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La nanotecnología es un área de investigación de reciente creación que trata con la manipulación y el control de la materia con dimensiones comprendidas entre 1 y 100 nanómetros. A escala nanométrica, los materiales exhiben fenómenos físicos, químicos y biológicos singulares, muy distintos a los que manifiestan a escala convencional. En medicina, los compuestos miniaturizados a nanoescala y los materiales nanoestructurados ofrecen una mayor eficacia con respecto a las formulaciones químicas tradicionales, así como una mejora en la focalización del medicamento hacia la diana terapéutica, revelando así nuevas propiedades diagnósticas y terapéuticas. A su vez, la complejidad de la información a nivel nano es mucho mayor que en los niveles biológicos convencionales (desde el nivel de población hasta el nivel de célula) y, por tanto, cualquier flujo de trabajo en nanomedicina requiere, de forma inherente, estrategias de gestión de información avanzadas. Desafortunadamente, la informática biomédica todavía no ha proporcionado el marco de trabajo que permita lidiar con estos retos de la información a nivel nano, ni ha adaptado sus métodos y herramientas a este nuevo campo de investigación. En este contexto, la nueva área de la nanoinformática pretende detectar y establecer los vínculos existentes entre la medicina, la nanotecnología y la informática, fomentando así la aplicación de métodos computacionales para resolver las cuestiones y problemas que surgen con la información en la amplia intersección entre la biomedicina y la nanotecnología. Las observaciones expuestas previamente determinan el contexto de esta tesis doctoral, la cual se centra en analizar el dominio de la nanomedicina en profundidad, así como en el desarrollo de estrategias y herramientas para establecer correspondencias entre las distintas disciplinas, fuentes de datos, recursos computacionales y técnicas orientadas a la extracción de información y la minería de textos, con el objetivo final de hacer uso de los datos nanomédicos disponibles. El autor analiza, a través de casos reales, alguna de las tareas de investigación en nanomedicina que requieren o que pueden beneficiarse del uso de métodos y herramientas nanoinformáticas, ilustrando de esta forma los inconvenientes y limitaciones actuales de los enfoques de informática biomédica a la hora de tratar con datos pertenecientes al dominio nanomédico. Se discuten tres escenarios diferentes como ejemplos de actividades que los investigadores realizan mientras llevan a cabo su investigación, comparando los contextos biomédico y nanomédico: i) búsqueda en la Web de fuentes de datos y recursos computacionales que den soporte a su investigación; ii) búsqueda en la literatura científica de resultados experimentales y publicaciones relacionadas con su investigación; iii) búsqueda en registros de ensayos clínicos de resultados clínicos relacionados con su investigación. El desarrollo de estas actividades requiere el uso de herramientas y servicios informáticos, como exploradores Web, bases de datos de referencias bibliográficas indexando la literatura biomédica y registros online de ensayos clínicos, respectivamente. Para cada escenario, este documento proporciona un análisis detallado de los posibles obstáculos que pueden dificultar el desarrollo y el resultado de las diferentes tareas de investigación en cada uno de los dos campos citados (biomedicina y nanomedicina), poniendo especial énfasis en los retos existentes en la investigación nanomédica, campo en el que se han detectado las mayores dificultades. El autor ilustra cómo la aplicación de metodologías provenientes de la informática biomédica a estos escenarios resulta efectiva en el dominio biomédico, mientras que dichas metodologías presentan serias limitaciones cuando son aplicadas al contexto nanomédico. Para abordar dichas limitaciones, el autor propone un enfoque nanoinformático, original, diseñado específicamente para tratar con las características especiales que la información presenta a nivel nano. El enfoque consiste en un análisis en profundidad de la literatura científica y de los registros de ensayos clínicos disponibles para extraer información relevante sobre experimentos y resultados en nanomedicina —patrones textuales, vocabulario en común, descriptores de experimentos, parámetros de caracterización, etc.—, seguido del desarrollo de mecanismos para estructurar y analizar dicha información automáticamente. Este análisis concluye con la generación de un modelo de datos de referencia (gold standard) —un conjunto de datos de entrenamiento y de test anotados manualmente—, el cual ha sido aplicado a la clasificación de registros de ensayos clínicos, permitiendo distinguir automáticamente los estudios centrados en nanodrogas y nanodispositivos de aquellos enfocados a testear productos farmacéuticos tradicionales. El presente trabajo pretende proporcionar los métodos necesarios para organizar, depurar, filtrar y validar parte de los datos nanomédicos existentes en la actualidad a una escala adecuada para la toma de decisiones. Análisis similares para otras tareas de investigación en nanomedicina ayudarían a detectar qué recursos nanoinformáticos se requieren para cumplir los objetivos actuales en el área, así como a generar conjunto de datos de referencia, estructurados y densos en información, a partir de literatura y otros fuentes no estructuradas para poder aplicar nuevos algoritmos e inferir nueva información de valor para la investigación en nanomedicina. ABSTRACT Nanotechnology is a research area of recent development that deals with the manipulation and control of matter with dimensions ranging from 1 to 100 nanometers. At the nanoscale, materials exhibit singular physical, chemical and biological phenomena, very different from those manifested at the conventional scale. In medicine, nanosized compounds and nanostructured materials offer improved drug targeting and efficacy with respect to traditional formulations, and reveal novel diagnostic and therapeutic properties. Nevertheless, the complexity of information at the nano level is much higher than the complexity at the conventional biological levels (from populations to the cell). Thus, any nanomedical research workflow inherently demands advanced information management. Unfortunately, Biomedical Informatics (BMI) has not yet provided the necessary framework to deal with such information challenges, nor adapted its methods and tools to the new research field. In this context, the novel area of nanoinformatics aims to build new bridges between medicine, nanotechnology and informatics, allowing the application of computational methods to solve informational issues at the wide intersection between biomedicine and nanotechnology. The above observations determine the context of this doctoral dissertation, which is focused on analyzing the nanomedical domain in-depth, and developing nanoinformatics strategies and tools to map across disciplines, data sources, computational resources, and information extraction and text mining techniques, for leveraging available nanomedical data. The author analyzes, through real-life case studies, some research tasks in nanomedicine that would require or could benefit from the use of nanoinformatics methods and tools, illustrating present drawbacks and limitations of BMI approaches to deal with data belonging to the nanomedical domain. Three different scenarios, comparing both the biomedical and nanomedical contexts, are discussed as examples of activities that researchers would perform while conducting their research: i) searching over the Web for data sources and computational resources supporting their research; ii) searching the literature for experimental results and publications related to their research, and iii) searching clinical trial registries for clinical results related to their research. The development of these activities will depend on the use of informatics tools and services, such as web browsers, databases of citations and abstracts indexing the biomedical literature, and web-based clinical trial registries, respectively. For each scenario, this document provides a detailed analysis of the potential information barriers that could hamper the successful development of the different research tasks in both fields (biomedicine and nanomedicine), emphasizing the existing challenges for nanomedical research —where the major barriers have been found. The author illustrates how the application of BMI methodologies to these scenarios can be proven successful in the biomedical domain, whilst these methodologies present severe limitations when applied to the nanomedical context. To address such limitations, the author proposes an original nanoinformatics approach specifically designed to deal with the special characteristics of information at the nano level. This approach consists of an in-depth analysis of the scientific literature and available clinical trial registries to extract relevant information about experiments and results in nanomedicine —textual patterns, common vocabulary, experiment descriptors, characterization parameters, etc.—, followed by the development of mechanisms to automatically structure and analyze this information. This analysis resulted in the generation of a gold standard —a manually annotated training or reference set—, which was applied to the automatic classification of clinical trial summaries, distinguishing studies focused on nanodrugs and nanodevices from those aimed at testing traditional pharmaceuticals. The present work aims to provide the necessary methods for organizing, curating and validating existing nanomedical data on a scale suitable for decision-making. Similar analysis for different nanomedical research tasks would help to detect which nanoinformatics resources are required to meet current goals in the field, as well as to generate densely populated and machine-interpretable reference datasets from the literature and other unstructured sources for further testing novel algorithms and inferring new valuable information for nanomedicine.

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Existe una creciente preocupación por las catástrofes de origen natural que están por llegar, motivo por el que se están realizando estudios desde prácticamente todas las ramas de la ciencia. La razón para ello se puede encontrar en el miedo a que los eventos futuros puedan dificultar las actividades humanas, aunque no es el único factor. Por todo ello, se produce una dispersión muy importante incluso en los conceptos más elementales como qué debe ser considerado o cómo debe llamarse y catalogarse uno u otro elemento. En consecuencia, los métodos para comprender los riesgos naturales también son muy diferentes, rara vez encontrándose enfoques realmente multidisciplinares. Se han realizado algunos esfuerzos para crear un marco de entendimiento común como por ejemplo, la "Directiva sobre inundaciones" o, más recientemente, la Directiva Inspire. Las entidades aseguradoras y reaseguradoras son un actor importante entre los muchos involucrados en los estudios de riesgos. Su interés radica en el hecho de que terminan pagando la mayor parte de la factura, si no toda. Pero, a cuánto puede ascender esa factura, no es una pregunta fácil de responder aún en casos muy concretos, y sin embargo, es la pregunta que constantemente se plantea por parte de los tomadores de decisiones a todos los niveles. Este documento resume las actividades de investigación que han llevado a cabo al objeto de sentar un marco de referencia, implementando de enfoques numéricos capaces de hacer frente a algunas de las cuestiones más relevantes que se encuentran en casi todos los estudios de riesgos naturales, ensayando conceptos de manera pragmática. Para ello, se escogió un lugar experimental de acuerdo a diferentes criterios, como la densidad de población, la facilidad de proporcionar los límites geográficos claros, la presencia de tres de los procesos geológicos más importantes (inundaciones, terremotos y vulcanismo) y la disponibilidad de datos. El modelo aquí propuesto aprovecha fuentes de datos muy diversas para evaluar los peligros naturales, poniendo de relieve la necesidad de un enfoque multidisciplinar y emplea un catálogo de datos único, unificado, independiente (no orientado), coherente y homogéneo para estimar el valor de las propiedades. Ahora bien, los datos se explotan de manera diferente según cada tipo de peligro, manteniendo sin variación los conceptos subyacentes. Durante esta investigación, se ha encontrado una gran brecha en la relación entre las pérdidas reales y las probabilidades del peligro, algo contrario a lo que se ha pensado que debía ser el comportamiento más probable de los riesgos naturales, demostrando que los estudios de riesgo tienen vida útil muy limitada. En parte debido ello, el modelo propuesto en este estudio es el de trabajar con escenarios, fijando una probabilidad de ocurrencia, lo que es contrario al modelo clásico de evaluar funciones continuas de riesgo. Otra razón para abordar la cuestión mediante escenarios es forzar al modelo para proporcionar unas cifras creíbles de daño máximo fijando cuestiones como la ubicación espacial de un evento y sus probabilidades, aportando una nueva visión del "peor escenario posible” de probabilidad conocida. ABSTRACT There is a growing concern about catastrophes of natural origin about to come hence many studies are being carried out from almost any science branch. Even though it is not the only one, fear for the upcoming events that might jeopardize any given human activity is the main motive. A forking effect is therefore heavily present even on the basic concepts of what is to be considered or how should it be named and catalogued; as a consequence, methods towards understanding natural risks also show great differences and a multidisciplinary approach has seldomly been followed. Some efforts were made to create a common understanding of such a matter, the “Floods Directive” or more recently the Inspire Directive, are a couple of examples. The insurance sector is an important actor among the many involved. Their interest relies on the fact that, eventually, they pay most of the bill if not all. But how much could that be is not an easy question to be answerd even in a very specific case, and it is almost always the question posed by decision makers at all levels. This document summarizes research activities that have being carried out in order to put some solid ground to be followed, implementing numerical approaches that are capable of coping with some of the most relevant issues found in almost all natural risk studies, testing concepts pragmatically. In order to do so, an experimental site was selected according to different criteria, such as population density, the ease of providing clear geographical boundaries, the presence of three of the most important geological processes (floods, earthquakes and volcanism) and data availability. The model herein proposed takes advantage of very diferent data sources in the assessment of hazard, pointing out how a multidisciplinary approach is needed, and uses only one unified, independent, consistent, homogeneous (non objective driven) source for assessing property value. Data is exploited differently according to each hazard type, but the underlying concepts remain the same. During this research, a deep detachment was found between actual loss and hazard chances, contrarily to what has been thought to be the most likely behaviour of natural hazards, proving that risk studies have a very limited lifespan. Partially because of such finding, the model in this study addresses scenarios with fixed probability of occurrence, as opposed to studying a continuous hazard function as usually proposed. Another reason for studying scenarios was to force the model to provide a reliable figure after a set of given parameters where fixed, such as the spatial location of an event and its chances, so the “worst case” of a given return period could be found.

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This study analyses the structure of air traffic and its distribution among the different countries in the European Union, as well as traffic with an origin or destination in non-EU countries. Data sources are Eurostat statistics and actual flight information from EUROCONTROL. Relevant variables such as the number of flights, passengers or cargo tonnes and production indicators (RPKs) are used together with fuel consumption and CO2 emissions data. The segmentation of air traffic in terms of distance permits an assessment of air transport competition with surface transport modes. The results show a clear concentration of traffic in the five larger countries (France, Germany, Italy, Spain and UK), in terms of RPKs. In terms of distance the segment between 500 and 1000 km in the EU, has more flights, passengers, RTKs and CO2 emissions than larger distances. On the environmental side, the distribution of CO2 emissions within the EU Member States is presented, together with fuel efficiency parameters. In general, a direct relationship between RPKs and CO2 emissions is observed for all countries and all distance bands. Consideration is given to the uptake of alternative fuels. Segmenting CO2 emissions per distance band and aircraft type reveals which flights contribute the most the overall EU CO2 emissions. Finally, projections for future CO2 emissions are estimated, according to three different air traffic growth and biofuel introduction scenarios.

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The present paper describes the advancement and evaluation of air quality-related impacts with the Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain (AERIS). In its current version, AERIS is able to provide estimates on the impacts of air quality over human health (PM2.5 and O3), crops and vegetation (O3). The modules that allow quantifying the before mentioned impacts were modeled by applying different approaches (mostly for the European context) present in scientific literature to the conditions of the Iberian Peninsula. This application was supported by reliable data sources, as well as by the good predictive capacity of AERIS for ambient concentrations. For validation purposes, the estimates of AERIS for impacts on human health (change in the statistical life expectancy-PM2.5) and vegetation (loss of wheat crops-O3) were compared against results from the SERCA project and GAINS estimates for two emission scenarios. In general, good results evidenced by reasonable correlation coefficients were obtained, therefore confirming the adequateness of the followed modeling approaches and the quality of AERIS predictions.

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With the continuous development in the fields of sensors, advanced data processing and communications, road transport oriented intelligent applications and services have reached a significant maturity and complexity. Cooperative ITS services, based on the idea of sharing accurate information among road entities, are currently being tested on a large scale by different initiatives. The field operational test (FOTsis) project contributes to the deployment environment with services that involve a significant number of entities out of the vehicle. This made necessary the specification of an architecture which, based on the ISO ITS station reference architecture for communications, could support the requirements of the services proposed in the project. During the project, internal implementation tests and external interoperability tests have resulted in the validation of the proposed architecture. At the same time, these tests have had as a result the awareness of areas in which the FOTsis architecture could be completed, mainly to take full advantage of all the emerging and foreseeable data sources which may be relevant in the road environment. In this study, the authors will outline an approach that, based on the current cooperative ITS architecture and the SmartCities and Internet Of Things (IoT) architectures, can provide a common convergence platform to maximise the information available for ITS purposes.

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Context: Empirical Software Engineering (ESE) replication researchers need to store and manipulate experimental data for several purposes, in particular analysis and reporting. Current research needs call for sharing and preservation of experimental data as well. In a previous work, we analyzed Replication Data Management (RDM) needs. A novel concept, called Experimental Ecosystem, was proposed to solve current deficiencies in RDM approaches. The empirical ecosystem provides replication researchers with a common framework that integrates transparently local heterogeneous data sources. A typical situation where the Empirical Ecosystem is applicable, is when several members of a research group, or several research groups collaborating together, need to share and access each other experimental results. However, to be able to apply the Empirical Ecosystem concept and deliver all promised benefits, it is necessary to analyze the software architectures and tools that can properly support it.

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La mejora de la calidad del aire es una tarea eminentemente interdisciplinaria. Dada la gran variedad de ciencias y partes involucradas, dicha mejora requiere de herramientas de evaluación simples y completamente integradas. La modelización para la evaluación integrada (integrated assessment modeling) ha demostrado ser una solución adecuada para la descripción de los sistemas de contaminación atmosférica puesto que considera cada una de las etapas involucradas: emisiones, química y dispersión atmosférica, impactos ambientales asociados y potencial de disminución. Varios modelos de evaluación integrada ya están disponibles a escala continental, cubriendo cada una de las etapas antesmencionadas, siendo el modelo GAINS (Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies) el más reconocido y usado en el contexto europeo de toma de decisiones medioambientales. Sin embargo, el manejo de la calidad del aire a escala nacional/regional dentro del marco de la evaluación integrada es deseable. Esto sin embargo, no se lleva a cabo de manera satisfactoria con modelos a escala europea debido a la falta de resolución espacial o de detalle en los datos auxiliares, principalmente los inventarios de emisión y los patrones meteorológicos, entre otros. El objetivo de esta tesis es presentar los desarrollos en el diseño y aplicación de un modelo de evaluación integrada especialmente concebido para España y Portugal. El modelo AERIS (Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain) es capaz de cuantificar perfiles de concentración para varios contaminantes (NO2, SO2, PM10, PM2,5, NH3 y O3), el depósito atmosférico de especies de azufre y nitrógeno así como sus impactos en cultivos, vegetación, ecosistemas y salud como respuesta a cambios porcentuales en las emisiones de sectores relevantes. La versión actual de AERIS considera 20 sectores de emisión, ya sea equivalentes a sectores individuales SNAP o macrosectores, cuya contribución a los niveles de calidad del aire, depósito e impactos han sido modelados a través de matrices fuentereceptor (SRMs). Estas matrices son constantes de proporcionalidad que relacionan cambios en emisiones con diferentes indicadores de calidad del aire y han sido obtenidas a través de parametrizaciones estadísticas de un modelo de calidad del aire (AQM). Para el caso concreto de AERIS, su modelo de calidad del aire “de origen” consistió en el modelo WRF para la meteorología y en el modelo CMAQ para los procesos químico-atmosféricos. La cuantificación del depósito atmosférico, de los impactos en ecosistemas, cultivos, vegetación y salud humana se ha realizado siguiendo las metodologías estándar establecidas bajo los marcos internacionales de negociación, tales como CLRTAP. La estructura de programación está basada en MATLAB®, permitiendo gran compatibilidad con software típico de escritorio comoMicrosoft Excel® o ArcGIS®. En relación con los niveles de calidad del aire, AERIS es capaz de proveer datos de media anual y media mensual, así como el 19o valor horario más alto paraNO2, el 25o valor horario y el 4o valor diario más altos para SO2, el 36o valor diario más alto para PM10, el 26o valor octohorario más alto, SOMO35 y AOT40 para O3. En relación al depósito atmosférico, el depósito acumulado anual por unidad de area de especies de nitrógeno oxidado y reducido al igual que de azufre pueden ser determinados. Cuando los valores anteriormente mencionados se relacionan con características del dominio modelado tales como uso de suelo, cubiertas vegetales y forestales, censos poblacionales o estudios epidemiológicos, un gran número de impactos puede ser calculado. Centrándose en los impactos a ecosistemas y suelos, AERIS es capaz de estimar las superaciones de cargas críticas y las superaciones medias acumuladas para especies de nitrógeno y azufre. Los daños a bosques se calculan como una superación de los niveles críticos de NO2 y SO2 establecidos. Además, AERIS es capaz de cuantificar daños causados por O3 y SO2 en vid, maíz, patata, arroz, girasol, tabaco, tomate, sandía y trigo. Los impactos en salud humana han sido modelados como consecuencia de la exposición a PM2,5 y O3 y cuantificados como pérdidas en la esperanza de vida estadística e indicadores de mortalidad prematura. La exactitud del modelo de evaluación integrada ha sido contrastada estadísticamente con los resultados obtenidos por el modelo de calidad del aire convencional, exhibiendo en la mayoría de los casos un buen nivel de correspondencia. Debido a que la cuantificación de los impactos no es llevada a cabo directamente por el modelo de calidad del aire, un análisis de credibilidad ha sido realizado mediante la comparación de los resultados de AERIS con los de GAINS para un escenario de emisiones determinado. El análisis reveló un buen nivel de correspondencia en las medias y en las distribuciones probabilísticas de los conjuntos de datos. Las pruebas de verificación que fueron aplicadas a AERIS sugieren que los resultados son suficientemente consistentes para ser considerados como razonables y realistas. En conclusión, la principal motivación para la creación del modelo fue el producir una herramienta confiable y a la vez simple para el soporte de las partes involucradas en la toma de decisiones, de cara a analizar diferentes escenarios “y si” con un bajo coste computacional. La interacción con políticos y otros actores dictó encontrar un compromiso entre la complejidad del modeladomedioambiental con el carácter conciso de las políticas, siendo esto algo que AERIS refleja en sus estructuras conceptual y computacional. Finalmente, cabe decir que AERIS ha sido creado para su uso exclusivo dentro de un marco de evaluación y de ninguna manera debe ser considerado como un sustituto de los modelos de calidad del aire ordinarios. ABSTRACT Improving air quality is an eminently inter-disciplinary task. The wide variety of sciences and stakeholders that are involved call for having simple yet fully-integrated and reliable evaluation tools available. Integrated AssessmentModeling has proved to be a suitable solution for the description of air pollution systems due to the fact that it considers each of the involved stages: emissions, atmospheric chemistry, dispersion, environmental impacts and abatement potentials. Some integrated assessment models are available at European scale that cover each of the before mentioned stages, being the Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies (GAINS) model the most recognized and widely-used within a European policy-making context. However, addressing air quality at the national/regional scale under an integrated assessment framework is desirable. To do so, European-scale models do not provide enough spatial resolution or detail in their ancillary data sources, mainly emission inventories and local meteorology patterns as well as associated results. The objective of this dissertation is to present the developments in the design and application of an Integrated Assessment Model especially conceived for Spain and Portugal. The Atmospheric Evaluation and Research Integrated system for Spain (AERIS) is able to quantify concentration profiles for several pollutants (NO2, SO2, PM10, PM2.5, NH3 and O3), the atmospheric deposition of sulfur and nitrogen species and their related impacts on crops, vegetation, ecosystems and health as a response to percentual changes in the emissions of relevant sectors. The current version of AERIS considers 20 emission sectors, either corresponding to individual SNAP sectors or macrosectors, whose contribution to air quality levels, deposition and impacts have been modeled through the use of source-receptor matrices (SRMs). Thesematrices are proportionality constants that relate emission changes with different air quality indicators and have been derived through statistical parameterizations of an air qualitymodeling system (AQM). For the concrete case of AERIS, its parent AQM relied on the WRF model for meteorology and on the CMAQ model for atmospheric chemical processes. The quantification of atmospheric deposition, impacts on ecosystems, crops, vegetation and human health has been carried out following the standard methodologies established under international negotiation frameworks such as CLRTAP. The programming structure isMATLAB ® -based, allowing great compatibility with typical software such as Microsoft Excel ® or ArcGIS ® Regarding air quality levels, AERIS is able to provide mean annual andmean monthly concentration values, as well as the indicators established in Directive 2008/50/EC, namely the 19th highest hourly value for NO2, the 25th highest daily value and the 4th highest hourly value for SO2, the 36th highest daily value of PM10, the 26th highest maximum 8-hour daily value, SOMO35 and AOT40 for O3. Regarding atmospheric deposition, the annual accumulated deposition per unit of area of species of oxidized and reduced nitrogen as well as sulfur can be estimated. When relating the before mentioned values with specific characteristics of the modeling domain such as land use, forest and crops covers, population counts and epidemiological studies, a wide array of impacts can be calculated. When focusing on impacts on ecosystems and soils, AERIS is able to estimate critical load exceedances and accumulated average exceedances for nitrogen and sulfur species. Damage on forests is estimated as an exceedance of established critical levels of NO2 and SO2. Additionally, AERIS is able to quantify damage caused by O3 and SO2 on grapes, maize, potato, rice, sunflower, tobacco, tomato, watermelon and wheat. Impacts on human health aremodeled as a consequence of exposure to PM2.5 and O3 and quantified as losses in statistical life expectancy and premature mortality indicators. The accuracy of the IAM has been tested by statistically contrasting the obtained results with those yielded by the conventional AQM, exhibiting in most cases a good agreement level. Due to the fact that impacts cannot be directly produced by the AQM, a credibility analysis was carried out for the outputs of AERIS for a given emission scenario by comparing them through probability tests against the performance of GAINS for the same scenario. This analysis revealed a good correspondence in the mean behavior and the probabilistic distributions of the datasets. The verification tests that were applied to AERIS suggest that results are consistent enough to be credited as reasonable and realistic. In conclusion, the main reason thatmotivated the creation of this model was to produce a reliable yet simple screening tool that would provide decision and policy making support for different “what-if” scenarios at a low computing cost. The interaction with politicians and other stakeholders dictated that reconciling the complexity of modeling with the conciseness of policies should be reflected by AERIS in both, its conceptual and computational structures. It should be noted however, that AERIS has been created under a policy-driven framework and by no means should be considered as a substitute of the ordinary AQM.

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En los últimos años ha habido un gran aumento de fuentes de datos biomédicos. La aparición de nuevas técnicas de extracción de datos genómicos y generación de bases de datos que contienen esta información ha creado la necesidad de guardarla para poder acceder a ella y trabajar con los datos que esta contiene. La información contenida en las investigaciones del campo biomédico se guarda en bases de datos. Esto se debe a que las bases de datos permiten almacenar y manejar datos de una manera simple y rápida. Dentro de las bases de datos existen una gran variedad de formatos, como pueden ser bases de datos en Excel, CSV o RDF entre otros. Actualmente, estas investigaciones se basan en el análisis de datos, para a partir de ellos, buscar correlaciones que permitan inferir, por ejemplo, tratamientos nuevos o terapias más efectivas para una determinada enfermedad o dolencia. El volumen de datos que se maneja en ellas es muy grande y dispar, lo que hace que sea necesario el desarrollo de métodos automáticos de integración y homogeneización de los datos heterogéneos. El proyecto europeo p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) tiene como objetivo asistir a los investigadores médicos, en este caso de investigaciones relacionadas con el cáncer, proveyéndoles con nuevas herramientas para el manejo de datos y generación de nuevo conocimiento a partir del análisis de los datos gestionados. La ingestión de datos en la plataforma de p-medicine, y el procesamiento de los mismos con los métodos proporcionados, buscan generar nuevos modelos para la toma de decisiones clínicas. Dentro de este proyecto existen diversas herramientas para integración de datos heterogéneos, diseño y gestión de ensayos clínicos, simulación y visualización de tumores y análisis estadístico de datos. Precisamente en el ámbito de la integración de datos heterogéneos surge la necesidad de añadir información externa al sistema proveniente de bases de datos públicas, así como relacionarla con la ya existente mediante técnicas de integración semántica. Para resolver esta necesidad se ha creado una herramienta, llamada Term Searcher, que permite hacer este proceso de una manera semiautomática. En el trabajo aquí expuesto se describe el desarrollo y los algoritmos creados para su correcto funcionamiento. Esta herramienta ofrece nuevas funcionalidades que no existían dentro del proyecto para la adición de nuevos datos provenientes de fuentes públicas y su integración semántica con datos privados.---ABSTRACT---Over the last few years, there has been a huge growth of biomedical data sources. The emergence of new techniques of genomic data generation and data base generation that contain this information, has created the need of storing it in order to access and work with its data. The information employed in the biomedical research field is stored in databases. This is due to the capability of databases to allow storing and managing data in a quick and simple way. Within databases there is a variety of formats, such as Excel, CSV or RDF. Currently, these biomedical investigations are based on data analysis, which lead to the discovery of correlations that allow inferring, for example, new treatments or more effective therapies for a specific disease or ailment. The volume of data handled in them is very large and dissimilar, which leads to the need of developing new methods for automatically integrating and homogenizing the heterogeneous data. The p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) European project aims to assist medical researchers, in this case related to cancer research, providing them with new tools for managing and creating new knowledge from the analysis of the managed data. The ingestion of data into the platform and its subsequent processing with the provided tools aims to enable the generation of new models to assist in clinical decision support processes. Inside this project, there exist different tools related to areas such as the integration of heterogeneous data, the design and management of clinical trials, simulation and visualization of tumors and statistical data analysis. Particularly in the field of heterogeneous data integration, there is a need to add external information from public databases, and relate it to the existing ones through semantic integration methods. To solve this need a tool has been created: the term Searcher. This tool aims to make this process in a semiautomatic way. This work describes the development of this tool and the algorithms employed in its operation. This new tool provides new functionalities that did not exist inside the p-medicine project for adding new data from public databases and semantically integrate them with private data.

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Parte de la investigación biomédica actual se encuentra centrada en el análisis de datos heterogéneos. Estos datos pueden tener distinto origen, estructura, y semántica. Gran cantidad de datos de interés para los investigadores se encuentran en bases de datos públicas, que recogen información de distintas fuentes y la ponen a disposición de la comunidad de forma gratuita. Para homogeneizar estas fuentes de datos públicas con otras de origen privado, existen diversas herramientas y técnicas que permiten automatizar los procesos de homogeneización de datos heterogéneos. El Grupo de Informática Biomédica (GIB) [1] de la Universidad Politécnica de Madrid colabora en el proyecto europeo P-medicine [2], cuya finalidad reside en el desarrollo de una infraestructura que facilite la evolución de los procedimientos médicos actuales hacia la medicina personalizada. Una de las tareas enmarcadas en el proyecto P-medicine que tiene asignado el grupo consiste en elaborar herramientas que ayuden a usuarios en el proceso de integración de datos contenidos en fuentes de información heterogéneas. Algunas de estas fuentes de información son bases de datos públicas de ámbito biomédico contenidas en la plataforma NCBI [3] (National Center for Biotechnology Information). Una de las herramientas que el grupo desarrolla para integrar fuentes de datos es Ontology Annotator. En una de sus fases, la labor del usuario consiste en recuperar información de una base de datos pública y seleccionar de forma manual los resultados relevantes. Para automatizar el proceso de búsqueda y selección de resultados relevantes, por un lado existe un gran interés en conseguir generar consultas que guíen hacia resultados lo más precisos y exactos como sea posible, por otro lado, existe un gran interés en extraer información relevante de elevadas cantidades de documentos, lo cual requiere de sistemas que analicen y ponderen los datos que caracterizan a los mismos. En el campo informático de la inteligencia artificial, dentro de la rama de la recuperación de la información, existen diversos estudios acerca de la expansión de consultas a partir de retroalimentación relevante que podrían ser de gran utilidad para dar solución a la cuestión. Estos estudios se centran en técnicas para reformular o expandir la consulta inicial utilizando como realimentación los resultados que en una primera instancia fueron relevantes para el usuario, de forma que el nuevo conjunto de resultados tenga mayor proximidad con los que el usuario realmente desea. El objetivo de este trabajo de fin de grado consiste en el estudio, implementación y experimentación de métodos que automaticen el proceso de extracción de información trascendente de documentos, utilizándola para expandir o reformular consultas. De esta forma se pretende mejorar la precisión y el ranking de los resultados asociados. Dichos métodos serán integrados en la herramienta Ontology Annotator y enfocados a la fuente de datos de PubMed [4].---ABSTRACT---Part of the current biomedical research is focused on the analysis of heterogeneous data. These data may have different origin, structure and semantics. A big quantity of interesting data is contained in public databases which gather information from different sources and make it open and free to be used by the community. In order to homogenize thise sources of public data with others which origin is private, there are some tools and techniques that allow automating the processes of integration heterogeneous data. The biomedical informatics group of the Universidad Politécnica de Madrid cooperates with the European project P-medicine which main purpose is to create an infrastructure and models to facilitate the transition from current medical practice to personalized medicine. One of the tasks of the project that the group is in charge of consists on the development of tools that will help users in the process of integrating data from diverse sources. Some of the sources are biomedical public data bases from the NCBI platform (National Center for Biotechnology Information). One of the tools in which the group is currently working on for the integration of data sources is called the Ontology Annotator. In this tool there is a phase in which the user has to retrieve information from a public data base and select the relevant data contained in it manually. For automating the process of searching and selecting data on the one hand, there is an interest in automatically generating queries that guide towards the more precise results as possible. On the other hand, there is an interest on retrieve relevant information from large quantities of documents. The solution requires systems that analyze and weigh the data allowing the localization of the relevant items. In the computer science field of the artificial intelligence, in the branch of information retrieval there are diverse studies about the query expansion from relevance feedback that could be used to solve the problem. The main purpose of this studies is to obtain a set of results that is the closer as possible to the information that the user really wants to retrieve. In order to reach this purpose different techniques are used to reformulate or expand the initial query using a feedback the results that where relevant for the user, with this method, the new set of results will have more proximity with the ones that the user really desires. The goal of this final dissertation project consists on the study, implementation and experimentation of methods that automate the process of extraction of relevant information from documents using this information to expand queries. This way, the precision and the ranking of the results associated will be improved. These methods will be integrated in the Ontology Annotator tool and will focus on the PubMed data source.

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Los servicios telemáticos han transformando la mayoría de nuestras actividades cotidianas y ofrecen oportunidades sin precedentes con características como, por ejemplo, el acceso ubicuo, la disponibilidad permanente, la independencia del dispositivo utilizado, la multimodalidad o la gratuidad, entre otros. No obstante, los beneficios que destacan en cuanto se reflexiona sobre estos servicios, tienen como contrapartida una serie de riesgos y amenazas no tan obvios, ya que éstos se nutren de y tratan con datos personales, lo cual suscita dudas respecto a la privacidad de las personas. Actualmente, las personas que asumen el rol de usuarios de servicios telemáticos generan constantemente datos digitales en distintos proveedores. Estos datos reflejan parte de su intimidad, de sus características particulares, preferencias, intereses, relaciones sociales, hábitos de consumo, etc. y lo que es más controvertido, toda esta información se encuentra bajo la custodia de distintos proveedores que pueden utilizarla más allá de las necesidades y el control del usuario. Los datos personales y, en particular, el conocimiento sobre los usuarios que se puede extraer a partir de éstos (modelos de usuario) se han convertido en un nuevo activo económico para los proveedores de servicios. De este modo, estos recursos se pueden utilizar para ofrecer servicios centrados en el usuario basados, por ejemplo, en la recomendación de contenidos, la personalización de productos o la predicción de su comportamiento, lo cual permite a los proveedores conectar con los usuarios, mantenerlos, involucrarlos y en definitiva, fidelizarlos para garantizar el éxito de un modelo de negocio. Sin embargo, dichos recursos también pueden utilizarse para establecer otros modelos de negocio que van más allá de su procesamiento y aplicación individual por parte de un proveedor y que se basan en su comercialización y compartición con otras entidades. Bajo esta perspectiva, los usuarios sufren una falta de control sobre los datos que les refieren, ya que esto depende de la voluntad y las condiciones impuestas por los proveedores de servicios, lo cual implica que habitualmente deban enfrentarse ante la disyuntiva de ceder sus datos personales o no acceder a los servicios telemáticos ofrecidos. Desde el sector público se trata de tomar medidas que protejan a los usuarios con iniciativas y legislaciones que velen por su privacidad y que aumenten el control sobre sus datos personales, a la vez que debe favorecer el desarrollo económico propiciado por estos proveedores de servicios. En este contexto, esta tesis doctoral propone una arquitectura y modelo de referencia para un ecosistema de intercambio de datos personales centrado en el usuario que promueve la creación, compartición y utilización de datos personales y modelos de usuario entre distintos proveedores, al mismo tiempo que ofrece a los usuarios las herramientas necesarias para ejercer su control en cuanto a la cesión y uso de sus recursos personales y obtener, en su caso, distintos incentivos o contraprestaciones económicas. Las contribuciones originales de la tesis son la especificación y diseño de una arquitectura que se apoya en un proceso de modelado distribuido que se ha definido en el marco de esta investigación. Éste se basa en el aprovechamiento de recursos que distintas entidades (fuentes de datos) ofrecen para generar modelos de usuario enriquecidos que cubren las necesidades específicas de terceras entidades, considerando la participación del usuario y el control sobre sus recursos personales (datos y modelos de usuario). Lo anterior ha requerido identificar y caracterizar las fuentes de datos con potencial de abastecer al ecosistema, determinar distintos patrones para la generación de modelos de usuario a partir de datos personales distribuidos y heterogéneos y establecer una infraestructura para la gestión de identidad y privacidad que permita a los usuarios expresar sus preferencias e intereses respecto al uso y compartición de sus recursos personales. Además, se ha definido un modelo de negocio de referencia que sustenta las investigaciones realizadas y que ha sido particularizado en dos ámbitos de aplicación principales, en concreto, el sector de publicidad en redes sociales y el sector financiero para la implantación de nuevos servicios. Finalmente, cabe destacar que las contribuciones de esta tesis han sido validadas en el contexto de distintos proyectos de investigación industrial aplicada y también en el marco de proyectos fin de carrera que la autora ha tutelado o en los que ha colaborado. Los resultados obtenidos han originado distintos méritos de investigación como dos patentes en explotación, la publicación de un artículo en una revista con índice de impacto y diversos artículos en congresos internacionales de relevancia. Algunos de éstos han sido galardonados con premios de distintas instituciones, así como en las conferencias donde han sido presentados. ABSTRACT Information society services have changed most of our daily activities, offering unprecedented opportunities with certain characteristics, such as: ubiquitous access, permanent availability, device independence, multimodality and free-of-charge services, among others. However, all the positive aspects that emerge when thinking about these services have as counterpart not-so-obvious threats and risks, because they feed from and use personal data, thus creating concerns about peoples’ privacy. Nowadays, people that play the role of user of services are constantly generating digital data in different service providers. These data reflect part of their intimacy, particular characteristics, preferences, interests, relationships, consumer behavior, etc. Controversy arises because this personal information is stored and kept by the mentioned providers that can use it beyond the user needs and control. Personal data and, in particular, the knowledge about the user that can be obtained from them (user models) have turned into a new economic asset for the service providers. In this way, these data and models can be used to offer user centric services based, for example, in content recommendation, tailored-products or user behavior, all of which allows connecting with the users, keeping them more engaged and involved with the provider, finally reaching customer loyalty in order to guarantee the success of a business model. However, these resources can be used to establish a different kind of business model; one that does not only processes and individually applies personal data, but also shares and trades these data with other entities. From that perspective, the users lack control over their referred data, because it depends from the conditions imposed by the service providers. The consequence is that the users often face the following dilemma: either giving up their personal data or not using the offered services. The Public Sector takes actions in order to protect the users approving, for example, laws and legal initiatives that reinforce privacy and increase control over personal data, while at the same time the authorities are also key players in the economy development that derives from the information society services. In this context, this PhD Dissertation proposes an architecture and reference model to achieve a user-centric personal data ecosystem that promotes the creation, sharing and use of personal data and user models among different providers, while offering users the tools to control who can access which data and why and if applicable, to obtain different incentives. The original contributions obtained are the specification and design of an architecture that supports a distributed user modelling process defined by this research. This process is based on leveraging scattered resources of heterogeneous entities (data sources) to generate on-demand enriched user models that fulfill individual business needs of third entities, considering the involvement of users and the control over their personal resources (data and user models). This has required identifying and characterizing data sources with potential for supplying resources, defining different generation patterns to produce user models from scattered and heterogeneous data, and establishing identity and privacy management infrastructures that allow users to set their privacy preferences regarding the use and sharing of their resources. Moreover, it has also been proposed a reference business model that supports the aforementioned architecture and this has been studied for two application fields: social networks advertising and new financial services. Finally, it has to be emphasized that the contributions obtained in this dissertation have been validated in the context of several national research projects and master thesis that the author has directed or has collaborated with. Furthermore, these contributions have produced different scientific results such as two patents and different publications in relevant international conferences and one magazine. Some of them have been awarded with different prizes.

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El presente trabajo se ha centrado en la investigación de soluciones para automatizar la tarea del enriquecimiento de fuentes de datos sobre redes de sensores con descripciones lingüísticas, con el fin de facilitar la posterior generación de textos en lenguaje natural. El uso de descripciones en lenguaje natural facilita el acceso a los datos a una mayor diversidad de usuarios y, como consecuencia, permite aprovechar mejor las inversiones en redes de sensores. En el trabajo se ha considerado el uso de bases de datos abiertas para abordar la necesidad de disponer de un gran volumen y diversidad de conocimiento geográfico. Se ha analizado también el enriquecimiento de datos dentro de enfoques metodológicos de curación de datos y métodos de generación de lenguaje natural. Como resultado del trabajo, se ha planteado un método general basado en una estrategia de generación y prueba que incluye una forma de representación y uso del conocimiento heurístico con varias etapas de razonamiento para la construcción de descripciones lingüísticas de enriquecimiento de datos. En la evaluación de la propuesta general se han manejado tres escenarios, dos de ellos para generación de referencias geográficas sobre redes de sensores complejas de dimensión real y otro para la generación de referencias temporales. Los resultados de la evaluación han mostrado la validez práctica de la propuesta general exhibiendo mejoras de rendimiento respecto a otros enfoques. Además, el análisis de los resultados ha permitido identificar y cuantificar el impacto previsible de diversas líneas de mejora en bases de datos abiertas. ABSTRACT This work has focused on the search for solutions to automate the task of enrichment sensor-network-based data sources with textual descriptions, so as to facilitate the generation of natural language texts. Using natural language descriptions facilitates data access to a wider range of users and, therefore, allows better leveraging investments in sensor networks. In this work we have considered the use of open databases to address the need for a large volume and diversity of geographical knowledge. We have also analyzed data enrichment in methodological approaches and data curation methods of natural language generation. As a result, it has raised a general method based on a strategy of generating and testing that includes a representation using heuristic knowledge with several stages of reasoning for the construction of linguistic descriptions of data enrichment. In assessing the overall proposal three scenarios have been addressed, two of them in the environmental domain with complex sensor networks and another real dimension in the time domain. The evaluation results have shown the validity and practicality of our proposal, showing performance improvements over other approaches. Furthermore, the analysis of the results has allowed identifying and quantifying the expected impact of various lines of improvement in open databases.

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Present research is framed within the project MODIFICA (MODelo predictivo - edIFIcios - Isla de Calor Urbana) aimed at developing a predictive model for dwelling energy performance under the urban heat island effect in order to implement it in the evaluation of real energy demand and consumption of dwellings as well as in the selection of energy retrofitting strategies. It is funded by Programa de I+D+i orientada a los retos de la sociedad 'Retos Investigación' 2013. The scope of our predictive model is defined by the heat island effect (UHI) of urban structures that compose the city of Madrid. In particular, we focus on the homogeneous areas for urban structures with the same urban and building characteristics. Data sources for the definition of such homogeneous areas were provided by previous research on the UHI of Madrid. The objective is to establish a critical analysis of climate records used for energy simulation tools, which data come from weather stations placed in decontextualized areas from the usual urban reality, where the thermal conditions differs by up to 6ºC. In this way, we intend to develop a new predictive model for the consumption and demand in buildings depending on their location, the urban structure and the associated UHI, improving the future energy rehabilitation interventions

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El panorama global está cambiando, y esto influye sobre la forma en la que entendemos y tratamos de alcanzar un desarrollo humano sostenible. El crecimiento de la población conlleva una mayor presión sobre los recursos, pero también supone una mayor cantidad de mano de obra y de talento; la concentración en áreas urbanas está cambiando las dinámicas sociales y desafiando los canales de comercialización tradicionales, pero también genera nuevos mercados y fomenta la innovación; los cambios en la economía global están reduciendo los tradicionales desequilibrios de poder entre los países occidentales y el resto del mundo; y las crecientes interconexiones crean nuevos riesgos pero también oportunidades para lanzar iniciativas de alcance global. Todas estas tendencias nos están obligando a repensar qué es el desarrollo humano y de qué manera deberíamos afrontar el reto de la pobreza. Es comúnmente aceptado que la globalización implica interdependencia y que, para conseguir un desarrollo humano sostenible, la colaboración entre actores de distintos ámbitos es necesaria. Se observa una creciente convergencia de temas, intereses y soluciones en torno al desarrollo sostenible, incluso en diferentes países y sectores, lo que está facilitando la colaboración estratégica entre empresas, gobiernos y sociedad civil. Existen pocas duda a día de hoy sobre el papel fundamental que las empresas deben desempeñar en la transición mundial hacia la sostenibilidad ambiental y la erradicación de la pobreza. Las empresas están evolucionando desde un enfoque tradicional centrado en la maximización de beneficios económicos hacia un enfoque holístico que integra la sostenibilidad y la responsabilidad social como parte del núcleo de negocio de las compañías. En el ámbito medioambiental, muchas empresas ya han comenzado a actuar y tratan de reducir sus emisiones, sus desechos y su consumo de energía. Sin embargo la contribución de las empresas a la reducción de la pobreza no está tan clara. Actualmente en torno a 1,2 miles de millones de personas viven en situación de extrema pobreza. La mayoría de estas personas aún vive en zonas rurales donde la mayor parte de la población activa trabaja en el sector agrícola. Por lo tanto, mejorar las oportunidades y reducir los riesgos de los productores más vulnerables en el sector de la agricultura puede ser un motor de desarrollo rural y reducción de la pobreza, especialmente en países de bajo nivel de desarrollo cuyas economías están fundamentalmente basadas en la agricultura. Algunas empresas comienzan a incluir a los pobres en sus operaciones como consumidores, proveedores y emprendedores. Esta tesis se centra en las potenciales oportunidades relacionadas con la incorporación sostenible de los pobres como proveedores de productos y/o de mano de obra. La colaboración entre empresas y productores vulnerables de países en desarrollo es un tema relativamente nuevo y todavía poco estudiado. La pregunta que guía esta tesis es: “¿Cómo pueden las empresas facilitar la inclusión sostenible en cadenas de suministro de productores vulnerables de los países menos desarrollados?”. Para responder a la pregunta anterior, la autora ha aplicado una metodología de casos de estudio. Esta metodología se considera apropiada porque la investigación sobre cadenas de suministro inclusivas es todavía escasa y porque es necesario entender en profundidad un fenómeno de la vida real, y para ello es fundamental conocer su contexto. En primer lugar, se realiza una revisión de literatura para identificar las proposiciones y los constructos teóricos que guiarán la posterior recogida de datos. La revisión de literatura se divide en dos partes: una más general que explora la dimensión social de la sostenibilidad en cadenas de suministro, y una más específica que se centra en la incorporación de los pobres como proveedores en cadenas de suministro. A lo largo de la última década, ha habido un crecimiento exponencial de los estudios académicos sobre la sostenibilidad de las cadenas de suministro, pero la mayoría de los esfuerzos se han dirigido hacia la dimensión medioambiental de la sostenibilidad. Por lo tanto la revisión de literatura, que se presenta en la Sección 3.1 (página 35) y que profundiza en la sostenibilidad social de las cadenas de suministro, puede considerarse una contribución en sí misma. Esta revisión de literatura revela que la investigación sobre aspectos sociales en cadenas de suministro está cobrando impulso en distintas áreas de conocimiento, principalmente en los ámbitos de investigación sobre “gestión de cadenas de suministro”, “responsabilidad social corporativa” y “estudios del desarrollo”. La investigación existente sobre sostenibilidad social de cadenas de suministro se centra en tres temas: aclarar la definición de sostenibilidad social; analizar la implementación de estrategias de sostenibilidad social en cadenas de suministro; y estudiar el apoyo de las em presas líderes a proveedores vulnerables para facilitar su transición hacia la sostenibilidad. Un marco conceptual que resume los principales hallazgos de esta primera parte de la revisión de literatura es planteado en la Figura 7 (página 48). No obstante, en el área de investigación que está emergiendo en torno a la sostenibilidad social de las cadenas de suministro, los estudios relacionados con la reducción de la pobreza son aún escasos. Además se aprecia una falta de contribuciones desde y sobre los países menos desarrollados, así como una clara tendencia a reflejar la visión de las empresas líderes de las cadenas de suministro, olvidando la perspectiva de los proveedores. La segunda parte de la revisión de literatura presentada en la Sección 3.2 (página 51) profundiza en tres líneas de investigación que exploran, desde distintas perspectivas, la inclusión de los pobres en cadenas de suministro. Estas líneas son “Global Value Chains” (GVC), “Base of the Pyramid” (BoP) y “Sustainable Supply Chain Management” (SSCM). La investigación en GVC analiza las cadenas de suministro desde la perspectiva de la globalización económica y el comercio internacional, poniendo especial énfasis en las implicaciones para los países en desarrollo y las comunidades vulnerables. GVC caracteriza las cadenas de suministro según la forma en la que son gobernadas, las oportunidades de mejora que existen para los productores que forman parte de la cadena y el grado de inclusión o exclusión de las comunidades más pobres y vulnerables. La investigación en BoP explora las relaciones comerciales entre empresas y comunidades pobres. La premisa fundamental del concepto BoP es la posibilidad de combinar la generación de beneficios con la reducción de la pobreza. La propuesta original es que mediante la venta de productos y servicios a las comunidades pobres de países en desarrollo, la pobreza puede ser reducida al tiempo que las empresas incrementan sus beneficios, especialmente las grandes empresas multinacionales. Esta idea ha ido evolucionando y, a día de hoy, los investigadores BoP consideran la incorporación de los pobres no sólo como consumidores sino también como empleados, proveedores y co-creadores. La investigación en SSCM ha estado fundamentalmente orientada al estudio de la dimensión medioambiental de la sostenibilidad de cadenas de suministro. Sin embargo, la creciente externalización de la producción a países en desarrollo y las demandas de los grupos de interés para que las empresas aborden todos los aspectos de la sostenibilidad han llevado a los académicos de SSCM a reconocer la importancia de integrar asuntos relacionados con la reducción de la pobreza en sus investigaciones. Algunos estudios comienzan a apuntar los principales retos a los que se enfrentan las empresas para colaborar con productores vulnerables en sus cadenas de suministro. Estos retos son: falta de comunicación, altos costes de transacción y el incremento de la complejidad de las operaciones. Las contribuciones de estas tres líneas de investigación son complementarias para el estudio de las cadenas de suministro inclusivas. Sin embargo, raramente han sido consideradas conjuntamente, ya que pertenecen a ámbitos de conocimiento distintos. Esta tesis integra las aportaciones de GVC, BoP y SSCM en un marco conceptual para la creación y gestión de cadenas de suministro inclusivas. Este marco conceptual para cadenas de suministro inclusivas queda representado en la Figura 9 (página 68). El marco conceptual refleja las motivaciones que llevan a las empresas a colaborar con productores vulnerables, los retos a los que se enfrentan al hacerlo, y los caminos o estrategias que están siguiendo para construir y operar cadenas de suministro inclusivas de manera que sean beneficiosas tanto para la empresa como para los productores vulnerables. A fin de validar y refinar el marco conceptual propuesto, tres casos de estudio se llevan a cabo. Las cadenas de suministro analizadas por los casos de estudio pertenecen al sector agrícola y sus principales proveedores se encuentran en países de África subsahariana. Múltiples métodos de recolección de datos y triangulación son utilizados para mejorar la fiabilidad de los datos. La autora desarrolló trabajos de campo en Senegal, Etiopía y Tanzania. Estos viajes permitieron enriquecer el proceso de recogida de información mediante entrevistas semiestructuradas y conversaciones informales con los principales actores de la cadena de suministro y mediante la observación directa de los procesos y las interacciones entre productores vulnerables y empresas. El Caso de estudio A (Sección 5.1 en página 96) es un caso de estudio único. Analiza la cadena de suministro local de verduras en Senegal. La organización focal es Manobi, una empresa senegalesa que provee servicios de bajo coste a emprendedores locales del sector agrícola. El Caso de estudio A proporciona un interesante análisis del funcionamiento de una cadena de suministro local en un país en desarrollo y muestra como la provisión de servicios profesionales puede mejorar el desempeño de productores vulnerables. El Caso de estudio B (Sección 5.2 en página 122) es un caso de estudio único. Analiza la cadena de suministro global de flor cortada con origen en Etiopía. La organización focal es EHPEA, la Asociación Etíope de Productores y Exportadores Hortícolas, cuya misión es promover y salvaguardar la posición competitiva del sector agrícola etíope en el mercado global. El Caso de estudio B ayuda a comprender mejor la perspectiva de los proveedores respecto a los requerimiento de sostenibilidad del mercado global. También muestra cómo la inclusión de los productores en el proceso de desarrollo de un estándar privado facilita su implementación posterior. El Caso de estudio C (Sección 5.3 en página 143) es un caso de estudio múltiple. Analiza la cadena de suministro global de café especial con origen en Tanzania. Las organizaciones focales son comerciantes que conectan de manera directa a pequeños agricultores de café en países en desarrollo con empresas tostadoras de café en países desarrollados. El Caso de estudio C muestra cómo un pequeño agricultor puede proveer un producto “premium” al mercado global, y participar en un segmento diferenciado del mercado a través de una cadena de suministro transparente y eficiente. Las aportaciones empíricas de los casos de estudio ayudan a validar y mejorar el marco conceptual sobre cadenas de suministro inclusivas (ver discusión en el Capítulo 6 en página 170). El resultado es la propuesta de una nueva versión del marco conceptual representado en la Figura 40 (página 195). Los casos de estudio también proporcionan interesantes aportaciones en relación a la gestión de cadenas de suministro inclusivas y muestran las perspectivas de distintos actores implicados. Esta tesis arroja luz sobre el papel de las empresas en la creación y la gestión de cadenas de suministro inclusivas llevando a cabo una revisión de literatura multidisciplinar y analizando tres casos de estudio en países africanos. Como resultado, esta tesis presenta una serie de contribuciones empíricas y teóricas al ámbito de investigación emergente en torno a las cadenas de suministro inclusivas (Capítulo 7). Esta tesis también pretende ser útil a profesionales que deseen facilitar la incorporación de los pobres como proveedores en condiciones justas y beneficiosas. ABSTRACT The global outlook is changing, and this is influencing the way we understand and try to achieve sustainable human development. Population growth entails increasing pressure over resources, but it also provides greater workforce and talent; concentration in urban areas is changing social dynamics and challenging traditional marketing channels, but also creating news markets and driving innovation; the global economy shift is rebalancing the traditional power imbalance between Western countries and the rest of the world, making new opportunities to arise; and interconnections and global interdependence create new risks but also opportunities for launching initiatives with a global reach. All these trends are impelling us to rethink what development is and in which way poverty alleviation should be approached. It is generally agreed that globalization implies interdependence and, in order to achieve sustainable human development, collaboration of all actors is needed. A convergence of issues, interests and solutions related to sustainable development is being observed across countries and sectors, encouraging strategic collaboration among companies, governments and civil society. There is little doubt nowadays about the crucial role of the private sector in the world’s path towards environmental sustainability and poverty alleviation. Businesses are evolving from a “business as usual” stance to a more sustainable and responsible approach. In the environmental arena, many companies have already “walk the talk”, implementing environmental management systems and trying to reduce emissions and energy consumption. However, regarding poverty alleviation, their contribution is less clear. There are around 1.2 billion people living in extreme poverty. Most of this people still live in rural areas where the agricultural sector employs a big part of the active population. Therefore, improving opportunities and reducing risks for vulnerable producers in the agri-food sector can be a primary engine of rural development and poverty alleviation, particularly in the poor, agriculture-based economies of least developed countries. Some companies are beginning to include the poor into their operations as consumers, suppliers and entrepreneurs. This thesis focuses specifically on the potential opportunities related to the sustainable incorporation of the poor as suppliers of products and/or labor. Business collaboration with vulnerable producers in developing countries is a relatively new trend and it is still understudied. The overall question guiding this thesis is: “How can businesses facilitate the sustainable inclusion of vulnerable producers from least developed countries into supply chains?”. In order to answer the research question, the author has applied a case study research strategy. This methodology is considered appropriate because research about inclusive supply chains is still at an early stage, and because there is a need to understand a real-life phenomenon in depth, but such understanding encompasses important contextual conditions. First, a literature review is conducted, in order to identify the research propositions and theoretical constructs that will guide the data collection. The literature review is divided in two parts: a more general one that explores the social dimension of sustainability of supply chains, and a more specific one that focuses on the incorporation of the poor as suppliers in supply chains. During the last decade, there has been an exponential growth of studies in the field of supply chain sustainability, but research efforts have traditionally been directed towards the analysis of the environmental dimension. Therefore, the literature review presented in Section 3.1 (page 35) that delves into social sustainability of supply chains can be considered a contribution in itself. This literature review reveals that the investigation of social issues in supply chains is gaining momentum and comes from different academic disciplines, namely Supply Chain Management, Corporate Social Responsibility and Development Studies. Existing research about social sustainability of supply chains focuses on three issues: clarify the definition of social sustainability; analyze the implementation of social sustainability strategies in supply chains; and study lead companies’ support to vulnerable suppliers in their transition towards sustainability. A conceptual framework that outlines the main findings that emerge from this first part of literature review is proposed in Figure 7 (page 48). Nevertheless, in this nascent field of social sustainability of supply chains, studies related to poverty alleviation are still scarce. Moreover, a lack of contributions from and about least developed countries has been observed, as well as a tendency to reflect on the lead firms’ standpoint, neglecting the suppliers’ perspective. The second part of the literature review (Section 3.2 in page 51) delves into three research streams that are exploring the inclusion of the poor into supply chains from different viewpoints. These research streams are Global Value Chains (GVC), Base of the Pyramid (BoP) and Sustainable Supply Chain Management (SSCM). GVC research discusses the dynamics of economic globalization and international trade, putting special emphasis in the implications for developing countries and vulnerable communities. GVC characterizes supply chains by the way they are governed, the upgrading opportunities that exist for producers in the chain and the degree of inclusion or exclusion of impoverished communities. BoP research explores trading relationships between businesses and impoverished communities. The core premise of the BoP concept is the possibility to combine profits with poverty alleviation. The original BoP proposition is that by marketing innovative products and services to poor communities in developing countries, poverty would be reduced and companies would increase their benefits, especially multinational companies. This idea has evolved to consider the incorporation of the poor to business activities not only as consumers, but also as employees, entrepreneurs and co-creators. The SSCM school of thought has mainly focused on studying the environmental dimension of supply chain sustainability, neglecting the consideration of the social perspective. However, in recent years, increasing outsourcing of production to developing countries and stakeholders’ demands for a more holistic approach to business sustainability have led SSCM scholars to acknowledge the importance of integrating poverty concerns in this field’s research agenda. Some SSCM studies identify the main operational challenges for companies which engage with vulnerable suppliers in their supply chains: missing communication, higher transactional and operational costs and increased complexity. Contributions from these three research streams are complementary for the study of inclusive supply chains. However, they have been rarely considered together, since they belong to different research areas. This thesis seeks to play a dovetailing role in this scenario by proposing a conceptual framework for creating and operating inclusive supply chains that builds on contributions from GVC, SSCM and BoP research. This framework for inclusive supply chains is depicted in Figure 9 (page 68), and explains the motivations that drive businesses to collaborate with vulnerable suppliers, the chal lenges they face in doing so, and the pathways they are following in order to build and operate inclusive supply chains profitably for both buying companies and vulnerable suppliers. In order to validate and refine the proposed framework, three case studies are carried out. The supply chains analyzed by the case studies belong to the agri-food sector and source from Sub-Saharan African countries. Multiple data collection methods and triangulation are used in order to improve reliability of findings. The author carried out field work in Senegal, Ethiopia and Tanzania. These travels enriched the data collection process, providing semi-structured interviews and informal conversations with the main actors in the supply chains, as well as direct observation of processes and interactions among companies and vulnerable suppliers. Case study A (Section 5.1 in page 96) is a single case study. It analyzes a local supply chain in Senegal providing vegetables to the local market. The focal organization is Manobi, a Senegalese inclusive business which provides affordable ICT services to local entrepreneurs in the agri-food sector. Case study A provides interesting insights into the dynamics of local supply chains and how professional services can help to improve their performance. Case study B (Section 5.2 in page 122) is a single case study. It analyzes a global supply chain with origin in Ethiopia providing cut flowers to the global commodity market. The focal organization is EHPEA, Ethiopian Horticulture Producers and Exporters Association, whose mission is to promote and safeguard the competitive position of the Ethiopian horticulture sector within the global market. Case study B helps to better understand the suppliers’ perspective regarding global market sustainability requirements and shows how the inclusion of suppliers in the process of development of a private standard has a positive impact in its implementation. Case study C (Section 5.3 in page 143) is a multiple case study. It analyzes a global supply chain with origin in Tanzania providing coffee to the global niche market of specialty coffee. The focal organizations are traders who are directly connecting smallholder coffee farmers in developing countries to coffee roasters in developed countries. Case study C shows how smallholder farmers can supply a premium product and be incorporated in a differentiated market segment through a transparent and efficient supply chain. The empirical findings from the case studies help to validate and refine the conceptual framework (see discussion in Chapter 6). The proposal of a new version of the conceptual framework is depicted in Figure 40 (page 195). The case studies also provide interesting insights related to the management of inclusive supply chains and show the perspectives of the different actors involved. This thesis sheds some light on the role of businesses in the creation and operation of inclusive supply chains by carrying out a cross-disciplinary literature review and analyzing three case studies in African countries. In doing so, this thesis presents a series of theoretical and empirical contributions to the emerging academic field of inclusive supply chains (Chapter 7). This thesis also intends to be useful to practitioners willing to improve the incorporation of the poor as suppliers in fair and profitable conditions.

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There is a need for faster and more sensitive algorithms for sequence similarity searching in view of the rapidly increasing amounts of genomic sequence data available. Parallel processing capabilities in the form of the single instruction, multiple data (SIMD) technology are now available in common microprocessors and enable a single microprocessor to perform many operations in parallel. The ParAlign algorithm has been specifically designed to take advantage of this technology. The new algorithm initially exploits parallelism to perform a very rapid computation of the exact optimal ungapped alignment score for all diagonals in the alignment matrix. Then, a novel heuristic is employed to compute an approximate score of a gapped alignment by combining the scores of several diagonals. This approximate score is used to select the most interesting database sequences for a subsequent Smith–Waterman alignment, which is also parallelised. The resulting method represents a substantial improvement compared to existing heuristics. The sensitivity and specificity of ParAlign was found to be as good as Smith–Waterman implementations when the same method for computing the statistical significance of the matches was used. In terms of speed, only the significantly less sensitive NCBI BLAST 2 program was found to outperform the new approach. Online searches are available at http://dna.uio.no/search/

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Um território, uma substância e três Políticas Públicas atuando sobre uma mesma população. O trabalho tem como objetivo oferecer uma análise das Políticas Públicas para usuários de Crack instaladas no território da \"Cracolândia\" paulista, localizado no Bairro da Luz (São Paulo-SP). A criação do Programa Crack É Possível Vencer em 2010, articulada à emergência de discursos que especulavam sobre uma possível epidemia e crescente interesse dos meios de comunicação sobre a população usuária, abriu a possibilidade de criação de espaços institucionais para que o Estado intervisse sobre os usuários de crack. Dentro desse contexto, e articuladas a esse Programa do Governo Federal, surgem duas Políticas Públicas: Programa Recomeço de gestão Estadual e Programa De Braços Abertos de gestão Municipal. As ações dessas duas políticas durante os anos 2014 e 2015 constituem o foco do recorte empírico do presente trabalho. O esforço de pesquisa foi no sentido de investigar como as novas Políticas Públicas que se propunham a operar no campo da Saúde Pública e do cuidado iriam se materializar no território, como o discurso institucional iria se traduzir enquanto práticas. Em especial, interessava observar se as novas ações iriam inibir o movimento histórico de higienização do território e expulsão dos usuários. Visando contemplar na pesquisa ponto de vistas, experiências e discursos que não se limitassem ao relato institucional, foram utilizadas três fontes de dados: pesquisas realizadas na região, reportagens e documentos lançados pela mídia e pesquisa de campo. Foi realizada uma leitura e descrição detalhada de três etnografias feitas na região, com o objetivo de comparar as intervenções passadas com o contexto atual; através da análise de duas personagens midiáticas, que surgiram nos meios de comunicação em 2015, traçou-se a imagem do usuário de crack que é veiculada socialmente. E através de observação participante no território, foram descritos os eventos acontecidos durante o período de tempo delimitado, distribuídos em três eixos: Saúde, Repressão e Resistência. À partir desse itinerário de pesquisa, foi elaborada uma discussão que pontua as diferenças entre o discurso e a prática. Dentre as considerações finais, destaca-se a diferença dos modelos de tratamentos propostos pelas Políticas Públicas internação e Redução de Danos e a forma como essa disputa se materializa no cuidado aos usuários de crack. Embora tenha ocorrido um crescimento de ofertas de saúde, também ocorreu um aumento progressivo no número de agentes de segurança e equipamentos de vigilância na Cracolândia, instaurando aquilo que é chamado de Confinamento dos usuários, composto de práticas de limpeza das ruas, retirada de bens dos usuários e filmagem dos usuários. Uma estratégia de gentrificação foi detectada e descrita, ação cujo protagonista é uma empresa de seguros que, no período delimitado, se mostrou excessivamente atuante no território, mobilizando as ações estatais. E por fim, também foram descritas as ações de resistência dos usuários frente à criação das Políticas Públicas e das outras formas de intervenção estatal, ações tais como a construção das favelinhas e a atuação dos profissionais e militantes da região. Espera-se que esse trabalho contribua para uma maior compreensão da Cracolândia paulista e forneça subsídios para que melhores Políticas Públicas sejam criadas no território.