945 resultados para Cristóbal de Castillejo


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Sign.: a12, e4, A8, B4, C8, D4, E8, F4, G8, H4, I8, K4, L8, M4

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Datos de mención de resp. de ed. preceden a mención de ed

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Uno de los índices está en latín

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El trabajo que se presenta se encuadra en el área de los trabajos científico-técnicos relacionados con la evaluación de impactos. En concreto, se incluye en el campo de la valoración de la alteración hidrológica en ríos. La zona de estudio en la que se centra el trabajo se localiza en la provincia de Segovia (Castilla y León). Se estudia el tramo del río Eresma aguas abajo de la Presa del Pontón Alto hasta la confluencia con el río Ciguiñuela. En su recorrido el río deja atrás la Granja de San Ildefonso y pasa por los municipios de Palazuelos del Eresma y San Cristóbal de Segovia hasta llegar a la propia ciudad de Segovia. El motivo de la redacción de este estudio se basa en que La Sociedad Estatal de Aguas de las Cuencas de España, S.A. ha planteado la construcción de una nueva presa en el río Ciguiñuela, afluente del río Eresma, que sería llenada con aguas procedentes del río Eresma derivadas a través de una conducción que uniría el futuro embalse del Ciguiñuela con el actualmente existente embalse del Pontón Alto. Este trabajo pretende profundizar en los impactos hidrológicos que se producirían en el río Eresma tras la creación de esta nueva obra.

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En este artículo se presenta un sistema automático de almacenamiento, análisis y visualización de información semántica extraída de mensajes de Twitter, diseñado para proporcionar a las administraciones públicas una herramienta para detectar y analizar de una manera sencilla y rápida los patrones de comportamiento de los ciudadanos, su opinión acerca de los servicios públicos, la percepción de la ciudad, los eventos de interés, etc. Además, puede ser usado como un sistema de alerta temprana, mejorando la eficiencia y rapidez de actuación de los sistemas de emergencia.

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This paper describes our participation at SemEval- 2014 sentiment analysis task, in both contextual and message polarity classification. Our idea was to com- pare two different techniques for sentiment analysis. First, a machine learning classifier specifically built for the task using the provided training corpus. On the other hand, a lexicon-based approach using natural language processing techniques, developed for a ge- neric sentiment analysis task with no adaptation to the provided training corpus. Results, though far from the best runs, prove that the generic model is more robust as it achieves a more balanced evaluation for message polarity along the different test sets.

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This paper describes our participation at the RepLab 2014 reputation dimensions scenario. Our idea was to evaluate the best combination strategy of a machine learning classifier with a rule-based algorithm based on logical expressions of terms. Results show that our baseline experiment using just Naive Bayes Multinomial with a term vector model representation of the tweet text is ranked second among runs from all participants in terms of accuracy.

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This paper describes our participation at PAN 2014 author profiling task. Our idea was to define, develop and evaluate a simple machine learning classifier able to guess the gender and the age of a given user based on his/her texts, which could become part of the solution portfolio of the company. We were interested in finding not the best possible classifier that achieves the highest accuracy, but to find the optimum balance between performance and throughput using the most simple strategy and less dependent of external systems. Results show that our software using Naive Bayes Multinomial with a term vector model representation of the text is ranked quite well among the rest of participants in terms of accuracy.

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Este artículo presenta un sistema automático para recoger, almacenar, analizar y visualizar de manera agregada información publicada en medios de comunicación sobre ciertas organizaciones junto con las opiniones expresadas sobre ellas por usuarios en redes sociales. Este sistema permite automatizar la elaboración de un análisis de reputación completo y detallado, según diferentes dimensiones y en tiempo real, permitiendo que una organización pueda conocer su posición en el mercado, medir su evolución, compararse con sus competidores, y detectar lo más rápidamente posible situaciones problemáticas para ser capaces de tomar medidas correctoras.

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Natural regeneration faces increasing difficulties in dry forests from the Mediterranean basin, including for normally well-regenerating species such as maritime pine (Pinus pinaster Aiton). In this paper, we studied female fertility, seed dispersal and spread rates in P. pinaster from the Spanish Northern Plateau, where natural regeneration failure is a main concern for forest managers. For this purpose we periodically collected data from seed traps and trees located at two core locations across several years. We found significant variation in interannual cone production, with the best seed trees being the same across years. In addition, we found highly skewed distributions of female reproductive effort and large fertility differences across stands located few kilometres away. Annual seed dispersal kernels fitted lognormal or 2Dt models depending on the stand analysed, with median dispersal distances between 14 and 25 m. Kernels fitted for maximum dispersal periods showed an outstanding intraseasonal variation of median dispersal distances, from 10 to 54 m, in association to variable patterns of rainfall and maximum wind speed. The amount of seed produced appeared to be enough to guarantee the natural regeneration of the stands during the typical 20-year regeneration period. Colonisation simulations concluded that Mediterranean maritime pine has a notable dispersion capacity, which is strongly influenced by levels of fecundity and, especially, by the number and frequency of long-distance dispersal events. The latter play a key role in tree dispersion processes through enlarging the occupied area and fostering the invasion of abandoned crop land.

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Sign.: [ ]2, A-B4, C6, D-Z4, 2A-2Z4, 3A-3O4, 3P2

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Sign.: [A]-Z4, 2A-2Z4, 3A-3G4, 3H2