La megaminería: abordaje desde la metodología feminista y el conocimiento situado

En 1997 la empresa mexicana Minera San Xavier, subsidiaria de la empresa canadiense New Gold, comenzó los trabajos de exploración para la extracción de oro y plata en Cerro de San Pedro, San Luis Potosí. Desde entonces se han suscitado una serie de hechos tanto de resistencia y oposición, por parte de la sociedad civil, como de ilegalidad, impunidad y corrupción, por parte de la empresa minera en articulación con el Estado mexicano. Este trabajo es un avance de investigación que busca estudiar los sucesos ocurridos desde 1997, cuando se dio a conocer que la comunidad Cerro de San Pedro tenía potencial extractivo para la minería, hasta el año 2016. Por lo que se analizará la forma en que mujeres y hombres han defendido el territorio en ese periodo de tiempo, a través del conocimiento situado y la metodología feminista, que busca crear conocimientos no androcéntricos

Programming models to support data science workflows

Data Science workflows have become a must to progress in many scientific areas such as life, health, and earth sciences. In contrast to traditional HPC workflows, they are more heterogeneous; combining binary executions, MPI simulations, multi-threaded applications, custom analysis (possibly written in Java, Python, C/C++ or R), and real-time processing. Furthermore, in the past, field experts were capable of programming and running small simulations. However, nowadays, simulations requiring hundreds or thousands of cores are widely used and, to this point, efficiently programming them becomes a challenge even for computer sciences. Thus, programming languages and models make a considerable effort to ease the programmability while maintaining acceptable performance. This thesis contributes to the adaptation of High-Performance frameworks to support the needs and challenges of Data Science workflows by extending COMPSs, a mature, general-purpose, task-based, distributed programming model. First, we enhance our prototype to orchestrate different frameworks inside a single programming model so that non-expert users can build complex workflows where some steps require highly optimised state of the art frameworks. This extension includes the @binary, @OmpSs, @MPI, @COMPSs, and @MultiNode annotations for both Java and Python workflows. Second, we integrate container technologies to enable developers to easily port, distribute, and scale their applications to distributed computing platforms. This combination provides a straightforward methodology to parallelise applications from sequential codes along with efficient image management and application deployment that ease the packaging and distribution of applications. We distinguish between static, HPC, and dynamic container management and provide representative use cases for each scenario using Docker, Singularity, and Mesos. Third, we design, implement and integrate AutoParallel, a Python module to automatically find an appropriate task-based parallelisation of affine loop nests and execute them in parallel in a distributed computing infrastructure. It is based on sequential programming and requires one single annotation (the @parallel Python decorator) so that anyone with intermediate-level programming skills can scale up an application to hundreds of cores. Finally, we propose a way to extend task-based management systems to support continuous input and output data to enable the combination of task-based workflows and dataflows (Hybrid Workflows) using one single programming model. Hence, developers can build complex Data Science workflows with different approaches depending on the requirements without the effort of combining several frameworks at the same time. Also, to illustrate the capabilities of Hybrid Workflows, we have built a Distributed Stream Library that can be easily integrated with existing task-based frameworks to provide support for dataflows. The library provides a homogeneous, generic, and simple representation of object and file streams in both Java and Python; enabling complex workflows to handle any data type without dealing directly with the streaming back-end.Els fluxos de treball de Data Science s’han convertit en una necessitat per progressar en moltes àrees científiques com les ciències de la vida, la salut i la terra. A diferència dels fluxos de treball tradicionals per a la CAP, els fluxos de Data Science són més heterogenis; combinant l’execució de binaris, simulacions MPI, aplicacions multiprocés, anàlisi personalitzats (possiblement escrits en Java, Python, C / C ++ o R) i computacions en temps real. Mentre que en el passat els experts de cada camp eren capaços de programar i executar petites simulacions, avui dia, aquestes simulacions representen un repte fins i tot per als experts ja que requereixen centenars o milers de nuclis. Per aquesta raó, els llenguatges i models de programació actuals s’esforcen considerablement en incrementar la programabilitat mantenint un rendiment acceptable. Aquesta tesi contribueix a l’adaptació de models de programació per a la CAP per afrontar les necessitats i reptes dels fluxos de Data Science estenent COMPSs, un model de programació distribuïda madur, de propòsit general, i basat en tasques. En primer lloc, millorem el nostre prototip per orquestrar diferent programari per a que els usuaris no experts puguin crear fluxos complexos usant un únic model on alguns passos requereixin tecnologies altament optimitzades. Aquesta extensió inclou les anotacions de @binary, @OmpSs, @MPI, @COMPSs, i @MultiNode per a fluxos en Java i Python. En segon lloc, integrem tecnologies de contenidors per permetre als desenvolupadors portar, distribuir i escalar fàcilment les seves aplicacions en plataformes distribuïdes. A més d’una metodologia senzilla per a paral·lelitzar aplicacions a partir de codis seqüencials, aquesta combinació proporciona una gestió d’imatges i una implementació d’aplicacions eficients que faciliten l’empaquetat i la distribució d’aplicacions. Distingim entre la gestió de contenidors estàtica, CAP i dinàmica i proporcionem casos d’ús representatius per a cada escenari amb Docker, Singularity i Mesos. En tercer lloc, dissenyem, implementem i integrem AutoParallel, un mòdul de Python per determinar automàticament la paral·lelització basada en tasques de nius de bucles afins i executar-los en paral·lel en una infraestructura distribuïda. AutoParallel està basat en programació seqüencial, requereix una sola anotació (el decorador @parallel) i permet a un usuari intermig escalar una aplicació a centenars de nuclis. Finalment, proposem una forma d’estendre els sistemes basats en tasques per admetre dades d’entrada i sortida continus; permetent així la combinació de fluxos de treball i dades (Fluxos Híbrids) en un únic model. Conseqüentment, els desenvolupadors poden crear fluxos complexos seguint diferents patrons sense l’esforç de combinar diversos models al mateix temps. A més, per a il·lustrar les capacitats dels Fluxos Híbrids, hem creat una biblioteca (DistroStreamLib) que s’integra fàcilment amb els models basats en tasques per suportar fluxos de dades. La biblioteca proporciona una representació homogènia, genèrica i simple de seqüències contínues d’objectes i arxius en Java i Python; permetent gestionar qualsevol tipus de dades sense tractar directament amb el back-end de streaming.Los flujos de trabajo de Data Science se han convertido en una necesidad para progresar en muchas áreas científicas como las ciencias de la vida, la salud y la tierra. A diferencia de los flujos de trabajo tradicionales para la CAP, los flujos de Data Science son más heterogéneos; combinando la ejecución de binarios, simulaciones MPI, aplicaciones multiproceso, análisis personalizados (posiblemente escritos en Java, Python, C/C++ o R) y computaciones en tiempo real. Mientras que en el pasado los expertos de cada campo eran capaces de programar y ejecutar pequeñas simulaciones, hoy en día, estas simulaciones representan un desafío incluso para los expertos ya que requieren cientos o miles de núcleos. Por esta razón, los lenguajes y modelos de programación actuales se esfuerzan considerablemente en incrementar la programabilidad manteniendo un rendimiento aceptable. Esta tesis contribuye a la adaptación de modelos de programación para la CAP para afrontar las necesidades y desafíos de los flujos de Data Science extendiendo COMPSs, un modelo de programación distribuida maduro, de propósito general, y basado en tareas. En primer lugar, mejoramos nuestro prototipo para orquestar diferentes software para que los usuarios no expertos puedan crear flujos complejos usando un único modelo donde algunos pasos requieran tecnologías altamente optimizadas. Esta extensión incluye las anotaciones de @binary, @OmpSs, @MPI, @COMPSs, y @MultiNode para flujos en Java y Python. En segundo lugar, integramos tecnologías de contenedores para permitir a los desarrolladores portar, distribuir y escalar fácilmente sus aplicaciones en plataformas distribuidas. Además de una metodología sencilla para paralelizar aplicaciones a partir de códigos secuenciales, esta combinación proporciona una gestión de imágenes y una implementación de aplicaciones eficientes que facilitan el empaquetado y la distribución de aplicaciones. Distinguimos entre gestión de contenedores estática, CAP y dinámica y proporcionamos casos de uso representativos para cada escenario con Docker, Singularity y Mesos. En tercer lugar, diseñamos, implementamos e integramos AutoParallel, un módulo de Python para determinar automáticamente la paralelización basada en tareas de nidos de bucles afines y ejecutarlos en paralelo en una infraestructura distribuida. AutoParallel está basado en programación secuencial, requiere una sola anotación (el decorador @parallel) y permite a un usuario intermedio escalar una aplicación a cientos de núcleos. Finalmente, proponemos una forma de extender los sistemas basados en tareas para admitir datos de entrada y salida continuos; permitiendo así la combinación de flujos de trabajo y datos (Flujos Híbridos) en un único modelo. Consecuentemente, los desarrolladores pueden crear flujos complejos siguiendo diferentes patrones sin el esfuerzo de combinar varios modelos al mismo tiempo. Además, para ilustrar las capacidades de los Flujos Híbridos, hemos creado una biblioteca (DistroStreamLib) que se integra fácilmente a los modelos basados en tareas para soportar flujos de datos. La biblioteca proporciona una representación homogénea, genérica y simple de secuencias continuas de objetos y archivos en Java y Python; permitiendo manejar cualquier tipo de datos sin tratar directamente con el back-end de streaming.Postprint (published version

Prior knowledge for learning networks in non-probabilistic settings

AbstractCurrent learning methods for general causal networks are basically data-driven. Exploration of the search space is made by resorting to some quality measure of prospective solutions. This measure is usually based on statistical assumptions. We discuss the interest of adopting a different point of view closer to machine learning techniques. Our main point is the convenience of using prior knowledge when it is available. We identify several sources of prior knowledge and define their role in the learning process. Their relation to measures of quality used in the learning of possibilistic networks are explained and some preliminary steps for adapting previous algorithms under these new assumptions are presented

Efectivitat d’un programa de seguiment estructurat a pacients amb MPOC fet per infermeres d’Atenció Primària a Barcelona ciutat

Màster en Lideratge i Gestió d'Infermeria, Universitat de Barcelona. Escola Universitària d'Infermeria, curs: 2012-2013, Director: Montserrat Roca RogerIntroducció: Calen noves estratègies per gestionar la cronicitat. La MPOC, important per prevalença i consum de recursos, es segueix de manera reactiva i discontinua. Comprovarem si l’atenció infermera proactiva i estructurada millora els resultats de salut i la qualitat de vida. Objectiu: Avaluar l’efectivitat del seguiment infermer estructurat als pacients amb MPOC (40-79 anys) de quatre centres de primària de Barcelona Metodologia: Disseny. Assaig clínic controlat multi cèntric. Mostreig estratificat, assignació aleatòria proporcional per centres. Intervenció. Sis/vuit visites segons complexitat, alternant presencials i telefòniques. Contingut: Control de variables clíniques. Dieta, exercici, consell antitabac, vacunes. Signes d’alarma. Compliment de visites. Inhaladors. Adherència a la medicació. Comparació de resultats: Aguditzacions. Visites urgents. Ingressos. Estada mitjana. Reingressos. Visites al metge i a la infermera. Qualitat de vida, qüestionari SGRQ. Recollida de dades. Estació clínica eCAP. Registres hospitals. Qüestionari. Variables. Sociodemogràfiques. Independents, les del programa de seguiment. Dependents, resultats. Anàlisi de dades. SPSS 21. Anàlisi descriptiva. Comprovació comparabilitat dels grups. t Student, ANOVA, coeficient de Pearson i regressió múltiple

Programming models to support data science workflows

Data Science workflows have become a must to progress in many scientific areas such as life, health, and earth sciences. In contrast to traditional HPC workflows, they are more heterogeneous; combining binary executions, MPI simulations, multi-threaded applications, custom analysis (possibly written in Java, Python, C/C++ or R), and real-time processing. Furthermore, in the past, field experts were capable of programming and running small simulations. However, nowadays, simulations requiring hundreds or thousands of cores are widely used and, to this point, efficiently programming them becomes a challenge even for computer sciences. Thus, programming languages and models make a considerable effort to ease the programmability while maintaining acceptable performance. This thesis contributes to the adaptation of High-Performance frameworks to support the needs and challenges of Data Science workflows by extending COMPSs, a mature, general-purpose, task-based, distributed programming model. First, we enhance our prototype to orchestrate different frameworks inside a single programming model so that non-expert users can build complex workflows where some steps require highly optimised state of the art frameworks. This extension includes the @binary, @OmpSs, @MPI, @COMPSs, and @MultiNode annotations for both Java and Python workflows. Second, we integrate container technologies to enable developers to easily port, distribute, and scale their applications to distributed computing platforms. This combination provides a straightforward methodology to parallelise applications from sequential codes along with efficient image management and application deployment that ease the packaging and distribution of applications. We distinguish between static, HPC, and dynamic container management and provide representative use cases for each scenario using Docker, Singularity, and Mesos. Third, we design, implement and integrate AutoParallel, a Python module to automatically find an appropriate task-based parallelisation of affine loop nests and execute them in parallel in a distributed computing infrastructure. It is based on sequential programming and requires one single annotation (the @parallel Python decorator) so that anyone with intermediate-level programming skills can scale up an application to hundreds of cores. Finally, we propose a way to extend task-based management systems to support continuous input and output data to enable the combination of task-based workflows and dataflows (Hybrid Workflows) using one single programming model. Hence, developers can build complex Data Science workflows with different approaches depending on the requirements without the effort of combining several frameworks at the same time. Also, to illustrate the capabilities of Hybrid Workflows, we have built a Distributed Stream Library that can be easily integrated with existing task-based frameworks to provide support for dataflows. The library provides a homogeneous, generic, and simple representation of object and file streams in both Java and Python; enabling complex workflows to handle any data type without dealing directly with the streaming back-end.Els fluxos de treball de Data Science s’han convertit en una necessitat per progressar en moltes àrees científiques com les ciències de la vida, la salut i la terra. A diferència dels fluxos de treball tradicionals per a la CAP, els fluxos de Data Science són més heterogenis; combinant l’execució de binaris, simulacions MPI, aplicacions multiprocés, anàlisi personalitzats (possiblement escrits en Java, Python, C / C ++ o R) i computacions en temps real. Mentre que en el passat els experts de cada camp eren capaços de programar i executar petites simulacions, avui dia, aquestes simulacions representen un repte fins i tot per als experts ja que requereixen centenars o milers de nuclis. Per aquesta raó, els llenguatges i models de programació actuals s’esforcen considerablement en incrementar la programabilitat mantenint un rendiment acceptable. Aquesta tesi contribueix a l’adaptació de models de programació per a la CAP per afrontar les necessitats i reptes dels fluxos de Data Science estenent COMPSs, un model de programació distribuïda madur, de propòsit general, i basat en tasques. En primer lloc, millorem el nostre prototip per orquestrar diferent programari per a que els usuaris no experts puguin crear fluxos complexos usant un únic model on alguns passos requereixin tecnologies altament optimitzades. Aquesta extensió inclou les anotacions de @binary, @OmpSs, @MPI, @COMPSs, i @MultiNode per a fluxos en Java i Python. En segon lloc, integrem tecnologies de contenidors per permetre als desenvolupadors portar, distribuir i escalar fàcilment les seves aplicacions en plataformes distribuïdes. A més d’una metodologia senzilla per a paral·lelitzar aplicacions a partir de codis seqüencials, aquesta combinació proporciona una gestió d’imatges i una implementació d’aplicacions eficients que faciliten l’empaquetat i la distribució d’aplicacions. Distingim entre la gestió de contenidors estàtica, CAP i dinàmica i proporcionem casos d’ús representatius per a cada escenari amb Docker, Singularity i Mesos. En tercer lloc, dissenyem, implementem i integrem AutoParallel, un mòdul de Python per determinar automàticament la paral·lelització basada en tasques de nius de bucles afins i executar-los en paral·lel en una infraestructura distribuïda. AutoParallel està basat en programació seqüencial, requereix una sola anotació (el decorador @parallel) i permet a un usuari intermig escalar una aplicació a centenars de nuclis. Finalment, proposem una forma d’estendre els sistemes basats en tasques per admetre dades d’entrada i sortida continus; permetent així la combinació de fluxos de treball i dades (Fluxos Híbrids) en un únic model. Conseqüentment, els desenvolupadors poden crear fluxos complexos seguint diferents patrons sense l’esforç de combinar diversos models al mateix temps. A més, per a il·lustrar les capacitats dels Fluxos Híbrids, hem creat una biblioteca (DistroStreamLib) que s’integra fàcilment amb els models basats en tasques per suportar fluxos de dades. La biblioteca proporciona una representació homogènia, genèrica i simple de seqüències contínues d’objectes i arxius en Java i Python; permetent gestionar qualsevol tipus de dades sense tractar directament amb el back-end de streaming.Los flujos de trabajo de Data Science se han convertido en una necesidad para progresar en muchas áreas científicas como las ciencias de la vida, la salud y la tierra. A diferencia de los flujos de trabajo tradicionales para la CAP, los flujos de Data Science son más heterogéneos; combinando la ejecución de binarios, simulaciones MPI, aplicaciones multiproceso, análisis personalizados (posiblemente escritos en Java, Python, C/C++ o R) y computaciones en tiempo real. Mientras que en el pasado los expertos de cada campo eran capaces de programar y ejecutar pequeñas simulaciones, hoy en día, estas simulaciones representan un desafío incluso para los expertos ya que requieren cientos o miles de núcleos. Por esta razón, los lenguajes y modelos de programación actuales se esfuerzan considerablemente en incrementar la programabilidad manteniendo un rendimiento aceptable. Esta tesis contribuye a la adaptación de modelos de programación para la CAP para afrontar las necesidades y desafíos de los flujos de Data Science extendiendo COMPSs, un modelo de programación distribuida maduro, de propósito general, y basado en tareas. En primer lugar, mejoramos nuestro prototipo para orquestar diferentes software para que los usuarios no expertos puedan crear flujos complejos usando un único modelo donde algunos pasos requieran tecnologías altamente optimizadas. Esta extensión incluye las anotaciones de @binary, @OmpSs, @MPI, @COMPSs, y @MultiNode para flujos en Java y Python. En segundo lugar, integramos tecnologías de contenedores para permitir a los desarrolladores portar, distribuir y escalar fácilmente sus aplicaciones en plataformas distribuidas. Además de una metodología sencilla para paralelizar aplicaciones a partir de códigos secuenciales, esta combinación proporciona una gestión de imágenes y una implementación de aplicaciones eficientes que facilitan el empaquetado y la distribución de aplicaciones. Distinguimos entre gestión de contenedores estática, CAP y dinámica y proporcionamos casos de uso representativos para cada escenario con Docker, Singularity y Mesos. En tercer lugar, diseñamos, implementamos e integramos AutoParallel, un módulo de Python para determinar automáticamente la paralelización basada en tareas de nidos de bucles afines y ejecutarlos en paralelo en una infraestructura distribuida. AutoParallel está basado en programación secuencial, requiere una sola anotación (el decorador @parallel) y permite a un usuario intermedio escalar una aplicación a cientos de núcleos. Finalmente, proponemos una forma de extender los sistemas basados en tareas para admitir datos de entrada y salida continuos; permitiendo así la combinación de flujos de trabajo y datos (Flujos Híbridos) en un único modelo. Consecuentemente, los desarrolladores pueden crear flujos complejos siguiendo diferentes patrones sin el esfuerzo de combinar varios modelos al mismo tiempo. Además, para ilustrar las capacidades de los Flujos Híbridos, hemos creado una biblioteca (DistroStreamLib) que se integra fácilmente a los modelos basados en tareas para soportar flujos de datos. La biblioteca proporciona una representación homogénea, genérica y simple de secuencias continuas de objetos y archivos en Java y Python; permitiendo manejar cualquier tipo de datos sin tratar directamente con el back-end de streaming

Racionalidad extractivista y necropolítica de la expropiación patriarcal: un acercamiento al estudio de las masculinidades para re/pensar el poder del extractivismo

Extractivism is a mode of exploitation that implies a particular rationality product of the process of modernity/coloniality. Through feminist research, the purpose of this work is to rethink the extractive power by means of providing the conceptual basis for the analysis of masculinities in these contexts through the categories of gender, work, and violence. At the same time, the modern-colonial rationality, under which extractivist enclaves emerge to fragment and commercialize territories, is revealed to occur through what we call necropolitics of patriarchal expropriation. The patriarchal pact between hegemonic masculinity, and complicit and subordinate masculinities, broadens and deepens gender inequalities in extraction territories. Carrying out an analysis of masculinities in extractive sites allows us to understand the advance of extractivism, and the place occupied and disputed by male gendered subjects in the system of gender relations.El extractivismo es un modo de explotación que implica una racionalidad particular producida por el proceso de modernidad/colonialidad. Mediante investigación feminista, el propósito de este trabajo es repensar el poder extractivista al aportar la base conceptual para el análisis de las masculinidades en estos contextos por medio de las categorías género, trabajo y violencia. Al mismo tiempo se devela que la racionalidad moderna-colonial, bajo la cual se producen los enclaves extractivistas para fragmentar y mercantilizar los territorios, se da a través de lo que denominamos necropolítica de la expropiación patriarcal. El pacto patriarcal entre masculinidad hegemónica y masculinidades cómplices y subordinadas amplía y profundiza las desigualdades de género en los territorios de extracción. Realizar un análisis de las masculinidades en sitios extractivos permite comprender el avance del extractivismo, así como el lugar que ocupan y disputan los sujetos generizados masculinos en el sistema de relaciones de género

Arquitectura de supervivencia

[ES] En la actualidad, el planeta Tierra se enfrenta a múltiples amenazas como la sobrepoblación mundial, unos recursos finitos y el posible devastador impacto de un asteroide. Con este panorama y el desarrollo tecnológico de últimos años, el hecho de colonizar otro planeta para garantizar la supervivencia de la raza humana se ve cada vez más como una necesidad. Por proximidad, Marte supone el entorno habitable con más posibilidades. Teniendo este planeta un clima que bien podría asemejarse a un desierto terrestre, aunque con ciertas particularidades. En el presente trabajo, se propone un análisis de la arquitectura vernácula en las zonas más áridas de nuestro planeta, con el fin de situar a esta como una referencia para los moradores de las primeras colonias marcianas. Entendiendo estas construcciones primitivas como una arquitectura de supervivencia, cuyas principales características son: la funcionalidad, la escasez de medios de producción y unos recursos limitados. Tomando como punto de partida el estudio de los distintos mecanismos proyectuales de adaptación al entorno llevados a cabo por los primeros habitantes del desierto, y el conocimiento sobre estos inhóspitos climas. El trabajo se ha centrado en cuatro casos de estudio que atienden a diferentes formas de afrontar las adversidades climatológicas del entorno. Del análisis de estos casos de estudio se destilan unas pautas proyectuales que permiten imaginar cómo esta adaptación al entorno podría llevarse a cabo por parte de los futuros terrícolas migrantes a otros planetas.[EN] Nowadays, planet Earth faces several menaces such as global overpopulation, finite resources and the possible devastating impact of an asteroid. With this scenario and the technological development of the last years, the idea of colonising another planet in order to ensure the survival of human kind is seen as an increasing necessity. Mars seems to be the habitable environment with the most possibilities due to its proximity. The climate in this planet resembles to the climate conditions of an earthly desert although it has some peculiarities. This project proposes an analysis of a vernacular architecture in the aridest areas of our planet with the aim of placing it as a model for the inhabitants of the first Martian colonies. These primitive constructions are understood as an architecture of survival, whose main characteristics are: usefulness, the shortage of means of production and limited resources. In this research work, both the study of the different mechanisms of adaptation to the environment carried out by the first desert inhabitants and the knowledge regarding these inhospitable climates have been taken as a starting point. Focus has been placed on four case studies that pay attention to different ways of facing the climate adversities of the surroundings. From the analysis of these case studies we can extract a series of patterns that allow us to imagine how this adaptation to the environment could be carried out by future earthlings if they were to migrate to other planets.Mansergas Cortés, R. (2018). Proyectar en la naturaleza. Sensibilidad y materia. http://hdl.handle.net/10251/134580TFG

Enabling Analytic and HPC Workflows with COMPSs

In the recent joint venture between High-Performance Computing (HPC) and Big-Data (BD) Ecosystems towards the Exascale Computing, the scientific community has realized that powerful programming models and high-level abstraction tools are a must. Within this context, the Barcelona Supercomputing Center (BSC) is developing the COMP Superscalar (COMPSs) programming model, whose main objective is to develop applications in a sequential way, while the Runtime System handles the inherent parallelism of the application and abstracts the programmer from the different underlying infrastructures. The parallelism is achieved by defining an application Interface that allows COMPSs to detect methods that operate on a set of parameters (called tasks), and execute them distributedly and transparently. This Master Thesis aims to enhance COMPSs, adapting it to the needs of the Big-Data Ecosystems, by supporting Analytic and HPC workflows. To this end, we propose a straightforward integration with the execution of binaries, and MPI and OmpSs applications. Although the COMPSs programming model is kept untouched, we extend the COMPSs Annotations and some of the COMPSs internals such as the task schedulers and the worker executors. To support our contribution, we have ported to COMPSs two real use cases. On the one hand, NMMB BSC-Dust, a workflow to predict the atmospheric life cycle of the desert dust and, on the other hand, Guidance, an integrated solution for Genome and Phenome association analysis