El esfuerzo de restituir la pluralidad del fenómeno comunista a través de la búsqueda colectiva. Reseña del libro Le siécle des communismes, bajo la dirección de Michel Dreyfus, Bruno Groppo, Claudio Ingerflom, Roland Lew, Claude Pennetier, Bernard Pudal y Serge Wolikow; París, les editions de ratelier, 2000, 542 páginas

Fil: Bisso, Andrés. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Organizaciones vecinales en municipios de Mendoza : Potencialidad para generar prácticas sociales con inteligencia territorial

The idea of Territorial Intelligence emphasizes the participation of different types from actors in the decisions that concern to the local territory. Between the communitarian actors, the ocal organizations are fundamental because they have an existential knowledge of the geographic space who share the neighbors. That knowledge, is focused generally in the deficiencies of the district or of the district and it is constituted in its reason of being, like average for the defense as opposed to the authority of the local government. This so shared in common function is left lamentably to a quite traditional relation like intermediary between municipality and community annotated. A special case constitutes the cooperative calls of rural services or vicinal organizations that are in charge to administer the service of potable water, those that are generally led by people greater or small proprietors of traditional agriculture. A strong territorial identity can be observed that, as opposed to the transformations and modernization of the field, subsists exactly by that feeling of root. In the province of Mendoza, the importance of the ocal organizations was increased during the decade of the' 90 with the decentralization processes, to canalize house policies, some public works and services in the districts. From a perspective of associated management, projects of economic, cultural, environmental development would have to revitalize their function like organizations able to also agglutinate not only demands but that they promote to the local territory from other dimensions. With these motivations and the purpose of proposing strategies to induce practices of ocal work with territorial intelligence, a set of reflections that allow to compare the space distribution and the characteristics of these organizations between 90 years' and the present time, in some departments of the province of Mendoza appears. The most important result is expressed in a tipología of ocal unions, with a cartography that ties feasible territory and social actors to collaborate to generate transformations social, specially in rural areas

Acá somos piqueteros : Los sentidos divergentes de la acción colectiva

Fil: Paladino, Martín. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Yo soy uno de los otros : La interpretación colectiva de textos sobre la diversidad de infancias del mundo

Fil: Paione, Alejandra Mabel. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

La construcción de la memoria colectiva : Un grupo de jóvenes platenses

Fil: Navarro, Natalia Noemí. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.

Memoria colectiva en las identificaciones laborales del presente : Reflexiones en torno al caso de jóvenes trabajadores precarizados

Este artículo analiza la incidencia de la memoria colectiva en las identificaciones laborales del presente, a través del estudio de jóvenes trabajadores precarizados. Desarrolla un abordaje teórico sobre las identificaciones juveniles, la precarización y la memoria colectiva, cuya vinculación temática resulta poco frecuente en la Sociología del Trabajo. Buscando cubrir dicha área de vacancia, realizamos un estudio de caso centrado en jóvenes trabajadores precarizados que realizaron pasantías en el call center de un organismo público en el periodo 2008-2012. Desde un abordaje cualitativo analizamos los discursos de los pasantes como espacio de cristalización de sus formas identitarias. Como resultado encontramos que las condiciones de precarización laboral en que estos jóvenes se construían en trabajadores no condujeron a su naturalización, sino que por el contrario sus identificaciones estaban atravesadas por el imaginario de una sociedad salarial pasada, con estabilidades y seguridades laborales, que fue insumo de sus movilizaciones frente a la precarización

Yo me precarizo, tú me precarizas, él -Estado- me precariza : Tensiones entre formas de resistencia colectiva e individual en los/las trabajadores/as del Programa Envión de la Ciudad de La Plata

El presente trabajo intenta abordar las complejas relaciones entre las formas de resistencia colectiva e individual en ámbitos laborales precarios, a partir de un estudio de caso: el Programa Envión de la ciudad de La Plata, en el barrio de Villa Elvira. Partiendo de un análisis cualitativo basado en las voces de lxs trabajadorxs 3 del ?Equipo Técnico? del Envión, observaremos la tensión generada entre las diversas respuestas de los/las trabajadores/as a la creciente precariedad de su ámbito laboral. Así, damos cuenta de la existencia de dos posibles respuestas; una basada en experiencias colectivas y otra, en resistencias subterráneas o individuales, las cuales conviven no solo a lo interno del grupo, sino también a lo interno de cada trabajador/a. Ambas formas de responder a la precariedad laboral coexisten sin inconvenientes la mayor parte del tiempo. Sin embargo, en coyunturas determinadas se tornan contradictorias y tienden a excluirse mutuamente

Aportes de la psiconeurobiología a la enseñanza de las ciencias biológicas

En las carreras no biológicas como la Licenciatura en Psicología, la enseñanza de asignaturas de índole biológica presenta problemáticas particulares que se vinculan con el cómo y el para qué se aprenden en función del desempeño profesional futuro. El aprendizaje desde la Psiconeurobiología es entendido como un proceso complejo que depende de dispositivos innatos y del ambiente, sobre este último se pueden ejercer modificaciones y aplicar estrategias que proponemos para potenciarlo. Con tal objeto realizamos una revisión bibliográfica y diseñamos una propuesta pedagógica para la enseñanza de la neuroanatomía y neurofisiología eligiendo la modalidad taller, definida como un espacio de construcción colectiva de conocimiento que complementa el bagaje teórico y revaloriza la actividad experimental. Observamos que la instrumentación del trabajo grupal permite al docente ejercer su influencia sobre los procesos atencionales, la motivación, la inteligencia intra e interpersonal a la vez que la experiencia áulica adquiere contenido emocional

Aportes conceptuales para pensar los Observatorios de Inteligencia y Desarrollo Territorial

Un Observatorio de Inteligencia y Desarrollo Territorial (OIDTe) es principalmente una herramienta de intervención para el desarrollo, propuesta por una 'pata científica' a otros actores del territorio. En otras palabras, nos referimos a la construcción de un espacio pertinente a los sujetos y objetos de la Inteligencia Territorial (Girardot, 2009; Bozzano, 2011). ¿Cómo se construye un espacio de interacción relevante para ellos, sus proyectos y su comunidad? El análisis interpretativo preliminar del proceso de implementación de seis OIDTes en el marco del proyecto Transporte, Ordenamiento y Desarrollo Territorial de la Provincia de Entre Ríos (Universidad Nacional de La Plata-Gobierno provincial 2010-2011) y la discusión en torno de los aprendizajes resultantes; nos motivaron a revisar los conceptos y enfoques utilizados en estos últimos años de difusión de la IT en Latinoamérica. Con esto, el artículo pretende ofrecer pistas para la comprensión de algunas limitaciones, potencialidades y rasgos principales de 'la micro-política' que resulta de la creación de estos ámbitos intersubjetivos

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.