Aproximaciones al uso de porque vs. como causal en De la anarquía de Alberdi

El presente trabajo se propone realizar un primer acercamiento al uso de los conectores causales como y porque en De la anarquía de Alberdi en relación al sistema Tema-Rema propuesto por la Lingüística Sistémico-Funcional. Si la lengua es un sistema de opciones, y la gramática ofrece dos opciones distintas para expresar la causa, es porque funcionalmente son diferentes. En nuestro corpus, cada uno de estos conectores organiza la información de manera distinta, puesto que como introduce causas en posición temática mientras porque tiende a introducir causas en posición remática. La elección de una u otra forma se encuentra en estrecha relación con las variables de campo, tenor y modo y con la información que se ofrece en cada momento del texto.

El modelo semántico y causal de la acción en Davidson y sus aspectos críticos

Fil: Naishtat, Francisco Samuel. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Aproximaciones al uso de porque vs. como causal en De la anarquía de Alberdi

El presente trabajo se propone realizar un primer acercamiento al uso de los conectores causales como y porque en De la anarquía de Alberdi en relación al sistema Tema-Rema propuesto por la Lingüística Sistémico-Funcional. Si la lengua es un sistema de opciones, y la gramática ofrece dos opciones distintas para expresar la causa, es porque funcionalmente son diferentes. En nuestro corpus, cada uno de estos conectores organiza la información de manera distinta, puesto que como introduce causas en posición temática mientras porque tiende a introducir causas en posición remática. La elección de una u otra forma se encuentra en estrecha relación con las variables de campo, tenor y modo y con la información que se ofrece en cada momento del texto.

The causal relationships in mean and variance between stock returns and foreign institutional investment in India

This paper examines the causalities in mean and variance between stock returns and Foreign Institutional Investment (FII) in India. The analysis in this paper applies the Cross Correlation Function approach from Cheung and Ng (1996), and uses daily data for the timeframe of January 1999 to March 2008 divided into two periods before and after May 2003. Empirical results showed that there are uni-directional causalities in mean and variance from stock returns to FII flows irrelevant of the sample periods, while the reverse causalities in mean and variance are only found in the period beginning with 2003. These results point to FII flows having exerted an impact on the movement of Indian stock prices during the more recent period.

Servicio de comunicación causal bidirecciional sin contención.

Las arquitecturas jerárquicas de comunicación causal se presentan como una alternativa habitual para reducir el elevado tamaño de la información de control causal a enviar en cada mensaje, cuando la comunicación se realiza entre un subconjunto de procesos que pertenecen a un grupo muy numeroso. Sin embargo, en estas arquitecturas, los nodos intermedios de la jerarquía padecen un efecto indeseable denominado efecto convoy. Estos nodos intermedios tienden a generar ráfagas de envíos que sobrecargan tanto a los nodos de los niveles inferiores de la jerarquía como a la red, provocando pérdidas de mensajes y periodos entre ráfagas de infrautilización de la red. Este artículo presenta un servicio causal bidireccional sin contención que, aplicado a los nodos intermedios de la jerarquía, soluciona el efecto convoy. Este servicio causal sin contención entrega a la capa de aplicación y envía al sistema un mensaje sin esperar la entrega o el envío previo de mensajes que constituyen la historia causal del primero, por lo que evita las ráfagas de entrega y de envío de mensajes. La entrega de un mensaje va acompañada de un identificador causal, que es un número natural que indica el número de orden de ese mensaje en la secuencia causal total. El envío de un mensaje supone construir un vector causal válido a partir de un identiificador causal, que permita ordenar dicho mensaje en orden causal en el proceso receptor.

Using a causal smoothing to improve the performance of an on-line neural network glucose prediction algorithm

This work evaluates a spline-based smoothing method applied to the output of a glucose predictor. Methods:Our on-line prediction algorithm is based on a neural network model (NNM). We trained/validated the NNM with a prediction horizon of 30 minutes using 39/54 profiles of patients monitored with the Guardian® Real-Time continuous glucose monitoring system The NNM output is smoothed by fitting a causal cubic spline. The assessment parameters are the error (RMSE), mean delay (MD) and the high-frequency noise (HFCrms). The HFCrms is the root-mean-square values of the high-frequency components isolated with a zero-delay non-causal filter. HFCrms is 2.90±1.37 (mg/dl) for the original profiles.

B2DI a bayesian BDI agent model with causal belief updating based on MSBN

In this paper, we introduce B2DI model that extends BDI model to perform Bayesian inference under uncertainty. For scalability and flexibility purposes, Multiply Sectioned Bayesian Network (MSBN) technology has been selected and adapted to BDI agent reasoning. A belief update mechanism has been defined for agents, whose belief models are connected by public shared beliefs, and the certainty of these beliefs is updated based on MSBN. The classical BDI agent architecture has been extended in order to manage uncertainty using Bayesian reasoning. The resulting extended model, so-called B2DI, proposes a new control loop. The proposed B2DI model has been evaluated in a network fault diagnosis scenario. The evaluation has compared this model with two previously developed agent models. The evaluation has been carried out with a real testbed diagnosis scenario using JADEX. As a result, the proposed model exhibits significant improvements in the cost and time required to carry out a reliable diagnosis.

Three independent lines of evidence suggest retinoids as causal to schizophrenia

Retinoid dysregulation may be an important factor in the etiology of schizophrenia. This hypothesis is supported by three independent lines of evidence that triangulate on retinoid involvement in schizophrenia: (i) congenital anomalies similar to those caused by retinoid dysfunction are found in schizophrenics and their relatives; (ii) those loci that have been suggestively linked to schizophrenia are also the loci of the genes of the retinoid cascade (convergent loci); and (iii) the transcriptional activation of the dopamine D2 receptor and numerous schizophrenia candidate genes is regulated by retinoic acid. These findings suggest a close causal relationship between retinoids and the underlying pathophysiological defects in schizophrenia. This leads to specific strategies for linkage analyses in schizophrenia. In view of the heterodimeric nature of the retinoid nuclear receptor transcription factors, e.g., retinoid X receptor β at chromosome 6p21.3 and retinoic acid receptor β at 3p24.3, two-locus linkage models incorporating genes of the retinoid cascade and their heterodimeric partners, e.g., peroxisome proliferator-activated receptor α at chromosome 22q12-q13 or nuclear-related receptor 1 at chromosome 2q22-q23, are proposed. New treatment modalities using retinoid analogs to alter the downstream expression of the dopamine receptors and other genes that are targets of retinoid regulation, and that are thought to be involved in schizophrenia, are suggested.

O nexo causal entre crédito rural e crescimento do produto agropecuário na economia brasileira

O nexo causal entre desenvolvimento financeiro e crescimento econômico vem ganhando destaque na literatura desde o início dos anos 1990. As principais linhas teóricas nessa área buscam demonstrar qual a significância da relação e o sentido da causalidade, se houver. Causalidade unidirecional no sentido do desenvolvimento financeiro para o crescimento econômico, bicausalidade entre ambos, e causalidade reversa, no sentido do crescimento para o desenvolvimento financeiro, são as principais hipóteses testadas nas pesquisas empíricas. O presente trabalho de tese tem por objetivo avaliar o nexo causal entre crédito (como um indicador do desenvolvimento financeiro) e crescimento no setor agropecuário brasileiro. O crédito rural como proporção do PIB agropecuário cresceu substancialmente desde meados da década de 90, passando de 15,44% em 1996 para 65,24% em 2014. Ao longo do período 1969-2014, a razão média anual entre crédito rural e PIB agropecuário foi de 43,87%. No mesmo período, o produto agropecuário cresceu em média 3,76% ao ano. Questiona-se se no mercado rural o crédito causa o crescimento agropecuário, se ocorre causalidade reversa ou se se opera a hipótese de bicausalidade. Para avaliar o nexo causal entre essas duas variáveis econômica foram empregados quatro procedimentos metodológicos: teste de causalidade de Granger em uma representação VAR com a abordagem de Toda e Yamamoto, teste de causalidade de Granger em um modelo FMOLS (Fully Modified OLS), teste de causalidade de Granger em um modelo ARDL (Autoregressive-Distributed Lag) e teste de causalidade de Granger no domínio da frequência, com o uso do método de Breitung e Candelon. Os resultados mostram de forma uniforme a presença de causalidade unidirecional do crédito rural para o crescimento do produto agropecuário. Causalidade reversa, no sentido do crescimento agropecuário para o crédito rural, não foi detectada de forma significativa em nenhum dos quatro métodos empregados. A não detecção de bicausalidade pode ser uma evidência do impacto da forte política de subsídio governamental ao crédito rural. A decisão do Governo quanto ao montante anual de crédito rural disponível a taxas de juros subsidiadas pode estar impedindo que o desempenho do setor, medido pela sua taxa de crescimento, exerça uma influência significativa na dinâmica do crédito rural. Os resultados também abrem a possibilidade a testar a hipótese de exogeneidade do crédito rural, o que seria uma extensão direta dos resultados obtidos.

Using causal maps to support ex-post assessment of social impacts of dams

This paper presents the results of an ex-post assessment of two important dams in Brazil. The study follows the principles of Social Impact Management, which offer a suitable framework for analyzing the complex social transformations triggered by hydroelectric dams. In the implementation of this approach, participative causal maps were used to identify the ex-post social impacts of the Porto Primavera and Rosana dams on the community of Porto Rico, located along the High Paraná River. We found that in the operation of dams there are intermediate causes of a political nature, stemming from decisions based on values and interests not determined by neutral, exclusively technical reasons; and this insight opens up an area of action for managing the negative impacts of dams.

Causal Maps and Indirect Influences Analysis in the Diagnosis of Second-Home Tourism Impacts

This paper proposes a method for diagnosing the impacts of second-home tourism and illustrates it for a Mediterranean Spanish destination. This method proposes the application of network analysis software to the analysis of causal maps in order to create a causal network model based on stakeholder-identified impacts. The main innovation is the analysis of indirect relations in causal maps for the identification of the most influential nodes in the model. The results show that the most influential nodes are of a political nature, which contradicts previous diagnoses identifying technical planning as the ultimate cause of problems.

Synthesis of information on roadway geometric causal factors Final report.

Federal Highway Administration, Office of Program and Policy Planning, Washington, D.C.