856 resultados para Data Driven Clustering


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El sector ganadero está siendo gradualmente dominado por sistemas intensivos y especializados en los que los factores de producción están controlados y en los que los caracteres productivos son los criterios principales para la selección de especies y razas. Entretanto, muchos de los bienes y servicios que tradicionalmente suministraba el ganado, tales como los fertilizantes, la tracción animal o materias primas para la elaboración vestimenta y calzado están siendo reemplazados por productos industriales. Como consecuencia de ambos cambios, las razas seleccionadas intensivamente, las cuales están estrechamente ligadas a sistemas agrícolas de alta producción y altos insumos, han desplazado a muchas razas autóctonas, en las que la selección prácticamente ha cesado o es muy poco intensa. Actualmente existe una mayor conciencia social sobre la situación de las razas autóctonas y muchas funciones del ganado que previamente habían sido ignoradas están siendo reconocidas. Desde hace algunas décadas, se ha aceptado internacionalmente que las razas de ganado cumplen funciones económicas, socio-culturales, medioambientales y de seguridad alimentaria. Por ello, diferentes organismos internacionales han reconocido que la disminución de los recursos genéticos de animales domésticos (RGADs) es un problema grave y han recomendado su conservación. Aun así, la conservación de RGADs es un tema controvertido por la dificultad de valorar las funciones del ganado. Esta valoración es compleja debido que los RGADs tiene una doble naturaleza privada - pública. Como algunos economistas han subrayado, el ganado es un bien privado, sin embargo debido a algunas de sus funciones, también es un bien público. De esta forma, el aumento del conocimiento sobre valor de cada una de sus funciones facilitaría la toma de decisiones en relación a su conservación y desarrollo. Sin embargo, esta valoración es controvertida puesto que la importancia relativa de las funciones del ganado varía en función del momento, del lugar, de las especies y de las razas. El sector ganadero, debido a sus múltiples funciones, está influenciado por factores técnicos, medioambientales, sociales, culturales y políticos que están interrelacionados y que engloban a una enorme variedad de actores y procesos. Al igual que las funciones del ganado, los factores que afectan a su conservación y desarrollo están fuertemente condicionados por localización geográfica. Asimismo, estos factores pueden ser muy heterogéneos incluso dentro de una misma raza. Por otro lado, es razonable pensar que el ganadero es el actor principal de la conservación de razas locales. Actualmente, las razas locales están siendo Integration of socioeconomic and genetic aspects involved in the conservation of animal genetic resources 5 explotadas por ganaderos muy diversos bajo sistemas de producción también muy diferentes. Por todo ello, es de vital importancia comprender y evaluar el impacto que tienen las motivaciones, y el proceso de toma de decisiones de los ganaderos en la estructura genética de las razas. En esta tesis doctoral exploramos diferentes aspectos sociales, económicos y genéticos involucrados en la conservación de razas locales de ganado vacuno en Europa, como ejemplo de RGADs, esperando contribuir al entendimiento científico de este complejo tema. Nuestro objetivo es conseguir una visión global de los procesos subyacentes en la conservación y desarrollo de estas razas. Pretendemos ilustrar como se pueden utilizar métodos cuantitativos en el diseño y establecimiento de estrategias de conservación y desarrollo de RGADs objetivas y adecuadas. En primer lugar, exploramos el valor económico total (VET) del ganado analizando sus componentes públicos fuera de mercado usando como caso de estudio la raza vacuna Alistana-Sanabresa (AS). El VET de cualquier bien está formado por componentes de uso y de no-uso. Estos últimos incluyen el valor de opción, el valor de herencia y el valor de existencia. En el caso del ganado local, el valor de uso directo proviene de sus productos. Los valores de uso indirecto están relacionados con el papel que cumple las razas en el mantenimiento de los paisajes y cultura rural. El valor de opción se refiere a su futuro uso potencial y el valor de herencia al uso potencial de las generaciones venideras. Finalmente, el valor de existencia está relacionado con el bienestar que produce a la gente saber que existe un recurso específico. Nuestro objetivo fue determinar la importancia relativa que tienen los componentes fuera de mercado sobre el VET de la raza AS. Para ello evaluamos la voluntad de la gente a pagar por la conservación de la AS mediante experimentos de elección (EEs) a través de encuestas. Estos experimentos permiten valorar individualmente los distintos componentes del VET de cualquier bien. Los resultados los analizamos mediante de uso de modelos aleatorios logit. Encontramos que las funciones públicas de la raza AS tienen un valor significativo. Sus valores más importantes son el valor de uso indirecto como elemento cultural Zamorano y el valor de existencia (ambos representaron el 80% de VET). Además observamos que el valor que gente da a las funciones públicas de la razas de ganado dependen de sus características socioeconómicas. Los factores que condicionaron la voluntad a pagar para la conservación de la raza AS fueron el lugar de residencia (ciudad o pueblo), el haber visto animales de la raza o haber consumido sus productos y la actitud de los encuestados ante los conflictos entre el desarrollo económico y el medioambiente. Por otro lado, encontramos que no todo el mundo tiene una visión completa e integrada de todas las funciones públicas de la raza AS. Por este motivo, los programas o actividades de concienciación sobre su estado deberían hacer hincapié en este aspecto. La existencia de valores públicos de la raza AS implica que los ganaderos deberían recibir compensaciones económicas como pago por las funciones públicas que cumple su raza local. Las compensaciones asegurarían un tamaño de población que permitiría que la raza AS siga realizando estas funciones. Un mecanismo para ello podría ser el desarrollo del turismo rural relacionado con la raza. Esto aumentaría el valor de uso privado mientras que supondría un elemento añadido a las estrategias de conservación y desarrollo. No obstante, los ganaderos deben analizar cómo aprovechar los nichos de mercado existentes, así como mejorar la calidad de los productos de la raza prestando especial atención al etiquetado de los mismos. Una vez evaluada la importancia de las funciones públicas de las razas locales de ganado, analizamos la diversidad de factores técnicos, económicos y sociales de la producción de razas locales de ganado vacuno existente en Europa. Con este fin analizamos el caso de quince razas locales de ocho países en el contexto de un proyecto de colaboración internacional. Investigamos las diferencias entre los países para determinar los factores comunes clave que afectan a la viabilidad de las razas locales. Para ello entrevistamos mediante cuestionarios a un total de 355 ganaderos en las quince razas. Como indicador de viabilidad usamos los planes de los ganaderos de variación del tamaño de las ganaderías. Los cuestionarios incluían diferentes aspectos económicos, técnicos y sociales con potencial influencia en las dinámicas demográficas de las razas locales. Los datos recogidos los analizamos mediante distintas técnicas estadísticas multivariantes como el análisis discriminante y la regresión logística. Encontramos que los factores que afectan a la viabilidad de las razas locales en Europa son muy heterogéneos. Un resultado reseñable fue que los ganaderos de algunos países no consideran que la explotación de su raza tenga un alto valor social. Este hecho vuelve a poner de manifiesto la importancia de desarrollar programas Europeos de concienciación sobre la importancia de las funciones que cumplen las razas locales. Además los países analizados presentaron una alta variabilidad en cuanto a la importancia de los mercados locales en la distribución de los productos y en cuanto al porcentaje en propiedad del total de los pastos usados en las explotaciones. Este estudio reflejó la variabilidad de los sistemas y medios de producción (en el sentido socioeconómico, técnico y ecológico) que existe en Europa. Por ello hay que ser cautos en la implementación de las políticas comunes en los diferentes países. También encontramos que la variabilidad dentro de los países puede ser elevada debido a las diferencias entre razas, lo que implica que las políticas nacionales deber ser suficientemente flexibles para adaptarse a las peculiaridades de cada una de las razas. Por otro lado, encontramos una serie de factores comunes a la viabilidad de las razas en los distintos países; la edad de los ganaderos, la colaboración entre ellos y la apreciación social de las funciones culturales, medioambientales y sociales del ganado local. El envejecimiento de los ganaderos de razas locales no es solo un problema de falta de transferencia generacional, sino que también puede suponer una actitud más negativa hacia la inversión en las actividades ganaderas y en una menor capacidad de adaptación a los cambios del sector. La capacidad de adaptación de los ganaderos es un factor crucial en la viabilidad de las razas locales. Las estrategias y políticas de conservación comunes deben incluir las variables comunes a la viabilidad de las razas manteniendo flexibilidad suficiente para adaptarse a las especificidades nacionales. Estas estrategias y políticas deberían ir más allá de compensación económica a los ganaderos de razas locales por la menor productividad de sus razas. Las herramientas para la toma de decisiones ayudan a generar una visión amplia de la conservación y desarrollo de las razas locales. Estas herramientas abordan el diseño de estrategias de conservación y desarrollo de forma sistemática y estructurada. En la tercera parte de la tesis usamos una de estas herramientas, el análisis DAFO (Debilidades, Amenazas, Fortalezas y Oportunidades), con este propósito, reconociendo que la conservación de RGADs depende de los ganaderos. Desarrollamos un análisis DAFO cuantitativo y lo aplicamos a trece razas locales de ganado vacuno de seis países europeos en el contexto del proyecto de colaboración mencionado anteriormente. El método tiene cuatro pasos: 1) la definición del sistema; 2) la identificación y agrupación de los factores influyentes; 3) la cuantificación de la importancia de dichos factores y 4) la identificación y priorización de estrategias. Identificamos los factores utilizando multitud de agentes (multi-stakeholder appproach). Una vez determinados los factores se agruparon en una estructura de tres niveles. La importancia relativa de los cada uno de los factores para cada raza fue determinada por grupos de expertos en RGADs de los países integrados en el citado proyecto. Finalmente, desarrollamos un proceso de cuantificación para identificar y priorizar estrategias. La estructura de agrupación de factores permitió analizar el problema de la conservación desde el nivel general hasta el concreto. La unión de análisis específicos de cada una de las razas en un análisis DAFO común permitió evaluar la adecuación de las estrategias a cada caso concreto. Identificamos un total de 99 factores. El análisis reveló que mientras los factores menos importantes son muy consistentes entre razas, los factores y estrategias más relevantes son muy heterogéneos. La idoneidad de las estrategias fue mayor a medida que estas se hacían más generales. A pesar de dicha heterogeneidad, los factores influyentes y estrategias más importantes estaban ligados a aspectos positivos (fortalezas y oportunidades) lo que implica que el futuro de estas razas es prometedor. Los resultados de nuestro análisis también confirmaron la gran relevancia del valor cultural de estas razas. Las factores internos (fortalezas y debilidades) más importantes estaban relacionadas con los sistemas de producción y los ganaderos. Las oportunidades más relevantes estaban relacionadas con el desarrollo y marketing de nuevos productos mientras que las amenazas más importantes se encontraron a la hora de vender los productos actuales. Este resultado implica que sería fructífero trabajar en la motivación y colaboración entre ganaderos así como, en la mejora de sus capacidades. Concluimos que las políticas comunes europeas deberían centrarse en aspectos generales y ser los suficientemente flexibles para adaptarse a las singularidades de los países y las razas. Como ya se ha mencionado, los ganaderos juegan un papel esencial en la conservación y desarrollo de las razas autóctonas. Por ello es relevante entender que implicación puede tener la heterogeneidad de los mismos en la viabilidad de una raza. En la cuarta parte de la tesis hemos identificado tipos de ganaderos con el fin de entender cómo la relación entre la variabilidad de sus características socioeconómicas, los perfiles de las ganaderías y las dinámicas de las mismas. El análisis se ha realizado en un contexto sociológico, aplicando los conceptos de capital cultural y económico. Las tipologías se han determinado en función de factores socioeconómicos y culturales indicadores del capital cultural y capital económico de un individuo. Nuestro objetivo era estudiar si la tipología socioeconómica de los ganaderos afecta al perfil de su ganadería y a las decisiones que toman. Entrevistamos a 85 ganaderos de la raza Avileña-Negra Ibérica (ANI) y utilizamos los resultados de dichas entrevistas para ilustrar y testar el proceso. Definimos los tipos de ganaderos utilizando un análisis de clúster jerarquizado con un grupo de variables canónicas que se obtuvieron en función de cinco factores socioeconómicos: el nivel de educación del ganadero, el año en que empezó a ser ganadero de ANI, el porcentaje de los ingresos familiares que aporta la ganadería, el porcentaje de propiedad de la tierra de la explotación y la edad del ganadero. La tipología de los ganaderos de ANI resultó ser más compleja que en el pasado. Los resultados indicaron que los tipos de ganaderos variaban en muchos aspectos socioeconómicos y en los perfiles de sus Integration of socioeconomic and genetic aspects involved in the conservation of animal genetic resources 9 ganaderías. Los tipos de ganaderos determinados toman diferentes decisiones en relación a la modificación del tamaño de su ganadería y a sus objetivos de selección. Por otro lado, reaccionaron de forma diferente ante un hipotético escenario de reducción de las compensaciones económicas que les planteamos. En este estudio hemos visto que el capital cultural y el económico interactúan y hemos explicado como lo hacen en los distintos tipos de ganaderos. Por ejemplo, los ganaderos que poseían un mayor capital económico, capital cultural formal y capital cultural adquirido sobre la raza, eran los ganaderos cuyos animales tenían una mayor demanda por parte de otros ganaderos, lo cual podría responder a su mayor prestigio social dentro de la raza. Uno de los elementos claves para el futuro de la raza es si este prestigio responde a una superioridad genética de las animales. Esto ocurriría si los ganaderos utilizaran las herramientas que tienen a su disposición a la hora de seleccionar animales. Los tipos de ganaderos identificados mostraron también claras diferencias en sus formas de colaboración y en su reacción a una hipotética variación de las compensaciones económicas. Aunque algunos tipos de ganaderos mostraron un bajo nivel de dependencia a estas compensaciones, la mayoría se manifestaron altamente dependientes. Por ello cualquier cambio drástico en la política de ayudas puede comprometer el desarrollo de las razas autóctonas. La adaptación las políticas de compensaciones económicas a la heterogeneidad de los ganaderos podría aumentar la eficacia de las mismas por lo que sería interesante explorar posibilidades a este respecto. Concluimos destacando la necesidad de desarrollar políticas que tengan en cuenta la heterogeneidad de los ganaderos. Finalmente abordamos el estudio de la estructura genética de poblaciones ganaderas. Las decisiones de los ganaderos en relación a la selección de sementales y su número de descendientes configuran la estructura demográfica y genética de las razas. En la actualidad existe un interés renovado por estudiar las estructuras poblacionales debido a la influencia potencial de su estratificación sobre la predicción de valores genómicos y/o los análisis de asociación a genoma completo. Utilizamos dos métodos distintos, un algoritmo de clústeres basados en teoría de grafos (GCA) y un algoritmo de clustering bayesiano (STRUCTURE) para estudiar la estructura genética de la raza ANI. Prestamos especial atención al efecto de la presencia de parientes cercanos en la población y de la diferenciación genética entre subpoblaciones sobre el análisis de la estructura de la población. En primer lugar evaluamos el comportamiento de los dos algoritmos en poblaciones simuladas para posteriormente analizar los genotipos para 17 microsatélites de 13343 animales de 57 ganaderías distintas de raza ANI. La ANI es un ejemplo de raza con relaciones complejas. Por otro lado, utilizamos el archivo de pedigrí de la raza para estudiar el flujo de genes, calculando, entre otras cosas, la contribución de cada ganadería a la constitución genética de la raza. En el caso de las poblaciones simuladas, cuando el FST entre subpoblaciones fue suficientemente alto, ambos algoritmos, GCA y STRUCTURE, identificaron la misma estructura genética independientemente de que existieran o no relaciones familiares. Por el contrario, cuando el grado de diferenciación entre poblaciones fue bajo, el STRUCTURE identificó la estructura familiar mientras que GCA no permitió obtener ningún resultado concluyente. El GCA resultó ser un algoritmo más rápido y eficiente para de inferir la estructura genética en poblaciones con relaciones complejas. Este algoritmo también puede ser usado para reducir el número de clústeres a testar con el STRUTURE. En cuanto al análisis de la población de ANI, ambos algoritmos describieron la misma estructura, lo cual sugiere que los resultados son robustos. Se identificaron tres subpoblaciones diferenciadas que pudieran corresponderse con tres linajes distintos. Estos linajes estarían directamente relacionados con las ganaderías que han tenido una mayor contribución a la constitución genética de la raza. Por otro lado, hay un conjunto muy numeroso de individuos con una mezcla de orígenes. La información molecular describe una estructura estratificada de la población que se corresponde con la evolución demográfica de la raza. Es esencial analizar en mayor profundidad la composición de este último grupo de animales para determinar cómo afecta a la variabilidad genética de la población de ANI. SUMMARY Summary Livestock sector is gradually dominated by intensive and specialized systems where the production environment is controlled and the production traits are the main criteria for the selection of species and breeds. In the meantime, the traditional use of domestic animals for draught work, clothes and manure has been replaced by industrial products. As a consequence of both these changes, the intensively selected breeds closely linked with high-input highoutput production systems have displaced many native breeds where the selection has practically ceased or been very mild. People are now more aware of the state of endangerment among the native breeds and the previously ignored values of livestock are gaining recognition. For some decades now, the economic, socio-cultural, environmental and food security function of livestock breeds have been accepted worldwide and their loss has been recognized as a major problem. Therefore, the conservation of farm animal genetic resources (FAnGR) has been recommended. The conservation of FAnGR is controversial due to the complexity of the evaluation of its functions. This evaluation is difficult due to the nature of FAnGR both as private and public good. As some economists have highlighted, livestock animals are private goods, however, they are also public goods by their functions. Therefore, there is a need to increase the knowledge about the value of all livestock functions since to support the decision-making for the sustainable conservation and breeding of livestock. This is not straightforward since the relative importance of livestock functions depends on time, place, species and breed. Since livestock play a variety of roles, their production is driven by interrelated and everchanging economic, technical, environmental, social, cultural and political elements involving an enormous range of stakeholders. Not only FAnGR functions but also the importance of factors affecting the development and conservation of FAnGR can be very different across geographical areas. Furthermore, heterogeneity can be found even within breeds. Local breeds are nowadays raised by highly diverse farmers in equally diverse farms. It is quite reasonable to think that farmer is the major actor in the in situ conservation of livestock breeds. Thus, there is a need to understand the farmers’ motivations, decision making processes and the impact of their decisions on the genetic structure of breeds. In this PhD thesis we explore different social, economic and genetic aspects involved in the conservation of local cattle breeds, i.e. FAnGR, in Europe seeking to contribute to the scientific understanding of this complex issue. We aim to achieve a comprehensive view of the processes involved in the conservation and development of local cattle breeds and have made special efforts in discussing the implications of the research results in this respect. The final outcome of the thesis is to illustrate how quantitative methods can be exploited in designing and establishing sound strategies and programmes for the conservation and development of local livestock breeds. Firstly we explored the public non-market attributes of the total economic value (TEV) of livestock, using the Spanish Alistana-Sanabresa (AS) cattle breed as a case study. Total economic value of any good comprises both use and non-use components, where the latter include option, bequest and existence values. For livestock, the direct use values are mainly stemming from production outputs. Indirect use values relate to the role of livestock as a maintainer of rural culture and landscape. The option value is related to the potential use of livestock, the bequest values relate to the value associated with the inheritance of the resources to future generation and the existence values relate to the utility perceived by people from knowing that specific resources exist. We aimed to determine the relative importance of the non-market components of the TEV of the AS breed, the socio-economic variables that influence how people value the different components of TEV and to assess the implications of the Spanish national conservation strategy for the AS breed. To do so, we used a choice experiment (CE) approach and applied the technique to assess people’s willingness to pay (WTP) for the conservation of AS breed. The use of CE allows the valuation of the individual components of TEV for a given good. We analysed the choice data using a random parameter logit (RPL) model. AS breed was found to have a significant public good value. Its most important values were related to the indirect use value due to the maintenance of Zamorian culture and the existence value (both represent over 80% of its TEV). There were several socioeconomic variables influencing people’s valuation of the public service of the breed. In the case of AS breed, the place of living (city or rural area), having seen animals of the breed, having eaten breed products and the respondents’ attitude towards economic development – environment conflicts do influence people’s WTP for AS conservation. We also found that people do not have a complete picture of all the functions and roles that AS breed as AnGR. Therefore, the actions for increasing awareness of AS should go to that direction. The farmers will need incentives to exploit some of the public goods values and maintain the breed population size at socially desirable levels. One such mechanism could be related to the development of agritourism, which would enhance the private good value and provide an important addition to the conservation and utilisation strategy. However, the farmers need a serious evaluation on how to invest in niche product development or how to improve product quality and brand recognition. Using the understanding on the importance of the public function of local cattle we tried to depict the current diversity regarding technical, economic and social factors found in local cattle farming across Europe. To do so we focused in an international collaborative project on the case of fifteen local cattle breeds in eight European countries. We investigated the variation among the countries to detect the common key elements, which affect the viability of local breeds. We surveyed with interviews a total of 355 farms across the fifteen breeds. We used the planned herd size changes by the farmer as an indicator of breed viability. The questionnaire included several economic, technical and social aspects with potential influence on breeds’ demographic trends. We analysed the data using multivariate statistical techniques, such as discriminat analysis and logistic regression. The factors affecting a local breed’s viability were highly heterogeneous across Europe. In some countries, farmers did not recognise any high social value attached to keeping a local cattle breed. Hence there is a need to develop communication programmes across EU countries making people aware about the diversity and importance of values associated to raising local breeds. The countries were also very variable regarding the importance of local markets and the percentage of farm land owned by the farmers. Despite the country specificities, there were also common factors affecting the breed viability across Europe. The factors were from different grounds, from social, such as the age of the farmer and the social appreciation of their work, to technicalorganizational, such as the farmers’ attitude to collaborating with each other. The heterogeneity found reflects the variation in breeding systems and production environment (in the socioeconomic, technical and ecological sense) present in Europe. Therefore, caution should be taken in implementing common policies at the country level. Variability could also be rather high within countries due to breed specificities. Therefore, the national policies should be flexible to adapt to the specificities. The variables significantly associated with breed viability should be positively incorporated in the conservation strategies, and considered in developing common and/or national policies. The strategy preparation and policy planning should go beyond the provision of a general economic support to compensate farmers for the lower profitability of local breeds. Of particular interest is the observation that the opportunity for farmer collaboration and the appreciation by the society of the cultural, environmental and social role of local cattle farming were positively associated with the breed survival. In addition, farmer's high age is not only a problem of poor generation transfer but it is also a problem because it might lead to a lower attitude to investing in farming activities and to a lower ability to adapt to environment changes. The farmers’ adaptation capability may be a key point for the viability of local breeds. Decision making tools can help to get a comprehensive view on the conservation and development of local breeds. It allows us to use a systematic and structured approach for identifying and prioritizing conservation and development strategies. We used SWOT (Strengths, Weaknesses Opportunities and Threats) analysis for this purpose and recognized that many conservation and development projects rely on farmers. We developed a quantified SWOT method and applied it in the aforementioned collaborative research to a set of thirteen cattle breeds in six European countries. The method has four steps: definition of the system, identification and grouping of the driving factors, quantification of the importance of driving factors and identification and prioritization of the strategies. The factors were determined following a multi-stakeholder approach and grouped with a three level structure. FAnGR expert groups ranked the factors and a quantification process was implemented to identify and prioritize strategies. The structure of the SWOT analysis allowed analyzing the conservation problem from general down to specific perspectives. Joining breed specific analyses into a common SWOT analysis permitted comparison of breed cases across countries. We identified 99 driving factors across breeds. The across breed analysis revealed that irrelevant factors were consistent. There was high heterogeneity among the most relevant factors and strategies. The strategies increased eligibility as they lost specificity. Although the situation was very heterogeneous, the most promising factors and strategies were linked to the positive aspects (Strengths and Opportunities). Therefore, the future of the studied local breed is promising. The results of our analysis also confirmed the high relevance of the cultural value of the breeds. The most important internal factors (strengths and weaknesses) were related farmers and production systems. The most important opportunities were found in developing and marketing new products, while the most relevant threats were found in selling the current conventional products. In this regard, it should be fruitful to work on farmers’ motivation, collaboration, and capacity building. We conclude that European policies should focus on general aspects and be flexible enough to be adapted to the country and breed specificities. As mentioned, farmers have a key role in the conservation and development of a local cattle breed. Therefore, it is very relevant to understand the implications of farmer heterogeneity within a breed for its viability. In the fourth part of the thesis, we developed a general farmer typology to help analyzing the relations between farmer features and farm profiles, herd dynamics and farmers’ decision making. In the analysis we applied and used the sociological framework of economic and cultural capital and studied how the determined farmer types were linked to farm profiles and breeding decisions, among others. The typology was based on measurable socioeconomic factors indicating the economic and cultural capital of farmers. A group of 85 farmers raising the Spanish Avileña-Negra Ibérica (ANI) local cattle breed was used to illustrate and test the procedure. The farmer types were defined by a hierarchical cluster analysis with a set of canonical variables derived from the following five the socioeconomic factors: the formal educational level of the farmer, the year the farmer started keeping the ANI breed, the percentage of the total family income covered by the farm, the percentage of the total farm land owned by the farmer and the farmer’s age. The present ANI farmer types were much more complex than what they were in the past. We found that the farmer types differed in many socioeconomic aspects and in the farms profile. Furthermore, the types also differentiate farmers with respect to decisions about changing the farm size, breeding aims and stated reactions towards hypothetical subsidy variation. We have verified that economic and cultural capitals are not independent and further showed how they are interacting in the different farmer types. The farmers related to the types with high economic, institutionalized and embodied cultural capitals had a higher demand of breeding animals from others farmers of the breed, which may be related to the higher social prestige within the breed. One of the key implications of this finding for the future of the breed is whether or not the prestige of farmers is related to genetic superiority of their animals, what is to say, that it is related with a sound use of tools that farmers have available to make selection decisions. The farmer types differed in the form of collaboration and in the reactions to the hypothetical variation in subsidies. There were farmers with low dependency on subsidies, while most of them are highly dependent on subsidies. Therefore, any drastic change in the subsidy programme might have influence on the development of local breeds. The adaptation of these programme to the farmers’ heterogeneity might increase its efficacy, thus it would be interesting to explore ways of doing it. We conclude highlighting the need to have a variety of policies, which take into account the heterogeneity among the farmers. To finish we dealt with the genetic structure of livestock populations. Farmers’ decisions on the breeding animals and their progeny numbers shape the demographic and genetic structure of the breeds. Nowadays there is a renovated interest in studying the population structure since it can bias the prediction of genomic breeding values and genome wide association studies. We determined the genetic structure of ANI breed using two different methods, a graphical clustering algorithm (GCA) and a Bayesian clustering algorithm (STRUCTURE) were used. We paid particular attention to the influence that the presence of closely related individuals and the genetic differentiation of subpopulations may have on the inferences about the population structure. We first evaluated the performance of the algorithms in simulated populations. Then we inferred the genetic structure of the Spanish cattle breed ANI analysing a data set of 13343 animals (genotyped for 17 microsatellites) from 57 herds. ANI breed is an example of a population with complex relationships. We used the herdbook to study the gene flow, estimation among other things, the contribution of different herds to the genetic composition of the ANI breed. For the simulated scenarios, when FST among subpopulations was sufficiently high, both algorithms consistently inferred the correct structure regardless of the presence of related individuals. However, when the genetic differentiation among subpopulations was low, STRUCTURE identified the family based structure while GCA did not provide any consistent picture. The GCA was a fast and efficient method to infer genetic structure to determine the hidden core structure of a population with complex history and relationships. GCA could also be used to narrow down the number of clusters to be tested by STRUCTURE. Both, STRUCTURE and GCA describe a similar structure for the ANI breed suggesting that the results are robust. ANI population was found to have three genetically differentiated clusters that could correspond to three genetic lineages. These are directly related to the herds with a major contribution to the breed. In addition, ANI breed has also a large pool made of individuals with an admixture of origins. The genetic structure of ANI, assessed by molecular information, shows a stratification that corresponds to the demographic evolution of the breed. It will be of great importance to learn more about the composition of the pool and study how it is related to the existing genetic variability of the breed.

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It is easy to get frustrated at spoken conversational agents (SCAs), perhaps because they seem to be callous. By and large, the quality of human-computer interaction is affected due to the inability of the SCAs to recognise and adapt to user emotional state. Now with the mass appeal of artificially-mediated communication, there has been an increasing need for SCAs to be socially and emotionally intelligent, that is, to infer and adapt to their human interlocutors’ emotions on the fly, in order to ascertain an affective, empathetic and naturalistic interaction. An enhanced quality of interaction would reduce users’ frustrations and consequently increase their satisfactions. These reasons have motivated the development of SCAs towards including socio-emotional elements, turning them into affective and socially-sensitive interfaces. One barrier to the creation of such interfaces has been the lack of methods for modelling emotions in a task-independent environment. Most emotion models for spoken dialog systems are task-dependent and thus cannot be used “as-is” in different applications. This Thesis focuses on improving this, in which it concerns computational modeling of emotion, personality and their interrelationship for task-independent autonomous SCAs. The generation of emotion is driven by needs, inspired by human’s motivational systems. The work in this Thesis is organised in three stages, each one with its own contribution. The first stage involved defining, integrating and quantifying the psychological-based motivational and emotional models sourced from. Later these were transformed into a computational model by implementing them into software entities. The computational model was then incorporated and put to test with an existing SCA host, a HiFi-control agent. The second stage concerned automatic prediction of affect, which has been the main challenge towards the greater aim of infusing social intelligence into the HiFi agent. In recent years, studies on affect detection from voice have moved on to using realistic, non-acted data, which is subtler. However, it is more challenging to perceive subtler emotions and this is demonstrated in tasks such as labelling and machine prediction. In this stage, we attempted to address part of this challenge by considering the roles of user satisfaction ratings and conversational/dialog features as the respective target and predictors in discriminating contentment and frustration, two types of emotions that are known to be prevalent within spoken human-computer interaction. The final stage concerned the evaluation of the emotional model through the HiFi agent. A series of user studies with 70 subjects were conducted in a real-time environment, each in a different phase and with its own conditions. All the studies involved the comparisons between the baseline non-modified and the modified agent. The findings have gone some way towards enhancing our understanding of the utility of emotion in spoken dialog systems in several ways; first, an SCA should not express its emotions blindly, albeit positive. Rather, it should adapt its emotions to user states. Second, low performance in an SCA may be compensated by the exploitation of emotion. Third, the expression of emotion through the exploitation of prosody could better improve users’ perceptions of an SCA compared to exploiting emotions through just lexical contents. Taken together, these findings not only support the success of the emotional model, but also provide substantial evidences with respect to the benefits of adding emotion in an SCA, especially in mitigating users’ frustrations and ultimately improving their satisfactions. Resumen Es relativamente fácil experimentar cierta frustración al interaccionar con agentes conversacionales (Spoken Conversational Agents, SCA), a menudo porque parecen ser un poco insensibles. En general, la calidad de la interacción persona-agente se ve en cierto modo afectada por la incapacidad de los SCAs para identificar y adaptarse al estado emocional de sus usuarios. Actualmente, y debido al creciente atractivo e interés de dichos agentes, surge la necesidad de hacer de los SCAs unos seres cada vez más sociales y emocionalmente inteligentes, es decir, con capacidad para inferir y adaptarse a las emociones de sus interlocutores humanos sobre la marcha, de modo que la interacción resulte más afectiva, empática y, en definitiva, natural. Una interacción mejorada en este sentido permitiría reducir la posible frustración de los usuarios y, en consecuencia, mejorar el nivel de satisfacción alcanzado por los mismos. Estos argumentos justifican y motivan el desarrollo de nuevos SCAs con capacidades socio-emocionales, dotados de interfaces afectivas y socialmente sensibles. Una de las barreras para la creación de tales interfaces ha sido la falta de métodos de modelado de emociones en entornos independientes de tarea. La mayoría de los modelos emocionales empleados por los sistemas de diálogo hablado actuales son dependientes de tarea y, por tanto, no pueden utilizarse "tal cual" en diferentes dominios o aplicaciones. Esta tesis se centra precisamente en la mejora de este aspecto, la definición de modelos computacionales de las emociones, la personalidad y su interrelación para SCAs autónomos e independientes de tarea. Inspirada en los sistemas motivacionales humanos en el ámbito de la psicología, la tesis propone un modelo de generación/producción de la emoción basado en necesidades. El trabajo realizado en la presente tesis está organizado en tres etapas diferenciadas, cada una con su propia contribución. La primera etapa incluyó la definición, integración y cuantificación de los modelos motivacionales de partida y de los modelos emocionales derivados a partir de éstos. Posteriormente, dichos modelos emocionales fueron plasmados en un modelo computacional mediante su implementación software. Este modelo computacional fue incorporado y probado en un SCA anfitrión ya existente, un agente con capacidad para controlar un equipo HiFi, de alta fidelidad. La segunda etapa se orientó hacia el reconocimiento automático de la emoción, aspecto que ha constituido el principal desafío en relación al objetivo mayor de infundir inteligencia social en el agente HiFi. En los últimos años, los estudios sobre reconocimiento de emociones a partir de la voz han pasado de emplear datos actuados a usar datos reales en los que la presencia u observación de emociones se produce de una manera mucho más sutil. El reconocimiento de emociones bajo estas condiciones resulta mucho más complicado y esta dificultad se pone de manifiesto en tareas tales como el etiquetado y el aprendizaje automático. En esta etapa, se abordó el problema del reconocimiento de las emociones del usuario a partir de características o métricas derivadas del propio diálogo usuario-agente. Gracias a dichas métricas, empleadas como predictores o indicadores del grado o nivel de satisfacción alcanzado por el usuario, fue posible discriminar entre satisfacción y frustración, las dos emociones prevalentes durante la interacción usuario-agente. La etapa final corresponde fundamentalmente a la evaluación del modelo emocional por medio del agente Hifi. Con ese propósito se llevó a cabo una serie de estudios con usuarios reales, 70 sujetos, interaccionando con diferentes versiones del agente Hifi en tiempo real, cada uno en una fase diferente y con sus propias características o capacidades emocionales. En particular, todos los estudios realizados han profundizado en la comparación entre una versión de referencia del agente no dotada de ningún comportamiento o característica emocional, y una versión del agente modificada convenientemente con el modelo emocional propuesto. Los resultados obtenidos nos han permitido comprender y valorar mejor la utilidad de las emociones en los sistemas de diálogo hablado. Dicha utilidad depende de varios aspectos. En primer lugar, un SCA no debe expresar sus emociones a ciegas o arbitrariamente, incluso aunque éstas sean positivas. Más bien, debe adaptar sus emociones a los diferentes estados de los usuarios. En segundo lugar, un funcionamiento relativamente pobre por parte de un SCA podría compensarse, en cierto modo, dotando al SCA de comportamiento y capacidades emocionales. En tercer lugar, aprovechar la prosodia como vehículo para expresar las emociones, de manera complementaria al empleo de mensajes con un contenido emocional específico tanto desde el punto de vista léxico como semántico, ayuda a mejorar la percepción por parte de los usuarios de un SCA. Tomados en conjunto, los resultados alcanzados no sólo confirman el éxito del modelo emocional, sino xv que constituyen además una evidencia decisiva con respecto a los beneficios de incorporar emociones en un SCA, especialmente en cuanto a reducir el nivel de frustración de los usuarios y, en última instancia, mejorar su satisfacción.

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Linked data offers a promising setting to encode, publish and share metadata of resources. As the matter of fact, it is already adopted by data producers such as European Environment Agency, US and some EU Governs, whose first ambition is to share (meta)data making their processes more effective and transparent. Such as an increasing interest and involvement of data providers surely represents a genuine witness of the web of data success, but in a longer perspective, frameworks supporting linked data consumers in their decision making processes will be a compelling need. In this respect, the talk is introducing SSONDE, a framework enabling in detailed comparison, ranking and selection of linked data resources through the analysis of their RDF ontology driven metadata. SSONDE implements an instance similarity especially designed to support in resource selection, namely the process stakeholders engage to choose a set of resources suitable for a given analysis purpose: (i) it deploys an asymmetric similarity assessment to emphasize information about gains and losses the stakeholders get adopting a resource in place of another; (ii) it relies on an explicit formalization of contexts to tailor the similarity assessment with respect to specific user-defined selection goals. The talk aims at providing an insight on SSONDE instance similarity and it will briefly describe some examples of SSONDE deployment in the context of linked data consumption.

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Energy consumption in data centers is nowadays a critical objective because of its dramatic environmental and economic impact. Over the last years, several approaches have been proposed to tackle the energy/cost optimization problem, but most of them have failed on providing an analytical model to target both the static and dynamic optimization domains for complex heterogeneous data centers. This paper proposes and solves an optimization problem for the energy-driven configuration of a heterogeneous data center. It also advances in the proposition of a new mechanism for task allocation and distribution of workload. The combination of both approaches outperforms previous published results in the field of energy minimization in heterogeneous data centers and scopes a promising area of research.

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In the last years significant efforts have been devoted to the development of advanced data analysis tools to both predict the occurrence of disruptions and to investigate the operational spaces of devices, with the long term goal of advancing the understanding of the physics of these events and to prepare for ITER. On JET the latest generation of the disruption predictor called APODIS has been deployed in the real time network during the last campaigns with the new metallic wall. Even if it was trained only with discharges with the carbon wall, it has reached very good performance, with both missed alarms and false alarms in the order of a few percent (and strategies to improve the performance have already been identified). Since for the optimisation of the mitigation measures, predicting also the type of disruption is considered to be also very important, a new clustering method, based on the geodesic distance on a probabilistic manifold, has been developed. This technique allows automatic classification of an incoming disruption with a success rate of better than 85%. Various other manifold learning tools, particularly Principal Component Analysis and Self Organised Maps, are also producing very interesting results in the comparative analysis of JET and ASDEX Upgrade (AUG) operational spaces, on the route to developing predictors capable of extrapolating from one device to another.

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The use of semantic and Linked Data technologies for Enterprise Application Integration (EAI) is increasing in recent years. Linked Data and Semantic Web technologies such as the Resource Description Framework (RDF) data model provide several key advantages over the current de-facto Web Service and XML based integration approaches. The flexibility provided by representing the data in a more versatile RDF model using ontologies enables avoiding complex schema transformations and makes data more accessible using Web standards, preventing the formation of data silos. These three benefits represent an edge for Linked Data-based EAI. However, work still has to be performed so that these technologies can cope with the particularities of the EAI scenarios in different terms, such as data control, ownership, consistency, or accuracy. The first part of the paper provides an introduction to Enterprise Application Integration using Linked Data and the requirements imposed by EAI to Linked Data technologies focusing on one of the problems that arise in this scenario, the coreference problem, and presents a coreference service that supports the use of Linked Data in EAI systems. The proposed solution introduces the use of a context that aggregates a set of related identities and mappings from the identities to different resources that reside in distinct applications and provide different views or aspects of the same entity. A detailed architecture of the Coreference Service is presented explaining how it can be used to manage the contexts, identities, resources, and applications which they relate to. The paper shows how the proposed service can be utilized in an EAI scenario using an example involving a dashboard that integrates data from different systems and the proposed workflow for registering and resolving identities. As most enterprise applications are driven by business processes and involve legacy data, the proposed approach can be easily incorporated into enterprise applications.

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In this paper we propose a novel fast random search clustering (RSC) algorithm for mixing matrix identification in multiple input multiple output (MIMO) linear blind inverse problems with sparse inputs. The proposed approach is based on the clustering of the observations around the directions given by the columns of the mixing matrix that occurs typically for sparse inputs. Exploiting this fact, the RSC algorithm proceeds by parameterizing the mixing matrix using hyperspherical coordinates, randomly selecting candidate basis vectors (i.e. clustering directions) from the observations, and accepting or rejecting them according to a binary hypothesis test based on the Neyman–Pearson criterion. The RSC algorithm is not tailored to any specific distribution for the sources, can deal with an arbitrary number of inputs and outputs (thus solving the difficult under-determined problem), and is applicable to both instantaneous and convolutive mixtures. Extensive simulations for synthetic and real data with different number of inputs and outputs, data size, sparsity factors of the inputs and signal to noise ratios confirm the good performance of the proposed approach under moderate/high signal to noise ratios. RESUMEN. Método de separación ciega de fuentes para señales dispersas basado en la identificación de la matriz de mezcla mediante técnicas de "clustering" aleatorio.

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The study of the effectiveness of the cognitive rehabilitation processes and the identification of cognitive profiles, in order to define comparable populations, is a controversial area, but concurrently it is strongly needed in order to improve therapies. There is limited evidence about cognitive rehabilitation efficacy. Many of the trials conclude that in spite of an apparent clinical good response, differences do not show statistical significance. The common feature in all these trials is heterogeneity among populations. In this situation, observational studies on very well controlled cohort of studies, together with innovative methods in knowledge extraction, could provide methodological insights for the design of more accurate comparative trials. Some correlation studies between neuropsychological tests and patients capacities have been carried out -1---2- and also correlation between tests and morphological changes in the brain -3-. The procedures efficacy depends on three main factors: the affectation profile, the scheduled tasks and the execution results. The relationship between them makes up the cognitive rehabilitation as a discipline, but its structure is not properly defined. In this work we present a clustering method used in Neuro Personal Trainer (NPT) to group patients into cognitive profiles using data mining techniques. The system uses these clusters to personalize treatments, using the patients assigned cluster to select which tasks are more suitable for its concrete needs, by comparing the results obtained in the past by patients with the same profile.

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We present a biomolecular probabilistic model driven by the action of a DNA toolbox made of a set of DNA templates and enzymes that is able to perform Bayesian inference. The model will take single-stranded DNA as input data, representing the presence or absence of a specific molecular signal (the evidence). The program logic uses different DNA templates and their relative concentration ratios to encode the prior probability of a disease and the conditional probability of a signal given the disease. When the input and program molecules interact, an enzyme-driven cascade of reactions (DNA polymerase extension, nicking and degradation) is triggered, producing a different pair of single-stranded DNA species. Once the system reaches equilibrium, the ratio between the output species will represent the application of Bayes? law: the conditional probability of the disease given the signal. In other words, a qualitative diagnosis plus a quantitative degree of belief in that diagno- sis. Thanks to the inherent amplification capability of this DNA toolbox, the resulting system will be able to to scale up (with longer cascades and thus more input signals) a Bayesian biosensor that we designed previously.

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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.

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Desentrañar el funcionamiento del cerebro es uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia actual. Un área de estudio que ha despertado muchas expectativas e interés es el análisis de la estructura cortical desde el punto de vista morfológico, de manera que se cree una simulación del cerebro a nivel molecular. Con ello se espera poder profundizar en el estudio de numerosas enfermedades neurológicas y patológicas. Con el desarrollo de este proyecto se persigue el estudio del soma y de las espinas desde el punto de vista de la neuromorfología teórica. Es común en el estado del arte que en el análisis de las características morfológicas de una neurona en tres dimensiones el soma sea ignorado o, en el mejor de los casos, que sea sustituido por una simple esfera. De hecho, el concepto de soma resulta abstracto porque no se dispone de una dfinición estricta y robusta que especifique exactamente donde finaliza y comienzan las dendritas. En este proyecto se alcanza por primera vez una definición matemática de soma para determinar qué es el soma. Con el fin de simular somas se ahonda en los atributos utilizados en el estado del arte. Estas propiedades, de índole genérica, no especifican una morfología única. Es por ello que se propone un método que agrupe propiedades locales y globales de la morfología. En disposición de las características se procede con la categorización del cuerpo celular en distintas clases a partir de un nuevo subtipo de red bayesiana dinámica adaptada al espacio. Con ello se discute la existencia de distintas clases de somas y se descubren las diferencias entre los somas piramidales de distintas capas del cerebro. A partir del modelo matemático se simulan por primera vez somas virtuales. Algunas morfologías de espinas han sido atribuidas a ciertos comportamientos cognitivos. Por ello resulta de interés dictaminar las clases existentes y relacionarlas con funciones de la actividad cerebral. La clasificación más extendida (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presenta una definición ambigua y subjetiva dependiente de la interpretación de cada individuo y por tanto discutible. Este estudio se sustenta en un conjunto de descriptores extraídos mediante una técnica de análisis topológico local para representaciones 3D. Sobre estos datos se trata de alcanzar el conjunto de clases más adecuado en el que agrupar las espinas así como de describir cada grupo mediante reglas unívocas. A partir de los resultados, se discute la existencia de un continuo de espinas y las propiedades que caracterizan a cada subtipo de espina. ---ABSTRACT---Unravel how the brain works is one of the main challenges faced by current science. A field of study which has aroused great expectations and interest is the analysis of the cortical structure from a morphological point of view, so that a molecular level simulation of the brain is achieved. This is expected to deepen the study of many neurological and pathological diseases. This project seeks the study of the soma and spines from the theoretical neuromorphology point of view. In the state of the art it is common that when it comes to analyze the morphological characteristics of a three dimension neuron the soma is ignored or, in the best case, it is replaced by a simple sphere. In fact, the concept of soma is abstract because there is not a robust and strict definition on exactly where it ends and dendrites begin. In this project a mathematical definition is reached for the first time to determine what a soma is. With the aim to simulate somas the atributes applied in the state of the art are studied. These properties, generic in nature, do not specify a unique morphology. It is why it was proposed a method to group local and global morphology properties. In arrangement of the characteristics it was proceed with the categorization of the celular body into diferent classes by using a new subtype of dynamic Bayesian network adapted to space. From the result the existance of different classes of somas and diferences among pyramidal somas from distinct brain layers are discovered. From the mathematical model virtual somas were simulated for the first time. Some morphologies of spines have been attributed to certain cognitive behaviours. For this reason it is interesting to rule the existent classes and to relate them with their functions in the brain activity. The most extended classification (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presents an ambiguous and subjective definition that relies on the interpretation of each individual and consequently it is arguable. This study was based on the set of descriptors extracted from a local topological analysis technique for 3D representations. On these data it was tried to reach the most suitable set of classes to group the spines as well as to describe each cluster by unambiguous rules. From these results, the existance of a continuum of spines and the properties that characterize each spine subtype were discussed .

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Nowadays, organizations have plenty of data stored in DB databases, which contain invaluable information. Decision Support Systems DSS provide the support needed to manage this information and planning médium and long-term ?the modus operandi? of these organizations. Despite the growing importance of these systems, most proposals do not include its total evelopment, mostly limiting itself on the development of isolated parts, which often have serious integration problems. Hence, methodologies that include models and processes that consider every factor are necessary. This paper will try to fill this void as it proposes an approach for developing spatial DSS driven by the development of their associated Data Warehouse DW, without forgetting its other components. To the end of framing the proposal different Engineering Software focus (The Software Engineering Process and Model Driven Architecture) are used, and coupling with the DB development methodology, (and both of them adapted to DW peculiarities). Finally, an example illustrates the proposal.

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Objectives: A recently introduced pragmatic scheme promises to be a useful catalog of interneuron names.We sought to automatically classify digitally reconstructed interneuronal morphologies according tothis scheme. Simultaneously, we sought to discover possible subtypes of these types that might emergeduring automatic classification (clustering). We also investigated which morphometric properties weremost relevant for this classification.Materials and methods: A set of 118 digitally reconstructed interneuronal morphologies classified into thecommon basket (CB), horse-tail (HT), large basket (LB), and Martinotti (MA) interneuron types by 42 of theworld?s leading neuroscientists, quantified by five simple morphometric properties of the axon and fourof the dendrites. We labeled each neuron with the type most commonly assigned to it by the experts. Wethen removed this class information for each type separately, and applied semi-supervised clustering tothose cells (keeping the others? cluster membership fixed), to assess separation from other types and lookfor the formation of new groups (subtypes). We performed this same experiment unlabeling the cells oftwo types at a time, and of half the cells of a single type at a time. The clustering model is a finite mixtureof Gaussians which we adapted for the estimation of local (per-cluster) feature relevance. We performedthe described experiments on three different subsets of the data, formed according to how many expertsagreed on type membership: at least 18 experts (the full data set), at least 21 (73 neurons), and at least26 (47 neurons).Results: Interneurons with more reliable type labels were classified more accurately. We classified HTcells with 100% accuracy, MA cells with 73% accuracy, and CB and LB cells with 56% and 58% accuracy,respectively. We identified three subtypes of the MA type, one subtype of CB and LB types each, andno subtypes of HT (it was a single, homogeneous type). We got maximum (adapted) Silhouette widthand ARI values of 1, 0.83, 0.79, and 0.42, when unlabeling the HT, CB, LB, and MA types, respectively,confirming the quality of the formed cluster solutions. The subtypes identified when unlabeling a singletype also emerged when unlabeling two types at a time, confirming their validity. Axonal morphometricproperties were more relevant that dendritic ones, with the axonal polar histogram length in the [pi, 2pi) angle interval being particularly useful.Conclusions: The applied semi-supervised clustering method can accurately discriminate among CB, HT, LB, and MA interneuron types while discovering potential subtypes, and is therefore useful for neuronal classification. The discovery of potential subtypes suggests that some of these types are more heteroge-neous that previously thought. Finally, axonal variables seem to be more relevant than dendritic ones fordistinguishing among the CB, HT, LB, and MA interneuron types.

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Context. This thesis is framed in experimental software engineering. More concretely, it addresses the problems arisen when assessing process conformance in test-driven development experiments conducted by UPM's Experimental Software Engineering group. Process conformance was studied using the Eclipse's plug-in tool Besouro. It has been observed that Besouro does not work correctly in some circumstances. It creates doubts about the correction of the existing experimental data which render it useless. Aim. The main objective of this work is the identification and correction of Besouro's faults. A secondary goal is fixing the datasets already obtained in past experiments to the maximum possible extent. This way, existing experimental results could be used with confidence. Method. (1) Testing Besouro using different sequences of events (creation methods, assertions etc..) to identify the underlying faults. (2) Fix the code and (3) fix the datasets using code specially created for this purpose. Results. (1) We confirmed the existence of several fault in Besouro's code that affected to Test-First and Test-Last episode identification. These faults caused the incorrect identification of 20% of episodes. (2) We were able to fix Besouro's code. (3) The correction of existing datasets was possible, subjected to some restrictions (such us the impossibility of tracing code size increase to programming time. Conclusion. The results of past experiments dependent upon Besouro's data could no be trustable. We have the suspicion that more faults remain in Besouro's code, whose identification requires further analysis.

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Understanding nuclear receptor signaling in vivo would be facilitated by an efficient methodology to determine where a nuclear receptor is active. Herein, we present a feedback-inducible expression system in transgenic mice to detect activated nuclear receptor effector proteins by using an inducible reporter gene. With this approach, reporter gene induction is not limited to a particular tissue, and, thus, this approach provides the opportunity for whole-animal screens. Furthermore, the effector and reporter genes are combined to generate a single strain of transgenic mice, which enables direct and rapid analysis of the offspring. The system was applied to localize sites where the retinoic acid receptor ligand-binding domain is activated in vivo. The results identify previously discovered sources of retinoids in the embryo and indicate the existence of previously undiscovered regions of retinoic acid receptor signaling in vivo. Notably, the feedback-inducible nuclear-receptor-driven assay, combined with an independent in vitro assay, provides evidence for a site of retinoid synthesis in the isthmic mesenchyme. These data illustrate the potential of feedback-inducible nuclear-receptor-driven analyses for assessing in vivo activation patterns of nuclear receptors and for analyzing pharmacological properties of natural and synthetic ligands of potential therapeutic value.