La comunidad moral entre las mujeres musulmanas ceutíes: de mecanismo de cohesión social a mecanismo de control

La comunidad moral es un constructo conceptual por medio del cual representamos la compleja estructura que conforman las mujeres musulmanas en Ceuta (y también en el vecino Marruecos) cuya finalidad es la reproducción del modelo cultural de su comunidad por medio de eficaces mecanismos de control social. Si bien en el pasado ha posibilitado la cohesión del grupo en torno a las normas culturales tradicionales, en la actualidad su función parece haber sido alterada sustancialmente por la intromisión del varón en las sutiles redes de interacción que pertenecían exclusivamente a la esfera femenina. Aunque ignoramos el porqué de esta intromisión, todo apunta a que el rápido proceso de islamización que vive la ciudad parece estar vinculado a ella.Palabras clave: comunidad moral, mujer musulmana, género, tradición, feminismo.Abstract The moral community is a conceptual construct through which we represent the complex structure that is formed by the Muslim women in Ceuta (and also in nearby Morocco). Its aim is to reproduce the cultural model of their community by means of efficient mechanisms of social control. If in the past it has made the cohesion of the group, regarding traditional cultural norms possible, then actually its function seems to have been altered substantially because of the interference of the male in the subtle forms of interaction that used to belong exclusively to the femenine domain. Although we ignore the reason for this interference, everything points to the rapid process of Islamization that exists in the town.Key words: moral community, Muslim woman, gender, tradition, feminism

Development of machine learning techniques for predicting results from league football matches

En la actualidad, existen un gran número de investigaciones que usan técnicas de aprendizaje automático basadas en árboles de decisión. Como evolución de dichos trabajos, se han desarrollado métodos que usan Multiclasificadores (Random forest, Boosting, Bagging) que resuelven los mismos problemas abordados con árboles de decisión simples, aumentando el porcentaje de acierto. El ámbito de los problemas resueltos tradicionalmente por dichas técnicas es muy variado aunque destaca la bio-informática. En cualquier caso, la clasificación siempre puede ser consultada a un experto considerándose su respuesta como correcta. Existen problemas donde un experto en la materia no siempre acierta. Un ejemplo, pueden ser las quinielas (1X2). Donde podemos observar que un conocimiento del dominio del problema aumenta el porcentaje de aciertos, sin embargo, predecir un resultado erróneo es muy posible. El motivo es que el número de factores que influyen en un resultado es tan grande que, en muchas ocasiones, convierten la predicción en un acto de azar. En este trabajo pretendemos encontrar un multiclasificador basado en los clasificadores simples más estudiados como pueden ser el Perceptrón Multicapa o Árboles de Decisión con el porcentaje de aciertos más alto posible. Con tal fin, se van a estudiar e implementar una serie de configuraciones de clasificadores propios junto a multiclasificadores desarrollados por terceros. Otra línea de estudio son los propios datos, es decir, el conjunto de entrenamiento. Mediante un estudio del dominio del problema añadiremos nuevos atributos que enriquecen la información que disponemos de cada resultado intentando imitar el conocimiento en el que se basa un experto. Los desarrollos descritos se han realizado en R. Además, se ha realizado una aplicación que permite entrenar un multiclasificador (bien de los propios o bien de los desarrollados por terceros) y como resultado obtenemos la matriz de confusión junto al porcentaje de aciertos. En cuanto a resultados, obtenemos porcentajes de aciertos entre el 50% y el 55%. Por encima del azar y próximos a los resultados de los expertos

Landscape Assessment via Regression Analysis

This paper presents a methodology for assessing the visual quality of agricultural landscapes through direct and indirect techniques of landscape valuation. The first technique enables us to rank agricultural landscapes on the basis of a survey of public preferences. The latter weighs the contribution of the elements and attributes contained in the picture to its overall scenic beauty via regression analysis. The photos used in the survey included man-made elements, positive and negative, agricultural fields, mainly of cereals and olive trees, and a natural park. The results show that perceived visual quality increases, in decreasing order of importance, with the degree of wilderness of the landscape, the presence of well-preserved man-made elements, the percentage of plant cover, the amount of water, the presence of mountains and the colour contrast.landscape assessment, visual quality, landscape elements, landscape value, Land Economics/Use, H41, Q21, Q26,

Geopolítica de los recursos estratégicos: el litio

Premio extraordinario de Trabajo Fin de Máster curso 2015-2016. Cultura de Paz, Conflictos, Educación y Derechos HumanosEn el presente trabajo de inicio a la investigación se plasmará las principales claves geopolíticas del litio, estableciendo una relación entre los espacios geográficos y las distintas unidades humanas políticas, sociales y económicas organizadas, contemporáneas e implicadas en la cuestión del litio. La morfología de su mercado, sus características físico-químicas, aplicaciones actuales y de futuro o su papel en la revolución energética serán entre otros, algunos de los temas tratados en nuestro trabajo. Como aportación innovadora se analizará la representación y debate de la geopolítica del litio en la prensa española, entrando así en un encuadre analítico donde se expondrán las claves para entender la importancia y presencia del objeto de análisis en la sociedad española a través de la prensa.In this research, the main geopolitical keys of lithium will be reflected, establishing a relationship between geographical areas and different political, social and economic human units organized, contemporary and involved in the issue of lithium. The morphology of its market, physical and chemical characteristics, current and future applications or its role in the energy revolution, among others, will be some of the topics covered in our work. As an innovative contribution, representation and discussion of geopolitics of lithium in the Spanish press will be analyzed, entering into an analytic setting where keys will be presented to understand the importance and presence of the object of analysis in Spanish society through the press analyzed

Application of data augmentation techniques towards metabolomics

Niemann–Pick Class 1 (NPC1) disease is a rare and debilitating neurodegenerative lysosomal storage disease (LSD). Metabolomics datasets of NPC1 patients available to perform this type of analysis are often limited in the number of samples and severely unbalanced. In order to improve the predictive capability and identify new biomarkers in an NPC1 disease urinary dataset, data augmentation (DA) techniques based on computational intelligence have been employed to create synthetic samples, i.e. the addition of noise, oversampling techniques and conditional generative adversarial networks. These techniques have been used to evaluate their predictive capacities on a set of urine samples donated by 13 untreated NPC1 disease and 47 heterozygous (parental) carrier control participants. Results on the prediction have also been obtained using different machine learning classification models and the partial least squares techniques. These results provide strong evidence for the ability of DA techniques to generate good quality synthetic data. Results acquired show increases in sensitivity of 20%–50%, an F1 score of 6%–30%, and a predictive capacity of 0.3 (out of 1). Additionally, more conventional forms of multivariate data analysis have been employed. These have allowed the detection of unusual urinary metabolite profiles, and the identification of biomarkers through the use of synthetically augmented datasets. Results indicate that urinary branched-chain amino acids such as valine, 3-aminoisobutyrate and quinolinate, may be employable as valuable biomarkers for the diagnosis and prognostic monitoring of NPC1 diseaseThe authors acknowledge the support from MINECO (Spain) through grants TIN2017-88728-C2-1-R and PID2020-116898RB-I00 (MICINN), from Universidad de Málaga y Junta de Andalucía through grant UMA20-FEDERJA-045, and from Instituto de Investigación Biomédica de Málaga – IBIMA (all including FEDER funds). Funding for open access charge: Universidad de Málaga / CBUA

Production of Bio-Oils and Biochars from Olive Stones: Application of Biochars to the Esterification of Oleic Acid

Olive stones are a by-product of the olive oil industry. In this work, the valorisation of olive stones through pyrolysis was attempted. Before pyrolysis, half of the samples were impregnated with sulphuric acid. Pyrolysis was carried out in a vertical tubular furnace with a ceramic support. The pyrolysis conditions assayed were: temperature between 400 and 600 °C, heating ramp between 5 and 20 °C∙min−1, and inert gas flow rate between 50 and 300 mL Ar∙min−1. Among them, temperature was the only parameter that influenced the pyrolysis product distribution. The most suitable temperature for obtaining biochar was 400 °C for both non-treated and pre-treated raw material, while for obtaining bio-oil, it was 600 °C for impregnated olive stones and 400 °C for the raw material. The impregnated olives stones led to bio-oils with much higher amounts of high-added-value products such as levoglucosenone and catechol. Finally, the biochars were impregnated with sulphuric acid and assayed as biocatalysts for the esterification of oleic acid with methanol in a stirred tank batch reactor at 60 °C for 30 min. Biochars from non-treated olive stones, which had lower specific surfaces, led to higher esterification yields (up to 96.2%).European Union under grant LIFE 13-Bioseville ENV/1113FEDER funds through the CARBOENERGY project FEDER INNTERCONECTA 2018 cal

Evaluación de la eficiencia de grupos de investigación mediante análisis envolvente de datos (DEA)

La evaluación de los resultados de los grupos de investigación en función de los recursos de que disponen y la obtención de indicadores de eficiencia constituyen cuestiones de gran relevancia para el diseño de las políticas de fomento de la investigación y el desarrollo (I+D). Los profesionales de la información pueden contribuir a esta tarea mediante el suministro de datos sobre indicadores tales como el total de tesis doctorales o las publicaciones en las revistas de mayor prestigio. Se propone una metodología para la evaluación de la eficiencia técnica de los grupos de investigación basado en el análisis envolvente de datos (DEA) y se aplica a los grupos de investigación universitarios del área de tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) de Andalucía.Assessing the results of research groups based on available resources and obtaining some indicator of efficiency are issues of great relevance for the design of policies to promote research and development (R&D). Information professionals can contribute to this effort by providing data such as the total number of doctoral theses or publications in the most prestigious journals. The article proposes a methodology for assessing the technical efficiency of research groups based on data envelopment analysis (DEA) and applies it to university research groups in the area of information technology and communications (ICT) in Andalusia