A Critical Review of Opinion Polls relating to Iranian Voting Intentions: Problems of Research Methodology as applied to Complex Societies

After the 10th Iranian Presidential election on June 12, 2009, several public opinion polls taken in Iran attracted the attention of policy-makers and journalists around the world because of the political crisis that followed. In this paper I first review critically the polls conducted by the WPO (WorldPublicOpinion.org), PIPA (Program on International Policy Attitudes) at the University of Maryland. I also review an essay by Steven Kull, which is based on the aforementioned poll results and which in my opinion leads to false conclusions concerning Iran’s political prospects. I also discuss “An Analysis of Multiple Polls of the Iranian Public,” published by WPO-PIPA on February 3 2010. The present paper arrives at the overall conclusion that it is impossible to obtain an accurate image of political opinions in societies as complicated as that of Iran by concentrating on only one technique of research and analysis, especially when the political and social situation in the society concerned is in a state of constant flux.

A Methodological model to assist the optimization and risk management of mining investment decisions

Identifying, quantifying, and minimizing technical risks associated with investment decisions is a key challenge for mineral industry decision makers and investors. However, risk analysis in most bankable mine feasibility studies are based on the stochastic modelling of project “Net Present Value” (NPV)which, in most cases, fails to provide decision makers with a truly comprehensive analysis of risks associated with technical and management uncertainty and, as a result, are of little use for risk management and project optimization. This paper presents a value-chain risk management approach where project risk is evaluated for each step of the project lifecycle, from exploration to mine closure, and risk management is performed as a part of a stepwise value-added optimization process.

Data mining applied to the cognitive rehabilitation of patients with acquired brain injury

Acquired brain injury (ABI) is one of the leading causes of death and disability in the world and is associated with high health care costs as a result of the acute treatment and long term rehabilitation involved. Different algorithms and methods have been proposed to predict the effectiveness of rehabilitation programs. In general, research has focused on predicting the overall improvement of patients with ABI. The purpose of this study is the novel application of data mining (DM) techniques to predict the outcomes of cognitive rehabilitation in patients with ABI. We generate three predictive models that allow us to obtain new knowledge to evaluate and improve the effectiveness of the cognitive rehabilitation process. Decision tree (DT), multilayer perceptron (MLP) and general regression neural network (GRNN) have been used to construct the prediction models. 10-fold cross validation was carried out in order to test the algorithms, using the Institut Guttmann Neurorehabilitation Hospital (IG) patients database. Performance of the models was tested through specificity, sensitivity and accuracy analysis and confusion matrix analysis. The experimental results obtained by DT are clearly superior with a prediction average accuracy of 90.38%, while MLP and GRRN obtained a 78.7% and 75.96%, respectively. This study allows to increase the knowledge about the contributing factors of an ABI patient recovery and to estimate treatment efficacy in individual patients.

Data mining for the diagnosis of type 2 diabetes

Diabetes is the most common disease nowadays in all populations and in all age groups. diabetes contributing to heart disease, increases the risks of developing kidney disease, blindness, nerve damage, and blood vessel damage. Diabetes disease diagnosis via proper interpretation of the diabetes data is an important classification problem. Different techniques of artificial intelligence has been applied to diabetes problem. The purpose of this study is apply the artificial metaplasticity on multilayer perceptron (AMMLP) as a data mining (DM) technique for the diabetes disease diagnosis. The Pima Indians diabetes was used to test the proposed model AMMLP. The results obtained by AMMLP were compared with decision tree (DT), Bayesian classifier (BC) and other algorithms, recently proposed by other researchers, that were applied to the same database. The robustness of the algorithms are examined using classification accuracy, analysis of sensitivity and specificity, confusion matrix. The results obtained by AMMLP are superior to obtained by DT and BC.

MedVir: 3D visual interface applied to gene profile analysis

The use of data mining techniques for the gene profile discovery of diseases, such as cancer, is becoming usual in many researches. These techniques do not usually analyze the relationships between genes in depth, depending on the different variety of manifestations of the disease (related to patients). This kind of analysis takes a considerable amount of time and is not always the focus of the research. However, it is crucial in order to generate personalized treatments to fight the disease. Thus, this research focuses on finding a mechanism for gene profile analysis to be used by the medical and biologist experts. Results: In this research, the MedVir framework is proposed. It is an intuitive mechanism based on the visualization of medical data such as gene profiles, patients, clinical data, etc. MedVir, which is based on an Evolutionary Optimization technique, is a Dimensionality Reduction (DR) approach that presents the data in a three dimensional space. Furthermore, thanks to Virtual Reality technology, MedVir allows the expert to interact with the data in order to tailor it to the experience and knowledge of the expert.

Factors influencing metal price selection in mining feasibility studies

The mineral price assigned in mining project design is critical to determining the economic feasibility of a project. Nevertheless, although it is not difficult to find literature about market metal prices, it is much more complicated to achieve a specific methodology for calculating the value or which justifications are appropriate to include. This study presents an analysis of various methods for selecting metal prices and investigates the mechanisms and motives underlying price selections. The results describe various attitudes adopted by the designers of mining investment projects, and how the price can be determined not just by means of forecasting but also by consideration of other relevant parameters.

1RM prediction: a data mining case study

In the last few years there has been a heightened interest in data treatment and analysis with the aim of discovering hidden knowledge and eliciting relationships and patterns within this data. Data mining techniques (also known as Knowledge Discovery in Databases) have been applied over a wide range of fields such as marketing, investment, fraud detection, manufacturing, telecommunications and health. In this study, well-known data mining techniques such as artificial neural networks (ANN), genetic programming (GP), forward selection linear regression (LR) and k-means clustering techniques, are proposed to the health and sports community in order to aid with resistance training prescription. Appropriate resistance training prescription is effective for developing fitness, health and for enhancing general quality of life. Resistance exercise intensity is commonly prescribed as a percent of the one repetition maximum. 1RM, dynamic muscular strength, one repetition maximum or one execution maximum, is operationally defined as the heaviest load that can be moved over a specific range of motion, one time and with correct performance. The safety of the 1RM assessment has been questioned as such an enormous effort may lead to muscular injury. Prediction equations could help to tackle the problem of predicting the 1RM from submaximal loads, in order to avoid or at least, reduce the associated risks. We built different models from data on 30 men who performed up to 5 sets to exhaustion at different percentages of the 1RM in the bench press action, until reaching their actual 1RM. Also, a comparison of different existing prediction equations is carried out. The LR model seems to outperform the ANN and GP models for the 1RM prediction in the range between 1 and 10 repetitions. At 75% of the 1RM some subjects (n = 5) could perform 13 repetitions with proper technique in the bench press action, whilst other subjects (n = 20) performed statistically significant (p < 0:05) more repetitions at 70% than at 75% of their actual 1RM in the bench press action. Rate of perceived exertion (RPE) seems not to be a good predictor for 1RM when all the sets are performed until exhaustion, as no significant differences (p < 0:05) were found in the RPE at 75%, 80% and 90% of the 1RM. Also, years of experience and weekly hours of strength training are better correlated to 1RM (p < 0:05) than body weight. O'Connor et al. 1RM prediction equation seems to arise from the data gathered and seems to be the most accurate 1RM prediction equation from those proposed in literature and used in this study. Epley's 1RM prediction equation is reproduced by means of data simulation from 1RM literature equations. Finally, future lines of research are proposed related to the problem of the 1RM prediction by means of genetic algorithms, neural networks and clustering techniques. RESUMEN En los últimos años ha habido un creciente interés en el tratamiento y análisis de datos con el propósito de descubrir relaciones, patrones y conocimiento oculto en los mismos. Las técnicas de data mining (también llamadas de \Descubrimiento de conocimiento en bases de datos\) se han aplicado consistentemente a lo gran de un gran espectro de áreas como el marketing, inversiones, detección de fraude, producción industrial, telecomunicaciones y salud. En este estudio, técnicas bien conocidas de data mining como las redes neuronales artificiales (ANN), programación genética (GP), regresión lineal con selección hacia adelante (LR) y la técnica de clustering k-means, se proponen a la comunidad del deporte y la salud con el objetivo de ayudar con la prescripción del entrenamiento de fuerza. Una apropiada prescripción de entrenamiento de fuerza es efectiva no solo para mejorar el estado de forma general, sino para mejorar la salud e incrementar la calidad de vida. La intensidad en un ejercicio de fuerza se prescribe generalmente como un porcentaje de la repetición máxima. 1RM, fuerza muscular dinámica, una repetición máxima o una ejecución máxima, se define operacionalmente como la carga máxima que puede ser movida en un rango de movimiento específico, una vez y con una técnica correcta. La seguridad de las pruebas de 1RM ha sido cuestionada debido a que el gran esfuerzo requerido para llevarlas a cabo puede derivar en serias lesiones musculares. Las ecuaciones predictivas pueden ayudar a atajar el problema de la predicción de la 1RM con cargas sub-máximas y son empleadas con el propósito de eliminar o al menos, reducir los riesgos asociados. En este estudio, se construyeron distintos modelos a partir de los datos recogidos de 30 hombres que realizaron hasta 5 series al fallo en el ejercicio press de banca a distintos porcentajes de la 1RM, hasta llegar a su 1RM real. También se muestra una comparación de algunas de las distintas ecuaciones de predicción propuestas con anterioridad. El modelo LR parece superar a los modelos ANN y GP para la predicción de la 1RM entre 1 y 10 repeticiones. Al 75% de la 1RM algunos sujetos (n = 5) pudieron realizar 13 repeticiones con una técnica apropiada en el ejercicio press de banca, mientras que otros (n = 20) realizaron significativamente (p < 0:05) más repeticiones al 70% que al 75% de su 1RM en el press de banca. El ínndice de esfuerzo percibido (RPE) parece no ser un buen predictor del 1RM cuando todas las series se realizan al fallo, puesto que no existen diferencias signifiativas (p < 0:05) en el RPE al 75%, 80% y el 90% de la 1RM. Además, los años de experiencia y las horas semanales dedicadas al entrenamiento de fuerza están más correlacionadas con la 1RM (p < 0:05) que el peso corporal. La ecuación de O'Connor et al. parece surgir de los datos recogidos y parece ser la ecuación de predicción de 1RM más precisa de aquellas propuestas en la literatura y empleadas en este estudio. La ecuación de predicción de la 1RM de Epley es reproducida mediante simulación de datos a partir de algunas ecuaciones de predicción de la 1RM propuestas con anterioridad. Finalmente, se proponen futuras líneas de investigación relacionadas con el problema de la predicción de la 1RM mediante algoritmos genéticos, redes neuronales y técnicas de clustering.

Efficiency of human activity on information spreading on Twitter

In this work we study Twitter data to understand influence dynamics in social networks. We define user efficiency on Twitter, as the ratio between the emergent spreading process and the activity employed by the user. We characterize this property by means of a quantitative analysis of the structural and dynamical patterns emergent from human interactions, and show it to be universal across several Twitter conversations.

Stability analysis of dam failures. Application to aurul tailing pond in Baia Mare (Romania)

La gestión de estériles de una explotación minera es un punto clave en el desarrollo económico de una actividad extractiva, y en especial, del entorno natural y social en el que se emplaza dicho proyecto. La minería de metales preciosos lleva asociada la construcción de balsas de residuos muy peligrosos, fruto de su proceso extractivo, como por ejemplo la cianuración en el caso del oro. Para un correcto funcionamiento de dichos emplazamientos es necesario escoger correctamente el método constructivo a partir de estudios de reconocimiento previos, como estudios de estabilidad geotécnica, contexto geológico de la zona, sismicidad, hidrología, etc. Así mismo, han de llevarse a cabo unas exhaustivas medidas de control y vigilancia para asegurar las condiciones de seguridad exigidas. La ruptura de la balsa de decantación de Aurul S.A. en Baia Mare (Rumania) el 30 de Enero del año 2000 ha sido escogido como caso de estudio de estabilidad de diques. ABSTRACT Tailing's management of a mining exploitation is a key point in the economical development of the extractive activity and, especially, of the natural and social environment of the site. Precious metals mining has high hazardous embankment construction associated, product of its extractive process, i.e. gold cyanidation. A correct operation of those sites makes necessary to choose a suitable construction method, based on previous studies as geotechnical stability studies, geological context of the area, seismicity, hydrology, etc. At the same time, exhaustive control and monitoring must be carried out in order to assure the required safety conditions. Aurul's decantation pond failure in Baia Mare (Romania), on 30th January 2000, has been chosen as a stability analysis case-study.

Nanoinformatics approaches for information extraction and text mining in nanomedical research texts

La nanotecnología es un área de investigación de reciente creación que trata con la manipulación y el control de la materia con dimensiones comprendidas entre 1 y 100 nanómetros. A escala nanométrica, los materiales exhiben fenómenos físicos, químicos y biológicos singulares, muy distintos a los que manifiestan a escala convencional. En medicina, los compuestos miniaturizados a nanoescala y los materiales nanoestructurados ofrecen una mayor eficacia con respecto a las formulaciones químicas tradicionales, así como una mejora en la focalización del medicamento hacia la diana terapéutica, revelando así nuevas propiedades diagnósticas y terapéuticas. A su vez, la complejidad de la información a nivel nano es mucho mayor que en los niveles biológicos convencionales (desde el nivel de población hasta el nivel de célula) y, por tanto, cualquier flujo de trabajo en nanomedicina requiere, de forma inherente, estrategias de gestión de información avanzadas. Desafortunadamente, la informática biomédica todavía no ha proporcionado el marco de trabajo que permita lidiar con estos retos de la información a nivel nano, ni ha adaptado sus métodos y herramientas a este nuevo campo de investigación. En este contexto, la nueva área de la nanoinformática pretende detectar y establecer los vínculos existentes entre la medicina, la nanotecnología y la informática, fomentando así la aplicación de métodos computacionales para resolver las cuestiones y problemas que surgen con la información en la amplia intersección entre la biomedicina y la nanotecnología. Las observaciones expuestas previamente determinan el contexto de esta tesis doctoral, la cual se centra en analizar el dominio de la nanomedicina en profundidad, así como en el desarrollo de estrategias y herramientas para establecer correspondencias entre las distintas disciplinas, fuentes de datos, recursos computacionales y técnicas orientadas a la extracción de información y la minería de textos, con el objetivo final de hacer uso de los datos nanomédicos disponibles. El autor analiza, a través de casos reales, alguna de las tareas de investigación en nanomedicina que requieren o que pueden beneficiarse del uso de métodos y herramientas nanoinformáticas, ilustrando de esta forma los inconvenientes y limitaciones actuales de los enfoques de informática biomédica a la hora de tratar con datos pertenecientes al dominio nanomédico. Se discuten tres escenarios diferentes como ejemplos de actividades que los investigadores realizan mientras llevan a cabo su investigación, comparando los contextos biomédico y nanomédico: i) búsqueda en la Web de fuentes de datos y recursos computacionales que den soporte a su investigación; ii) búsqueda en la literatura científica de resultados experimentales y publicaciones relacionadas con su investigación; iii) búsqueda en registros de ensayos clínicos de resultados clínicos relacionados con su investigación. El desarrollo de estas actividades requiere el uso de herramientas y servicios informáticos, como exploradores Web, bases de datos de referencias bibliográficas indexando la literatura biomédica y registros online de ensayos clínicos, respectivamente. Para cada escenario, este documento proporciona un análisis detallado de los posibles obstáculos que pueden dificultar el desarrollo y el resultado de las diferentes tareas de investigación en cada uno de los dos campos citados (biomedicina y nanomedicina), poniendo especial énfasis en los retos existentes en la investigación nanomédica, campo en el que se han detectado las mayores dificultades. El autor ilustra cómo la aplicación de metodologías provenientes de la informática biomédica a estos escenarios resulta efectiva en el dominio biomédico, mientras que dichas metodologías presentan serias limitaciones cuando son aplicadas al contexto nanomédico. Para abordar dichas limitaciones, el autor propone un enfoque nanoinformático, original, diseñado específicamente para tratar con las características especiales que la información presenta a nivel nano. El enfoque consiste en un análisis en profundidad de la literatura científica y de los registros de ensayos clínicos disponibles para extraer información relevante sobre experimentos y resultados en nanomedicina —patrones textuales, vocabulario en común, descriptores de experimentos, parámetros de caracterización, etc.—, seguido del desarrollo de mecanismos para estructurar y analizar dicha información automáticamente. Este análisis concluye con la generación de un modelo de datos de referencia (gold standard) —un conjunto de datos de entrenamiento y de test anotados manualmente—, el cual ha sido aplicado a la clasificación de registros de ensayos clínicos, permitiendo distinguir automáticamente los estudios centrados en nanodrogas y nanodispositivos de aquellos enfocados a testear productos farmacéuticos tradicionales. El presente trabajo pretende proporcionar los métodos necesarios para organizar, depurar, filtrar y validar parte de los datos nanomédicos existentes en la actualidad a una escala adecuada para la toma de decisiones. Análisis similares para otras tareas de investigación en nanomedicina ayudarían a detectar qué recursos nanoinformáticos se requieren para cumplir los objetivos actuales en el área, así como a generar conjunto de datos de referencia, estructurados y densos en información, a partir de literatura y otros fuentes no estructuradas para poder aplicar nuevos algoritmos e inferir nueva información de valor para la investigación en nanomedicina. ABSTRACT Nanotechnology is a research area of recent development that deals with the manipulation and control of matter with dimensions ranging from 1 to 100 nanometers. At the nanoscale, materials exhibit singular physical, chemical and biological phenomena, very different from those manifested at the conventional scale. In medicine, nanosized compounds and nanostructured materials offer improved drug targeting and efficacy with respect to traditional formulations, and reveal novel diagnostic and therapeutic properties. Nevertheless, the complexity of information at the nano level is much higher than the complexity at the conventional biological levels (from populations to the cell). Thus, any nanomedical research workflow inherently demands advanced information management. Unfortunately, Biomedical Informatics (BMI) has not yet provided the necessary framework to deal with such information challenges, nor adapted its methods and tools to the new research field. In this context, the novel area of nanoinformatics aims to build new bridges between medicine, nanotechnology and informatics, allowing the application of computational methods to solve informational issues at the wide intersection between biomedicine and nanotechnology. The above observations determine the context of this doctoral dissertation, which is focused on analyzing the nanomedical domain in-depth, and developing nanoinformatics strategies and tools to map across disciplines, data sources, computational resources, and information extraction and text mining techniques, for leveraging available nanomedical data. The author analyzes, through real-life case studies, some research tasks in nanomedicine that would require or could benefit from the use of nanoinformatics methods and tools, illustrating present drawbacks and limitations of BMI approaches to deal with data belonging to the nanomedical domain. Three different scenarios, comparing both the biomedical and nanomedical contexts, are discussed as examples of activities that researchers would perform while conducting their research: i) searching over the Web for data sources and computational resources supporting their research; ii) searching the literature for experimental results and publications related to their research, and iii) searching clinical trial registries for clinical results related to their research. The development of these activities will depend on the use of informatics tools and services, such as web browsers, databases of citations and abstracts indexing the biomedical literature, and web-based clinical trial registries, respectively. For each scenario, this document provides a detailed analysis of the potential information barriers that could hamper the successful development of the different research tasks in both fields (biomedicine and nanomedicine), emphasizing the existing challenges for nanomedical research —where the major barriers have been found. The author illustrates how the application of BMI methodologies to these scenarios can be proven successful in the biomedical domain, whilst these methodologies present severe limitations when applied to the nanomedical context. To address such limitations, the author proposes an original nanoinformatics approach specifically designed to deal with the special characteristics of information at the nano level. This approach consists of an in-depth analysis of the scientific literature and available clinical trial registries to extract relevant information about experiments and results in nanomedicine —textual patterns, common vocabulary, experiment descriptors, characterization parameters, etc.—, followed by the development of mechanisms to automatically structure and analyze this information. This analysis resulted in the generation of a gold standard —a manually annotated training or reference set—, which was applied to the automatic classification of clinical trial summaries, distinguishing studies focused on nanodrugs and nanodevices from those aimed at testing traditional pharmaceuticals. The present work aims to provide the necessary methods for organizing, curating and validating existing nanomedical data on a scale suitable for decision-making. Similar analysis for different nanomedical research tasks would help to detect which nanoinformatics resources are required to meet current goals in the field, as well as to generate densely populated and machine-interpretable reference datasets from the literature and other unstructured sources for further testing novel algorithms and inferring new valuable information for nanomedicine.

Analysis of the static and dynamic behaviour of hydraulic fills

En la actualidad existe un gran conocimiento en la caracterización de rellenos hidráulicos, tanto en su caracterización estática, como dinámica. Sin embargo, son escasos en la literatura estudios más generales y globales de estos materiales, muy relacionados con sus usos y principales problemáticas en obras portuarias y mineras. Los procedimientos semi‐empíricos para la evaluación del efecto silo en las celdas de cajones portuarios, así como para el potencial de licuefacción de estos suelos durantes cargas instantáneas y terremotos, se basan en estudios donde la influencia de los parámetros que los rigen no se conocen en gran medida, dando lugar a resultados con considerable dispersión. Este es el caso, por ejemplo, de los daños notificados por el grupo de investigación del Puerto de Barcelona, la rotura de los cajones portuarios en el Puerto de Barcelona en 2007. Por estos motivos y otros, se ha decidido desarrollar un análisis para la evaluación de estos problemas mediante la propuesta de una metodología teórico‐numérica y empírica. El enfoque teórico‐numérico desarrollado en el presente estudio se centra en la determinación del marco teórico y las herramientas numéricas capaces de solventar los retos que presentan estos problemas. La complejidad del problema procede de varios aspectos fundamentales: el comportamiento no lineal de los suelos poco confinados o flojos en procesos de consolidación por preso propio; su alto potencial de licuefacción; la caracterización hidromecánica de los contactos entre estructuras y suelo (camino preferencial para el flujo de agua y consolidación lateral); el punto de partida de los problemas con un estado de tensiones efectivas prácticamente nulo. En cuanto al enfoque experimental, se ha propuesto una metodología de laboratorio muy sencilla para la caracterización hidromecánica del suelo y las interfaces, sin la necesidad de usar complejos aparatos de laboratorio o procedimientos excesivamente complicados. Este trabajo incluye por tanto un breve repaso a los aspectos relacionados con la ejecución de los rellenos hidráulicos, sus usos principales y los fenómenos relacionados, con el fin de establecer un punto de partida para el presente estudio. Este repaso abarca desde la evolución de las ecuaciones de consolidación tradicionales (Terzaghi, 1943), (Gibson, English & Hussey, 1967) y las metodologías de cálculo (Townsend & McVay, 1990) (Fredlund, Donaldson and Gitirana, 2009) hasta las contribuciones en relación al efecto silo (Ranssen, 1985) (Ravenet, 1977) y sobre el fenómeno de la licuefacción (Casagrande, 1936) (Castro, 1969) (Been & Jefferies, 1985) (Pastor & Zienkiewicz, 1986). Con motivo de este estudio se ha desarrollado exclusivamente un código basado en el método de los elementos finitos (MEF) empleando el programa MATLAB. Para ello, se ha esablecido un marco teórico (Biot, 1941) (Zienkiewicz & Shiomi, 1984) (Segura & Caron, 2004) y numérico (Zienkiewicz & Taylor, 1989) (Huerta & Rodríguez, 1992) (Segura & Carol, 2008) para resolver problemas de consolidación multidimensional con condiciones de contorno friccionales, y los correspondientes modelos constitutivos (Pastor & Zienkiewicz, 1986) (Fiu & Liu, 2011). Asimismo, se ha desarrollado una metodología experimental a través de una serie de ensayos de laboratorio para la calibración de los modelos constitutivos y de la caracterización de parámetros índice y de flujo (Castro, 1969) (Bahda 1997) (Been & Jefferies, 2006). Para ello se han empleado arenas de Hostun como material (relleno hidráulico) de referencia. Como principal aportación se incluyen una serie de nuevos ensayos de corte directo para la caracterización hidromecánica de la interfaz suelo – estructura de hormigón, para diferentes tipos de encofrados y rugosidades. Finalmente, se han diseñado una serie de algoritmos específicos para la resolución del set de ecuaciones diferenciales de gobierno que definen este problema. Estos algoritmos son de gran importancia en este problema para tratar el procesamiento transitorio de la consolidación de los rellenos hidráulicos, y de otros efectos relacionados con su implementación en celdas de cajones, como el efecto silo y la licuefacciones autoinducida. Para ello, se ha establecido un modelo 2D axisimétrico, con formulación acoplada u‐p para elementos continuos y elementos interfaz (de espesor cero), que tratan de simular las condiciones de estos rellenos hidráulicos cuando se colocan en las celdas portuarias. Este caso de estudio hace referencia clara a materiales granulares en estado inicial muy suelto y con escasas tensiones efectivas, es decir, con prácticamente todas las sobrepresiones ocasionadas por el proceso de autoconsolidación (por peso propio). Por todo ello se requiere de algoritmos numéricos específicos, así como de modelos constitutivos particulares, para los elementos del continuo y para los elementos interfaz. En el caso de la simulación de diferentes procedimientos de puesta en obra de los rellenos se ha requerido la modificacion de los algoritmos empleados para poder así representar numéricamente la puesta en obra de estos materiales, además de poder realizar una comparativa de los resultados para los distintos procedimientos. La constante actualización de los parámetros del suelo, hace también de este algoritmo una potente herramienta que permite establecer un interesante juego de perfiles de variables, tales como la densidad, el índice de huecos, la fracción de sólidos, el exceso de presiones, y tensiones y deformaciones. En definitiva, el modelo otorga un mejor entendimiento del efecto silo, término comúnmente usado para definir el fenómeno transitorio del gradiente de presiones laterales en las estructuras de contención en forma de silo. Finalmente se incluyen una serie de comparativas entre los resultados del modelo y de diferentes estudios de la literatura técnica, tanto para el fenómeno de las consolidaciones por preso propio (Fredlund, Donaldson & Gitirana, 2009) como para el estudio del efecto silo (Puertos del Estado, 2006, EuroCódigo (2006), Japan Tech, Stands. (2009), etc.). Para concluir, se propone el diseño de un prototipo de columna de decantación con paredes friccionales, como principal propuesta de futura línea de investigación. Wide research is nowadays available on the characterization of hydraulic fills in terms of either static or dynamic behavior. However, reported comprehensive analyses of these soils when meant for port or mining works are scarce. Moreover, the semi‐empirical procedures for assessing the silo effect on cells in floating caissons, and the liquefaction potential of these soils during sudden loads or earthquakes are based on studies where the underlying influence parameters are not well known, yielding results with significant scatter. This is the case, for instance, of hazards reported by the Barcelona Liquefaction working group, with the failure of harbor walls in 2007. By virtue of this, a complex approach has been undertaken to evaluate the problem by a proposal of numerical and laboratory methodology. Within a theoretical and numerical scope, the study is focused on the numerical tools capable to face the different challenges of this problem. The complexity is manifold; the highly non‐linear behavior of consolidating soft soils; their potentially liquefactable nature, the significance of the hydromechanics of the soil‐structure contact, the discontinuities as preferential paths for water flow, setting “negligible” effective stresses as initial conditions. Within an experimental scope, a straightforward laboratory methodology is introduced for the hydromechanical characterization of the soil and the interface without the need of complex laboratory devices or cumbersome procedures. Therefore, this study includes a brief overview of the hydraulic filling execution, main uses (land reclamation, filled cells, tailing dams, etc.) and the underlying phenomena (self‐weight consolidation, silo effect, liquefaction, etc.). It comprises from the evolution of the traditional consolidation equations (Terzaghi, 1943), (Gibson, English, & Hussey, 1967) and solving methodologies (Townsend & McVay, 1990) (Fredlund, Donaldson and Gitirana, 2009) to the contributions in terms of silo effect (Ranssen, 1895) (Ravenet, 1977) and liquefaction phenomena (Casagrande, 1936) (Castro, 1969) (Been & Jefferies, 1985) (Pastor & Zienkiewicz, 1986). The novelty of the study lies on the development of a Finite Element Method (FEM) code, exclusively formulated for this problem. Subsequently, a theoretical (Biot, 1941) (Zienkiewicz and Shiomi, 1984) (Segura and Carol, 2004) and numerical approach (Zienkiewicz and Taylor, 1989) (Huerta, A. & Rodriguez, A., 1992) (Segura, J.M. & Carol, I., 2008) is introduced for multidimensional consolidation problems with frictional contacts and the corresponding constitutive models (Pastor & Zienkiewicz, 1986) (Fu & Liu, 2011). An experimental methodology is presented for the laboratory test and material characterization (Castro 1969) (Bahda 1997) (Been & Jefferies 2006) using Hostun sands as reference hydraulic fill. A series of singular interaction shear tests for the interface calibration is included. Finally, a specific model algorithm for the solution of the set of differential equations governing the problem is presented. The process of consolidation and settlements involves a comprehensive simulation of the transient process of decantation and the build‐up of the silo effect in cells and certain phenomena related to self‐compaction and liquefaction. For this, an implementation of a 2D axi‐syimmetric coupled model with continuum and interface elements, aimed at simulating conditions and self‐weight consolidation of hydraulic fills once placed into floating caisson cells or close to retaining structures. This basically concerns a loose granular soil with a negligible initial effective stress level at the onset of the process. The implementation requires a specific numerical algorithm as well as specific constitutive models for both the continuum and the interface elements. The simulation of implementation procedures for the fills has required the modification of the algorithm so that a numerical representation of these procedures is carried out. A comparison of the results for the different procedures is interesting for the global analysis. Furthermore, the continuous updating of the model provides an insightful logging of variable profiles such as density, void ratio and solid fraction profiles, total and excess pore pressure, stresses and strains. This will lead to a better understanding of complex phenomena such as the transient gradient in lateral pressures due to silo effect in saturated soils. Interesting model and literature comparisons for the self‐weight consolidation (Fredlund, Donaldson, & Gitirana, 2009) and the silo effect results (Puertos del Estado (2006), EuroCode (2006), Japan Tech, Stands. (2009)). This study closes with the design of a decantation column prototype with frictional walls as the main future line of research.

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.

Towards a unified sentiment lexicon based on graphics processing units

This paper presents an approach to create what we have called a Unified Sentiment Lexicon (USL). This approach aims at aligning, unifying, and expanding the set of sentiment lexicons which are available on the web in order to increase their robustness of coverage. One problem related to the task of the automatic unification of different scores of sentiment lexicons is that there are multiple lexical entries for which the classification of positive, negative, or neutral {P, Z, N} depends on the unit of measurement used in the annotation methodology of the source sentiment lexicon. Our USL approach computes the unified strength of polarity of each lexical entry based on the Pearson correlation coefficient which measures how correlated lexical entries are with a value between 1 and -1, where 1 indicates that the lexical entries are perfectly correlated, 0 indicates no correlation, and -1 means they are perfectly inversely correlated and so is the UnifiedMetrics procedure for CPU and GPU, respectively. Another problem is the high processing time required for computing all the lexical entries in the unification task. Thus, the USL approach computes a subset of lexical entries in each of the 1344 GPU cores and uses parallel processing in order to unify 155802 lexical entries. The results of the analysis conducted using the USL approach show that the USL has 95.430 lexical entries, out of which there are 35.201 considered to be positive, 22.029 negative, and 38.200 neutral. Finally, the runtime was 10 minutes for 95.430 lexical entries; this allows a reduction of the time computing for the UnifiedMetrics by 3 times.

Linked-data based domain-specific sentiment lexicons

In this paper we present a dataset componsed of domain-specific sentiment lexicons in six languages for two domains. We used existing collections of reviews from Trip Advisor, Amazon, the Stanford Network Analysis Project and the OpinRank Review Dataset. We use an RDF model based on the lemon and Marl formats to represent the lexicons. We describe the methodology that we applied to generate the domain-specific lexicons and we provide access information to our datasets.

A study of data analysis techniques. Application to personal data analysis in the context of social networks

En los últimos años la sociedad está experimentando una serie de cambios. Uno de estos cambios es la datificación (“datafication” en inglés). Este término puede ser definido como la transformación sistemática de aspectos de la vida cotidiana de las personas en datos procesados por ordenadores. Cada día, a cada minuto y a cada segundo, cada vez que alguien emplea un dispositivo digital,hay datos siendo guardados en algún lugar. Se puede tratar del contenido de un correo electrónico pero también puede ser el número de pasos que esa persona ha caminado o su historial médico. El simple almacenamiento de datos no proporciona un valor añadido por si solo. Para extraer conocimiento de los datos, y por tanto darles un valor, se requiere del análisis de datos. La ciencia de los datos junto con el análisis de datos se está volviendo cada vez más popular. Hoy en día, se pueden encontrar millones de web APIs estadísticas; estas APIs ofrecen la posibilidad de analizar tendencias o sentimientos presentes en las redes sociales o en internet en general. Una de las redes sociales más populares, Twitter, es pública. Cada mensaje, o tweet, publicado puede ser visto por cualquier persona en el mundo, siempre y cuando posea una conexión a internet. Esto hace de Twitter un medio interesante a la hora de analizar hábitos sociales o perfiles de consumo. Es en este contexto en que se engloba este proyecto. Este trabajo, combinando el análisis estadístico de datos y el análisis de contenido, trata de extraer conocimiento de tweets públicos de Twitter. En particular tratará de establecer si el género es un factor influyente en las relaciones entre usuarios de Twitter. Para ello, se analizará una base de datos que contiene casi 2.000 tweets. En primer lugar se determinará el género de los usuarios mediante web APIs. En segundo lugar se empleará el contraste de hipótesis para saber si el género influye en los usuarios a la hora de relacionarse con otros usuarios. Finalmente se construirá un modelo estadístico para predecir el comportamiento de los usuarios de Twitter en relación a su género.