916 resultados para Clasificación nominal


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Generic object-oriented programming languages combine parametric polymorphism and nominal subtype polymorphism, thereby providing better data abstraction, greater code reuse, and fewer run-time errors. However, most generic object-oriented languages provide a straightforward combination of the two kinds of polymorphism, which prevents the expression of advanced type relationships. Furthermore, most generic object-oriented languages have a type-erasure semantics: instantiations of type parameters are not available at run time, and thus may not be used by type-dependent operations. This dissertation shows that two features, which allow the expression of many advanced type relationships, can be added to a generic object-oriented programming language without type erasure: 1. type variables that are not parameters of the class that declares them, and 2. extension that is dependent on the satisfiability of one or more constraints. We refer to the first feature as hidden type variables and the second feature as conditional extension. Hidden type variables allow: covariance and contravariance without variance annotations or special type arguments such as wildcards; a single type to extend, and inherit methods from, infinitely many instantiations of another type; a limited capacity to augment the set of superclasses after that class is defined; and the omission of redundant type arguments. Conditional extension allows the properties of a collection type to be dependent on the properties of its element type. This dissertation describes the semantics and implementation of hidden type variables and conditional extension. A sound type system is presented. In addition, a sound and terminating type checking algorithm is presented. Although designed for the Fortress programming language, hidden type variables and conditional extension can be incorporated into other generic object-oriented languages. Many of the same problems would arise, and solutions analogous to those we present would apply.

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A model of pitch perception, called the Spatial Pitch Network or SPINET model, is developed and analyzed. The model neurally instantiates ideas front the spectral pitch modeling literature and joins them to basic neural network signal processing designs to simulate a broader range of perceptual pitch data than previous spectral models. The components of the model arc interpreted as peripheral mechanical and neural processing stages, which arc capable of being incorporated into a larger network architecture for separating multiple sound sources in the environment. The core of the new model transforms a spectral representation of an acoustic source into a spatial distribution of pitch strengths. The SPINET model uses a weighted "harmonic sieve" whereby the strength of activation of a given pitch depends upon a weighted sum of narrow regions around the harmonics of the nominal pitch value, and higher harmonics contribute less to a pitch than lower ones. Suitably chosen harmonic weighting functions enable computer simulations of pitch perception data involving mistuned components, shifted harmonics, and various types of continuous spectra including rippled noise. It is shown how the weighting functions produce the dominance region, how they lead to octave shifts of pitch in response to ambiguous stimuli, and how they lead to a pitch region in response to the octave-spaced Shepard tone complexes and Deutsch tritones without the use of attentional mechanisms to limit pitch choices. An on-center off-surround network in the model helps to produce noise suppression, partial masking and edge pitch. Finally, it is shown how peripheral filtering and short term energy measurements produce a model pitch estimate that is sensitive to certain component phase relationships.

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Obesity has spread to all segments of the U.S. population. Young adults, aged 18-35 years, are rarely represented in clinical weight loss trials. We conducted a qualitative study to identify factors that may facilitate recruitment of young adults into a weight loss intervention trial. Participants were 33 adults aged 18-35 years with BMI ≥25 kg/m(2). Six group discussions were conducted using the nominal group technique. Health, social image, and "self" factors such as emotions, self-esteem, and confidence were reported as reasons to pursue weight loss. Physical activity, dietary intake, social support, medical intervention, and taking control (e.g. being motivated) were perceived as the best weight loss strategies. Incentives, positive outcomes, education, convenience, and social support were endorsed as reasons young adults would consider participating in a weight loss study. Incentives, advertisement, emphasizing benefits, and convenience were endorsed as ways to recruit young adults. These results informed the Cellphone Intervention for You (CITY) marketing and advertising, including message framing and advertising avenues. Implications for recruitment methods are discussed.

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Históricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo máximo de oxígeno (VO2max) han sido construidos mediante regresión lineal frecuentista, usando técnicas estándar de selección de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estadística en el proceso de selección del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a través del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias técnicas frecuentistas usuales de selección de variables. Con tal fin, se implementó un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L·min-1), así como registros de Género, Deporte, Edad, Peso, Talla e Índice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 ± 4.9 años, media ± SD; n = 272). Se propuso una clasificación de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcción del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implementó en base a dos métodos: Occam's window y Composición de Modelo mediante el método de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC²). Se observaron discrepancias en la selección de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos métodos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron Género y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la más alta probabilidad de inclusión a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribución para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R² ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el método de regresión por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el más respaldado por los datos, en términos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por técnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicción de 90 por ciento. La clasificación de deportes reveló resultados consistentes.

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Gran parte de la llanura pampeana Argentina presenta una escasa red de drenaje superficial y niveles freáticos cercanos a la superficie que, junto a los excesos hídricos, producen a menudo inundaciones provocando un fuerte impacto sobre los ecosistemas naturales y modificados. En esta tesis, mediante la utilización de sensores remotos, caractericé el área inundada y su relación con condicionantes climáticos, hidrológicos y de uso de la tierra para el período 1980-2010 en una superficie de 24.000 km2 en el noroeste de la provincia de Buenos Aires. La estimación de la fracción del área inundada mediante una clasificación con umbral en la banda 5 de imágenes Landsat presentó alta confiabilidad cuando se la comparó con un método más complejo de clasificación preexistente (r2=0,99, EEest = 1 por ciento, n = 10). Se observaron fuertes oscilaciones de la superficie inundada lo largo del período de estudio con valores extremos de 0,96 y 27,7 por ciento. Se identificaron claramente dos grandes ciclos completos de inundación en 1987 y 2001, los que llegaron a cubrir el 22,5 y 27,7 por ciento del territorio respectivamente y retrayéndose a niveles menor a 5 por ciento en los siguientes dos años en ambos episodios. La utilización del producto MOD13Q1 del sensor MODIS para estimar el área inundada empleando la técnica de Análisis Lineal de Mezclas Espectrales presentó altos niveles de error cuando se lo comparó con las estimaciones realizadas con Landsat. El análisis que vinculó al área inundada con la precipitación (PPT), el nivel freático absoluto y sus variaciones, la evapotranspiración potencial (ETP) y el balance hídrico, mostró que la precipitación fue el factor que más estuvo asociado a los eventos de inundación aún con períodos largos de integración de 24 y 36 meses. La inclusión de la evapotranspiración en el análisis, tanto en forma directa como a través del balance PPT-ETP, no mejoró en forma apreciable la explicación de las inundaciones. El nivel freático absoluto mostró una asociación alta con el área inundada (mayor inundación con niveles más superficiales) a la escala de 3 meses, perdiendo peso como variable explicativa en períodos más extensos. Ante la posibilidad de que se desarrollen nuevos eventos de inundación masiva en la llanura pampeana es trascendental avanzar en el conocimiento de las interacciones entre la hidrología, el clima y el uso del suelo a fin de compatibilizar estrategias agrícolas con estrategias de ordenamiento hidrológico del territorio para reducir el impacto de dichos eventos

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La presente investigación tiene como objetivo principal identificar y describir los aspectos y factores en las que se apalancó la Cooperativa APROPAL a través de la Asociación de Productores para Palmito Alianza, para el éxito en la inserción comercial del palmito en conserva como especialidad en los mercados más exigentes del mundo. La metodología utilizada fue el análisis estructural discreto a través del estudio de caso, se utilizó fuentes de información primaria y secundaria. En el enfoque teórico se desarrolló el modelo de las tres vías como son: vía del ambiente institucional, vía de la moderna organización industrial y vía de la estructura de gobernancia. Los resultados obtenidos en el ambiente institucional informal mostraron que el gran nivel de acción colectiva por parte de los productores les permitió trabajar en forma conjunta con una mejor capacidad de respuesta ante las perturbaciones pasadas, sumado a ello las reglas de juego formales estable con políticas orientadas a impulsar la inversión, y fomento de las exportaciones. En la vía de la Moderna Organización Industrial, se obtuvo como resultado, que las características del producto satisfacen las exigencias de la demanda internacional y con una tendencia creciente del consumo a nivel nacional. La variedad Bactris Gasipaes H.B.K del pijuayo, el know how propio de la empresa, y la clasificación de la conserva de palmito como un producto gourmet, y la marca comercial, lograron insertarlo dentro de la línea de productos de especialidades. En las exportaciones del 2014, la empresa se consolidó nuevamente como líder dentro del mercado nacional. Dentro de los resultados obtenidos en el análisis de las Estructuras de Gobernancia, en la transacción APROPAL-Bróker (T3) se viene generando cuasi rentas expropiables, motivo por el cual la empresa actualmente viene realizando estrategias para establecer relaciones alineadas entre AROPAL-Supermercados (T4), de tal manera de independizar parcialmente el servicio de los intermediarios.