Young Parkinson's: corporeal experiences and daily practices

This dissertation attempts to investigate the experience with the young Parkinson's disease in Greece. Through 17 narratives with patients, interviews with experts and participatory observation that lasted 2 years and took place in the teams of Athens, Parkinson's disease needs a multidimensional prism in order to be understood. Patients' narratives call for problematization and relativization of concepts such as space, time, body, concepts which are used as analytical tools to understand the experience as described by the narrators. Parkinson's case suggests experiences between therapeutic promise and an end of life, probability and certainty, deviance and alternative normality, symptom and new technique, and even a space between the physical and the mechanical. It is these cases, which, having undergone invasive treatments, open the discussion of the exploration of bodily experiences that are the product of social learning and mechanical regulation. Still, the places of the groups appear as places of conceptual contradictions, dipoles and combinations. These are the places where social discoursces and individualization processes are intertwined with medical neuroscience and subjective experiences. Thus, a multiplicity of reasons and knowledge emerges, different contexts within which they try to understand themselves, thus projecting different forms of bodily experiences, the experience of multiplicity, the experience of extremes and the experience of balance. The main goal of this dissertation, therefore, is to explore the experience with young Parkinson's disease and to decode the different, but not differentiated, contexts and discources that ultimately seem to constitute the experience as the narrators themselves understand it.Στην παρούσα διατριβή επιχειρείται η διερεύνηση της εμπειρίας με τη νεανική μορφή της νόσου του Πάρκινσον στην Ελλάδα. Μέσα από 17 αφηγήσεις με ασθενείς, συνεντεύξεις με ειδικούς και συμμετοχική παρατήρηση 2 ετών που έλαβε χώρα στις ομάδες της Αθήνας, η νόσος του Πάρκινσον χρήζει ενός πολυδιάστατου πρίσματος προκειμένου να κατανοηθεί. Ο λόγος των ασθενών καλεί σε προβληματοποίηση και σχετικοποίηση εννοιών όπως ο χώρος, ο χρόνος, το σώμα, το συλλογικό, έννοιες οι οποίες χρησιμοποιούνται ως αναλυτικά εργαλεία για την κατανόηση του βιώματος όπως περιγράφεται από τους αφηγητές. Η περίπτωση της Πάρκινσον υποδεικνύει βιώματα που βρίσκονται ανάμεσα στις θεραπευτικές υποσχέσεις και στην κατάληξη, στις πιθανότητες και στις βεβαιότητες, στο παρεκκλίνον και στο εναλλακτικό κανονικό, στο σύμπτωμα και στη νέα τεχνική, ακόμα και ανάμεσα στο φυσικό και στο μηχανικό. Είναι οι περιπτώσεις αυτές, που έχοντας πραγματοποιήσει επεμβατικές θεραπείες, ανοίγουν τη συζήτηση για τη διερεύνηση ενσώματων εμπειριών που αποτελούν προϊόν κοινωνικής μάθησης και μηχανικής ρύθμισης. Ακόμα, οι τόποι των ομάδων, διαφαίνονται ως τόποι εννοιολογικών αντιφάσεων, διπόλων και συμμείξεων. Είναι οι τόποι αυτοί όπου συναρθρώνονται οι κοινωνικοί λόγοι και οι διαδικασίες εξατομίκευσης με τον ιατρικό νευροεπιστημονικό λόγο και τα υποκειμενικά βιώματα. Αναδεικνύεται, έτσι, μια πολλαπλότητα λόγων και γνώσης, διαφορετικά πλαίσια εντός των οποίων οι εαυτοί προσπαθούν να κατανοηθούν, προβάλλοντας έτσι, διαφορετικές μορφές ενσώματων εμπειριών, η εμπειρία της πολλαπλότητας, η εμπειρία των άκρων και η εμπειρία της ισορροπίας. Βασικός, επομένως, στόχος της διατριβής αυτής είναι η διερεύνηση του βιώματος με τη νεανική νόσο Πάρκινσον και η αποκωδικοποίηση των διαφορετικών, αλλά κατά τα αλλά μη διαφοροποιημένων, πλαισίων και λόγων που τελικά φαίνεται να συγκροτούν το βίωμα όπως το κατανοούν οι ίδιοι οι αφηγητές

Fiber-Reinforced Polymer Confined Concrete: Data-Driven Predictions of Compressive Strength Utilizing Machine Learning Techniques

Accurate estimation of the mechanical properties of concrete is important for the development of new materials to lead construction applications. Experimental research, aided by empirical and statistical models, has been commonly employed to establish a connection between concrete properties and the resulting compressive strength. However, these methods can be labor-intensive to develop and may not always produce accurate results when the relationships between concrete properties, mixture composition, and curing conditions are complex. In this paper, an experimental dataset based on uniaxial compression experiments conducted on concrete specimens, confined using fiber-reinforced polymer jackets, is incorporated to predict the compressive strength of confined specimens. Experimental measurements are bound to the mechanical and physical properties of the material and fed into a machine learning platform. Novel data science techniques are exploited at first to prepare the experimental dataset before entering the machine learning procedure. Twelve machine learning algorithms are employed to predict the compressive strength, with tree-based methods yielding the highest accuracy scores, achieving coefficients of determination close to unity. Eventually, it is shown that, by carefully manipulating experimental datasets and selecting the appropriate algorithm, a fast and accurate computational platform is created, which can be generalized to bypass expensive, time-consuming, and susceptible-to-errors experiments, and serve as a solution to practical problems in science and engineering