Digital Humanities, Corpus and Language Technology/ Humanidades Digitales, Corpus y Tecnología del Lenguaje:A look from diverse case studies / Una mirada desde diversos casos de estudio

Digital Humanities, Corpus and Language Technology: A look from diverse case studies is an outstanding collection of research contributions that explores the intersection of technology and the humanities. The authors provide a comprehensive overview of how these technologies can enhance research across various disciplines, from literature to history to anthropology. This book is a mustread for anyone interested in future research in the humanities. Digital Humanities, Corpus, and Language Technologies are rapidly growing fields that have the potential to revolutionize research across various disciplines.New technologies have opened up new perspectives for research, allowing scientists to analyze data in previously impossible ways. The interdisciplinary approach and practical applications make it an invaluable resource for researchers, students, and anyone interested in the intersection of technology and the humanities

Análisis de la estabilidad de un talud derivado de cenizas volcánicas ubicado en la vía Cerritos La Virginia

CD-T 551.307 G75; 86 pEn la vía que de Cerritos conduce a la Virginia en el acceso al barrio de Caimalito en el municipio de Pereira capital del departamento de Risaralda, el cual hace parte del eje cafetero, se ubicó el talud objeto de estudio, que debido a condiciones topográficas, características geomecánicas de los suelos que lo conforman, además de factores climáticos, presenta mayormente durante las épocas de invierno deslizamientos, lo cual es evidencia de la inestabilidad y por lo cual es un riesgo para la comunidad y el diferente transito que pasa por la vía, de aquí nació el objetivo principal de la investigación, que consistió en realizar el análisis de estabilidad del talud en condiciones parcialmente saturadas, mediante la determinación de las diferentes características físico-mecánicas necesarias para la clasificación del tipo de suelo, y posteriormente para hallar el factor de seguridad, parámetro base para definir la estabilidad del talud.Universidad Libre Seccional Pereir

Anillos anuales y clima en rhizophora mangle l. de la bahía de cispatá, colombia.

Por su localización en el ecotono tierra-mar Rhizophora mangle es un organismo con gran sensibilidad al cambio climático. La existencia de anillos anuales climáticamente sensibles en esta especie revela un enorme potencial para la dendroclimatologia tropical. Aunque se ha documentado la existencia de anillos anuales en el género Rhizophora delimitados por cambios en la densidad de poros, aquí se demuestra mediante el uso de la tomografía computarizada que los anillos en R. mangle también están definidos por cambios de densidad de la madera. La comparación entre el número de máximos de densidad de madera (DM) y de poros (DP) en secciones trasversales con la edad de los árboles, reveló la anualidad de los anillos de crecimiento de R. mangle. A mayor precipitación mayor DP y menor DM; y viceversa. La DM y la DP se interpretan como rasgos adaptativos que le permiten a R. mangle adaptarse a los pulsos anuales en salinidad relacionados con las descargas de los ríos en la bahía de Cispatá

Oral health impact in quality of life in adults treated at the college of dentistry, University of Antioquia

ABSTRACT: The objective of this study was to determine the impact of the oral health in relation with the quality of life in adults treated at the College of Dentistry of the University of Antioquia. Methods: a cross-sectional study was conducted in a sample of 167 patients > 18 years that attended the institution (2012). A structured survey was carried out with information of the following variables: age, sex, social security insurance, general and oral self-perceived health and the OHIP-14. An Analysis of self-perceived health indicators according to socio-demographic variables was conducted. Analysis of prevalence, extent and severity from OHIP 14 by socio-demographic and health variables. The association of prevalence indicator of the OHIP-14 and health outcomes was measured by means of logistic regression analyses, calculating crude and adjusted Odds Ratios with the 95% confidence intervals (OR, 95%CI). Results: women, people aged 35-44 years, with a partner, with secondary education and non-manual occupations, reported worse oral health indicators. The prevalence, extent, and severity (as established on OHIP- 14) was higher in men, people aged 55-64 years, with a partner, educational level ≤ primary subsidized regime, manual type occupations. People who reported greater impact of oral health on quality of life were more likely to report poor oral health (aOR 3.59; 95% CI 1.82-7.07). Conclusions: social gradients in oral health related to the quality of life in the study population were found and groups with special vulnerability were observed.RESUMEN: El objetivo de esta investigación fue determinar el impacto de la salud bucal en la calidad de vida en un grupo de adultos que consultan la Facultad de Odontología de la Universidad de Antioquia. Métodos: se hizo un estudio transversal en una muestra por conveniencia de 167 pacientes >18 años, que consultaron a la institución (2012). Se aplicó una encuesta estructurada con información de las siguientes variables: edad, sexo, afiliación a la seguridad social, salud autopercibida general y bucal y el Instrumento OHIP-14; análisis de indicadores de salud autopercibida según variablessociodemográficas e indicadores de prevalencia, grado y extensión del OHIP-14, según variables sociodemográficas y de salud. Se estimó la asociación entre el indicador de prevalencia e indicadores de salud por medio de regresión logística, calculando Odds ratio crudas y ajustadas con su intervalo de confianza al 95% (OR; IC95%). Resultados: las mujeres, personas entre 35-44 años, en unión libre, con estudios secundarios y en ocupaciones no manuales, reportaron peores indicadores de salud bucal. La prevalencia, grado y severidad (según OHIP-14) fue mayor en hombres, personas entre los 55-64 años, en unión libre, con nivel educativo ≤ primaria, afiliados al régimen subsidiado, en ocupaciones de tipo manual. Las personas que reportaron mayor impacto de la salud bucal en la calidad de vida, tienen mayor probabilidad de reportar mala salud bucal (ORa 3,59; IC95% 1,82- 7,07). Conclusiones: existen gradientes sociales en el impacto de la salud bucal en la calidad de vida en la población estudiada, existiendo colectivos de especial vulnerabilidad

Controversias actuales en el diagnóstico de la diabetes mellitus gestacional

La diabetes gestacional es una condición que se reconoce por primera vez en el embarazo y está asociada a serias complicaciones maternas, fetales y perinatales en el corto y largo plazo. El tema más controversial ha sido la forma para realizar el diagnóstico por la existencia de múltiples criterios diagnósticos. Esta situación se ha vuelto más compleja en los últimos años a partir de la implementación de la estrategia de un paso, propuesta por la International Association of Diabetes and Pregnancy Study Groups (IADPSG, por sus iniciales en inglés), cuya aplicación aumentó la incidencia de la enfermedad hasta un 17,8% en comparación con la estrategia tradicional de dos pasos (tamización y prueba confirmatoria), con la que la incidencia siempre se había estimado entre 6 y 7%. La evidencia actual no ha demostrado que el enfoque de un paso sea superior a la estrategia de dos pasos, en términos de complicaciones, costos y salud pública. Dados los beneficios de la intervención, por disminución de la incidencia de desenlaces adversos como macrosomía, distocia de hombros, recién nacidos grandes para la edad gestacional e hipertensión materna, se justifica la realización del tamizaje universal en las gestantes. Abstract Gestational diabetes is any glucose abnormality first recognized in pregnancy. It has been associated with maternal, fetal and newborn complications. Which diagnostic method to use has been a source of controversy (75 gram OGTT vs the two step approach 50 gram followed by 100 gram OGTT). Since the recommendations made by the International Association of Diabetes and Pregnancy Study Groups (IADPSG) of using the 75 gram OGTT it has been argued that the incidence would rise from approximately 6-7% to 17,8%. There is no evidence that the one step strategy is superior to the two step approach in terms of reduction of complications or from an economical stand point. Regardless of the method used to make the diagnosis it has been shown that treatment of GDM (gestational diabetes) decreases the incidence of large for gestational age, shoulder distocia, macrosomia and maternal hypertension. Universal screening should be recommended to all pregnant patients

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Problemas del tratamiento computacional de la anáfora : análisis en un corpus para la enseñanza del español como lengua extranjera

RESUMEN: La Enseñanza de Lenguas Asistida por Ordenador (ELAO) es un terreno de aplicación de la lingüística computacional que se basa en la computación para apoyar las clases de lengua. El proyecto DICEELE (Dispositivo Informático basado en Corpus para la Enseñanza del Español como Lengua Extranjera) consiste en crear un sistema de ELAO para el aprendizaje del Español como Lengua Extranjera (ELE), en donde se desarrollen las nociones fundamentales de la lingüística textual. Este trabajo de grado surge a partir de dicho proyecto, pues es necesario el procesamiento de corpus de textos para que sean interpretados y explotados por un computador. De esta manera, dentro de las múltiples tareas necesarias para la creación de dicho dispositivo se encuentra el etiquetado de la anáfora como correferente textual. Puesto que el tratamiento computacional de esta noción lingüística aún representa un reto para el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), el objetivo del presente trabajo es evaluar la efectividad de un analizador de la lengua (en este caso FreeLing 4.1) para procesar la anáfora y, a partir de esto, describir los problemas que existen para realizar completamente esta tarea. Con esto se busca la manera en que todo este análisis pueda aplicarse al desarrollo de las actividades en el dispositivo DICEELE y a la clase de ELE.ABSTRACT: Computer Assisted Languages Teaching (CALT) is a field of computational linguistics which is based on computer science to support languages courses. DICEELE project consists of create a CALT system for learning Spanish as a Foreign Language (SFL), where the notions of text linguistics be developed. This dissertation arises from DICEELE project, due to the need of process corpus of text to being interpreted and exploited by a computer. In this way, was very important the tagging of anaphora, as part of the multiple required tasks to create this CALT system. Since the computational treatment of this linguistic notion still represents a challenge for Natural Language Processing (NLP), the objective of this research is to evaluate the effectiveness of a software (in this case, FreeLing 4.1) to process coreferences and, based on this, describe the problems that exist to perform this task completely. With this we look the way to apply this analysis to the development of the activities in the CALT system DICEELE and in SFL classes

Problématique actuelle dans le traitement informatique de l'anaphore : Le cas de FreeLing 4.1

In this article, we present the case of automatic computational processing of the anaphora and the problem generated by such processing. To do this, we have relied on the FreeLing 4.1 tagger, and its module for the treatment of textual coreference; analyzing, in this case, a corpus for teaching Spanish to foreign students. In order to establish the analysis and problems raised by this automatic analyzer, a definition and anaphoric typology of our own has been established, which arise from various readings and theories from textual linguistics field. The article concludes with the statistical analysis showing the different problems generated in the recognition of these types of anaphora and their involvement in the subsequent tagging of coreferential networks.En este artículo, presentamos el caso del procesamiento computacional automático de la anáfora y de la problemática que genera dicho tratamiento. Para ello, nos hemos fundamentado en el etiquetador FreeLing 4.1, y en su módulo para el tratamiento de correferentes textuales; analizando, en este caso, un corpus para la enseñanza del español a estudiantes extranjeros. Con el fin de establecer el análisis y los problemas suscitados por este analizador automático, se ha establecido una definición y una tipología anafórica propias, que surgen a partir de varias lecturas y teorías provenientes del campo de la lingüística textual. El artículo finaliza con el análisis estadístico que muestra los diferentes problemas generados en el reconocimiento de dichos tipos de anáforas y de su implicación en el posterior etiquetado de redes correferenciales.Dans cet article, nous présentons le cas du traitement automatique des anaphores et de la problématique générée par ce type de traitement informatique. Pour ce faire, nous avons travaillé à partir de l’étiqueteur FreeLing 4.1, et de son module pour le traitement de la coréférence textuelle. Grâce à celui-ci, nous avons analysé un corpus dédié à l’enseignement de l’espagnol vis-à-vis des apprenants étrangers. Ayant pour but d’établir l’analyse et les problèmes suscités par cet analyseur automatique, nous y avons établi une définition, ainsi qu’une typologie personnelle ; qui apparaissent à la suite de nos lectures et de théories provenant du champ de la linguistique textuelle. À la fin, notre article montre l’analyse statistique et les différents problèmes produits dans la reconnaissance de ce type d’anaphores, ainsi que de leur possible implication dans le postérieur étiquetage de réseaux coréférentiels

ANILLOS ANUALES Y CLIMA EN RHIZOPHORA MANGLE L. DE LA BAHÍA DE CISPATÁ, COLOMBIA ANNUAL GROWTH RINGS AND CLIMATE IN RHIZOPHORA MANGLE L. FROM THE CISPATÁ BAY, COLOMBIA

Por su localización en el ecotono tierra-mar Rhizophora mangle es un organismo con gran sensibilidad al cambio climático. La existencia de anillos anuales climáticamente sensibles en esta especie revela un enorme potencial para la dendroclimatologia tropical. Aunque se ha documentado la existencia de anillos anuales en el género Rhizophora delimitados por cambios en la densidad de poros, aquí se demuestra mediante el uso de la tomografía computarizada que los anillos en R. mangle también están definidos por cambios de densidad de la madera. La comparación entre el número de máximos de densidad de madera (DM) y de poros (DP) en secciones trasversales con la edad de los árboles, reveló la anualidad de los anillos de crecimiento de R. mangle. A mayor precipitación mayor DP y menor DM; y viceversa. La DM y la DP se interpretan como rasgos adaptativos que le permiten a R. mangle adaptarse a los pulsos anuales en salinidad relacionados con las descargas de los ríos en la bahía de Cispatá.Because of its location in the land-sea ecotone Rhizophora mangle is an organism with great sensitivity to climate change. The existence of climate sensitive annual rings in this specie highlights its potential relevance for tropical dendroclimatology. Even though had been previously established the existence of annual rings, delimited by changes in pore-density, in Rhizophora genus, using computed tomographies, is also possible demonstrate, that the rings in R. mangle can also be defined by changes in wood density. Comparing wood density maxima (DM) and pore density maxima (PD) in tree cross-sections reveal the annual nature of R. mangle tree-rings. With increased rainfall PD increases and DM decreases, and vice versa. PD and DM are interpreted as adaptive traits that allow R. mangle to adapt to the conditions produced by annual pulses in salinity in the bay of Cispatá related to high and low discharges of the rivers

Hacia un dispositivo informático basado en Corpus para la Enseñanza del Español Lengua Extranjera (DICEELE)

International audienc