Hypoactivity of the central dopaminergic system and autistic-like behavior induced by a single early prenatal exposure to lipopolysaccharide

The aim of the present study was to evaluate the behavioral patterns associated with autism and the prevalence of these behaviors in males and females, to verify whether our model of lipopolysaccharide (LPS) administration represents an experimental model of autism. For this, we prenatally exposed Wistar rats to LPS (100 mu g/kg, intraperitoneally, on gestational day 9.5), which mimics infection by gram-negative bacteria. Furthermore, because the exact mechanisms by which autism develops are still unknown, we investigated the neurological mechanisms that might underlie the behavioral alterations that were observed. Because we previously had demonstrated that prenatal LPS decreases striatal dopamine (DA) and metabolite levels, the striatal dopaminergic system (tyrosine hydroxylase [TH] and DA receptors D1a and D2) and glial cells (astrocytes and microglia) were analyzed by using immunohistochemistry, immunoblotting, and real-time PCR. Our results show that prenatal LPS exposure impaired communication (ultrasonic vocalizations) in male pups and learning and memory (T-maze spontaneous alternation) in male adults, as well as inducing repetitive/restricted behavior, but did not change social interactions in either infancy (play behavior) or adulthood in females. Moreover, although the expression of DA receptors was unchanged, the experimental animals exhibited reduced striatal TH levels, indicating that reduced DA synthesis impaired the striatal dopaminergic system. The expression of glial cell markers was not increased, which suggests that prenatal LPS did not induce permanent neuroinflammation in the striatum. Together with our previous finding of social impairments in males, the present findings demonstrate that prenatal LPS induced autism-like effects and also a hypoactivation of the dopaminergic system. (c) 2012 Wiley Periodicals, Inc.

Using selected scenes from Brazilian films to teach about substance use disorders, within medical education

CONTEXT AND OBJECTIVES: Themes like alcohol and drug abuse, relationship difficulties, psychoses, autism and personality dissociation disorders have been widely used in films. Psychiatry and psychiatric conditions in various cultural settings are increasingly taught using films. Many articles on cinema and psychiatry have been published but none have presented any methodology on how to select material. Here, the authors look at the portrayal of abusive use of alcohol and drugs during the Brazilian cinema revival period (1994 to 2008). DESIGN AND SETTING: Qualitative study at two universities in the state of São Paulo. METHODS: Scenes were selected from films available at rental stores and were analyzed using a specifically designed protocol. We assessed how realistic these scenes were and their applicability for teaching. One author selected 70 scenes from 50 films (graded for realism and teaching applicability > 8). These were then rated by another two judges. Rating differences among the three judges were assessed using nonparametric tests (P < 0.001). Scenes with high scores (> 8) were defined as "quality scenes". RESULTS: Thirty-nine scenes from 27 films were identified as "quality scenes". Alcohol, cannabis, cocaine, hallucinogens and inhalants were included in these. Signs and symptoms of intoxication, abusive/harmful use and dependence were shown. CONCLUSIONS: We have produced rich teaching material for discussing psychopathology relating to alcohol and drug use that can be used both at undergraduate and at postgraduate level. Moreover, it could be seen that certain drug use behavioral patterns are deeply rooted in some Brazilian films and groups.

Dynamics of mother-pup interactions: tradeoff between environment and physiology

The emergence and maintenance of maternal behavior are under the influence of environmental cues such as light and dark periods. This article discusses the characteristic neurobiology of the behavioral patterns of lactating rats. Specifically, the hormonal basis and neurocircuits that determine whether mother rats show typical sequential patterns of behavioral responses are discussed. During lactation, rats express a sequential pattern of behavioral parameters that may be determined by hormonal variations. Sensorial signals emitted by pups, as well as environmental cues, are suggested to serve as conditioned stimuli for these animals. Finally, the expression of maternal behavior is discussed under neuroeconomic and evolutionary perspectives.

Educación física y su relación con la salud en la formación integral. Experiencia desde el contexto educativo en Venezuela

[ES] El presente artículo describe la problemática poblacional venezolana en relación con sus patrones de comportamiento (hábitos), que vienen causando un deterioro gradual de la salud. Refiere la reseña histórica de la Educación física partiendo de su incorporación en el currículo educativo, transitando por sus cambios y transformaciones hasta la actualidad. Aborda la educación física en Venezuela en correspondencia con las políticas educativas y de la actividad física para la salud. Presenta los programas que viene direccionando y desarrollando el Estado con la intencionalidad de crear conciencia hacia la importancia de la actividad física para contribuir, con disminución del sedentarismo, uno de los factores causantes de la obesidad a escala pandémica. Resalta las prácticas actuales asociadas con programas educacionales relacionados con la educación física y la salud. Por último describe programas innovadores, implementados en las instituciones educativas y en las comunidades para la adquisición de hábitos y patrones de conducta saludables.

Quantifying and modeling financial market fluctuations

Die Entstehung eines Marktpreises für einen Vermögenswert kann als Superposition der einzelnen Aktionen der Marktteilnehmer aufgefasst werden, die damit kumulativ Angebot und Nachfrage erzeugen. Dies ist in der statistischen Physik mit der Entstehung makroskopischer Eigenschaften vergleichbar, die von mikroskopischen Wechselwirkungen zwischen den beteiligten Systemkomponenten hervorgerufen werden. Die Verteilung der Preisänderungen an Finanzmärkten unterscheidet sich deutlich von einer Gaußverteilung. Dies führt zu empirischen Besonderheiten des Preisprozesses, zu denen neben dem Skalierungsverhalten nicht-triviale Korrelationsfunktionen und zeitlich gehäufte Volatilität zählen. In der vorliegenden Arbeit liegt der Fokus auf der Analyse von Finanzmarktzeitreihen und den darin enthaltenen Korrelationen. Es wird ein neues Verfahren zur Quantifizierung von Muster-basierten komplexen Korrelationen einer Zeitreihe entwickelt. Mit dieser Methodik werden signifikante Anzeichen dafür gefunden, dass sich typische Verhaltensmuster von Finanzmarktteilnehmern auf kurzen Zeitskalen manifestieren, dass also die Reaktion auf einen gegebenen Preisverlauf nicht rein zufällig ist, sondern vielmehr ähnliche Preisverläufe auch ähnliche Reaktionen hervorrufen. Ausgehend von der Untersuchung der komplexen Korrelationen in Finanzmarktzeitreihen wird die Frage behandelt, welche Eigenschaften sich beim Wechsel von einem positiven Trend zu einem negativen Trend verändern. Eine empirische Quantifizierung mittels Reskalierung liefert das Resultat, dass unabhängig von der betrachteten Zeitskala neue Preisextrema mit einem Anstieg des Transaktionsvolumens und einer Reduktion der Zeitintervalle zwischen Transaktionen einhergehen. Diese Abhängigkeiten weisen Charakteristika auf, die man auch in anderen komplexen Systemen in der Natur und speziell in physikalischen Systemen vorfindet. Über 9 Größenordnungen in der Zeit sind diese Eigenschaften auch unabhängig vom analysierten Markt - Trends, die nur für Sekunden bestehen, zeigen die gleiche Charakteristik wie Trends auf Zeitskalen von Monaten. Dies eröffnet die Möglichkeit, mehr über Finanzmarktblasen und deren Zusammenbrüche zu lernen, da Trends auf kleinen Zeitskalen viel häufiger auftreten. Zusätzlich wird eine Monte Carlo-basierte Simulation des Finanzmarktes analysiert und erweitert, um die empirischen Eigenschaften zu reproduzieren und Einblicke in deren Ursachen zu erhalten, die zum einen in der Finanzmarktmikrostruktur und andererseits in der Risikoaversion der Handelsteilnehmer zu suchen sind. Für die rechenzeitintensiven Verfahren kann mittels Parallelisierung auf einer Graphikkartenarchitektur eine deutliche Rechenzeitreduktion erreicht werden. Um das weite Spektrum an Einsatzbereichen von Graphikkarten zu aufzuzeigen, wird auch ein Standardmodell der statistischen Physik - das Ising-Modell - auf die Graphikkarte mit signifikanten Laufzeitvorteilen portiert. Teilresultate der Arbeit sind publiziert in [PGPS07, PPS08, Pre11, PVPS09b, PVPS09a, PS09, PS10a, SBF+10, BVP10, Pre10, PS10b, PSS10, SBF+11, PB10].

Actions speak louder than words

Ethical scandals in business have led to calls for more ethical or moral leadership. Yet, we still know very little about what characterizes ethical leadership and what its positive consequences actually are. We argue that the major question is not about what leaders value, but rather whether their ethical values are regularly reflected in behavioral patterns across situations and situational challenges. To address this, we have begun to build the Ethical Leadership Behavior Scale, which is based on behaviors reflecting concrete manifestations of ethical values (e.g., fairness, respect) across occasions and situational barriers. A study with 592 employees of 110 work units in two departments provided a first test of this scale and demonstrated that the level of ethical leadership behavior predicts important work-related attitudes (job satisfaction, work engagement, affective organizational commitment) and outcomes (health complaints, emotional exhaustion, absenteeism).

Computer Simulation of Crowd Dynamics and Destructive Crowd Behavior

The social processes that lead to destructive behavior in celebratory crowds can be studied through an agent-based computer simulation. Riots are an increasingly common outcome of sports celebrations, and pose the potential for harm to participants, bystanders, property, and the reputation of the groups with whom participants are associated. Rioting cannot necessarily be attributed to the negative emotions of individuals, such as anger, rage, frustration and despair. For instance, the celebratory behavior (e.g., chanting, cheering, singing) during UConn’s “Spring Weekend” and after the 2004 NCAA Championships resulted in several small fires and overturned cars. Further, not every individual in the area of a riot engages in violence, and those who do, do not do so continuously. Instead, small groups carry out the majority of violent acts in relatively short-lived episodes. Agent-based computer simulations are an ideal method for modeling complex group-level social phenomena, such as celebratory gatherings and riots, which emerge from the interaction of relatively “simple” individuals. By making simple assumptions about individuals’ decision-making and behaviors and allowing actors to affect one another, behavioral patterns emerge that cannot be predicted by the characteristics of individuals. The computer simulation developed here models celebratory riot behavior by repeatedly evaluating a single algorithm for each individual, the inputs of which are affected by the characteristics of nearby actors. Specifically, the simulation assumes that (a) actors possess 1 of 5 distinct social identities (group memberships), (b) actors will congregate with actors who possess the same identity, (c) the degree of social cohesion generated in the social context determines the stability of relationships within groups, and (d) actors’ level of aggression is affected by the aggression of other group members. Not only does this simulation provide a systematic investigation of the effects of the initial distribution of aggression, social identification, and cohesiveness on riot outcomes, but also an analytic tool others may use to investigate, visualize and predict how various individual characteristics affect emergent crowd behavior.

A COMPARISON OF COUNTY HOSPITAL UTILIZATION BEFORE AND AFTER INTERVENTION BY THE HOSPITAL'S ALCOHOLISM SERVICES PROGRAM

This study examines the reduction in hospital utilization of 393 public hospital patients who were referred to the hospital's alcoholism screening program for intervention. The 393 patients were the total patient population of the alcoholism screening program for the period of September through December, 1982. Medical records of these patients were investigated to assess the total number of hospital days six months before and six months after intervention. The findings support the hypothesis of decreased utilization. The total number of hospital days for 393 patients before intervention of the alcoholism program was 3,458, with a mean length of stay of 8.80 days. The total number of hospital days after intervention was 458 days, with a mean length of stay of 6.50 days. The average individual difference (decrease) was 7.63 days for one year. From a total of 393 patients counseled by the alcoholism program, 106 (27%) went to treatment for their alcoholism. Other aims were to examine the referral sources (physicians, nurses, social workers and the MAST); study the impact of familial history of alcoholism on referrals, and explore the MAST scores of patients successfully referred. Implications of the study are that it would benefit the public hospital, with their disproportionate numbers of alcoholics, to intervene in the behavioral patterns of alcoholism. Such intervention would be a factor in reducing the overall hospitalization of the alcoholic. ^

Automated processing of zebrafish imaging data: a survey

Due to the relative transparency of its embryos and larvae, the zebrafish is an ideal model organism for bioimaging approaches in vertebrates. Novel microscope technologies allow the imaging of developmental processes in unprecedented detail, and they enable the use of complex image-based read-outs for high-throughput/high-content screening. Such applications can easily generate Terabytes of image data, the handling and analysis of which becomes a major bottleneck in extracting the targeted information. Here, we describe the current state of the art in computational image analysis in the zebrafish system. We discuss the challenges encountered when handling high-content image data, especially with regard to data quality, annotation, and storage. We survey methods for preprocessing image data for further analysis, and describe selected examples of automated image analysis, including the tracking of cells during embryogenesis, heartbeat detection, identification of dead embryos, recognition of tissues and anatomical landmarks, and quantification of behavioral patterns of adult fish. We review recent examples for applications using such methods, such as the comprehensive analysis of cell lineages during early development, the generation of a three-dimensional brain atlas of zebrafish larvae, and high-throughput drug screens based on movement patterns. Finally, we identify future challenges for the zebrafish image analysis community, notably those concerning the compatibility of algorithms and data formats for the assembly of modular analysis pipelines.

Análisis y modelización de la dinámica emergente durante el proceso de difusión de información en las redes sociales de internet

Durante la actividad diaria, la sociedad actual interactúa constantemente por medio de dispositivos electrónicos y servicios de telecomunicaciones, tales como el teléfono, correo electrónico, transacciones bancarias o redes sociales de Internet. Sin saberlo, masivamente dejamos rastros de nuestra actividad en las bases de datos de empresas proveedoras de servicios. Estas nuevas fuentes de datos tienen las dimensiones necesarias para que se puedan observar patrones de comportamiento humano a grandes escalas. Como resultado, ha surgido una reciente explosión sin precedentes de estudios de sistemas sociales, dirigidos por el análisis de datos y procesos computacionales. En esta tesis desarrollamos métodos computacionales y matemáticos para analizar sistemas sociales por medio del estudio combinado de datos derivados de la actividad humana y la teoría de redes complejas. Nuestro objetivo es caracterizar y entender los sistemas emergentes de interacciones sociales en los nuevos espacios tecnológicos, tales como la red social Twitter y la telefonía móvil. Analizamos los sistemas por medio de la construcción de redes complejas y series temporales, estudiando su estructura, funcionamiento y evolución en el tiempo. También, investigamos la naturaleza de los patrones observados por medio de los mecanismos que rigen las interacciones entre individuos, así como medimos el impacto de eventos críticos en el comportamiento del sistema. Para ello, hemos propuesto modelos que explican las estructuras globales y la dinámica emergente con que fluye la información en el sistema. Para los estudios de la red social Twitter, hemos basado nuestros análisis en conversaciones puntuales, tales como protestas políticas, grandes acontecimientos o procesos electorales. A partir de los mensajes de las conversaciones, identificamos a los usuarios que participan y construimos redes de interacciones entre los mismos. Específicamente, construimos una red para representar quién recibe los mensajes de quién y otra red para representar quién propaga los mensajes de quién. En general, hemos encontrado que estas estructuras tienen propiedades complejas, tales como crecimiento explosivo y distribuciones de grado libres de escala. En base a la topología de estas redes, hemos indentificado tres tipos de usuarios que determinan el flujo de información según su actividad e influencia. Para medir la influencia de los usuarios en las conversaciones, hemos introducido una nueva medida llamada eficiencia de usuario. La eficiencia se define como el número de retransmisiones obtenidas por mensaje enviado, y mide los efectos que tienen los esfuerzos individuales sobre la reacción colectiva. Hemos observado que la distribución de esta propiedad es ubicua en varias conversaciones de Twitter, sin importar sus dimensiones ni contextos. Con lo cual, sugerimos que existe universalidad en la relación entre esfuerzos individuales y reacciones colectivas en Twitter. Para explicar los factores que determinan la emergencia de la distribución de eficiencia, hemos desarrollado un modelo computacional que simula la propagación de mensajes en la red social de Twitter, basado en el mecanismo de cascadas independientes. Este modelo nos permite medir el efecto que tienen sobre la distribución de eficiencia, tanto la topología de la red social subyacente, como la forma en que los usuarios envían mensajes. Los resultados indican que la emergencia de un grupo selecto de usuarios altamente eficientes depende de la heterogeneidad de la red subyacente y no del comportamiento individual. Por otro lado, hemos desarrollado técnicas para inferir el grado de polarización política en redes sociales. Proponemos una metodología para estimar opiniones en redes sociales y medir el grado de polarización en las opiniones obtenidas. Hemos diseñado un modelo donde estudiamos el efecto que tiene la opinión de un pequeño grupo de usuarios influyentes, llamado élite, sobre las opiniones de la mayoría de usuarios. El modelo da como resultado una distribución de opiniones sobre la cual medimos el grado de polarización. Aplicamos nuestra metodología para medir la polarización en redes de difusión de mensajes, durante una conversación en Twitter de una sociedad políticamente polarizada. Los resultados obtenidos presentan una alta correspondencia con los datos offline. Con este estudio, hemos demostrado que la metodología propuesta es capaz de determinar diferentes grados de polarización dependiendo de la estructura de la red. Finalmente, hemos estudiado el comportamiento humano a partir de datos de telefonía móvil. Por una parte, hemos caracterizado el impacto que tienen desastres naturales, como innundaciones, sobre el comportamiento colectivo. Encontramos que los patrones de comunicación se alteran de forma abrupta en las áreas afectadas por la catástofre. Con lo cual, demostramos que se podría medir el impacto en la región casi en tiempo real y sin necesidad de desplegar esfuerzos en el terreno. Por otra parte, hemos estudiado los patrones de actividad y movilidad humana para caracterizar las interacciones entre regiones de un país en desarrollo. Encontramos que las redes de llamadas y trayectorias humanas tienen estructuras de comunidades asociadas a regiones y centros urbanos. En resumen, hemos mostrado que es posible entender procesos sociales complejos por medio del análisis de datos de actividad humana y la teoría de redes complejas. A lo largo de la tesis, hemos comprobado que fenómenos sociales como la influencia, polarización política o reacción a eventos críticos quedan reflejados en los patrones estructurales y dinámicos que presentan la redes construidas a partir de datos de conversaciones en redes sociales de Internet o telefonía móvil. ABSTRACT During daily routines, we are constantly interacting with electronic devices and telecommunication services. Unconsciously, we are massively leaving traces of our activity in the service providers’ databases. These new data sources have the dimensions required to enable the observation of human behavioral patterns at large scales. As a result, there has been an unprecedented explosion of data-driven social research. In this thesis, we develop computational and mathematical methods to analyze social systems by means of the combined study of human activity data and the theory of complex networks. Our goal is to characterize and understand the emergent systems from human interactions on the new technological spaces, such as the online social network Twitter and mobile phones. We analyze systems by means of the construction of complex networks and temporal series, studying their structure, functioning and temporal evolution. We also investigate on the nature of the observed patterns, by means of the mechanisms that rule the interactions among individuals, as well as on the impact of critical events on the system’s behavior. For this purpose, we have proposed models that explain the global structures and the emergent dynamics of information flow in the system. In the studies of the online social network Twitter, we have based our analysis on specific conversations, such as political protests, important announcements and electoral processes. From the messages related to the conversations, we identify the participant users and build networks of interactions with them. We specifically build one network to represent whoreceives- whose-messages and another to represent who-propagates-whose-messages. In general, we have found that these structures have complex properties, such as explosive growth and scale-free degree distributions. Based on the topological properties of these networks, we have identified three types of user behavior that determine the information flow dynamics due to their influence. In order to measure the users’ influence on the conversations, we have introduced a new measure called user efficiency. It is defined as the number of retransmissions obtained by message posted, and it measures the effects of the individual activity on the collective reacixtions. We have observed that the probability distribution of this property is ubiquitous across several Twitter conversation, regardlessly of their dimension or social context. Therefore, we suggest that there is a universal behavior in the relationship between individual efforts and collective reactions on Twitter. In order to explain the different factors that determine the user efficiency distribution, we have developed a computational model to simulate the diffusion of messages on Twitter, based on the mechanism of independent cascades. This model, allows us to measure the impact on the emergent efficiency distribution of the underlying network topology, as well as the way that users post messages. The results indicate that the emergence of an exclusive group of highly efficient users depends upon the heterogeneity of the underlying network instead of the individual behavior. Moreover, we have also developed techniques to infer the degree of polarization in social networks. We propose a methodology to estimate opinions in social networks and to measure the degree of polarization in the obtained opinions. We have designed a model to study the effects of the opinions of a small group of influential users, called elite, on the opinions of the majority of users. The model results in an opinions distribution to which we measure the degree of polarization. We apply our methodology to measure the polarization on graphs from the messages diffusion process, during a conversation on Twitter from a polarized society. The results are in very good agreement with offline and contextual data. With this study, we have shown that our methodology is capable of detecting several degrees of polarization depending on the structure of the networks. Finally, we have also inferred the human behavior from mobile phones’ data. On the one hand, we have characterized the impact of natural disasters, like flooding, on the collective behavior. We found that the communication patterns are abruptly altered in the areas affected by the catastrophe. Therefore, we demonstrate that we could measure the impact of the disaster on the region, almost in real-time and without needing to deploy further efforts. On the other hand, we have studied human activity and mobility patterns in order to characterize regional interactions on a developing country. We found that the calls and trajectories networks present community structure associated to regional and urban areas. In summary, we have shown that it is possible to understand complex social processes by means of analyzing human activity data and the theory of complex networks. Along the thesis, we have demonstrated that social phenomena, like influence, polarization and reaction to critical events, are reflected in the structural and dynamical patterns of the networks constructed from data regarding conversations on online social networks and mobile phones.

Aplicación de la teoría de redes complejas a procesos dinámicos en la sociedad

Podemos definir la sociedad como un sistema complejo que emerge de la cooperación y coordinación de billones de individuos y centenares de países. En este sentido no vivimos en una isla sino que estamos integrados en redes sociales que influyen en nuestro comportamiento. En esta tesis doctoral, presentamos un modelo analítico y una serie de estudios empíricos en los que analizamos distintos procesos sociales dinámicos desde una perspectiva de la teoría de redes complejas. En primer lugar, introducimos un modelo para explorar el impacto que las redes sociales en las que vivimos inmersos tienen en la actividad económica que transcurre sobre ellas, y mas concretamente en hasta qué punto la estructura de estas redes puede limitar la meritocracia de una sociedad. Como concepto contrario a meritocracia, en esta tesis, introducimos el término topocracia. Definimos un sistema como topocrático cuando la influencia o el poder y los ingresos de los individuos vienen principalmente determinados por la posición que ocupan en la red. Nuestro modelo es perfectamente meritocrático para redes completamente conectadas (todos los nodos están enlazados con el resto de nodos). Sin embargo nuestro modelo predice una transición hacia la topocracia a medida que disminuye la densidad de la red, siendo las redes poco densascomo las de la sociedad- topocráticas. En este modelo, los individuos por un lado producen y venden contenidos, pero por otro lado también distribuyen los contenidos producidos por otros individuos mediando entre comprador y vendedor. La producción y distribución de contenidos definen dos medios por los que los individuos reciben ingresos. El primero de ellos es meritocrático, ya que los individuos ingresan de acuerdo a lo que producen. Por el contrario el segundo es topocrático, ya que los individuos son compensados de acuerdo al número de cadenas mas cortas de la red que pasan a través de ellos. En esta tesis resolvemos el modelo computacional y analíticamente. Los resultados indican que un sistema es meritocrático solamente si la conectividad media de los individuos es mayor que una raíz del número de individuos que hay en el sistema. Por tanto, a la luz de nuestros resultados la estructura de la red social puede representar una limitación para la meritocracia de una sociedad. En la segunda parte de esta tesis se presentan una serie de estudios empíricos en los que se analizan datos extraídos de la red social Twitter para caracterizar y modelar el comportamiento humano. En particular, nos centramos en analizar conversaciones políticas, como las que tienen lugar durante campañas electorales. Nuestros resultados indican que la atención colectiva está distribuida de una forma muy heterogénea, con una minoría de cuentas extremadamente influyente. Además, la capacidad de los individuos para diseminar información en Twitter está limitada por la estructura y la posición que ocupan en la red de seguidores. Por tanto, de acuerdo a nuestras observaciones las redes sociales de Internet no posibilitan que la mayoría sea escuchada por la mayoría. De hecho, nuestros resultados implican que Twitter es topocrático, ya que únicamente una minoría de cuentas ubicadas en posiciones privilegiadas en la red de seguidores consiguen que sus mensajes se expandan por toda la red social. En conversaciones políticas, esta minoría de cuentas influyentes se compone principalmente de políticos y medios de comunicación. Los políticos son los mas mencionados ya que la gente les dirige y se refiere a ellos en sus tweets. Mientras que los medios de comunicación son las fuentes desde las que la gente propaga información. En un mundo en el que los datos personales quedan registrados y son cada día mas abundantes y precisos, los resultados del modelo presentado en esta tesis pueden ser usados para fomentar medidas que promuevan la meritocracia. Además, los resultados de los estudios empíricos sobre Twitter que se presentan en la segunda parte de esta tesis son de vital importancia para entender la nueva "sociedad digital" que emerge. En concreto hemos presentado resultados relevantes que caracterizan el comportamiento humano en Internet y que pueden ser usados para crear futuros modelos. Abstract Society can be defined as a complex system that emerges from the cooperation and coordination of billions of individuals and hundreds of countries. Thus, we do not live in social vacuum and the social networks in which we are embedded inevitably shapes our behavior. Here, we present an analytical model and several empirical studies in which we analyze dynamical social systems through a network science perspective. First, we introduce a model to explore how the structure of the social networks underlying society can limit the meritocracy of the economies. Conversely to meritocracy, in this work we introduce the term topocracy. We say that a system is topocratic if the compensation and power available to an individual is determined primarily by her position in a network. Our model is perfectly meritocratic for fully connected networks but becomes topocratic for sparse networks-like the ones in society. In the model, individuals produce and sell content, but also distribute the content produced by others when they belong to the shortest path connecting a buyer and a seller. The production and distribution of content defines two channels of compensation: a meritocratic channel, where individuals are compensated for the content they produce, and a topocratic channel, where individual compensation is based on the number of shortest paths that go through them in the network. We solve the model analytically and show that the distribution of payoffs is meritocratic only if the average degree of the nodes is larger than a root of the total number of nodes. Hence, in the light of our model, the sparsity and structure of networks represents a fundamental constraint to the meritocracy of societies. Next, we present several empirical studies that use data gathered from Twitter to analyze online human behavioral patterns. In particular, we focus on political conversations such as electoral campaigns. We found that the collective attention is highly heterogeneously distributed, as there is a minority of extremely influential accounts. In fact, the ability of individuals to propagate messages or ideas through the platform is constrained by the structure of the follower network underlying the social media and the position they occupy on it. Hence, although people have argued that social media can allow more voices to be heard, our results suggest that Twitter is highly topocratic, as only the minority of well positioned users are widely heard. This minority of influential accounts belong mostly to politicians and traditional media. Politicians tend to be the most mentioned, while media are the sources of information from which people propagate messages. We also propose a methodology to study and measure the emergence of political polarization from social interactions. To this end, we first propose a model to estimate opinions in which a minority of influential individuals propagate their opinions through a social network. The result of the model is an opinion probability density function. Next, we propose an index to quantify the extent to which the resulting distribution is polarized. Finally, we illustrate our methodology by applying it to Twitter data. In a world where personal data is increasingly available, the results of the analytical model introduced in this work can be used to enhance meritocracy and promote policies that help to build more meritocratic societies. Moreover, the results obtained in the latter part, where we have analyzed Twitter, are key to understand the new data-driven society that is emerging. In particular, we have presented relevant information that can be used to benchmark future models for online communication systems or can be used as empirical rules characterizing our online behavior.

Motivación, flow e intención de práctica físico-deportiva en estudiantes de educación física de España y Latinoamérica

A pesar de los innegables beneficios físicos y psicosociales que la práctica de actividad física tiene para la población en las últimas décadas se observa un importante descenso en el nivel de práctica de actividad física durante la adolescencia. La Educación Física (EF) es una asignatura presente en las primeras etapas educativas de los currículums de todos los países y supone para la población infantil y adolescente, durante el periodo de escolarización obligatoria, un entorno de contacto cotidiano con la actividad física y deportiva lo que explica el creciente interés que existe por investigar en este contexto y extraer conclusiones que puedan ayudar a revertir el proceso de progresivo abandono de la práctica en estas edades. El presente trabajo se centra en un periodo, la adolescencia, especialmente sensible al abandono de la práctica de actividad física. Apoyándonos en tres de los marcos teóricos más importantes de los últimos años - Teoría de Metas de Logro, Teoría de la Autodeterminación y Teoría del Flow - hemos realizado un diseño con tres estudios complementarios que nos permitan avanzar en el conocimiento de las variables que afectan a esta realidad. En el primero de los estudios, en el que participaron 3990 estudiantes de EF de España, Argentina, Colombia y Ecuador con edades comprendidas entre 12 y 18 años, se fijaron como objetivos el establecimiento de perfiles motivacionales en estudiantes de EF considerando las orientaciones motivacionales, la motivación intrínseca y el flow disposicional; la comprobación de la posible estabilidad de los perfiles establecidos en cuatro países diferentes; y el análisis de la relación entre los perfiles motivacionales establecidos con la práctica de actividad física realizada en la actualidad y la intención de ser activo en el futuro. Los resultados revelaron la existencia de tres perfiles motivacionales en los estudiantes: perfil de motivación baja-moderada, perfil de motivación de alta motivación con bajo ego y perfil de alta motivación. Se encontraron similitudes en los perfiles motivacionales obtenidos en los cuatro países analizados, sugiriéndose la posibilidad de que la lengua materna compartida pueda ser una variable de influencia en la existencia de patrones conductuales similares. La orientación al ego resultó ser un elemento diferenciador en la relación de los dos perfiles que mostraron niveles más altos de motivación intrínseca, flow disposicional y orientación a la tarea con las variables de práctica. Mayores niveles de orientación al ego determinaron mayores valores de práctica e intención de práctica. En el segundo estudio, en el que participaron 365 estudiantes de EF de España, Argentina y Colombia con edades comprendidas entre 12 y 16 años, se testó un modelo explicativo de la intención de ser físicamente activo en el futuro en estudiantes de EF poco motivados introduciendo el flow disposicional como variable explicativa junto a las orientaciones motivacionales y la motivación intrínseca. El modelo de ecuaciones estructurales testado muestra que tanto la orientación al ego como la orientación a la tarea y la motivación intrínseca predijeron el flow disposicional. No se encontró un efecto significativo de la orientación a la tarea sobre la motivación intrínseca, ni de esta sobre la intención de práctica de AFD en el futuro. El flow disposicional resultó ser un mediador entre ambas orientaciones motivacionales y dicha intención, adquiriendo un papel relevante en la predicción de la intención de realizar actividad física en el futuro en los sujetos con poca motivación hacia la clase de EF. En el último estudio, con una muestra de 53 estudiantes de EF pertenecientes a dos clases de segundo curso de ESO con edades comprendidas entre 13 y 15 años, se analizó el efecto de una intervención de apoyo a las NPB sobre la satisfacción de las mismas, la motivación intrínseca, la disposición a experimentar flow y la intención de ser físicamente activo en el futuro; estudiándose también el efecto de la misma sobre ciertas variables presentes en el proceso de enseñanza-aprendizaje tales como la diversión, el aprendizaje y el gusto hacia el contenido y la metodología empleada. La intervención resultó efectiva en la mejora de todas las variables motivacionales analizadas a excepción de la satisfacción de la necesidad de relaciones sociales, variable que podría ser más difícilmente modificable en tanto que los grupos de clase suelen permanecer estables a lo largo de esta etapa educativa. Los alumnos de la condición experimental presentaron niveles más elevados de diversión, aprendizaje y gusto hacia el contenido y la metodología empleada. ABSTRACT Despite the undeniable physical and psychological benefits that physical activity has on health, a significant drop in the level of physical activity during adolescence has been observed over the last few decades. Physical education (PE) is present in the early stages of educational curricula of all countries, creating an environment in which children and adolescents can maintain daily contact with sport and physical activity during the period of compulsory education. There is thus a growing interest in research within this context, helping to draw conclusions aimed at reversing the progressive decline of physical activity in this age bracket. The work presented here focuses on adolescence – a period particularly sensitive when faced with declining rates of physical activity. Relying on three of the most important recent theoretical frameworks – Achievement Goal Theory, Self-Determination Theory and Flow Theory – we have carried out a design using three complementary studies that allow us to advance the understanding of variables affecting this reality. The first two studies employ a correlational methodology while the third follows a quasi-experimental design. The objectives of the first study, with the participation of 3990 PE students aged 12 to 18 from Spain, Argentina, Colombia and Ecuador, were: a) to establish motivational profiles in physical education students taking into consideration motivational orientations, intrinsic motivation and dispositional flow; b) to check the possible stability of the established profiles in the four countries; and c) to analyze the relationship between motivational profiles and both current levels of physical activity and intention to be physically active in the future. Results revealed the existence of three motivational profiles: low-moderate motivation profile, high motivation and low ego profile and high motivation profile. Similarities were found across the four countries, which presents the possibility that sharing the same mother tongue might influence the existence of similar behavioral patterns. Amongst the profiles that showed the highest levels of intrinsic motivation, dispositional flow and task orientation with practice variables, ego orientation became apparent as a differentiating element. Higher levels of ego orientation correlated with higher levels both in current level of physical activity and intention to be physically active in the future. In the second study, with the participation of 365 PE students aged 12 to 16 from Spain, Argentina and Colombia, an explanatory model of the intention to be physically active within the low-moderate motivation profile was tested, including dispositional flow as an influence variable together with motivational orientations and intrinsic motivation. The structural model equation in the low-moderate motivation profile shows some differences with respect to findings of similar studies using heterogeneous samples in motivational profiles. It was found that ego orientation, task orientation and intrinsic motivation predicted dispositional flow. No significant effects of task orientation on intrinsic motivation, or of intrinsic motivation on intention to be physically active in the future were found. Dispositional flow emerged as a mediator between both motivational orientations and intention, acquiring an important role in the prediction of future intentions to be physically active in adolescents who show low levels of motivation towards physical education. In the last of the three studies, with the participation of 53 PE students drawn from two classes in the second year of secondary education aged 13 to 15, the effect of an intervention to support basic psychological needs was tested against the satisfaction of these needs, intrinsic motivation, disposition to experience flow and intention to be physically active in the future. Alongside this, the aforementioned intervention was tested on certain variables present in the teaching-learning process such as fun, learning and taste for the activity and methodology. Supportive intervention was effective in improving all the motivational variables, except for the satisfaction of the relatedness variable, which may be more difficult to modify as class groups tend to remain stable throughout this educational state. Students in the experimental condition showed higher levels of fun, learning and taste for the content and methodology.

Sistemas radiolarios: geometrías y arquitecturas derivadas

Uno de los temas más importantes dentro del debate contemporáneo, es el que se refiere a la sostenibilidad a largo plazo de la sociedad tal y como la entendemos hoy. El ser humano está recuperando la sensibilidad perdida que le concebía como una pieza más dentro del ciclo natural de la vida. Por fin hemos entendido que no podemos ser auto suficientes e independientes del entorno natural que nos rodea. Más allá del respeto y del cuidado, está abierta la puerta del conocimiento infinito que nos brinda la naturaleza a todos los niveles y a todas las escalas. Dentro de la disciplina arquitectónica han existido ejemplos como Antoni Gaudí o Frei Otto que han referenciado su obra en el mundo Natural, encontrando en él las estrategias y bases para el diseño arquitectónico. Sin embargo han sido una minoría dentro del enorme elenco de arquitectos defensores del ángulo recto. En las últimas décadas, la tendencia está cambiando. No nos referimos tanto a la sensibilidad creciente por conseguir una mayor eficiencia energética que ha llevado a una puesta en valor de la arquitectura vernácula, trasladando su sabiduría a las estrategias bioclimáticas. Nos referimos a un caso específico dentro del amplio abanico de formas arquitectónicas que han aparecido gracias a la incorporación de las herramientas computacionales en el diseño y la producción. Las arquitecturas que nos interesan son las que aprovechan estas técnicas para analizar e interpretar las estrategias complejas y altamente eficientes que encontramos en la naturaleza, y trasladarlas a la disciplina arquitectónica. Esta tendencia que se enmarca dentro de la Biomímesis o Biomimética es conocida con el nombre de Bioarquitectura. La presente tesis trata de morfología y sobre todo de morfogénesis. El término morfología se refiere al estudio de una forma concreta que nos permite entender un caso específico, nuestro foco de atención se centra sin embargo en la morfogénesis, es decir, en el estudio de los procesos de generación de esas formas, para poder reproducir patrones y generar abanicos de casos adaptables y reconfigurables. El hecho de estudiar la forma no quiere decir que ésta sea una tesis “formalista” con la connotación peyorativa y gestual que se le suele atribuir a este término. La investigación concibe el concepto de forma como lo hace el mundo natural: forma como síntesis de eficiencia. No hay ninguna forma natural gratuita, que no cumpla una función determinada y que no se desarrolle con el mínimo material y gaste la mínima energía posible. Este afán por encontrar la “forma eficaz” es lo que nos hace traspasar la frontera de la arquitectura formalista. El camino de investigación morfológica se traza, como el título de la tesis indica, siguiendo el hilo conductor concreto de los radiolarios. Estos microorganismos unicelulares poseen unos esqueletos tan complejos que para poder entender su morfología es necesario establecer un amplio recorrido que abarca más de 4.000 años de conocimiento humano. Desde el descubrimiento de los sólidos platónicos, poliedros que configuran muchas de las formas globales de estos esqueletos; hasta la aplicación de los algoritmos generativos, que permiten entender y reproducir los patrones de comportamiento que existen detrás de los sistemas de compactación y teselación irregular de los esqueletos radiolarios. La tesis no pretende plantear el problema desde un punto de vista biológico, ni paleontológico, aunque inevitablemente en el primer capítulo se realiza un análisis referenciado del estado del conocimiento científico actual. Sí se analizan en mayor profundidad cuestiones morfológicas y se tratan los diferentes posicionamientos desde los cuales estos microorganismos han servido de referencia en la disciplina arquitectónica. Además encontramos necesario analizar otros patrones naturales que comparten estrategias generativas con los esqueletos radiolarios. Como ya hemos apuntado, en el segundo capítulo se aborda un recorrido desde las geometrías más básicas a las más complejas, que tienen relación con las estrategias de generación de las formas detectadas en los microorganismos. A su vez, el análisis de estas geometrías se intercala con ejemplos de aplicaciones dentro de la arquitectura, el diseño y el arte. Finalizando con un cronograma que sintetiza y relaciona las tres vías de investigación abordadas: natural, geométrica y arquitectónica. Tras los dos capítulos centrales, el capítulo final recapitula las estrategias analizadas y aplica el conocimiento adquirido en la tesis, mediante la realización de diferentes prototipos que abarcan desde el dibujo analítico tradicional, a la fabricación digital y el diseño paramétrico, pasando por modelos analógicos de escayola, barras metálicas, resina, silicona, látex, etc. ABSTRACT One of the most important issues in the contemporary debate, is the one concerning the long-term sustainability of society as we understand it today. The human being is recovering the lost sensitivity that conceived us as part of the natural cycle of life. We have finally understood that we cannot be self-sufficient and independent of the natural environment which surrounds us. Beyond respect and care, we’ll find that the gateway to the infinite knowledge that nature provides us at all levels and at all scales is open. Within the architectural discipline, there have been remarkable examples such as Antoni Gaudí or Frei Otto who have inspired their work in the natural world. Both, found in nature the strategies and basis of their architectural designs. However, they have been a minority within the huge cast of architects defenders of the right angle. In recent decades, the trend is changing. We are not referring to the growing sensitivity in trying to achieve energy efficiency that has led to an enhancement of vernacular architecture, transferring its wisdom to bioclimatic strategies. We refer to a specific case within the wide range of architectural forms that have appeared thanks to the integration of computer tools in both design and production processes. We are interested in architectures that exploit these techniques to analyse and interpret the complex and highly efficient strategies found in nature, and shift them to the discipline of architecture. This trend, which is being implemented in the framework of the Biomimicry or biomimetics, is called Bioarchitecture. This thesis deals with morphology and more specifically with morphogenesis. Morphology is the study of a concrete form that allows us to understand a specific case. However, our focus is centered in morphogenesis or, in other words, the study of the processes of generation of these forms, in order to replicate patterns and generate a range of adaptable and reconfigurable cases. The fact of studying shapes does not mean that this is a “formalistic” thesis with the pejorative connotation that is often attributed to this term. This study conceives the concept of shape as Nature does: as a synthesis of efficiency. There is no meaningless form in nature. Furthermore, forms and shapes in nature play a particular role and are developed with minimum energetic consumption. This quest to find the efficient shape is what makes us go beyond formalistic architecture. The road of morphological investigation is traced, as the title of the thesis suggests, following the thread of radiolaria. These single-cell microorganisms possess very complex skeletons, so to be able to understand their morphology we must establish a wide spectrum which spans throughout more than 4.000 years of human knowledge. From the discovery of the platonic solids, polyhedrons which configure a huge range of global shapes of these skeletons, through the application of generative algorithms which allow us to understand and recreate the behavioral patterns behind the systems of compression and irregular tessellation of the radiolarian skeletons. The thesis does not pretend to lay out the problem from a biological, paleontological standpoint, although inevitably the first chapter is developed through an analysis in reference to the current state of the science. A deeper analysis of morphological aspects and different positionings is taken into account where these microorganisms have served as reference in the architectonic discipline. In addition we find necessary to analyse other natural patterns which share generative strategies with radiolarian skeletons. Aforementioned, in the second chapter an itinerary of the most basic geometries to the more complex ones is addressed. These are related, in this chapter, to the generative strategies of the shapes found in microorganisms. At the same time, the analysis of these geometries is placed among examples of applications inside the fields of architecture, design and the arts. To come to an end, a time chart synthesizes and relates the three investigation paths addressed: natural, geometrical and architectonic. After the two central chapters, the final chapter summarises the strategies analysed and applies the knowledge acquired throughout the thesis. This final chapter is shaped by the realization of different prototypes which range from traditional analytical drawings, to digital fabrication and parametric design, going through plaster analogical models, metal bars, resin, silicone, latex, etc.

Estrogen alters behavior and forebrain c-fos expression in ovariectomized rats subjected to the forced swim test

Estrogen has been implicated in brain functions related to affective state, including hormone-related affective disorders in women. Although some reports suggest that estrogen appears to decrease vulnerability to affective disorders in certain cases, the mechanisms involved are unknown. We used the forced swim test (FST), a paradigm used to test the efficacy of antidepressants, and addressed the hypotheses that estrogen alters behavior of ovariectomized rats in the FST and the FST-induced expression of c-fos, a marker for neuronal activity, in the rat forebrain. The behaviors displayed included struggling, swimming, and immobility. One hour after the beginning of the test on day 2, the animals were perfused, and the brains were processed for c-fos immunocytochemistry. On day 1, the estradiol benzoate-treated animals spent significantly less time struggling and virtually no time in immobility and spent most of the time swimming. Control rats spent significantly more time struggling or being immobile during a comparable period. On day 2, similar behavioral patterns with still more pronounced differences were observed between estradiol benzoate and ovariectomized control groups in struggling, immobility, and swimming. Analysis of the mean number of c-fos immunoreactive cell nuclei showed a significant reduction in the estradiol benzoate versus control groups in areas of the forebrain relating to sensory, contextual, and integrative processing. Our results suggest that estrogen-induced neurochemical changes in forebrain neurons may translate into an altered behavioral output in the affective domain.

A Belief System's Organization Based on a Computational Model of the Dynamic Context: First Approximation

In this article we present a model of organization of a belief system based on a set of binary recursive functions that characterize the dynamic context that modifies the beliefs. The initial beliefs are modeled by a set of two-bit words that grow, update, and generate other beliefs as the different experiences of the dynamic context appear. Reason is presented as an emergent effect of the experience on the beliefs. The system presents a layered structure that allows a functional organization of the belief system. Our approach seems suitable to model different ways of thinking and to apply to different realistic scenarios such as ideologies.