Annual 10Be concentrations from Lakes Tiefer See and Czechowskie AD1983-2009

Beryllium 10 concentrations (10Becon) were measured at annual resolution from varved sediment cores of Lakes Tiefer See (TSK) and Czechowskie (JC) for the period 1983-2009 (~solar cycles 22 and 23). Calibrating the 10Becon time-series against complementing proxy records from the same archive as well as local precipitation and neutron monitor data, reflecting solar forced changes in atmospheric radionuclide production, allowed (i) identifying the main depositional processes and (ii) evaluating the potential for solar activity reconstruction. 10Becon in TSK and JC sediments are significantly correlated to varying neutron monitor counts (TSK: r=0.5, p=0.05, n=16; JC: r=0.46, p=0.03, n=22). However, the further correlations with changes in organic carbon contents in TSK as well as varying organic carbon and detrital matter contents in JC point to catchment specific biases in the 10Becon time-series. In an attempt to correct for these biases multiple regression analysis was applied to extract an atmospheric 10Be production signal (10Be atmosphere). To increase the signal to noise ratio a 10Be composite record (10Be composite) was calculated from the TSK and JC 10Be atmosphere time-series. 10Becomposite is significantly correlated to variations in the neutron monitor record (r=0.49, p=0.01, n=27) and matches the expected amplitude changes in 10Be production between solar cycle minima and maxima. This calibration study on 10Be from two sites indicates the large potential but also, partly site-specific, limitations of 10Be in varved lake sediments for solar activity reconstruction.

A Recommendation Framework Based on the Analytic Network Process and its Application in the Semantic Technology Domain

When users face a certain problem needing a product, service, or action to solve it, selecting the best alternative among them can be a dicult task due to the uncertainty of their quality. This is especially the case in the domains where users do not have an expertise, like for example in Software Engineering. Multiple criteria decision making (MCDM) methods are methods that help making better decisions when facing the complex problem of selecting the best solution among a group of alternatives that can be compared according to different conflicting criteria. In MCDM problems, alternatives represent concrete products, services or actions that will help in achieving a goal, while criteria represent the characteristics of these alternatives that are important for making a decision.

Key quality factors and travellers profiles at interurban interchanges

La planificación y las políticas de transporte no pueden descuidar la calidad del servicio, considerando que influye notablemente en el cambio modal del coche hacia otros medios de transporte más sostenibles. El concepto se aplica también a los intercambiadores de transporte público, los nodos del sistema donde se cruzan las distintas redes del transporte público y privado. Aunque se han logrado numerosos avances para medir y evaluar la calidad en el sector del transporte público, se han dedicado relativamente pocos esfuerzos a investigar estos aspectos relacionados con la calidad de los intercambiadores del transporte público. Este trabajo de investigación se concentra en la calidad del servicio de la transferencia modal en los intercambiadores interurbanos, según la perspectiva de los viajeros. Su objetivo es identificar los factores clave de la calidad del servicio y los perfiles de los viajeros en los intercambiadores. La investigación es exploratoria y ofrece información acerca de la percepción de los viajeros intermodales relacionada con los aspectos de la calidad, aportando nuevos elementos y datos para adentrarse en estudios más detallados. La metodología del trabajo combina técnicas de análisis estadístico multivariante para analizar los datos de las encuestas sobre la satisfacción de los clientes y se subdivide en tres etapas. En primer lugar, se ha implementado el análisis de correspondencias múltiples para explorar los constructos latentes relacionados con la satisfacción de las características cualitativas de los intercambiadores interurbanos, identificando así los factores clave de la calidad. En segundo lugar, se ha aplicado un análisis de conglomerados de k-medias sobre los factores clave de calidad para clasificar a los viajeros en grupos de usuarios de transportes homogéneos, de acuerdo con su percepción de satisfacción, identificando de este modo los perfiles de los viajeros. Por último, se han formulado sugerencias y recomendaciones sobre la calidad para respaldar la formulación de políticas, estableciendo las prioridades para los intercambiadores interurbanos. La metodología se aplicó en cuatro intercambiadores interurbanos (estaciones de ferrocarriles o de autobuses ) en Madrid, Zaragoza, Gothenburg y Lion, analizando los datos recogidos mediante una encuesta de satisfacción del cliente llevada a cabo en 2011 en los cuatro casos de estudio, donde se interconectan distintos medios de transporte público y privado, de corta y larga distancia. Se recogieron datos sobre la satisfacción de los viajeros con 26 criterios de calidad, así como información sobre aspectos socio-económicos y pautas de comportamiento de viajes. Mediante el análisis de correspondencias múltiples se identificaron 4-5 factores clave de calidad en cada intercambiador, que se asocian principalmente con el sistema de emisión de billetes, el confort y la interconexión, mientras que los viajeros no perciben los temas clásicos como la información. Mediante el análisis de conglomerados se identificaron 2-5 perfiles de viajeros en cada intercambiador. Se reconocieron dos grupos de viajeros en casi todos los casos de estudio: viajeros de cercanía/trabajadores y turistas. Por lo que concierne a las prioridades para apoyar a las partes interesadas en la formulación de políticas, la expedición de billetes es el factor clave para los intercambiadores interurbanos españoles, mientras que la interconexión y los aspectos temporales se destacan en los intercambiadores de Francia y Suecia. Quality of Service can not be neglected in public transport planning and policy making, since it strongly influences modal shifts from car to more sustainable modes. This concept is also related to Public Transport interchanges, the nodes of the transport system where the different sub-systems of public passenger transport and personal vehicles meet. Although a lot of progress has been generally done to measure and assess quality in public transport sector, relatively little investigation has been conducted on quality at PT interchanges. This research work focusses on Quality of Service in the use of transfer facilities at interurban interchanges, according to current travellers’ perspective. It aims at identifying key quality factors and travellers profiles at interurban interchanges. The research is exploratory and offers insight into intermodal travellers’ perception on quality aspects, providing new elements and inputs for more definitive investigation. The methodology of the work combines multivariate statistical techniques to analyse data from customer satisfaction surveys and is subdivided in three steps. Firstly, multiple correspondence analysis was performed to explore latent constructs as concern satisfaction of quality attributes at interurban interchanges, thus identifying the so-called Key Quality Factor. Secondly, k-means cluster analysis was implemented on the key quality factors to classify travellers in homogeneous groups of transport users, according to their perception of satisfaction, thus identifying the so-called Travellers Profiles. Finally, hints and recommendations on quality were identified to support policy making, setting priorities for interurban interchanges. The methodology was applied at four interurban interchanges in Madrid, Zaragoza, Gothenburg and Lyon, analysing the data collected through a customer satisfaction survey carried out in 2011 at the four railway or bus stations where different modes of public and private transport are interconnected covering both short and long trips. Data on travellers’ satisfaction with 26 quality attributes were collected, as well as information on socio-economical and travel patterns. Through multiple correspondence analysis were identified 4-5 key quality factors per interchange. They are mainly related to ticketing, comfort and connectivity, while classical issues, as information, are not perceived as important by travellers’. Through cluster analysis were identified 2-5 travellers profiles per interchange. Two groups of travellers can be found in almost all case studies: commuter / business travellers and holiday travellers. As regards the priorities to support stakeholders in policy making, ticketing is the key-issue for the Spanish interurban interchanges, while connectivity and temporal issues emerge in the French and Swedish case studies.

Selección de una cartera de acciones bajo criterios de sostenibilidad medioambiental empleando técnicas de decisión multicriterio

La apertura de los mercados internacionales de capital como consecuencia del proceso de globalización ha motivado un aumento significativo de la labor investigadora en el campo de la economía y, concretamente, en la teoría de la inversión. Los trabajos en este área tuvieron como punto de partida el artículo publicado por Harry Markowitz en 1952 en el Journal of Finance bajo el título “Portfolio Selection”. En él se pretende hacer una modelización del proceso inversionista principalmente a través de dos criterios: riesgo y retorno. Markowitz no da indicaciones en cuanto a cómo elegir la composición de una cartera optimizando simultáneamente riesgo y retorno. En su lugar, fija una de las dos variables (según la aversión al riesgo del inversor y su preferencia por las ganancias) y optimiza la otra. Sin embargo, este análisis resulta ser bastante simplista si tenemos en cuenta que los inversores, como cualquier ser humano, son decisores multicriterio: no sólo maximizarán el beneficio para un riesgo dado, sino que intentarán también minimizar el riesgo, diversificar el tipo de acciones que poseen para inmunizarse frente a crisis financieras, emplear nuevos criterios de inversión que incorporen la sostenibilidad medioambiental y el impacto que la actividad productiva tiene en la sociedad, destinar un mayor porcentaje del presupuesto a compañías poco endeudadas, que alcancen un buen rating o unos buenos índices de responsabilidad social corporativa, etc. La inclusión de estas nuevas variables en el modelo tradicional es ahora posible gracias a la teoría de la decisión multicriterio (MCDM: Multiple Criteria Decision Making). Desde los años setenta se viene desarrollando y aplicando este nuevo paradigma en áreas tan dispares como la planificación de redes de telecomunicación, la optimización de listas de espera en hospitales o la planificación logística de las grandes distribuidoras y compañías de mensajería. En el presente trabajo se pretende aplicar el paradigma MCDM a la construcción de una cartera de acciones siguiendo criterios tanto puramente financieros como de sostenibilidad medioambiental y responsabilidad social corporativa. Para ello, en esta primera parte se estudiará la teoría clásica de selección de carteras de Markowitz, explicando los parámetros que permiten caracterizar un instrumento financiero individual (retorno, riesgo, covarianza) y una cartera de instrumentos (diversificación, frontera eficiente). En la segunda parte se analizará en profundidad el concepto de desarrollo sostenible, tan extendido en la actualidad, y su transposición al plano corporativo y de gestión de carteras. Se realizará una revisión histórica del término y su encaje en el esquema de decisión de una compañía privada, así como un estudio de las herramientas para medir el cumplimiento de ciertos principios de sostenibilidad por parte de las compañías y hacer, de esta forma, cuantificables dichos conceptos con vistas a su incorporación al esquema decisional del inversor. Con posterioridad, en la tercera parte se estudiará la programación por metas como técnica de decisión multicriterio para aplicar al problema de la composición de carteras. El potencial de esta metodología radica en que permite hacer resoluble un problema, en principio, sin solución. Y es que, como no se pueden optimizar todos y cada uno de los criterios simultáneamente, la programación por metas minimizará las desviaciones respecto a determinados niveles de aspiración para ofrecer una solución lo más cercana posible a la ideal. Finalmente, se construirá un caso de estudio a partir de datos reales tanto financieros como de sostenibilidad para, posteriormente, resolver el modelo matemático construido empleando LINGO. A través de esta herramienta software se podrá simular el proceso de optimización y obtener una cartera-solución que refleje las preferencias del agente decisor.

Key quality factors at urban interchanges.

Quality of service should not be overlooked in public transport planning and policy making, as it influences modal shift from car use to more sustainable means. Little research has been conducted on the quality of public transport interchanges from the perspective of current travellers (i.e. perceived quality). This work is thus aimed at identifying key quality factors in urban interchanges, through an exploratory approach (multiple correspondence analysis) that provides novel elements for further research. The methodology was applied at interchanges in Madrid and Gothenburg and the data used in the analysis were collected through customer satisfaction surveys conducted in 2011. The analysis identified five key quality factors per interchange. Ticketing plays a key role at both interchanges while physical and environmental issues emerged at Avenida de America in Madrid, and services, temporal issues and interconnectivity characterise Gothenburg central station. Compared with other quality aspects, classical issues such as safety/security and information are not perceived as important by intermodal travellers.

An Integrated Transport Planning Framework Involving a Combined Utility-Regret Approach

Sustainable transport planning requires an integrated approach involving strategic planning, impact analysis and multi-criteria evaluation. This study aims at relaxing the utility-based decision-making assumption by newly embedding anticipated-regret and combined utility-regret decision mechanisms in an integrated transport planning framework. The framework consists of a two-round Delphi survey, an integrated land-use and transport model for Madrid, and multi-criteria analysis. Results show that (i) regret-based ranking has similar mean but larger variance than utility-based ranking; (ii) the least-regret scenario forms a compromise between the desired and the expected scenarios; (iii) the least-regret scenario can lead to higher user benefits in the short-term and lower user benefits in the long-term; (iv) utility-based, regret-based and combined utility-regret-based multi-criteria analysis result in different rankings of policy packages; and (v) the combined utility-regret ranking is more informative compared with utility-based or regret-based ranking.

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.

Modelo explicativo de la relación entre productividad y valores organizacionales, en la PYME del sector metalúrgico y minero de Venezuela

Como consecuencia de los procesos de globalización el mundo empresarial está sometido a constantes cambios que han originado la necesidad en las empresas de evaluar su funcionamiento, con el objeto de adecuar su gestión a las mejores prácticas gerenciales y operativas, en función de adaptarse a las exigencias presentes en los escenarios en que están inmersas. La presente investigación tiene como propósito desarrollar un modelo explicativo de la relación entre la productividad y los valores organizacionales, teniendo como premisa los distintos planteamientos o teorías que destacan la importancia que tienen los valores organizacionales para que las empresas logren sus metas. Específicamente se tomó como referencia la clasificación de los valores organizacionales, que contempla el modelo de gestión de Dirección por Valores (DPV), de García y Dolan (2001). Las PYMES, al considerar el efecto que tienen los valores organizacionales en la productividad, pueden apoyar su gestión a través del compromiso de las personas para lograr los resultados de productividad que quieren o necesitan alcanzar. El abordaje del estudio se ha basado en la investigación explicativa, a través de la cual se exponen las razones de ocurrencia de un fenómeno o se muestran los mecanismos por los que se relacionan dos o más variables, lo que permitió conjugar definiciones y supuestos de las relaciones encontradas entre los valores organizacionales identificados de acuerdo a la opinión de los entrevistados y que resultaron ser significativos con los resultados de productividad que presentan las empresas que fueron objeto de esta investigación La población estuvo conformada por 40 empresas activas del sector metalúrgico y minero de Ciudad Guayana, Estado Bolívar, Venezuela, pertenecientes a la Asociación de Industriales Metalúrgicos y de Minería de la región Guayana (AIMM) y al directorio de la Cámara de Industriales y Mineros de Guayana. La muestra estudiada corresponde a 25 empresas que representan el 62% de la población. El proceso que se siguió para generar el modelo explicativo contempla tres etapas. La primera consiste en la fase descriptiva donde se recogió la información referente a la productividad de las empresas y a la determinación de los valores organizacionales identificados a través del análisis cualitativo de las entrevistas que se realizaron a los informantes de las empresas de la muestra. Para ello se utilizó el software Atlas ti 6.0. La segunda etapa, denominada comparativa, consistió en determinar la relación entre la productividad y los valores organizacionales, a través de las tablas de contingencias, de acuerdo con el grado de significancia que mostró el estadístico Chi- cuadrado. La tercera y última etapa del proceso es la fase explicativa que consistió en estimar la magnitud de la relación entre las variables productividad y valores organizacionales utilizando el coeficiente de contingencia de Pearson, y en establecer las asociaciones de acuerdo a las proximidades observadas que resultaron del análisis de correspondencias múltiples. Entre los hallazgos del estudio desarrollado se encontró que la productividad de las empresas puede fijarse en tres categorías: alta, media y baja y entre los factores que afectan a la productividad destacan, en el contexto externo: el gobierno, los clientes y los proveedores y en el contexto interno: la mano de obra, los materiales y los suministros. Según la opinión de los gerentes entrevistados, los valores organizacionales que caracterizan a las empresas del sector estudiado se agrupan en veintisiete categorías, que se clasifican en los siguientes componentes: entorno mercado, clientes, proveedores y otras empresas aliadas, medio ambiente, forma de tratar la Dirección al resto de empleados, forma de trabajar cotidiana y gestión de los recursos económicos. Los valores organizacionales que resultaron ser significativos fueron la innovación, la honestidad y el orden y limpieza. La magnitud de la relación encontrada del valor innovación fue moderadamente fuerte. Se infiere que las empresas, al tener una Productividad baja, deciden innovar en el desarrollo de nuevos productos. El valor honestidad arrojó una relación moderadamente fuerte, determinando que las empresas de Productividad alta basan sus relaciones con los proveedores en la honestidad. Finalmente, el valor orden y limpieza muestra una relación moderadamente débil, lo que hace suponer que las empresas de Productividad media tienen alguna preferencia por mantener el orden y limpieza en las áreas de trabajo. El modelo explicativo de la relación entre productividad y valores organizacionales, en las PYMES del sector metalúrgico y minero de Ciudad Guayana, quedó conformado por los siguientes componentes: mercado, clientes, proveedores y otras empresas aliadas, y medio ambiente. No se encontraron relaciones en los componentes forma de tratar la Dirección al resto de empleados, forma de trabajar cotidiana y gestión de los recursos económicos. ABSTRACT As a result of globalization processes, the business world is subject to constant change. This has resulted in the need for companies to evaluate their performance in order to adjust their processes to the best managerial and operational practices, with the goal to adapt to the demands present in the scenarios in which they are embedded. This research aimed to develop an explanatory model of the relationship between productivity and organizational values. In addition, it was based on the different approaches or theories that relate the importance for enterprises of the organizational values to achieve their goals. Specifically, reference was made to the classification of organizational values, which includes the model of Management by Values (DPV) following García and Dolan (1997). The SMEs, considering the effect of organizational values on productivity, can support their management through the commitment of their people to achieve productivity results that they want or need to accomplish. The study approach was based on explanatory research, which presents the reasons for occurrence of a phenomenon and the mechanisms through which two or more variables are related. This allowed to combine definitions and assumptions about the relationship found between organizational values and the productivity results of the companies that took part in this research. Organizational values were identified in the opinion of the managers interviewed, and were found to be significant with the productivity results. The population consisted of 40 active enterprises of the metallurgical and mining industry of Ciudad Guayana, Estado Bolivar, Venezuela. These enterprises were members of the Association of Metallurgical and Mining Industry of the Guayana Region (AIMM, by its acronym in Spanish) and the Directory of the Chamber of Industrial and Mining of Guayana. The sample of the study is comprised of 25 enterprises, which represent 62% of the total population. The process which has been followed to generate the explanatory model involves three stages. The first stage is the descriptive phase where the information about enterprises productivity and the determination of organizational values is gathered. These organizational values were identified by a qualitative analysis of the interviews conducted with managers of each enterprise. This analysis was performed using the Atlas ti 6.0 software. The second stage, denominated comparative, consisted in determining the relationship between productivity and organizational values through contingency tables, and according to the degree of significance showed by the Chi-Square, statistic. The third, and final stage of the process, is the explanatory phase. This consisted in estimating the magnitude of the relationship between productivity and organizational values variables using the Pearson's contingency coefficient. In addition, this stage comprises the establishment of the associations according to the observed proximities that resulted from the multiple correspondence analysis. Among the findings of this study, it was found that the productivity of enterprises can be set in three categories: high, medium and low. Additionally, it was found that in the external context the factors that stand out affecting productivity are: government policy, customers and suppliers, while in the domestic context they are: labor, materials and supplies. According to the opinion of the managers interviewed the organizational values that characterize the companies that were studied are grouped into twenty seven categories. These categories are classified into the following components: market environment, customers, suppliers and other allied companies, the environment, how Management deals with of the employees, way to work every day, and management of economic resources. Organizational values that were found to be significant were innovation, honesty and order and cleanliness. The magnitude of the relation of the innovation value was found to be moderately strong. It is inferred that companies that have low productivity decide to innovate in the development of new products. The honesty value showed a moderately strong relation, determining that high productivity enterprises base their relationships with suppliers on honesty. Lastly, the order and cleanliness value showed a moderately weak relation, which suggests that average productivity enterprises have a preference to maintain order and cleanliness in the work areas. The explanatory model of the relationship between productivity and organizational values, in the SMEs of the metallurgical and mining sector of Ciudad Guayana, was composed of the following components: market, customers, suppliers and other allied companies, and the environment. No relationships were found in the following components: how Management deals with employees, way to work every day, and management of economic resources.

Modelling relativistic solitary wave interactions in over-dense plasmas: a perturbed nonlinear Schröndinger equation framework

We investigate the dynamics of localized solutions of the relativistic cold-fluid plasma model in the small but finite amplitude limit, for slightly overcritical plasma density. Adopting a multiple scale analysis, we derive a perturbed nonlinear Schrödinger equation that describes the evolution of the envelope of circularly polarized electromagnetic field. Retaining terms up to fifth order in the small perturbation parameter, we derive a self-consistent framework for the description of the plasma response in the presence of localized electromagnetic field. The formalism is applied to standing electromagnetic soliton interactions and the results are validated by simulations of the full cold-fluid model. To lowest order, a cubic nonlinear Schrödinger equation with a focusing nonlinearity is recovered. Classical quasiparticle theory is used to obtain analytical estimates for the collision time and minimum distance of approach between solitons. For larger soliton amplitudes the inclusion of the fifth-order terms is essential for a qualitatively correct description of soliton interactions. The defocusing quintic nonlinearity leads to inelastic soliton collisions, while bound states of solitons do not persist under perturbations in the initial phase or amplitude

Building resilience to water scarcity in Southern Spain: A case study of rice farming in Doñana protected wetlands

Agricultural water management needs to evolve in view of increased water scarcity, especially when farming and natural protected areas are closely linked. In the study site of Don?ana (southern Spain), water is shared by rice producers and a world heritage biodiversity ecosystem. Our aim is to contribute to defining adaptation strategies that may build resilience to increasing water scarcity and minimize water conflicts among agricultural and natural systems. The analytical framework links a participatory process with quantitative methods to prioritize the adaptation options. Bottom-up proposed adaptation measures are evaluated by a multi-criteria analysis (MCA) that includes both socioeconomic criteria and criteria of the ecosystem services affected by the adaptation options. Criteria weights are estimated by three different methods?analytic hierarchy process, Likert scale and equal weights?that are then compared. Finally, scores from an MCA are input into an optimization model used to determine the optimal land-use distribution in order to maximize utility and land-use diversification according to different scenarios of funds and water availability. While our results show a spectrum of perceptions of priorities among stakeholders, there is one overriding theme that is to define a way to restore part of the rice fields to natural wetlands. These results hold true under the current climate scenario and evenmore so under an increased water scarcity scenario.

How can irrigated agriculture adapt to climate change? Insights from the Guadiana Basin in Spain

Climate change is already affecting many natural systems and human environments worldwide, like the semiarid Guadiana Basin in Spain. This paper illustrates a systematic analysis of climate change adaptation in the Guadiana irrigation farming region. The study applies a solution-oriented diagnostic framework structured along a series of sequential analytical steps. An initial stage integrates economic and hydrologic modeling to evaluate the effects of climate change on the agriculture and water sectors. Next, adaptation measures are identified and prioritized through a stakeholder-based multi-criteria analysis. Finally, a social network analysis identifies key actors and their relationships in climate change adaptation. The study shows that under a severe climate change scenario, water availability could be substantially decreased and drought occurrence will augment. In consequence, farmers will adapt their crops to a lesser amount of water and income gains will diminish, particularly for smallholder farms. Among the various adaptation measures considered, those related to private farming (new crop varieties and modern irrigation technologies) are ranked highest, whereas public-funded hard measures (reservoirs) are lowest and public soft measures (insurance) are ranked middle. In addition, stakeholders highlighted that the most relevant criteria for selecting adaptation plans are environmental protection, financial feasibility and employment creation. Nonetheless, the social network analysis evidenced the need to strengthen the links among the different stakeholder groups to facilitate the implementation of adaptation processes. In sum, the diagnostic framework applied in this research can be considered a valuable tool for guiding and supporting decision making in climate change adaptation and communicating scientific results.

Desarrollo de un algoritmo de decisión multicriterio para la gestión de listas de espera en la solicitud de Holter

Las listas de espera son un problema para la mayor parte de los países que cuentan con un Sistema Nacional de Salud. El presente trabajo propone analizar el problema de las listas de espera desde una perspectiva de Decisión Multicriterio. Tras un análisis de las diferentes metodologías existentes, hemos elaborado un modelo de decisión basado en el método AHP (Analytic Hierarchy Process) para la gestión de listas de espera y lo hemos aplicado a un Hospital de la Comunidad de Madrid. La decisión multicriterio MCDM (Multiple Criteria Decision Making) es la teoría que estudia y analiza los problemas de decisión que involucran diferentes criterios. La MCDM enmarca con precisión problemas reales de toma de decisiones, planteados usualmente haciendo uso de varios criterios en conflicto; en los cuales, no será posible obtener en general una solución que asigne a todos los criterios su mejor valor sino que el decisor, aplicando distintas técnicas, deberá decidir la mejor solución a escoger del conjunto de soluciones factibles. El fundamento del AHP radica en descomponer problemas complejos en otros más sencillos y agregar las soluciones de los mismos. Según la propuesta de Saaty, el primer paso para la aplicación de este método es estructurar jerárquicamente el problema en niveles con distintos nodos interconectados. El primer nivel de la jerarquía corresponde al propósito del problema, el nivel/niveles intermedios a los criterios/subcriterios en base a los cuales se forma la decisión y el último corresponde a las alternativas o soluciones factibles del problema. La aplicación del método AHP requiere: -Realizar comparaciones por pares entre los entes de cada nivel jerárquico, en base a la importancia que presentan para el nodo del nivel superior de la jerarquía al que están ligados. Los resultados de estas comparaciones se recogen en forma de matrices de comparación por pares. -Obtener los vectores de prioridad correspondientes a cada una de las matrices de comparación por pares. -Calcular la contribución de cada alternativa al propósito del problema, mediante una agregación multiplicativa entre los niveles jerárquicos y en función de estos valores, ordenar las alternativas y seleccionar lo más conveniente como solución del problema. Como último paso en la metodología AHP debemos señalar que, cualquiera que sea el método empleado para sintetizar la información de dichas matrices para determinar los vectores de prioridad de los entes que se comparan, es posible realizar un análisis de sensibilidad del resultado alcanzado, visualizando y analizando otras posibles soluciones a obtener haciendo cambios en los juicios de valor emitidos por la unidad decisora al construir dichas matrices. El software Expert-Choice permite realizar el análisis de sensibilidad de 5 formas diferentes. En estos análisis se realizan variaciones en el valor de un peso o prioridad y se observa numérica y gráficamente como este cambio afecta a la puntuación de las alternativas.

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.

Desarrollo de un método estadístico para la generación de escenarios climáticos de alta resolución a partir de simulaciones de baja resolución de Modelos de Circulación General: aplicación a España

Esta tesis doctoral presenta el desarrollo, verificación y aplicación de un método original de regionalización estadística para generar escenarios locales de clima futuro de temperatura y precipitación diarias, que combina dos pasos. El primer paso es un método de análogos: los "n" días cuya configuración atmosférica de baja resolución es más parecida a la del día problema, se seleccionan de un banco de datos de referencia del pasado. En el segundo paso, se realiza un análisis de regresión múltiple sobre los "n" días más análogos para la temperatura, mientras que para la precipitación se utiliza la distribución de probabilidad de esos "n" días análogos para obtener la estima de precipitación. La verificación de este método se ha llevado a cabo para la España peninsular y las Islas Baleares. Los resultados muestran unas buenas prestaciones para temperatura (BIAS cerca de 0.1ºC y media de errores absolutos alrededor de 1.9ºC); y unas prestaciones aceptables para la precipitación (BIAS razonablemente bajo con una media de -18%; error medio absoluto menor que para una simulación de referencia (la persistencia); y una distribución de probabilidad simulada similar a la observada según dos test no-paramétricos de similitud). Para mostrar la aplicabilidad de la metodología desarrollada, se ha aplicado en detalle en un caso de estudio. El método se aplicó a cuatro modelos climáticos bajo diferentes escenarios futuros de emisiones de gases de efecto invernadero, para la región de Aragón, produciendo así proyecciones futuras de precipitación y temperaturas máximas y mínimas diarias. La fiabilidad de la técnica de regionalización fue evaluada de nuevo para el caso de estudio mediante un proceso de verificación. Para determinar la capacidad de los modelos climáticos para simular el clima real, sus simulaciones del pasado (la denominada salida 20C3M) se regionalizaron y luego se compararon con el clima observado (los resultados son bastante robustos para la temperatura y menos concluyentes para la precipitación). Las proyecciones futuras a escala local presentan un aumento significativo durante todo el siglo XXI de las temperaturas máximas y mínimas para todos los futuros escenarios de emisiones considerados. Las simulaciones de precipitación presentan mayores incertidumbres. Además, la aplicabilidad práctica del método se demostró también mediante su utilización para producir escenarios climáticos futuros para otros casos de estudio en los distintos sectores y regiones del mundo. Se ha prestado especial atención a una aplicación en Centroamérica, una región que ya está sufriendo importantes impactos del cambio climático y que tiene un clima muy diferente. ABSTRACT This doctoral thesis presents the development, verification and application of an original downscaling method for daily temperature and precipitation, which combines two statistical approaches. The first step is an analogue approach: the “n” days most similar to the day to be downscaled are selected. In the second step, a multiple regression analysis using the “n” most analogous days is performed for temperature, whereas for precipitation the probability distribution of the “n” analogous days is used to obtain the amount of precipitation. Verification of this method has been carried out for the Spanish Iberian Peninsula and the Balearic Islands. Results show good performance for temperature (BIAS close to 0.1ºC and Mean Absolute Errors around 1.9ºC); and an acceptable skill for precipitation (reasonably low BIAS with a mean of - 18%, Mean Absolute Error lower than for a reference simulation, i.e. persistence, and a well-simulated probability distribution according to two non-parametric tests of similarity). To show the applicability of the method, a study case has been analyzed. The method was applied to four climate models under different future emission scenarios for the region of Aragón, thus producing future projections of daily precipitation and maximum and minimum temperatures. The reliability of the downscaling technique was re-assessed for the study case by a verification process. To determine the ability of the climate models to simulate the real climate, their simulations of the past (the 20C3M output) were downscaled and then compared with the observed climate – the results are quite robust for temperature and less conclusive for the precipitation. The downscaled future projections exhibit a significant increase during the entire 21st century of the maximum and minimum temperatures for all the considered future emission scenarios. Precipitation simulations exhibit greater uncertainties. Furthermore, the practical applicability of the method was demonstrated also by using it to produce future climate scenarios for some other study cases in different sectors and regions of the world. Special attention was paid to an application of the method in Central America, a region that is already suffering from significant climate change impacts and that has a very different climate from others where the method was previously applied.

EXPERIÊNCIAS AFETIVAS NO CONTEXTO ORGANIZACIONAL E SEU IMPACTO SOBRE O BEM-ESTAR NO TRABALHO

Em ambiente de elevada pressão, competição e necessidade de criação de diferenciais consistentes que venham contribuir com a longevidade das organizações, nota-se a busca e, às vezes, radicais transformações nos modelos de gestão de negócios e gestão do ser humano no meio empresarial. No campo central dos estudos atuais acerca do comportamento humano e de suas relações com as diversas instituições em que o homem se vê inserido, figuram os esforços voltados à compreensão do papel e valor da contribuição do ser humano ao ambiente de trabalho e fortalecimento das organizações. Crescentes se mostram a preocupação e o entendimento sobre os fatores que impactam o bem-estar geral, o bem-estar no trabalho, a saúde dos trabalhadores e as variáveis emocionais oriundas das relações interpessoais comuns a todo organismo social. A combinação de temas emergentes e ricos em significância como bem-estar no trabalho, satisfação e envolvimento com o trabalho, comprometimento organizacional afetivo, emoções, afetos e sentimentos, caracterizam-se como um vasto e instigante campo de pesquisa para uma adaptação mais ampla do ser humano ao ambiente organizacional. O presente estudo teve como objetivo submeter ao teste empírico as relações entre experiências afetivas no contexto organizacional e três dimensões de bem-estar no trabalho - satisfação no trabalho, envolvimento com o trabalho e comprometimento organizacional afetivo. A amostra foi composta por 253 profissionais de uma indústria metalúrgica de autopeças na grande São Paulo, sendo 213 do sexo masculino e 29 do sexo feminino, com maior freqüência na faixa etária compreendida entre 26 a 30 anos, distribuída entre solteiros e casados. Para a coleta de dados foi utilizado um questionário de auto-preenchimento com quatro escalas que avaliaram afetos positivos e negativos, satisfação no trabalho, envolvimento com o trabalho e comprometimento organizacional afetivo. A análise dos dados foi feita por meio do SPSS, versão 16.0 e diversos sub-programas permitiram realizar análises descritivas bem como calcular modelos de regressão linear para verificar o impacto de afetos positivos e negativos sobre bem-estar no trabalho. Os resultados deste estudo revelaram que o principal preditor das dimensões de bem-estar no trabalho foram os afetos positivos. Assim, parece ser adequado afirmar que bem-estar no trabalho seja um estado psicológico sustentado, em especial, pela vivência de emoções positivas no contexto organizacional. Sugere-se que a promoção da saúde e do bem-estar dentro das organizações sejam focos de estudos futuros, representando valiosa contribuição aos campos de conhecimento da psicologia da saúde e da psicologia organizacional, bem como ao conseqüente fortalecimento dos vínculos entre empresa e trabalhadores.(AU)