan las causas que determinan dicha probabilidad de adopción de medidas. ABSTRACT Agriculture is and will continue to be one of the sectors most affected by climate change. Despite having demonstrated throughout history a great ability to adapt, agriculture today faces new challenges such as meeting growing food demands, developing sustainable agriculture and reducing greenhouse gas emissions. Adaptation policies planned on global, regional or local scales are ultimately implemented in decision‐making processes at the farm or individual level so adaptation potentials have to be set within the context of individual behaviour and regional institutions. Policy instruments can play a formative role in the adoption of such policies by addressing incentives/disincentives that influence farmer’s behaviour. Hence understanding farm‐level decision‐making processes and the influence of determinants of adoption is crucial when designing policies aimed at fostering adoption. This thesis seeks to analyse the factors that influence decision‐making by farmers in relation to the uptake of adaptation options. This work reviews the current knowledge and develops a methodological framework at local and regional level. Whilst the case studies at the local level are conducted with the purpose of exploring farmer’s behaviour towards adaptation the case study at the regional level attempts to up‐scale and generalise theory on adoption of farmlevel adaptation options. The two case studies at the local level (Doñana, Spain and Makueni, Kenya) encompass areas with different; climates, impacts of climate change, adaptation constraints and limits, levels of development, institutional support for agriculture and influence from public and private institutions. Whilst the Doñana Case Study represents an area plagued with water‐usage issues, set to be aggravated further by climate change, Makueni Case study exemplifies an area decidedly threatened by climate change where a lack of infrastructure and technology plays a crucial role in the uptake of adaptation options. The proposed framework is based on a wide range of approaches for collecting and analysing data. The approaches used for data collection include the implementation of surveys, interviews, stakeholder workshops, focus group discussions, a review of previous case studies, and public databases. The analytical methods include statistical approaches, multi criteria analysis for decision‐making, land use optimisation models, and a composite index based on public databases. Statistical approaches are used to assess the influence of socio‐economic and psychological factors on the adoption or support for adaptation measures. The statistical approaches used are logistic regressions, principal component analysis and structural equation modelling. Whilst a multi criteria analysis approach is used to evaluate adaptation options according to the different perspectives of stakeholders, the optimisation model analyses the optimal combination of adaptation options. The composite index is developed to assess adoption of adaptation measures in Africa. Overall, the results of the study highlight the importance of considering various scales when assessing adoption of adaptation measures to climate change. As farmer’s behaviour varies at a local scale there is elevated complexity when generalising behavioural patterns for farmers at regional or global scales. The results identify and estimate the effect of most relevant socioeconomic and psychological factors that influence adoption of adaptation measures to climate change. They also provide a better understanding of the role of the five types of capital (natural, physical, financial, social, and human) on the uptake of farm‐level adaptation options. These assessments of determinants help to explain adoption of climate change measures and provide helpful information in order to design polices aimed at enhancing societal support for adaptation policies. Finally the analysis at the regional level develops a composite index which suggests the likelihood of the regions in Africa to adopt farm‐level adaptation measures and analyses the main causes of this likelihood of adoption.

Towards mitigation of greenhouse gases by small changes in farming practices: understanding local barriers in Spain.

Small changes in agricultural practices have a large potential for reducing greenhouse gas emissions. However, the implementation of such practices at the local level is often limited by a range of barriers. Understanding the barriers is essential for defining effective measures, the actual mitigation potential of the measures, and the policy needs to ensure implementation. Here we evaluate behavioural, cultural, and policy barriers for implementation of mitigation practices at the local level that imply small changes to farmers. The choice of potential mitigation practices relevant to the case study is based on a literature review of previous empirical studies. Two methods that include the stakeholders? involvement (experts and farmers) are undertaken for the prioritization of these potential practices: (a) Multi-criteria analysis (MCA) of the choices of an expert panel and (b) Analysis of barriers to implementation based on a survey of farmers. The MCA considers two future climate scenarios ? current climate and a drier and warmer climate scenario. Results suggest that all potential selected practices are suitable for mitigation considering multiple criteria in both scenarios. Nevertheless, if all the barriers for implementation had the same influence, the preferred mitigation practices in the case study would be changes in fertilization management and use of cover crops. The identification of barriers for the implementation of the practices is based on the econometric analysis of surveys given to farmers. Results show that farmers? environmental concerns, financial incentives and access to technical advice are the main factors that define their barriers to implementation. These results may contribute to develop effective mitigation policy to be included in the 2020 review of the European Union Common Agricultural Policy.

Exploring strategic farming choices to respond to mitigation and adaptation to climate change

Las alteraciones del sistema climático debido al aumento de concentraciones de gases de efecto invernadero (GEI) en la atmósfera, tendrán implicaciones importantes para la agricultura, el medio ambiente y la sociedad. La agricultura es una fuente importante de emisiones de gases de efecto invernadero (globalmente contribuye al 12% del total de GEI), y al mismo tiempo puede ser parte de la solución para mitigar las emisiones y adaptarse al cambio climático. Las acciones frente al desafío del cambio climático deben priorizar estrategias de adaptación y mitigación en la agricultura dentro de la agenda para el desarrollo de políticas. La agricultura es por tanto crucial para la conservación y el uso sostenible de los recursos naturales, que ya están sometidos a impactos del cambio climático, al mismo tiempo que debe suministrar alimentos para una población creciente. Por tanto, es necesaria una coordinación entre las actuales estrategias de política climática y agrícola. El concepto de agricultura climáticamente inteligente ha surgido para integrar todos estos servicios de la producción agraria. Al evaluar opciones para reducir las amenazas del cambio climático para la agricultura y el medio ambiente, surgen dos preguntas de investigación: • ¿Qué información es necesaria para definir prácticas agrarias inteligentes? • ¿Qué factores influyen en la implementación de las prácticas agrarias inteligentes? Esta Tesis trata de proporcionar información relevante sobre estas cuestiones generales con el fin de apoyar el desarrollo de la política climática. Se centra en sistemas agrícolas Mediterráneos. Esta Tesis integra diferentes métodos y herramientas para evaluar las alternativas de gestión agrícola y políticas con potencial para responder a las necesidades de mitigación y adaptación al cambio climático. La investigación incluye enfoques cuantitativos y cualitativos e integra variables agronómicas, de clima y socioeconómicas a escala local y regional. La investigación aporta una recopilación de datos sobre evidencia experimental existente, y un estudio integrado sobre el comportamiento de los agricultores y las posibles alternativas de cambio (por ejemplo, la tecnología, la gestión agrícola y la política climática). Los casos de estudio de esta Tesis - el humedal de Doñana (S España) y la región de Aragón (NE España) - permiten ilustrar dos sistemas Mediterráneos representativos, donde el uso intensivo de la agricultura y las condiciones semiáridas son ya una preocupación. Por este motivo, la adopción de estrategias de mitigación y adaptación puede desempeñar un papel muy importante a la hora de encontrar un equilibrio entre la equidad, la seguridad económica y el medio ambiente en los escenarios de cambio climático. La metodología multidisciplinar de esta tesis incluye una amplia gama de enfoques y métodos para la recopilación y el análisis de datos. La toma de datos se apoya en la revisión bibliográfica de evidencia experimental, bases de datos públicas nacionales e internacionales y datos primarios recopilados mediante entrevistas semi-estructuradas con los grupos de interés (administraciones públicas, responsables políticos, asesores agrícolas, científicos y agricultores) y encuestas con agricultores. Los métodos de análisis incluyen: meta-análisis, modelos de gestión de recursos hídricos (modelo WAAPA), análisis multicriterio para la toma de decisiones, métodos estadísticos (modelos de regresión logística y de Poisson) y herramientas para el desarrollo de políticas basadas en la ciencia. El meta-análisis identifica los umbrales críticos de temperatura que repercuten en el crecimiento y el desarrollo de los tres cultivos principales para la seguridad alimentaria (arroz, maíz y trigo). El modelo WAAPA evalúa el efecto del cambio climático en la gestión del agua para la agricultura de acuerdo a diferentes alternativas políticas y escenarios climáticos. El análisis multicriterio evalúa la viabilidad de las prácticas agrícolas de mitigación en dos escenarios climáticos de acuerdo a la percepción de diferentes expertos. Los métodos estadísticos analizan los determinantes y las barreras para la adopción de prácticas agrícolas de mitigación. Las herramientas para el desarrollo de políticas basadas en la ciencia muestran el potencial y el coste para reducir GEI mediante las prácticas agrícolas. En general, los resultados de esta Tesis proporcionan información sobre la adaptación y la mitigación del cambio climático a nivel de explotación para desarrollar una política climática más integrada y ayudar a los agricultores en la toma de decisiones. Los resultados muestran las temperaturas umbral y la respuesta del arroz, el maíz y el trigo a temperaturas extremas, siendo estos valores de gran utilidad para futuros estudios de impacto y adaptación. Los resultados obtenidos también aportan una serie de estrategias flexibles para la adaptación y la mitigación a escala local, proporcionando a su vez una mejor comprensión sobre las barreras y los incentivos para su adopción. La capacidad de mejorar la disponibilidad de agua y el potencial y el coste de reducción de GEI se han estimado para estas estrategias en los casos de estudio. Estos resultados podrían ayudar en el desarrollo de planes locales de adaptación y políticas regionales de mitigación, especialmente en las regiones Mediterráneas. ABSTRACT Alterations in the climatic system due to increased atmospheric concentrations of greenhouse gas emissions (GHG) are expected to have important implications for agriculture, the environment and society. Agriculture is an important source of GHG emissions (12 % of global anthropogenic GHG), but it is also part of the solution to mitigate emissions and to adapt to climate change. Responses to face the challenge of climate change should place agricultural adaptation and mitigation strategies at the heart of the climate change agenda. Agriculture is crucial for the conservation and sustainable use of natural resources, which already stand under pressure due to climate change impacts, increased population, pollution and fragmented and uncoordinated climate policy strategies. The concept of climate smart agriculture has emerged to encompass all these issues as a whole. When assessing choices aimed at reducing threats to agriculture and the environment under climate change, two research questions arise: • What information defines smart farming choices? • What drives the implementation of smart farming choices? This Thesis aims to provide information on these broad questions in order to support climate policy development focusing in some Mediterranean agricultural systems. This Thesis integrates methods and tools to evaluate potential farming and policy choices to respond to mitigation and adaptation to climate change. The assessment involves both quantitative and qualitative approaches and integrates agronomic, climate and socioeconomic variables at local and regional scale. The assessment includes the collection of data on previous experimental evidence, and the integration of farmer behaviour and policy choices (e.g., technology, agricultural management and climate policy). The case study areas -- the Doñana coastal wetland (S Spain) and the Aragón region (NE Spain) – illustrate two representative Mediterranean regions where the intensive use of agriculture and the semi-arid conditions are already a concern. Thus the adoption of mitigation and adaptation measures can play a significant role for reaching a balance among equity, economic security and the environment under climate change scenarios. The multidisciplinary methodology of this Thesis includes a wide range of approaches for collecting and analysing data. The data collection process include revision of existing experimental evidence, public databases and the contribution of primary data gathering by semi-structured interviews with relevant stakeholders (i.e., public administrations, policy makers, agricultural advisors, scientist and farmers among others) and surveys given to farmers. The analytical methods include meta-analysis, water availability models (WAAPA model), decision making analysis (MCA, multi-criteria analysis), statistical approaches (Logistic and Poisson regression models) and science-base policy tools (MACC, marginal abatement cost curves and SOC abatement wedges). The meta-analysis identifies the critical temperature thresholds which impact on the growth and development of three major crops (i.e., rice, maize and wheat). The WAAPA model assesses the effect of climate change for agricultural water management under different policy choices and climate scenarios. The multi-criteria analysis evaluates the feasibility of mitigation farming practices under two climate scenarios according to the expert views. The statistical approaches analyses the drivers and the barriers for the adoption of mitigation farming practices. The science-base policy tools illustrate the mitigation potential and cost effectiveness of the farming practices. Overall, the results of this Thesis provide information to adapt to, and mitigate of, climate change at farm level to support the development of a comprehensive climate policy and to assist farmers. The findings show the key temperature thresholds and response to extreme temperature effects for rice, maize and wheat, so such responses can be included into crop impact and adaptation models. A portfolio of flexible adaptation and mitigation choices at local scale are identified. The results also provide a better understanding of the stakeholders oppose or support to adopt the choices which could be used to incorporate in local adaptation plans and mitigation regional policy. The findings include estimations for the farming and policy choices on the capacity to improve water supply reliability, abatement potential and cost-effective in Mediterranean regions.

Utilizing the Internet of Things to promote energy awareness and efficiency at discrete production processes: Practices and methodology

El actual contexto de fabricación, con incrementos en los precios de la energía, una creciente preocupación medioambiental y cambios continuos en los comportamientos de los consumidores, fomenta que los responsables prioricen la fabricación respetuosa con el medioambiente. El paradigma del Internet de las Cosas (IoT) promete incrementar la visibilidad y la atención prestada al consumo de energía gracias tanto a sensores como a medidores inteligentes en los niveles de máquina y de línea de producción. En consecuencia es posible y sencillo obtener datos de consumo de energía en tiempo real proveniente de los procesos de fabricación, pero además es posible analizarlos para incrementar su importancia en la toma de decisiones. Esta tesis pretende investigar cómo utilizar la adopción del Internet de las Cosas en el nivel de planta de producción, en procesos discretos, para incrementar la capacidad de uso de la información proveniente tanto de la energía como de la eficiencia energética. Para alcanzar este objetivo general, la investigación se ha dividido en cuatro sub-objetivos y la misma se ha desarrollado a lo largo de cuatro fases principales (en adelante estudios). El primer estudio de esta tesis, que se apoya sobre una revisión bibliográfica comprehensiva y sobre las aportaciones de expertos, define prácticas de gestión de la producción que son energéticamente eficientes y que se apoyan de un modo preeminente en la tecnología IoT. Este primer estudio también detalla los beneficios esperables al adoptar estas prácticas de gestión. Además, propugna un marco de referencia para permitir la integración de los datos que sobre el consumo energético se obtienen en el marco de las plataformas y sistemas de información de la compañía. Esto se lleva a cabo con el objetivo último de remarcar cómo estos datos pueden ser utilizados para apalancar decisiones en los niveles de procesos tanto tácticos como operativos. Segundo, considerando los precios de la energía como variables en el mercado intradiario y la disponibilidad de información detallada sobre el estado de las máquinas desde el punto de vista de consumo energético, el segundo estudio propone un modelo matemático para minimizar los costes del consumo de energía para la programación de asignaciones de una única máquina que deba atender a varios procesos de producción. Este modelo permite la toma de decisiones en el nivel de máquina para determinar los instantes de lanzamiento de cada trabajo de producción, los tiempos muertos, cuándo la máquina debe ser puesta en un estado de apagada, el momento adecuado para rearrancar, y para pararse, etc. Así, este modelo habilita al responsable de producción de implementar el esquema de producción menos costoso para cada turno de producción. En el tercer estudio esta investigación proporciona una metodología para ayudar a los responsables a implementar IoT en el nivel de los sistemas productivos. Se incluye un análisis del estado en que se encuentran los sistemas de gestión de energía y de producción en la factoría, así como también se proporcionan recomendaciones sobre procedimientos para implementar IoT para capturar y analizar los datos de consumo. Esta metodología ha sido validada en un estudio piloto, donde algunos indicadores clave de rendimiento (KPIs) han sido empleados para determinar la eficiencia energética. En el cuarto estudio el objetivo es introducir una vía para obtener visibilidad y relevancia a diferentes niveles de la energía consumida en los procesos de producción. El método propuesto permite que las factorías con procesos de producción discretos puedan determinar la energía consumida, el CO2 emitido o el coste de la energía consumida ya sea en cualquiera de los niveles: operación, producto o la orden de fabricación completa, siempre considerando las diferentes fuentes de energía y las fluctuaciones en los precios de la misma. Los resultados muestran que decisiones y prácticas de gestión para conseguir sistemas de producción energéticamente eficientes son posibles en virtud del Internet de las Cosas. También, con los resultados de esta tesis los responsables de la gestión energética en las compañías pueden plantearse una aproximación a la utilización del IoT desde un punto de vista de la obtención de beneficios, abordando aquellas prácticas de gestión energética que se encuentran más próximas al nivel de madurez de la factoría, a sus objetivos, al tipo de producción que desarrolla, etc. Así mismo esta tesis muestra que es posible obtener reducciones significativas de coste simplemente evitando los períodos de pico diario en el precio de la misma. Además la tesis permite identificar cómo el nivel de monitorización del consumo energético (es decir al nivel de máquina), el intervalo temporal, y el nivel del análisis de los datos son factores determinantes a la hora de localizar oportunidades para mejorar la eficiencia energética. Adicionalmente, la integración de datos de consumo energético en tiempo real con datos de producción (cuando existen altos niveles de estandarización en los procesos productivos y sus datos) es esencial para permitir que las factorías detallen la energía efectivamente consumida, su coste y CO2 emitido durante la producción de un producto o componente. Esto permite obtener una valiosa información a los gestores en el nivel decisor de la factoría así como a los consumidores y reguladores. ABSTRACT In today‘s manufacturing scenario, rising energy prices, increasing ecological awareness, and changing consumer behaviors are driving decision makers to prioritize green manufacturing. The Internet of Things (IoT) paradigm promises to increase the visibility and awareness of energy consumption, thanks to smart sensors and smart meters at the machine and production line level. Consequently, real-time energy consumption data from the manufacturing processes can be easily collected and then analyzed, to improve energy-aware decision-making. This thesis aims to investigate how to utilize the adoption of the Internet of Things at shop floor level to increase energy–awareness and the energy efficiency of discrete production processes. In order to achieve the main research goal, the research is divided into four sub-objectives, and is accomplished during four main phases (i.e., studies). In the first study, by relying on a comprehensive literature review and on experts‘ insights, the thesis defines energy-efficient production management practices that are enhanced and enabled by IoT technology. The first study also explains the benefits that can be obtained by adopting such management practices. Furthermore, it presents a framework to support the integration of gathered energy data into a company‘s information technology tools and platforms, which is done with the ultimate goal of highlighting how operational and tactical decision-making processes could leverage such data in order to improve energy efficiency. Considering the variable energy prices in one day, along with the availability of detailed machine status energy data, the second study proposes a mathematical model to minimize energy consumption costs for single machine production scheduling during production processes. This model works by making decisions at the machine level to determine the launch times for job processing, idle time, when the machine must be shut down, ―turning on‖ time, and ―turning off‖ time. This model enables the operations manager to implement the least expensive production schedule during a production shift. In the third study, the research provides a methodology to help managers implement the IoT at the production system level; it includes an analysis of current energy management and production systems at the factory, and recommends procedures for implementing the IoT to collect and analyze energy data. The methodology has been validated by a pilot study, where energy KPIs have been used to evaluate energy efficiency. In the fourth study, the goal is to introduce a way to achieve multi-level awareness of the energy consumed during production processes. The proposed method enables discrete factories to specify energy consumption, CO2 emissions, and the cost of the energy consumed at operation, production and order levels, while considering energy sources and fluctuations in energy prices. The results show that energy-efficient production management practices and decisions can be enhanced and enabled by the IoT. With the outcomes of the thesis, energy managers can approach the IoT adoption in a benefit-driven way, by addressing energy management practices that are close to the maturity level of the factory, target, production type, etc. The thesis also shows that significant reductions in energy costs can be achieved by avoiding high-energy price periods in a day. Furthermore, the thesis determines the level of monitoring energy consumption (i.e., machine level), the interval time, and the level of energy data analysis, which are all important factors involved in finding opportunities to improve energy efficiency. Eventually, integrating real-time energy data with production data (when there are high levels of production process standardization data) is essential to enable factories to specify the amount and cost of energy consumed, as well as the CO2 emitted while producing a product, providing valuable information to decision makers at the factory level as well as to consumers and regulators.

Efectos territoriales de las denominaciones de origen protegidas de aceite de oliva en España

La implementación de indicaciones geográficas, generan distintos efectos socio-económicos, tecnológicos y ambientales, no sólo a nivel de los productores directamente involucrados, sino también en el marco del sistema agroalimentario local (SIAL). Entre estos últimos, se destaca la organización colectiva de los productores y el desarrollo de una gobernanza, a partir del conjunto de actividades desarrolladas por el Consejo Regulador (CR), en torno al control de calidad y la promoción del producto. El concepto de gobernanza territorial implica llevar a cabo procesos de organización colectiva en red en los que tienen lugar procesos de coordinación multi-nivel entre los agentes, las empresas y las instituciones locales, en un contexto de asimetría en la información y de la existencia de numerosos decisores. El objetivo de esta Tesis Doctoral es realizar un aporte metodológico para el estudio de la gobernanza territorial en sistemas agroalimentarios localizados, a partir de la construcción de indicadores (de calidad, innovación, efectos económicos y prácticas ambientales) y el análisis de las redes de colaboración en materia de difusión del conocimiento e innovaciones técnicas, organizativas y comerciales en la Comarca de Sierra Mágina. Para responder el objetivo se aplica análisis de redes sociales y se construyen indicadores sintéticos para valorizar los efectos. Se realizan encuestas a la totalidad de almazaras presentes en la Comarca de Sierra Mágina, tanto a las que poseen el signo de calidad como a las que no cuentan con dicha marca territorial y entrevistas a testigos privilegiados. En las mismas se consulta sobre las actividades y proyectos que realizan en forma conjunta con otras almazaras e instituciones, así como los actores o referentes a quiénes consultan en temas relacionados con la calidad en la producción olivícola y la obtención de aceite, así como aquellos actores a quienes consultan en aspectos referidos a la Comercialización y gestión. A partir de la información recabada, se obtienen cuatro indicadores sintéticos de efectos de la implantación de una DOP en las almazaras adheridas, referidos a la adopción de innovaciones productivas y organizativas, a la calidad en producto y procesos, a las rentas de diferenciación y a las prácticas ambientales. Asimismo se generan las matrices bi-narias y valuadas para las redes de colaboración en la difusión del conocimiento y se calculan los indicadores particulares. Esto nos permite estudiar las características de las redes que se generan (tamaño, conectividad), el papel del CR en la gobernanza territorial y de otras instituciones del medio, así como identificar actores centrales y grupos en el proceso de difusión de conocimientos. Los resultados muestran que los SIAL pueden beneficiarse de la organización interprofesional y de cooperación interinstitucional a escala local que se producen tras la implantación de una DOP. Se desarrolla un proceso de articulación y un fuerte intercambio de conocimientos entre actores ligados al propio proceso de control de la calidad diferencial. Pero, junto con ello, se desarrollan actividades de formación y de promoción del patrimonio comarcal y se consolidan redes locales de innovación y colaboración mutua en distintas actividades, tanto entre actores de la propia cadena de producción, como entre éstos y las instituciones del medio. Estas actividades, junto con la presencia de un entramado institucional denso, permiten el desarrollo de una gobernanza territorial alrededor del sistema agroalimentario del aceite de oliva. ABSTRACT The implementation of geographical indications has different socio-economic, technological and environmental effects not only for the producers involved but also for the local agro food system (LAFS). Among the latter, we can highlight the collective organization of producers and the development of territorial governance through a series of tasks developed by the Regulatory Board (RB) as regards quality control and product marketing. The concept of territorial governance involves processes of collective organization in networks, where processes of multi-level coordination among agents, enterprises and local institutions take place within a context of asymmetry of information and numerous decision makers. The objective of this Doctoral Thesis is to contribute with methodological tools for the study of territorial governance in local agro food systems by constructing indicators (of quality, innovation, economic effects and environmental practices) and by analyzing networks of collaboration in terms of dissemination of technical, organizational and commercial innovation and knowledge in Comarca de Sierra Mágina. To achieve that objective, social network analysis is applied and synthetic indicators are elaborated to valorize the effects. Interviews to key actors and surveys to every oil mill in Comarca de Sierra Mágina are carried out, not only in those oil mills that host a label of quality but also in the ones that do not hold it. These interviews inquire about tasks and projects performed together with other oil mills and institutions and about actors or referents consulted in topics related to quality in olive production and oil extraction as well as in management and marketing. From all the information collected, four synthetic indicators of the effects of establishing Protected Designations of Origen (PDOs) in the associate oil mills are obtained, in terms of adoption of productive and organizational innovations, process and product quality, income differentiation and environmental practices. In the same way, binary and valorized matrixes are generated for those networks collaborating in the dissemination of knowledge and specific indicators are calculated. This allows to study networks (size, connectivity), the role of RB in territorial governance and other institutions involved and to identify main actors and groups in the process of knowledge dissemination. The results show that the LAFS can benefit from inter-professional organizations and inter- institutional cooperation at local levels by implementing PDOs. A process of articulation and strong exchange of knowledge is developed among those actors involved in controlling differential quality. But, at the same time, activities for the formation and promotion of the “comarca” patrimony are developed and local networks of innovation and mutual collaboration are built for different activities, not only among actors in the production process itself, but between these actors and local institutions as well. These tasks, together with the existence of a dense spatial entrepreneurial network, allow the development of territorial governance on the olive oil agro food system.

On-line microwave-based preconcentration device for inductively coupled plasma atomic emission spectrometry: Application to the elemental analysis of spirit samples

A microwave-based thermal nebulizer (MWTN) has been employed for the first time as on-line preconcentration device in inductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICP-AES). By the appropriate selection of the experimental conditions, the MWTN could be either operated as a conventional thermal nebulizer or as on-line analyte preconcentration and nebulization device. Thus, when operating at microwave power values above 100 W and highly concentrated alcohol solutions, the amount of energy per solvent mass liquid unit (EMR) is high enough to completely evaporate the solvent inside the system and, as a consequence, the analyte is deposited (and then preconcentrated) on the inner walls of the MWTN capillary. When reducing the EMR to the appropriate value (e.g., by reducing the microwave power at a constant sample uptake rate) the retained analyte is swept along by the liquid-gas stream and an analyte-enriched aerosol is generated and next introduced into the plasma cell. Emission signals obtained with the MWTN operating in preconcentration-nebulization mode improved when increasing preconcentration time and sample uptake rate as well as when decreasing the nozzle inner diameter. When running with pure ethanol solution at its optimum experimental conditions, the MWTN in preconcentration-nebulization mode afforded limits of detection up to one order of magnitude lowers than those obtained operating the MWTN exclusively as a nebulizer. To validate the method, the multi-element analysis (i.e. Al, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, K, Mg, Mn, Na, Pb and Zn) of different commercial spirit samples in ICP-AES has been performed. Analyte recoveries for all the elements studied ranged between 93% and 107% and the dynamic linear range covered up to 4 orders of magnitude (i.e. from 0.1 to 1000 μg L−1). In these analysis, both MWTN operating modes afforded similar results. Nevertheless, the preconcentration-nebulization mode permits to determine a higher number of analytes due to its higher detection capabilities.

Climate change in mountain regions: how local communities adapt to extreme events

This paper examines how local communities adapt to climate change and how governance structures can foster or undermine adaptive capacity. Climate change policies, in general, and disaster risk management in mountain regions, in particular, are characterised by their multi-level and multi-sectoral nature during formulation and implementation. The involvement of numerous state and non-state actors at local to national levels produces a variety of networks of interaction and communication. The paper argues that the structure of these relational patterns is critical for understanding adaptive capacity. It thus proposes an expanded concept of adaptive capacity that incorporates (horizontal and vertical) actor integration and communication flow between these actors. The paper further advocates the use of formal social network analysis to assess these relational patterns. Preliminary results from research on adaptation to climate change in a Swiss mountain region vulnerable to floods and other natural hazards illustrate the conceptual and empirical significance of the main arguments.

Sedimentology, organic geochemistry, and stable isotopes of core PS2138-1

We studied variations in terrigenous (TOM) and marine organic matter (MOM) input in a sediment core on the northern Barents Sea margin over the last 30 ka. Using a multiproxy approach, we reconstructed processes controlling organic carbon deposition and investigated their paleoceanographic significance in the North Atlantic-Arctic Gateways. Variations in paleo-surface-water productivity are not documented in amount and composition of organic carbon. The highest level of MOM was deposited during 25-23 ka as a result of scavenging on fine-grained, reworked, and TOM-rich material released by the retreating Svalbard/Barents Sea ice sheet during the late Weichselian. A second peak of MOM is preserved because of sorptive protection by detrital and terrigenous organic matter, higher surface-water productivity due to permanent intrusion of Atlantic water, and high suspension load release by melting sea ice during 15.9-11.2 ka.

Effects of GeneXpert MTB/RIF Testing and GxAlert eHealth Platforms on MDR-TB Diagnosis and Linkage to Care in Sofala Province, Mozambique

Thesis (Master's)--University of Washington, 2016-06

Chemical analysis of powdered metallurgical slags by X-ray fluorescence spectrometry

Slag composition determines the physical and chemical properties as well as the application performance of molten oxide mixtures. Therefore, it is necessary to establish a routine instrumental technique to produce accurate and precise analytical results for better process and production control. In the present paper, a multi-component analysis technique of powdered metallurgical slag samples by X-ray Fluorescence Spectrometer (XRFS) has been demonstrated. This technique provides rapid and accurate results, with minimum sample preparation. It eliminates the requirement for a fused disc, using briquetted samples protected by a layer of Borax(R). While the use of theoretical alpha coefficients has allowed accurate calibrations to be made using fewer standard samples, the application of pseudo-Voight function to curve fitting makes it possible to resolve overlapped peaks in X-ray spectra that cannot be physically separated. The analytical results of both certified reference materials and industrial slag samples measured using the present technique are comparable to those of the same samples obtained by conventional fused disc measurements.

Use of the EM algorithm to detect QTL affecting multiple-traits in an across half-sib family analysis

QTL detection experiments in livestock species commonly use the half-sib design. Each male is mated to a number of females, each female producing a limited number of progeny. Analysis consists of attempting to detect associations between phenotype and genotype measured on the progeny. When family sizes are limiting experimenters may wish to incorporate as much information as possible into a single analysis. However, combining information across sires is problematic because of incomplete linkage disequilibrium between the markers and the QTL in the population. This study describes formulae for obtaining MLEs via the expectation maximization (EM) algorithm for use in a multiple-trait, multiple-family analysis. A model specifying a QTL with only two alleles, and a common within sire error variance is assumed. Compared to single-family analyses, power can be improved up to fourfold with multi-family analyses. The accuracy and precision of QTL location estimates are also substantially improved. With small family sizes, the multi-family, multi-trait analyses reduce substantially, but not totally remove, biases in QTL effect estimates. In situations where multiple QTL alleles are segregating the multi-family analysis will average out the effects of the different QTL alleles.

Confirmatory factor analysis and psychometric properties of the Anxiety Sensitivity Index-Revised in clinical and normative populations

The present investigation aimed to critically examine the factor structure and psychometric properties of the Anxiety Sensitivity Index - Revised (ASI-R). Confirmatory factor analysis using a clinical sample of adults (N = 248) revealed that the ASI-R could be improved substantially through the removal of 15 problematic items in order to account for the most robust dimensions of anxiety sensitivity. This modified scale was renamed the 21-item Anxiety Sensitivity Index (21-item ASI) and reanalyzed with a large sample of normative adults (N = 435), revealing configural and metric invariance across groups. Further comparisons with other alternative models, using multi-sample analysis, indicated the 21-item ASI to be the best fitting model for both groups. There was also evidence of internal consistency, test-retest reliability, and construct validity for both samples suggesting that the 21-item ASI is a useful assessment device for investigating the construct of anxiety sensitivity in both clinical and normative populations.

On aggregation issues in spatial data management

Large amounts of information can be overwhelming and costly to process, especially when transmitting data over a network. A typical modern Geographical Information System (GIS) brings all types of data together based on the geographic component of the data and provides simple point-and-click query capabilities as well as complex analysis tools. Querying a Geographical Information System, however, can be prohibitively expensive due to the large amounts of data which may need to be processed. Since the use of GIS technology has grown dramatically in the past few years, there is now a need more than ever, to provide users with the fastest and least expensive query capabilities, especially since an approximated 80 % of data stored in corporate databases has a geographical component. However, not every application requires the same, high quality data for its processing. In this paper we address the issues of reducing the cost and response time of GIS queries by preaggregating data by compromising the data accuracy and precision. We present computational issues in generation of multi-level resolutions of spatial data and show that the problem of finding the best approximation for the given region and a real value function on this region, under a predictable error, in general is "NP-complete.

Human resource management and organizational performance:evidence from the retail banking sector

Underpinned by the resource-based view (RBV), social exchange theory (SET), and a theory of intrinsic motivation (empowerment), I proposed and tested a multi-level model that simultaneously examines the intermediate linkages or mechanisms through which HPWS impact individual and organizational performance. First and underpinned by RBV, I examined at the unit level, collective human capital and competitive advantage as path-ways through which the use of HPWS influences – branch market performance. Second and-, underpinned by social exchange (perceived organizational support) and intrinsic motivation (psychological empowerment) theories, I examined cross and individual level mechanisms through which experienced HPWS may influence employee performance. I tested the propositions of this study with multisource data obtained from junior and senior customer contact employees, and managers of 37 branches of two banks in Ghana. Results of the Structural Equation Modeling (SEM) analysis revealed that (i) collective human capital partially mediated the relationship between management-rated HPWS and competitive advantage, while competitive advantage completely mediated the influence of human capital on branch market performance. Consequently, management-rated HPWS influenced branch market performance indirectly through collective human capital and competitive advantage. Additionally, results of hierarchical linear modeling (HLM) tests of the cross-level influences on the motivational implications of HPWS revealed that (i) management-rated HPWS influenced experienced HPWS; (ii) perceived organizational support (POS) and psychological empowerment fully mediated the influence of experienced HPWS on service-oriented organizational citizenship behaviour (OCB), and; (iii) service-oriented OCB mediated the influence of psychological empowerment and POS on service quality and task performance. I discuss the theoretical and practical implications of these findings.