X-ray fluorescence scanning of discrete samples on the Schwalbenberg II loess-paleosol sequence, raw data, magnetic susceptibility, organic carbon and U-ratio as grainsize index

The Schwalbenberg II loess-paleosol sequence (LPS) denotes a key site for Marine Isotope Stage (MIS 3) in Western Europe owing to eight succeeding cambisols, which primarily constitute the Ahrgau Subformation. Therefore, this LPS qualifies as a test candidate for the potential of temporal high-resolution geochemical data obtained X-ray fluorescence (XRF) scanning of discrete samplesproviding a fast and non-destructive tool for determining the element composition. The geochemical data is first contextualized to existing proxy data such as magnetic susceptibility (MS) and organic carbon (Corg) and then aggregated to element log ratios characteristic for weathering intensity [LOG (Ca/Sr), LOG (Rb/Sr), LOG (Ba/Sr), LOG (Rb/K)] and dust provenance [LOG (Ti/Zr), LOG (Ti/Al), LOG (Si/Al)]. Generally, an interpretation of rock magnetic particles is challenged in western Europe, where not only magnetic enhancement but also depletion plays a role. Our data indicates leaching and top-soil erosion induced MS depletion at the Schwalbenberg II LPS. Besides weathering, LOG (Ca/Sr) is susceptible for secondary calcification. Thus, also LOG (Rb/Sr) and LOG (Ba/Sr) are shown to be influenced by calcification dynamics. Consequently, LOG (Rb/K) seems to be the most suitable weathering index identifying the Sinzig Soils S1 and S2 as the most pronounced paleosols for this site. Sinzig Soil S3 is enclosed by gelic gleysols and in contrast to S1 and S2 only initially weathered pointing to colder climate conditions. Also the Remagen Soils are characterized by subtle to moderate positive excursions in the weathering indices. Comparing the Schwalbenberg II LPS with the nearby Eifel Lake Sediment Archive (ELSA) and other more distant German, Austrian and Czech LPS while discussing time and climate as limiting factors for pedogenesis, we suggest that the lithologically determined paleosols are in-situ soil formations. The provenance indices document a Zr-enrichment at the transition from the Ahrgau to the Hesbaye Subformation. This is explained by a conceptual model incorporating multiple sediment recycling and sorting effects in eolian and fluvial domains.

A Recommendation Framework Based on the Analytic Network Process and its Application in the Semantic Technology Domain

When users face a certain problem needing a product, service, or action to solve it, selecting the best alternative among them can be a dicult task due to the uncertainty of their quality. This is especially the case in the domains where users do not have an expertise, like for example in Software Engineering. Multiple criteria decision making (MCDM) methods are methods that help making better decisions when facing the complex problem of selecting the best solution among a group of alternatives that can be compared according to different conflicting criteria. In MCDM problems, alternatives represent concrete products, services or actions that will help in achieving a goal, while criteria represent the characteristics of these alternatives that are important for making a decision.

Systematic Approach for the selection of monitoring technologies in CO2 geological storage projects. Application of multicriteria decision making

Geologic storage of carbon dioxide (CO2) has been proposed as a viable means for reducing anthropogenic CO2 emissions. Once injection begins, a program for measurement, monitoring, and verification (MMV) of CO2 distribution is required in order to: a) research key features, effects and processes needed for risk assessment; b) manage the injection process; c) delineate and identify leakage risk and surface escape; d) provide early warnings of failure near the reservoir; and f) verify storage for accounting and crediting. The selection of the methodology of monitoring (characterization of site and control and verification in the post-injection phase) is influenced by economic and technological variables. Multiple Criteria Decision Making (MCDM) refers to a methodology developed for making decisions in the presence of multiple criteria. MCDM as a discipline has only a relatively short history of 40 years, and it has been closely related to advancements on computer technology. Evaluation methods and multicriteria decisions include the selection of a set of feasible alternatives, the simultaneous optimization of several objective functions, and a decision-making process and evaluation procedures that must be rational and consistent. The application of a mathematical model of decision-making will help to find the best solution, establishing the mechanisms to facilitate the management of information generated by number of disciplines of knowledge. Those problems in which decision alternatives are finite are called Discrete Multicriteria Decision problems. Such problems are most common in reality and this case scenario will be applied in solving the problem of site selection for storing CO2. Discrete MCDM is used to assess and decide on issues that by nature or design support a finite number of alternative solutions. Recently, Multicriteria Decision Analysis has been applied to hierarchy policy incentives for CCS, to assess the role of CCS, and to select potential areas which could be suitable to store. For those reasons, MCDM have been considered in the monitoring phase of CO2 storage, in order to select suitable technologies which could be techno-economical viable. In this paper, we identify techniques of gas measurements in subsurface which are currently applying in the phase of characterization (pre-injection); MCDM will help decision-makers to hierarchy the most suitable technique which fit the purpose to monitor the specific physic-chemical parameter.

Selección de una cartera de acciones bajo criterios de sostenibilidad medioambiental empleando técnicas de decisión multicriterio

La apertura de los mercados internacionales de capital como consecuencia del proceso de globalización ha motivado un aumento significativo de la labor investigadora en el campo de la economía y, concretamente, en la teoría de la inversión. Los trabajos en este área tuvieron como punto de partida el artículo publicado por Harry Markowitz en 1952 en el Journal of Finance bajo el título “Portfolio Selection”. En él se pretende hacer una modelización del proceso inversionista principalmente a través de dos criterios: riesgo y retorno. Markowitz no da indicaciones en cuanto a cómo elegir la composición de una cartera optimizando simultáneamente riesgo y retorno. En su lugar, fija una de las dos variables (según la aversión al riesgo del inversor y su preferencia por las ganancias) y optimiza la otra. Sin embargo, este análisis resulta ser bastante simplista si tenemos en cuenta que los inversores, como cualquier ser humano, son decisores multicriterio: no sólo maximizarán el beneficio para un riesgo dado, sino que intentarán también minimizar el riesgo, diversificar el tipo de acciones que poseen para inmunizarse frente a crisis financieras, emplear nuevos criterios de inversión que incorporen la sostenibilidad medioambiental y el impacto que la actividad productiva tiene en la sociedad, destinar un mayor porcentaje del presupuesto a compañías poco endeudadas, que alcancen un buen rating o unos buenos índices de responsabilidad social corporativa, etc. La inclusión de estas nuevas variables en el modelo tradicional es ahora posible gracias a la teoría de la decisión multicriterio (MCDM: Multiple Criteria Decision Making). Desde los años setenta se viene desarrollando y aplicando este nuevo paradigma en áreas tan dispares como la planificación de redes de telecomunicación, la optimización de listas de espera en hospitales o la planificación logística de las grandes distribuidoras y compañías de mensajería. En el presente trabajo se pretende aplicar el paradigma MCDM a la construcción de una cartera de acciones siguiendo criterios tanto puramente financieros como de sostenibilidad medioambiental y responsabilidad social corporativa. Para ello, en esta primera parte se estudiará la teoría clásica de selección de carteras de Markowitz, explicando los parámetros que permiten caracterizar un instrumento financiero individual (retorno, riesgo, covarianza) y una cartera de instrumentos (diversificación, frontera eficiente). En la segunda parte se analizará en profundidad el concepto de desarrollo sostenible, tan extendido en la actualidad, y su transposición al plano corporativo y de gestión de carteras. Se realizará una revisión histórica del término y su encaje en el esquema de decisión de una compañía privada, así como un estudio de las herramientas para medir el cumplimiento de ciertos principios de sostenibilidad por parte de las compañías y hacer, de esta forma, cuantificables dichos conceptos con vistas a su incorporación al esquema decisional del inversor. Con posterioridad, en la tercera parte se estudiará la programación por metas como técnica de decisión multicriterio para aplicar al problema de la composición de carteras. El potencial de esta metodología radica en que permite hacer resoluble un problema, en principio, sin solución. Y es que, como no se pueden optimizar todos y cada uno de los criterios simultáneamente, la programación por metas minimizará las desviaciones respecto a determinados niveles de aspiración para ofrecer una solución lo más cercana posible a la ideal. Finalmente, se construirá un caso de estudio a partir de datos reales tanto financieros como de sostenibilidad para, posteriormente, resolver el modelo matemático construido empleando LINGO. A través de esta herramienta software se podrá simular el proceso de optimización y obtener una cartera-solución que refleje las preferencias del agente decisor.

Towards mitigation of greenhouse gases by small changes in farming practices: understanding local barriers in Spain.

Small changes in agricultural practices have a large potential for reducing greenhouse gas emissions. However, the implementation of such practices at the local level is often limited by a range of barriers. Understanding the barriers is essential for defining effective measures, the actual mitigation potential of the measures, and the policy needs to ensure implementation. Here we evaluate behavioural, cultural, and policy barriers for implementation of mitigation practices at the local level that imply small changes to farmers. The choice of potential mitigation practices relevant to the case study is based on a literature review of previous empirical studies. Two methods that include the stakeholders? involvement (experts and farmers) are undertaken for the prioritization of these potential practices: (a) Multi-criteria analysis (MCA) of the choices of an expert panel and (b) Analysis of barriers to implementation based on a survey of farmers. The MCA considers two future climate scenarios ? current climate and a drier and warmer climate scenario. Results suggest that all potential selected practices are suitable for mitigation considering multiple criteria in both scenarios. Nevertheless, if all the barriers for implementation had the same influence, the preferred mitigation practices in the case study would be changes in fertilization management and use of cover crops. The identification of barriers for the implementation of the practices is based on the econometric analysis of surveys given to farmers. Results show that farmers? environmental concerns, financial incentives and access to technical advice are the main factors that define their barriers to implementation. These results may contribute to develop effective mitigation policy to be included in the 2020 review of the European Union Common Agricultural Policy.

Desarrollo de un algoritmo de decisión multicriterio para la gestión de listas de espera en la solicitud de Holter

Las listas de espera son un problema para la mayor parte de los países que cuentan con un Sistema Nacional de Salud. El presente trabajo propone analizar el problema de las listas de espera desde una perspectiva de Decisión Multicriterio. Tras un análisis de las diferentes metodologías existentes, hemos elaborado un modelo de decisión basado en el método AHP (Analytic Hierarchy Process) para la gestión de listas de espera y lo hemos aplicado a un Hospital de la Comunidad de Madrid. La decisión multicriterio MCDM (Multiple Criteria Decision Making) es la teoría que estudia y analiza los problemas de decisión que involucran diferentes criterios. La MCDM enmarca con precisión problemas reales de toma de decisiones, planteados usualmente haciendo uso de varios criterios en conflicto; en los cuales, no será posible obtener en general una solución que asigne a todos los criterios su mejor valor sino que el decisor, aplicando distintas técnicas, deberá decidir la mejor solución a escoger del conjunto de soluciones factibles. El fundamento del AHP radica en descomponer problemas complejos en otros más sencillos y agregar las soluciones de los mismos. Según la propuesta de Saaty, el primer paso para la aplicación de este método es estructurar jerárquicamente el problema en niveles con distintos nodos interconectados. El primer nivel de la jerarquía corresponde al propósito del problema, el nivel/niveles intermedios a los criterios/subcriterios en base a los cuales se forma la decisión y el último corresponde a las alternativas o soluciones factibles del problema. La aplicación del método AHP requiere: -Realizar comparaciones por pares entre los entes de cada nivel jerárquico, en base a la importancia que presentan para el nodo del nivel superior de la jerarquía al que están ligados. Los resultados de estas comparaciones se recogen en forma de matrices de comparación por pares. -Obtener los vectores de prioridad correspondientes a cada una de las matrices de comparación por pares. -Calcular la contribución de cada alternativa al propósito del problema, mediante una agregación multiplicativa entre los niveles jerárquicos y en función de estos valores, ordenar las alternativas y seleccionar lo más conveniente como solución del problema. Como último paso en la metodología AHP debemos señalar que, cualquiera que sea el método empleado para sintetizar la información de dichas matrices para determinar los vectores de prioridad de los entes que se comparan, es posible realizar un análisis de sensibilidad del resultado alcanzado, visualizando y analizando otras posibles soluciones a obtener haciendo cambios en los juicios de valor emitidos por la unidad decisora al construir dichas matrices. El software Expert-Choice permite realizar el análisis de sensibilidad de 5 formas diferentes. En estos análisis se realizan variaciones en el valor de un peso o prioridad y se observa numérica y gráficamente como este cambio afecta a la puntuación de las alternativas.

Contribución al estudio de las metodologías de cálculo realista con incertidumbre (BEPU), dentro del análisis determinista de seguridad de plantas nucleares

El análisis determinista de seguridad (DSA) es el procedimiento que sirve para diseñar sistemas, estructuras y componentes relacionados con la seguridad en las plantas nucleares. El DSA se basa en simulaciones computacionales de una serie de hipotéticos accidentes representativos de la instalación, llamados escenarios base de diseño (DBS). Los organismos reguladores señalan una serie de magnitudes de seguridad que deben calcularse en las simulaciones, y establecen unos criterios reguladores de aceptación (CRA), que son restricciones que deben cumplir los valores de esas magnitudes. Las metodologías para realizar los DSA pueden ser de 2 tipos: conservadoras o realistas. Las metodologías conservadoras utilizan modelos predictivos e hipótesis marcadamente pesimistas, y, por ello, relativamente simples. No necesitan incluir un análisis de incertidumbre de sus resultados. Las metodologías realistas se basan en hipótesis y modelos predictivos realistas, generalmente mecanicistas, y se suplementan con un análisis de incertidumbre de sus principales resultados. Se les denomina también metodologías BEPU (“Best Estimate Plus Uncertainty”). En ellas, la incertidumbre se representa, básicamente, de manera probabilista. Para metodologías conservadores, los CRA son, simplemente, restricciones sobre valores calculados de las magnitudes de seguridad, que deben quedar confinados en una “región de aceptación” de su recorrido. Para metodologías BEPU, el CRA no puede ser tan sencillo, porque las magnitudes de seguridad son ahora variables inciertas. En la tesis se desarrolla la manera de introducción de la incertidumbre en los CRA. Básicamente, se mantiene el confinamiento a la misma región de aceptación, establecida por el regulador. Pero no se exige el cumplimiento estricto sino un alto nivel de certidumbre. En el formalismo adoptado, se entiende por ello un “alto nivel de probabilidad”, y ésta corresponde a la incertidumbre de cálculo de las magnitudes de seguridad. Tal incertidumbre puede considerarse como originada en los inputs al modelo de cálculo, y propagada a través de dicho modelo. Los inputs inciertos incluyen las condiciones iniciales y de frontera al cálculo, y los parámetros empíricos de modelo, que se utilizan para incorporar la incertidumbre debida a la imperfección del modelo. Se exige, por tanto, el cumplimiento del CRA con una probabilidad no menor a un valor P0 cercano a 1 y definido por el regulador (nivel de probabilidad o cobertura). Sin embargo, la de cálculo de la magnitud no es la única incertidumbre existente. Aunque un modelo (sus ecuaciones básicas) se conozca a la perfección, la aplicación input-output que produce se conoce de manera imperfecta (salvo que el modelo sea muy simple). La incertidumbre debida la ignorancia sobre la acción del modelo se denomina epistémica; también se puede decir que es incertidumbre respecto a la propagación. La consecuencia es que la probabilidad de cumplimiento del CRA no se puede conocer a la perfección; es una magnitud incierta. Y así se justifica otro término usado aquí para esta incertidumbre epistémica: metaincertidumbre. Los CRA deben incorporar los dos tipos de incertidumbre: la de cálculo de la magnitud de seguridad (aquí llamada aleatoria) y la de cálculo de la probabilidad (llamada epistémica o metaincertidumbre). Ambas incertidumbres pueden introducirse de dos maneras: separadas o combinadas. En ambos casos, el CRA se convierte en un criterio probabilista. Si se separan incertidumbres, se utiliza una probabilidad de segundo orden; si se combinan, se utiliza una probabilidad única. Si se emplea la probabilidad de segundo orden, es necesario que el regulador imponga un segundo nivel de cumplimiento, referido a la incertidumbre epistémica. Se denomina nivel regulador de confianza, y debe ser un número cercano a 1. Al par formado por los dos niveles reguladores (de probabilidad y de confianza) se le llama nivel regulador de tolerancia. En la Tesis se razona que la mejor manera de construir el CRA BEPU es separando las incertidumbres, por dos motivos. Primero, los expertos defienden el tratamiento por separado de incertidumbre aleatoria y epistémica. Segundo, el CRA separado es (salvo en casos excepcionales) más conservador que el CRA combinado. El CRA BEPU no es otra cosa que una hipótesis sobre una distribución de probabilidad, y su comprobación se realiza de forma estadística. En la tesis, los métodos estadísticos para comprobar el CRA BEPU en 3 categorías, según estén basados en construcción de regiones de tolerancia, en estimaciones de cuantiles o en estimaciones de probabilidades (ya sea de cumplimiento, ya sea de excedencia de límites reguladores). Según denominación propuesta recientemente, las dos primeras categorías corresponden a los métodos Q, y la tercera, a los métodos P. El propósito de la clasificación no es hacer un inventario de los distintos métodos en cada categoría, que son muy numerosos y variados, sino de relacionar las distintas categorías y citar los métodos más utilizados y los mejor considerados desde el punto de vista regulador. Se hace mención especial del método más utilizado hasta el momento: el método no paramétrico de Wilks, junto con su extensión, hecha por Wald, al caso multidimensional. Se decribe su método P homólogo, el intervalo de Clopper-Pearson, típicamente ignorado en el ámbito BEPU. En este contexto, se menciona el problema del coste computacional del análisis de incertidumbre. Los métodos de Wilks, Wald y Clopper-Pearson requieren que la muestra aleatortia utilizada tenga un tamaño mínimo, tanto mayor cuanto mayor el nivel de tolerancia exigido. El tamaño de muestra es un indicador del coste computacional, porque cada elemento muestral es un valor de la magnitud de seguridad, que requiere un cálculo con modelos predictivos. Se hace especial énfasis en el coste computacional cuando la magnitud de seguridad es multidimensional; es decir, cuando el CRA es un criterio múltiple. Se demuestra que, cuando las distintas componentes de la magnitud se obtienen de un mismo cálculo, el carácter multidimensional no introduce ningún coste computacional adicional. Se prueba así la falsedad de una creencia habitual en el ámbito BEPU: que el problema multidimensional sólo es atacable desde la extensión de Wald, que tiene un coste de computación creciente con la dimensión del problema. En el caso (que se da a veces) en que cada componente de la magnitud se calcula independientemente de los demás, la influencia de la dimensión en el coste no se puede evitar. Las primeras metodologías BEPU hacían la propagación de incertidumbres a través de un modelo sustitutivo (metamodelo o emulador) del modelo predictivo o código. El objetivo del metamodelo no es su capacidad predictiva, muy inferior a la del modelo original, sino reemplazar a éste exclusivamente en la propagación de incertidumbres. Para ello, el metamodelo se debe construir con los parámetros de input que más contribuyan a la incertidumbre del resultado, y eso requiere un análisis de importancia o de sensibilidad previo. Por su simplicidad, el modelo sustitutivo apenas supone coste computacional, y puede estudiarse exhaustivamente, por ejemplo mediante muestras aleatorias. En consecuencia, la incertidumbre epistémica o metaincertidumbre desaparece, y el criterio BEPU para metamodelos se convierte en una probabilidad simple. En un resumen rápido, el regulador aceptará con más facilidad los métodos estadísticos que menos hipótesis necesiten; los exactos más que los aproximados; los no paramétricos más que los paramétricos, y los frecuentistas más que los bayesianos. El criterio BEPU se basa en una probabilidad de segundo orden. La probabilidad de que las magnitudes de seguridad estén en la región de aceptación no sólo puede asimilarse a una probabilidad de éxito o un grado de cumplimiento del CRA. También tiene una interpretación métrica: representa una distancia (dentro del recorrido de las magnitudes) desde la magnitud calculada hasta los límites reguladores de aceptación. Esta interpretación da pie a una definición que propone esta tesis: la de margen de seguridad probabilista. Dada una magnitud de seguridad escalar con un límite superior de aceptación, se define el margen de seguridad (MS) entre dos valores A y B de la misma como la probabilidad de que A sea menor que B, obtenida a partir de las incertidumbres de A y B. La definición probabilista de MS tiene varias ventajas: es adimensional, puede combinarse de acuerdo con las leyes de la probabilidad y es fácilmente generalizable a varias dimensiones. Además, no cumple la propiedad simétrica. El término margen de seguridad puede aplicarse a distintas situaciones: distancia de una magnitud calculada a un límite regulador (margen de licencia); distancia del valor real de la magnitud a su valor calculado (margen analítico); distancia desde un límite regulador hasta el valor umbral de daño a una barrera (margen de barrera). Esta idea de representar distancias (en el recorrido de magnitudes de seguridad) mediante probabilidades puede aplicarse al estudio del conservadurismo. El margen analítico puede interpretarse como el grado de conservadurismo (GC) de la metodología de cálculo. Utilizando la probabilidad, se puede cuantificar el conservadurismo de límites de tolerancia de una magnitud, y se pueden establecer indicadores de conservadurismo que sirvan para comparar diferentes métodos de construcción de límites y regiones de tolerancia. Un tópico que nunca se abordado de manera rigurosa es el de la validación de metodologías BEPU. Como cualquier otro instrumento de cálculo, una metodología, antes de poder aplicarse a análisis de licencia, tiene que validarse, mediante la comparación entre sus predicciones y valores reales de las magnitudes de seguridad. Tal comparación sólo puede hacerse en escenarios de accidente para los que existan valores medidos de las magnitudes de seguridad, y eso ocurre, básicamente en instalaciones experimentales. El objetivo último del establecimiento de los CRA consiste en verificar que se cumplen para los valores reales de las magnitudes de seguridad, y no sólo para sus valores calculados. En la tesis se demuestra que una condición suficiente para este objetivo último es la conjunción del cumplimiento de 2 criterios: el CRA BEPU de licencia y un criterio análogo, pero aplicado a validación. Y el criterio de validación debe demostrarse en escenarios experimentales y extrapolarse a plantas nucleares. El criterio de licencia exige un valor mínimo (P0) del margen probabilista de licencia; el criterio de validación exige un valor mínimo del margen analítico (el GC). Esos niveles mínimos son básicamente complementarios; cuanto mayor uno, menor el otro. La práctica reguladora actual impone un valor alto al margen de licencia, y eso supone que el GC exigido es pequeño. Adoptar valores menores para P0 supone menor exigencia sobre el cumplimiento del CRA, y, en cambio, más exigencia sobre el GC de la metodología. Y es importante destacar que cuanto mayor sea el valor mínimo del margen (de licencia o analítico) mayor es el coste computacional para demostrarlo. Así que los esfuerzos computacionales también son complementarios: si uno de los niveles es alto (lo que aumenta la exigencia en el cumplimiento del criterio) aumenta el coste computacional. Si se adopta un valor medio de P0, el GC exigido también es medio, con lo que la metodología no tiene que ser muy conservadora, y el coste computacional total (licencia más validación) puede optimizarse. ABSTRACT Deterministic Safety Analysis (DSA) is the procedure used in the design of safety-related systems, structures and components of nuclear power plants (NPPs). DSA is based on computational simulations of a set of hypothetical accidents of the plant, named Design Basis Scenarios (DBS). Nuclear regulatory authorities require the calculation of a set of safety magnitudes, and define the regulatory acceptance criteria (RAC) that must be fulfilled by them. Methodologies for performing DSA van be categorized as conservative or realistic. Conservative methodologies make use of pessimistic model and assumptions, and are relatively simple. They do not need an uncertainty analysis of their results. Realistic methodologies are based on realistic (usually mechanistic) predictive models and assumptions, and need to be supplemented with uncertainty analyses of their results. They are also termed BEPU (“Best Estimate Plus Uncertainty”) methodologies, and are typically based on a probabilistic representation of the uncertainty. For conservative methodologies, the RAC are simply the restriction of calculated values of safety magnitudes to “acceptance regions” defined on their range. For BEPU methodologies, the RAC cannot be so simple, because the safety magnitudes are now uncertain. In the present Thesis, the inclusion of uncertainty in RAC is studied. Basically, the restriction to the acceptance region must be fulfilled “with a high certainty level”. Specifically, a high probability of fulfillment is required. The calculation uncertainty of the magnitudes is considered as propagated from inputs through the predictive model. Uncertain inputs include model empirical parameters, which store the uncertainty due to the model imperfection. The fulfillment of the RAC is required with a probability not less than a value P0 close to 1 and defined by the regulator (probability or coverage level). Calculation uncertainty is not the only one involved. Even if a model (i.e. the basic equations) is perfectly known, the input-output mapping produced by the model is imperfectly known (unless the model is very simple). This ignorance is called epistemic uncertainty, and it is associated to the process of propagation). In fact, it is propagated to the probability of fulfilling the RAC. Another term used on the Thesis for this epistemic uncertainty is metauncertainty. The RAC must include the two types of uncertainty: one for the calculation of the magnitude (aleatory uncertainty); the other one, for the calculation of the probability (epistemic uncertainty). The two uncertainties can be taken into account in a separate fashion, or can be combined. In any case the RAC becomes a probabilistic criterion. If uncertainties are separated, a second-order probability is used; of both are combined, a single probability is used. On the first case, the regulator must define a level of fulfillment for the epistemic uncertainty, termed regulatory confidence level, as a value close to 1. The pair of regulatory levels (probability and confidence) is termed the regulatory tolerance level. The Thesis concludes that the adequate way of setting the BEPU RAC is by separating the uncertainties. There are two reasons to do so: experts recommend the separation of aleatory and epistemic uncertainty; and the separated RAC is in general more conservative than the joint RAC. The BEPU RAC is a hypothesis on a probability distribution, and must be statistically tested. The Thesis classifies the statistical methods to verify the RAC fulfillment in 3 categories: methods based on tolerance regions, in quantile estimators and on probability (of success or failure) estimators. The former two have been termed Q-methods, whereas those in the third category are termed P-methods. The purpose of our categorization is not to make an exhaustive survey of the very numerous existing methods. Rather, the goal is to relate the three categories and examine the most used methods from a regulatory standpoint. Special mention deserves the most used method, due to Wilks, and its extension to multidimensional variables (due to Wald). The counterpart P-method of Wilks’ is Clopper-Pearson interval, typically ignored in the BEPU realm. The problem of the computational cost of an uncertainty analysis is tackled. Wilks’, Wald’s and Clopper-Pearson methods require a minimum sample size, which is a growing function of the tolerance level. The sample size is an indicator of the computational cost, because each element of the sample must be calculated with the predictive models (codes). When the RAC is a multiple criteria, the safety magnitude becomes multidimensional. When all its components are output of the same calculation, the multidimensional character does not introduce additional computational cost. In this way, an extended idea in the BEPU realm, stating that the multi-D problem can only be tackled with the Wald extension, is proven to be false. When the components of the magnitude are independently calculated, the influence of the problem dimension on the cost cannot be avoided. The former BEPU methodologies performed the uncertainty propagation through a surrogate model of the code, also termed emulator or metamodel. The goal of a metamodel is not the predictive capability, clearly worse to the original code, but the capacity to propagate uncertainties with a lower computational cost. The emulator must contain the input parameters contributing the most to the output uncertainty, and this requires a previous importance analysis. The surrogate model is practically inexpensive to run, so that it can be exhaustively analyzed through Monte Carlo. Therefore, the epistemic uncertainty due to sampling will be reduced to almost zero, and the BEPU RAC for metamodels includes a simple probability. The regulatory authority will tend to accept the use of statistical methods which need a minimum of assumptions: exact, nonparametric and frequentist methods rather than approximate, parametric and bayesian methods, respectively. The BEPU RAC is based on a second-order probability. The probability of the safety magnitudes being inside the acceptance region is a success probability and can be interpreted as a fulfillment degree if the RAC. Furthermore, it has a metric interpretation, as a distance (in the range of magnitudes) from calculated values of the magnitudes to acceptance regulatory limits. A probabilistic definition of safety margin (SM) is proposed in the thesis. The same from a value A to other value B of a safety magnitude is defined as the probability that A is less severe than B, obtained from the uncertainties if A and B. The probabilistic definition of SM has several advantages: it is nondimensional, ranges in the interval (0,1) and can be easily generalized to multiple dimensions. Furthermore, probabilistic SM are combined according to the probability laws. And a basic property: probabilistic SM are not symmetric. There are several types of SM: distance from a calculated value to a regulatory limit (licensing margin); or from the real value to the calculated value of a magnitude (analytical margin); or from the regulatory limit to the damage threshold (barrier margin). These representations of distances (in the magnitudes’ range) as probabilities can be applied to the quantification of conservativeness. Analytical margins can be interpreted as the degree of conservativeness (DG) of the computational methodology. Conservativeness indicators are established in the Thesis, useful in the comparison of different methods of constructing tolerance limits and regions. There is a topic which has not been rigorously tackled to the date: the validation of BEPU methodologies. Before being applied in licensing, methodologies must be validated, on the basis of comparisons of their predictions ad real values of the safety magnitudes. Real data are obtained, basically, in experimental facilities. The ultimate goal of establishing RAC is to verify that real values (aside from calculated values) fulfill them. In the Thesis it is proved that a sufficient condition for this goal is the conjunction of 2 criteria: the BEPU RAC and an analogous criterion for validation. And this las criterion must be proved in experimental scenarios and extrapolated to NPPs. The licensing RAC requires a minimum value (P0) of the probabilistic licensing margin; the validation criterion requires a minimum value of the analytical margin (i.e., of the DG). These minimum values are basically complementary; the higher one of them, the lower the other one. The regulatory practice sets a high value on the licensing margin, so that the required DG is low. The possible adoption of lower values for P0 would imply weaker exigence on the RCA fulfillment and, on the other hand, higher exigence on the conservativeness of the methodology. It is important to highlight that a higher minimum value of the licensing or analytical margin requires a higher computational cost. Therefore, the computational efforts are also complementary. If medium levels are adopted, the required DG is also medium, and the methodology does not need to be very conservative. The total computational effort (licensing plus validation) could be optimized.

Identification of diverse nerve growth factor-regulated genes by serial analysis of gene expression (SAGE) profiling

Neurotrophic factors such as nerve growth factor (NGF) promote a wide variety of responses in neurons, including differentiation, survival, plasticity, and repair. Such actions often require changes in gene expression. To identify the regulated genes and thereby to more fully understand the NGF mechanism, we carried out serial analysis of gene expression (SAGE) profiling of transcripts derived from rat PC12 cells before and after NGF-promoted neuronal differentiation. Multiple criteria supported the reliability of the profile. Approximately 157,000 SAGE tags were analyzed, representing at least 21,000 unique transcripts. Of these, nearly 800 were regulated by 6-fold or more in response to NGF. Approximately 150 of the regulated transcripts have been matched to named genes, the majority of which were not previously known to be NGF-responsive. Functional categorization of the regulated genes provides insight into the complex, integrated mechanism by which NGF promotes its multiple actions. It is anticipated that as genomic sequence information accrues the data derived here will continue to provide information about neurotrophic factor mechanisms.

Proposta de modelo multicritérios para análise de investimentos em refinarias de petróleo no Brasil.

O processo de tomada de decisão que envolve a priorização e a seleção de projetos de investimentos na indústria do petróleo está longe de ser uma tarefa trivial. Ao mesmo tempo em que a empresa deve buscar relações favoráveis entre risco e retorno econômico-financeiro também deve se alinhar cada vez mais aos princípios do desenvolvimento sustentável em seus negócios. Em se tratando do caso da indústria petrolífera brasileira, formada essencialmente por um monopólio estatal, esta tarefa se torna ainda mais difícil, já que uma série de interesses públicos relacionados ao investimento também devem ser considerados. Sendo assim, o objetivo principal desta pesquisa foi o desenvolvimento e a aplicação de um modelo original de análise usando múltiplos critérios que auxiliasse na priorização e na seleção de projetos de investimentos nas refinarias de petróleo brasileiras. Utilizou-se uma metodologia de pesquisa quantitativa com o uso de diversos artefatos de matemática aplicada capazes de lidar adequadamente com as avaliações muitas vezes incompletas e subjetivas que caracterizam o problema da análise de investimentos em refinarias de petróleo. Ao final do trabalho, conseguiu-se obter um modelo suficientemente simples, ao ponto de ser facilmente implementado em uma planilha eletrônica, robusto, ao ser capaz de lidar de maneira bastante adequada com as principais peculiaridades que envolvem o setor do refino de petróleo no Brasil e flexível, de maneira que os critérios de análise e as alternativas de decisão pudessem ser facilmente adicionados, removidos ou alterados de acordo com as necessidades específicas exigidas para cada caso.

Physical oceanography during POLARSTERN cruise ARK-XVIII/1a

In spite of the lack of bottom reaching convection in the Greenland Sea since the 1980s, convection continues to ventilate the Greenland Gyre down to intermediate depth. The variability of this ventilation activity is determined here annually for eight winters according to a multiple criteria catalogue, applied to annual summer conductivity-temperature-depth transects along 75°N. The comparison of the ventilation depths with the meteorological forcing, the ice cover, and the stratification of the water column shows the decisive influence of the hydrographic structure in the upper and intermediate layers. Ice, on the other hand, is not necessary for convection to occur. Ice formation does not even lead to particularly deep convection. A stability maximum, which currently dominates the vertical structure of the water column at medium depth, limits the ventilation depths effectively.

Fatigue and Co-occurring Symptoms in Women with Irritable Bowel Syndrome

Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2016-06

Group A streptococcal vaccine delivery by immunization with a self-adjuvanting M protein-based lipid core peptide construct

Background & objectives: To develop a broad strain coverage GAS vaccine, several strategies have been investigated which included multi-epitope approaches as well as targeting the M protein conserved C-region. These approaches, however, have relied on the use of adjuvants that are toxic for human application. The development of safe and effective adjuvants for human use is a key issue in the development of effective vaccines. In this study, we investigated the lipid polylysine core peptide (LCP) system as a self-adjuvanting GAS vaccine delivery approach. Methods: An LCP-GAS construct was synthesised incorporating multiple copies of a protective peptide epitope (J8) from the conserved carboxy terminal C-repeat region of the M protein. B10.BR mice were immunized parenterally with the LCP-J8 construct, with or without conventional adjuvant, prior to the assessment of immunogenicity and the induction of serum opsonic antibodies. Results: Our data demonstrated immunogenicity of LCP-J8 when coadministered in complete Freund's adjuvant (CFA), or administered in the absence of conventional adjuvant. In both cases, immunization led to the induction of high-titre J8 peptide-specific serum IgG antibody responses, and the induction of heterologous opsonic antibodies that did not cross-react with human heart tissue proteins. Interpretation & conclusion: These data indicated the potential of a novel self-adjuvanting LCP vaccine delivery system incorporating a synthetic GAS M protein C-region peptide immunogen in the induction of broadly protective immune responses, and pointed to the potential application of this system in human vaccine development against infectious diseases.

A way forward for land-use planning to achieve policy goals by using spatial modelling scenarios

This paper investigates how demographic (socioeconomic) and land-use (physical and environmental) data can be integrated within a decision support framework to formulate and evaluate land-use planning scenarios. A case-study approach is undertaken with land-use planning scenarios for a rapidly growing coastal area in Australia, the Shire of Hervey Bay. The town and surrounding area require careful planning of the future urban growth between competing land uses. Three potential urban growth scenarios are put forth to address this issue. Scenario A ('continued growth') is based on existing socioeconomic trends. Scenario B ('maximising rates base') is derived using optimisation modelling of land-valuation data. Scenario C ('sustainable development') is derived using a number of social, economic, and environmental factors and assigning weightings of importance to each factor using a multiple criteria analysis approach. The land-use planning scenarios are presented through the use of maps and tables within a geographical information system, which delineate future possible land-use allocations up until 2021. The planning scenarios are evaluated by using a goal-achievement matrix approach. The matrix is constructed with a number of criteria derived from key policy objectives outlined in the regional growth management framework and town planning schemes. The authors of this paper examine the final efficiency scores calculated for each of the three planning scenarios and discuss the advantages and disadvantages of the three land-use modelling approaches used to formulate the final scenarios.

Measuring performance of virtual learning environment system in higher education

Purpose – The purpose of this paper is to measure the performance of commercial virtual learning environment (VLE) systems, which helps the decision makers to select the appropriate system for their institutions. Design/methodology/approach – This paper develops an integrated multiple criteria decision making approach, which combines the analytic hierarchy process (AHP) and quality function deployment (QFD), to evaluate and select the best system. The evaluating criteria are derived from the requirements of those who use the system. A case study is provided to demonstrate how the integrated approach works. Findings – The major advantage of the integrated approach is that the evaluating criteria are of interest to the stakeholders. This ensures that the selected system will achieve the requirements and satisfy the stakeholders most. Another advantage is that the approach can guarantee the benchmarking to be consistent and reliable. From the case study, it is proved that the performance of a VLE system being used at the university is the best. Therefore, the university should continue to run the system in order to support and facilitate both teaching and learning. Originality/value – It is believed that there is no study that measures the performance of VLE systems, and thus decision makers may have difficulties in system evaluation and selection for their institutions.

Risk-based maintenance model for offshore oil and gas pipelines:a case study

Offshore oil and gas pipelines are vulnerable to environment as any leak and burst in pipelines cause oil/gas spill resulting in huge negative Impacts on marine lives. Breakdown maintenance of these pipelines is also cost-intensive and time-consuming resulting in huge tangible and intangible loss to the pipeline operators. Pipelines health monitoring and integrity analysis have been researched a lot for successful pipeline operations and risk-based maintenance model is one of the outcomes of those researches. This study develops a risk-based maintenance model using a combined multiple-criteria decision-making and weight method for offshore oil and gas pipelines in Thailand with the active participation of experienced executives. The model's effectiveness has been demonstrated through real life application on oil and gas pipelines in the Gulf of Thailand. Practical implications. Risk-based inspection and maintenance methodology is particularly important for oil pipelines system, as any failure in the system will not only affect productivity negatively but also has tremendous negative environmental impact. The proposed model helps the pipelines operators to analyze the health of pipelines dynamically, to select specific inspection and maintenance method for specific section in line with its probability and severity of failure.