Sobre la presencia de Serapias vomeracea (Burm. fil.) Briq. en el Sistema Ibérico

Se cita por primera vez Serapias vomeracea (Burm. fil.) Briq. para la Cordillera Ibérica y se comenta la identidad de algunos pliegos relacionados pertenecientes a plantas del Sistema Ibérico meridional

Ophrys × serrae (Orchidaceae), nuevo híbrido de la Comunidad Valenciana

Se describe un nuevo híbrido dentro del género Ophrys, concretamente el generado tras el cruce entre O. lucentina y O. lutea. También se comentan algunos aspectos relacionados con la nomenclatura del primero de los parentales.A new hybrid, Ophrys × serrae, caused by crossing between O. lucentina and O. lutea, is described. Some controversial points on the former parental´s nomenclature are commented

Eucera (Synhalonia) rufa (Apioidea) polinizador efectivo de Ophrys spectabilis (Orchidaceae)

Durante un viaje a Mallorca y Menorca, dedicado a estudiar diversas especies de la orquidoflora balear, hemos observado la polinización de la recientemente descrita Ophrys spectabilis (Kreutz & Zelesny) Paulus, llevada a cabo por un macho de Eucera (Synhalonia) rufa LepEucera (Synhalonia) rufa (Apoidea) pollinator of Ophrys spectabilis (Orchidaceae). During a trip to Mallorca and Menorca, dedicated to study the balearic orchid flora, pollination of the recently described Ophrys spectabilis (Kreutz & Zelesny) Paulus, carried out by a male of Eucera (Synhalonia) rufa Lep., was observed

Healthcare data heterogeneity and its contribution to machine learning performance

Tesis por compendio[EN] The data quality assessment has many dimensions, from those so obvious as the data completeness and consistency to other less evident such as the correctness or the ability to represent the target population. In general, it is possible to classify them as those produced by an external effect, and those that are inherent in the data itself. This work will be focused on those inherent to data, such as the temporal and the multisource variability applied to healthcare data repositories. Every process is usually improved over time, and that has a direct impact on the data distribution. Similarly, how a process is executed in different sources may vary due to many factors, such as the diverse interpretation of standard protocols by human beings or different previous experiences of experts. Artificial Intelligence has become one of the most widely extended technological paradigms in almost all the scientific and industrial fields. Advances not only in models but also in hardware have led to their use in almost all areas of science. Although the solved problems using this technology often have the drawback of not being interpretable, or at least not as much as other classical mathematical or statistical techniques. This motivated the emergence of the "explainable artificial intelligence" concept, that study methods to quantify and visualize the training process of models based on machine learning. On the other hand, real systems may often be represented by large networks (graphs), and one of the most relevant features in such networks is the community or clustering structure. Since sociology, biology, or clinical situations could usually be modeled using graphs, community detection algorithms are becoming more and more extended in a biomedical field. In the present doctoral thesis, contributions have been made in the three above mentioned areas. On the one hand, temporal and multisource variability assessment methods based on information geometry were used to detect variability in data distribution that may hinder data reuse and, hence, the conclusions which can be extracted from them. This methodology's usability was proved by a temporal variability analysis to detect data anomalies in the electronic health records of a hospital over 7 years. Besides, it showed that this methodology could have a positive impact if it applied previously to any study. To this end, firstly, we extracted the variables that highest influenced the intensity of headache in migraine patients using machine learning techniques. One of the principal characteristics of machine learning algorithms is its capability of fitting the training set. In those datasets with a small number of observations, the model can be biased by the training sample. The observed variability, after the application of the mentioned methodology and considering as sources the registries of migraine patients with different headache intensity, served as evidence for the truthfulness of the extracted features. Secondly, such an approach was applied to measure the variability among the gray-level histograms of digital mammographies. We demonstrated that the acquisition device produced the observed variability, and after defining an image preprocessing step, the performance of a deep learning model, which modeled a marker of breast cancer risk estimation, increased. Given a dataset containing the answers to a survey formed by psychometric scales, or in other words, questionnaires to measure psychologic factors, such as depression, cope, etcetera, two deep learning architectures that used the data structure were defined. Firstly, we designed a deep learning architecture using the conceptual structure of such psychometric scales. This architecture was trained to model the happiness degree of the participants, improved the performance compared to classical statistical approaches. A second architecture, automatically designed using community detection in graphs, was not only a contribution[ES] El análisis de la calidad de los datos abarca muchas dimensiones, desde aquellas tan obvias como la completitud y la coherencia, hasta otras menos evidentes como la correctitud o la capacidad de representar a la población objetivo. En general, es posible clasificar estas dimensiones como las producidas por un efecto externo y las que son inherentes a los propios datos. Este trabajo se centrará en la evaluación de aquellas inherentes a los datos en repositorios de datos sanitarios, como son la variabilidad temporal y multi-fuente. Los procesos suelen evolucionar con el tiempo, y esto tiene un impacto directo en la distribución de los datos. Análogamente, la subjetividad humana puede influir en la forma en la que un mismo proceso, se ejecuta en diferentes fuentes de datos, influyendo en su cuantificación o recogida. La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los paradigmas tecnológicos más extendidos en casi todos los campos científicos e industriales. Los avances, no sólo en los modelos sino también en el hardware, han llevado a su uso en casi todas las áreas de la ciencia. Es cierto que, los problemas resueltos mediante esta tecnología, suelen tener el inconveniente de no ser interpretables, o al menos, no tanto como otras técnicas de matemáticas o de estadística clásica. Esta falta de interpretabilidad, motivó la aparición del concepto de "inteligencia artificial explicable", que estudia métodos para cuantificar y visualizar el proceso de entrenamiento de modelos basados en aprendizaje automático. Por otra parte, los sistemas reales pueden representarse a menudo mediante grandes redes (grafos), y una de las características más relevantes de esas redes, es la estructura de comunidades. Dado que la sociología, la biología o las situaciones clínicas, usualmente pueden modelarse mediante grafos, los algoritmos de detección de comunidades se están extendiendo cada vez más en el ámbito biomédico. En la presente tesis doctoral, se han hecho contribuciones en los tres campos anteriormente mencionados. Por una parte, se han utilizado métodos de evaluación de variabilidad temporal y multi-fuente, basados en geometría de la información, para detectar la variabilidad en la distribución de los datos que pueda dificultar la reutilización de los mismos y, por tanto, las conclusiones que se puedan extraer. Esta metodología demostró ser útil tras ser aplicada a los registros electrónicos sanitarios de un hospital a lo largo de 7 años, donde se detectaron varias anomalías. Además, se demostró el impacto positivo que este análisis podría añadir a cualquier estudio. Para ello, en primer lugar, se utilizaron técnicas de aprendizaje automático para extraer las características más relevantes, a la hora de clasificar la intensidad del dolor de cabeza en pacientes con migraña. Una de las propiedades de los algoritmos de aprendizaje automático es su capacidad de adaptación a los datos de entrenamiento, en bases de datos en los que el número de observaciones es pequeño, el estimador puede estar sesgado por la muestra de entrenamiento. La variabilidad observada, tras la utilización de la metodología y considerando como fuentes, los registros de los pacientes con diferente intensidad del dolor, sirvió como evidencia de la veracidad de las características extraídas. En segundo lugar, se aplicó para medir la variabilidad entre los histogramas de los niveles de gris de mamografías digitales. Se demostró que esta variabilidad estaba producida por el dispositivo de adquisición, y tras la definición de un preproceso de imagen, se mejoró el rendimiento de un modelo de aprendizaje profundo, capaz de estimar un marcador de imagen del riesgo de desarrollar cáncer de mama. Dada una base de datos que recogía las respuestas de una encuesta formada por escalas psicométricas, o lo que es lo mismo cuestionarios que sirven para medir un factor psicológico, tales como depresión, resiliencia, etc., se definieron nuevas arquitecturas de aprendizaje profundo utilizando la estructura de los datos. En primer lugar, se dise˜no una arquitectura, utilizando la estructura conceptual de las citadas escalas psicom´etricas. Dicha arquitectura, que trataba de modelar el grado de felicidad de los participantes, tras ser entrenada, mejor o la precisión en comparación con otros modelos basados en estadística clásica. Una segunda aproximación, en la que la arquitectura se diseño de manera automática empleando detección de comunidades en grafos, no solo fue una contribución de por sí por la automatización del proceso, sino que, además, obtuvo resultados comparables a su predecesora.[CA] L'anàlisi de la qualitat de les dades comprén moltes dimensions, des d'aquelles tan òbvies com la completesa i la coherència, fins a altres menys evidents com la correctitud o la capacitat de representar a la població objectiu. En general, és possible classificar estes dimensions com les produïdes per un efecte extern i les que són inherents a les pròpies dades. Este treball se centrarà en l'avaluació d'aquelles inherents a les dades en reposadors de dades sanitaris, com són la variabilitat temporal i multi-font. Els processos solen evolucionar amb el temps i açò té un impacte directe en la distribució de les dades. Anàlogament, la subjectivitat humana pot influir en la forma en què un mateix procés, s'executa en diferents fonts de dades, influint en la seua quantificació o arreplega. La intel·ligència artificial s'ha convertit en un dels paradigmes tecnològics més estesos en quasi tots els camps científics i industrials. Els avanços, no sols en els models sinó també en el maquinari, han portat al seu ús en quasi totes les àrees de la ciència. És cert que els problemes resolts per mitjà d'esta tecnologia, solen tindre l'inconvenient de no ser interpretables, o almenys, no tant com altres tècniques de matemàtiques o d'estadística clàssica. Esta falta d'interpretabilitat, va motivar l'aparició del concepte de "inteligencia artificial explicable", que estudia mètodes per a quantificar i visualitzar el procés d'entrenament de models basats en aprenentatge automàtic. D'altra banda, els sistemes reals poden representar-se sovint per mitjà de grans xarxes (grafs) i una de les característiques més rellevants d'eixes xarxes, és l'estructura de comunitats. Atés que la sociologia, la biologia o les situacions clíniques, poden modelar-se usualment per mitjà de grafs, els algoritmes de detecció de comunitats s'estan estenent cada vegada més en l'àmbit biomèdic. En la present tesi doctoral, s'han fet contribucions en els tres camps anteriorment mencionats. D'una banda, s'han utilitzat mètodes d'avaluació de variabilitat temporal i multi-font, basats en geometria de la informació, per a detectar la variabilitat en la distribució de les dades que puga dificultar la reutilització dels mateixos i, per tant, les conclusions que es puguen extraure. Esta metodologia va demostrar ser útil després de ser aplicada als registres electrònics sanitaris d'un hospital al llarg de 7 anys, on es van detectar diverses anomalies. A més, es va demostrar l'impacte positiu que esta anàlisi podria afegir a qualsevol estudi. Per a això, en primer lloc, es van utilitzar tècniques d'aprenentatge automàtic per a extraure les característiques més rellevants, a l'hora de classificar la intensitat del mal de cap en pacients amb migranya. Una de les propietats dels algoritmes d'aprenentatge automàtic és la seua capacitat d'adaptació a les dades d'entrenament, en bases de dades en què el nombre d'observacions és xicotet, l'estimador pot estar esbiaixat per la mostra d'entrenament. La variabilitat observada després de la utilització de la metodologia, i considerant com a fonts els registres dels pacients amb diferent intensitat del dolor, va servir com a evidència de la veracitat de les característiques extretes. En segon lloc, es va aplicar per a mesurar la variabilitat entre els histogrames dels nivells de gris de mamografies digitals. Es va demostrar que esta variabilitat estava produïda pel dispositiu d'adquisició i després de la definició d'un preprocés d'imatge, es va millorar el rendiment d'un model d'aprenentatge profund, capaç d'estimar un marcador d'imatge del risc de desenrotllar càncer de mama. Donada una base de dades que arreplegava les respostes d'una enquesta formada per escales psicomètriques, o el que és el mateix qüestionaris que servixen per a mesurar un factor psicològic, com ara depressió, resiliència, etc., es van definir noves arquitectures d'aprenentatge profund utilitzant l’estructura de les dades. En primer lloc, es disseny`a una arquitectura, utilitzant l’estructura conceptual de les esmentades escales psicom`etriques. La dita arquitectura, que tractava de modelar el grau de felicitat dels participants, despr´es de ser entrenada, va millorar la precisió en comparació amb altres models basats en estad´ıstica cl`assica. Una segona aproximació, en la que l’arquitectura es va dissenyar de manera autoàtica emprant detecció de comunitats en grafs, no sols va ser una contribució de per si per l’automatització del procés, sinó que, a més, va obtindre resultats comparables a la seua predecessora.También me gustaría mencionar al Instituto Tecnológico de la Informáica, en especial al grupo de investigación Percepción, Reconocimiento, Aprendizaje e Inteligencia Artificial, no solo por darme la oportunidad de seguir creciendo en el mundo de la ciencia, sino también, por apoyarme en la consecución de mis objetivos personalesPérez Benito, FJ. (2020). Healthcare data heterogeneity and its contribution to machine learning performance [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/154414TESISCompendi

Calidad metodológica y características de las tesis de pregrado de psicología de una universidad privada del Perú

The objective was to determine the methodological quality and identify the characteristics of the psychology theses approved in the 2014-2017 period of a private university in Peru. The study is descriptive and bibliometric, in which the study population was 161 theses approved in the period 2014 - 2017, out of which 149 extensive files available in the institutional repository were analyzed. The grading format of the final report of research works created at the National University of Trujillo was used as an instrument. The main results indicate that 72.5% of the theses were carried out by two authors, 81.2% correspond to the correlation type, 66.4% were focused on the clinical and health psychology research line, 47% involved the school population, mostly adolescents (69.1%) and only 6% of the works were published. On the other hand, regarding the methodological quality, it was found that the majority of the theses (83) showed good quality, and with respect to their components, low scores were found in background (.57), sample size (.58), statistical analysis (. 43), contrast design (.49) and discussion (.53). It is concluded that the theses defended in the 2014- 2017 period are characterized by being of non-experimental design, mostly their school study population is adolescents and maintain a quality between regular and good, showing methodological deficiencies in the statistical management.Se tuvo como objetivo determinar la calidad metodológica e identificar las características de las tesis de psicología aprobadas en el periodo 2014 – 2017 en una universidad privada de Perú. Corresponde a un estudio descriptivo-bibliométrico, donde la población de estudio fueron 161 tesis aprobadas en el periodo 2014 – 2017, de las cuales se analizaron 149 archivos en extenso disponibles en el repositorio institucional. Se utilizó como instrumento el formato de calificación del informe final de trabajos de investigación creado en la Universidad Nacional de Trujillo. Los principales resultados indican que el 72.5% de las tesis fueron realizadas por dos autores,  el 81.2% corresponde al tipo correlacional, el 66.4% se orienta a la línea de investigación de psicología clínica y de la salud, el 47% involucró población escolar en su mayoría adolescentes (69.1%) y solo el 6% de los trabajos lograron ser publicados; en cambio, respecto a la calidad metodológica se halló que la mayoría de tesis (83) evidenciaron una calidad buena, y respecto a sus componentes se encontraron puntuaciones bajas en antecedentes (.57), tamaño muestral (.58), análisis estadístico (.43), diseño de contrastación (.49) y discusión (.53). Se concluye que las tesis sustentadas en el periodo 2014 – 2017 se caracterizan por ser de diseño no experimental, involucran mayormente población de estudio escolar en edad adolescente y mantienen una calidad entre regular a buena, evidenciando deficiencias metodológicas sobre todo en el manejo estadístico.

THE HEROIDES IN ALFONSO X\u27S GENERAL ESTORIA: TRANSLATION, ADAPTATION, USE, AND INTERPRETATION OF A CLASSICAL WORK IN A THIRTEENTH-CENTURY IBERIAN HISTORY OF THE WORLD

My dissertation analyzes the role of Ovid’s Heroides in Alfonso X’s General Estoria, a massive historical compilation in six volumes that the “Learned King” commissioned in 1272. The way in which eleven of these fictional epistles were incorporated by the Alfonsine translators sheds light on how ancient texts were perceived by medieval scholars. According to the study, King Alfonso relies on Ovid as an accurate historical source and uses the epistles of the heroines as historical documents while preserving their literary dimension. The thesis is divided into six sections. Chapter one introduces the topic of translation in relation to history and literature and argues for the use of a culturesemiotic perspective in the study of medieval translations. Chapter two looks into the General Estoria in order to frame the generic register/s to which the Heroides and Ovid belonged in Alfonso’s historic discourse. Some of these issues include literature and its historical value, and how the ancient past (in this case the times of characters in the Heroides) was used in order to investigate and interpret the concerns of the present, and form decisions about the future. Chapter three speculates on the bearing that the habitus or socio-cultural conditioning of a potential translator like Archbishop Jiménez de Rada could have had in the Alfonsine approach to translation. Chapter four analyzes the uses of and references to Ovid as a writer and his works throughout Europe in order to recreate the position both him and his works held in the socio-cultural milieu of thirteenth-century literature, history, epistolography, and rhetoric. Chapter five focuses on how the Latin text was initially adapted and segmented according to translation patterns and norms. This observational analysis of the Heroides in the GE approaches the text from the perspective of the discipline of Descriptive Translation Studies (DTS). My research does not seek to propose or refute any theories but, rather, to make a contribution to DTS in the form of an observational analysis

Calidad metodológica y características de las tesis de pregrado de psicología de una universidad privada del Perú

The objective was to determine the methodological quality and identify the characteristics of the psychology theses approved in the 2014-2017 period of a private university in Peru. The study is descriptive and bibliometric, in which the study population was 161 theses approved in the period 2014 - 2017, out of which 149 extensive files available in the institutional repository were analyzed. The grading format of the final report of research works created at the National University of Trujillo was used as an instrument. The main results indicate that 72.5% of the theses were carried out by two authors, 81.2% correspond to the correlation type, 66.4% were focused on the clinical and health psychology research line, 47% involved the school population, mostly adolescents (69.1%) and only 6% of the works were published. On the other hand, regarding the methodological quality, it was found that the majority of the theses (83) showed good quality, and with respect to their components, low scores were found in background (.57), sample size (.58), statistical analysis (. 43), contrast design (.49) and discussion (.53). It is concluded that the theses defended in the 2014- 2017 period are characterized by being of non-experimental design, mostly their school study population is adolescents and maintain a quality between regular and good, showing methodological deficiencies in the statistical management.Se tuvo como objetivo determinar la calidad metodológica e identificar las características de las tesis de psicología aprobadas en el periodo 2014 – 2017 en una universidad privada de Perú. Corresponde a un estudio descriptivo-bibliométrico, donde la población de estudio fueron 161 tesis aprobadas en el periodo 2014 – 2017, de las cuales se analizaron 149 archivos en extenso disponibles en el repositorio institucional. Se utilizó como instrumento el formato de calificación del informe final de trabajos de investigación creado en la Universidad Nacional de Trujillo. Los principales resultados indican que el 72.5% de las tesis fueron realizadas por dos autores,  el 81.2% corresponde al tipo correlacional, el 66.4% se orienta a la línea de investigación de psicología clínica y de la salud, el 47% involucró población escolar en su mayoría adolescentes (69.1%) y solo el 6% de los trabajos lograron ser publicados; en cambio, respecto a la calidad metodológica se halló que la mayoría de tesis (83) evidenciaron una calidad buena, y respecto a sus componentes se encontraron puntuaciones bajas en antecedentes (.57), tamaño muestral (.58), análisis estadístico (.43), diseño de contrastación (.49) y discusión (.53). Se concluye que las tesis sustentadas en el periodo 2014 – 2017 se caracterizan por ser de diseño no experimental, involucran mayormente población de estudio escolar en edad adolescente y mantienen una calidad entre regular a buena, evidenciando deficiencias metodológicas sobre todo en el manejo estadístico.

Perspectiva evolutiva de la uva verdejo en diferentes denominaciones de origen de España

Se trata de un estudio evolutivo de una variedad vitícola, la verdejo, desde su implantación en la denominación de origen Rueda hasta la inclusión en las diferentes denominaciones de origen en la que está incluida en la legislación vigente. Para ello, se realiza un análisis de diferentes parámetros como son, superficie, producción y comercialización.Grado en Enologí

Cellulose-Based Nanofibers Processing Techniques and Methods Based on Bottom-Up Approach-A Review

In the past decades, cellulose (one of the most important natural polymers), in the form of nanofibers, has received special attention. The nanofibrous morphology may provide exceptional properties to materials due to the high aspect ratio and dimensions in the nanometer range of the nanofibers. The first feature may lead to important consequences in mechanical behavior if there exists a particular orientation of fibers. On the other hand, nano-sizes provide a high surface-tovolume ratio, which can have important consequences on many properties, such as the wettability. There are two basic approaches for cellulose nanofibers preparation. The top-down approach implies the isolation/extraction of cellulose nanofibrils (CNFs) and nanocrystals (CNCs) from a variety of natural resources, whereby dimensions of isolates are limited by the source of cellulose and extraction procedures. The bottom-up approach can be considered in this context as the production of nanofibers using various spinning techniques, resulting in nonwoven mats or filaments. During the spinning, depending on the method and processing conditions, good control of the resulting nanofibers dimensions and, consequently, the properties of the produced materials, is possible. Pulp, cotton, and already isolated CNFs/CNCs may be used as precursors for spinning, alongside cellulose derivatives, namely esters and ethers. This review focuses on various spinning techniques to produce submicrometric fibers comprised of cellulose and cellulose derivatives. The spinning of cellulose requires the preparation of spinning solutions; therefore, an overview of various solvents is presented showing their influence on spinnability and resulting properties of nanofibers. In addition, it is shown how bottom-up spinning techniques can be used for recycling cellulose waste into new materials with added value. The application of produced cellulose fibers in various fields is also highlighted, ranging from drug delivery systems, high-strength nonwovens and filaments, filtration membranes, to biomedical scaffolds.This research was funded by CONEX-Plus program of Universidad Carlos III de Madrid and the European Commission through the Marie-Sklodowska Curie COFUND Action (Grant Agreement No 801538). The authors also appreciate the financial support received from AEI (Ministerio de Ciencia e Innovación of Spain, PID2020-112713RB-C22]; the Universidad Carlos III de Madrid due to Fondos de Investigación of Fco. Javier González Benito [2012/00130/004] and the strategic Action in Multifunctional Nanocomposite Materials [Code: 2011/00287/003]