582 resultados para Guanajuato (Diócesis)


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Desde fines de 1954, la Iglesia católica desempeñó un rol central en el golpe de Estado que puso fin al gobierno de Perón. El proceso por el cual la institución eclesiástica pasó a integrar el espectro opositor al peronismo fue abordado teniendo en cuenta fundamentalmente el caso de la Capital Federal y la ciudad de Córdoba, lugares clave para estudiar la trama de la insurrección cívico-militar. El objetivo del artículo es analizar el itinerario de las relaciones entabladas entre la Iglesia católica y el gobierno en Tucumán entre 1952 y 1955. Se sostiene que en el escenario provincial no se registró el progresivo deterioro de las relaciones entre la Iglesia y el peronismo que fueron visibles en el escenario metropolitano y en otras diócesis del país, observándose, por el contrario, un campo de colaboración que se mantuvo en forma ininterrumpida hasta 1955. De ese modo, sin negar las tensiones que surcaron el camino de las relaciones entre la Iglesia católica y el gobierno provincial, el presente artículo sostiene que en Tucumán no se observó la escalada de violencia y el enfrentamiento abierto que surgió desde 1954 como una constante en otras zonas del país. Esto nos lleva a interrogarnos sobre los factores que se conjugaron para dar cauce al clima expectante que predominó en la sociedad tucumana y por las repercusiones de los acontecimientos que se sucedieron a nivel nacional durante los tramos finales del gobierno peronista, como así también emprender un análisis comparativo de las estrategias que siguió la jerarquía eclesiástica y el movimiento laico en la Capital Federal y en la ciudad de Córdoba.

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This paper present an environmental contingency forecasting tool based on Neural Networks (NN). Forecasting tool analyzes every hour and daily Sulphur Dioxide (SO2) concentrations and Meteorological data time series. Pollutant concentrations and meteorological variables are self-organized applying a Self-organizing Map (SOM) NN in different classes. Classes are used in training phase of a General Regression Neural Network (GRNN) classifier to provide an air quality forecast. In this case a time series set obtained from Environmental Monitoring Network (EMN) of the city of Salamanca, Guanajuato, México is used. Results verify the potential of this method versus other statistical classification methods and also variables correlation is solved.

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In this paper a method based mainly on Data Fusion and Artificial Neural Networks to classify one of the most important pollutants such as Particulate Matter less than 10 micrometer in diameter (PM10) concentrations is proposed. The main objective is to classify in two pollution levels (Non-Contingency and Contingency) the pollutant concentration. Pollutant concentrations and meteorological variables have been considered in order to build a Representative Vector (RV) of pollution. RV is used to train an Artificial Neural Network in order to classify pollutant events determined by meteorological variables. In the experiments, real time series gathered from the Automatic Environmental Monitoring Network (AEMN) in Salamanca Guanajuato Mexico have been used. The method can help to establish a better air quality monitoring methodology that is essential for assessing the effectiveness of imposed pollution controls, strategies, and facilitate the pollutants reduction.

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Tít. tomado del encabezamiento del texto

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Contiene: Epitome de los motiuos juridicos que assistieron a la Curia Eclesiastica de Barcelona para resistirse a firmar la contencion que le propuso la Real Audiencia a instancia de la ... abadesa de S. Pedro de las Puellas de la misma ciudad