Nuevas políticas, nuevas miradas y metodologías de evaluación : ¿cómo evaluar el retorno social de las políticas culturales?

El cambio en los objetivos y en los instrumentos de intervención de las políticas públicas no siempre comporta el desarrollo de nuevas perspectivas y metodologías para su evaluación. El caso de las políticas culturales ejemplifica esta realidad. Por un lado, han adquirido un rol fundamental en el desarrollo territorial que busca integrar una economía del conocimiento con la cohesión social, la gobernanza y la sostenibilidad. Sin embargo, su perspectiva de evaluación continúa centrada en criterios estéticos, de consumo cultural o, simplemente, en las externalidades de la cultura. Así, este artículo contribuye al desarrollo de metodologías para evaluar de forma científica el retorno social de las políticas culturales, su valor público y los beneficios producidos para la ciudadanía.Change in policy objectives and instruments does not always entail the development of new perspectives and strategies for policy evaluation. Cultural policies exemplify these circumstances. On the one hand, they have achieved a crucial role in the territorial development which tries to integrate knowledge economy with social cohesion, governance, and aesthetic and cultural consumption criteria, or simply in culture externalities. Thus, this article contributes to the development of methodologies that evaluate scientifically the social return of cultural policies, their public value and benefits for citizen

Nuevas pantallas acústicas a partir de materiales reciclados

Estudio sobre pantallas acústicas más ligeras y adaptables a diferentes medios y materiales reciclados sustitutivos de otros más contaminantes. Study on noise barriers lighter and adaptable to different media and recycled material substitutes for other more polluting.Merino Porta, E. (2010). Nuevas pantallas acústicas a partir de materiales reciclados. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/10335Archivo delegad

Análisis de electroencefalogramas para la detección automática de las fases del sueño

Las enfermedades del sueño son cada vez más comunes debido al estresante estilo de vida de la sociedad actual. Un paso fundamental en su estudio y diagnóstico es detectar correctamente las diferentes fases del sueño. Avances en áreas como el Deep learning han permitido desarrollar métodos que automatizan esta detección, presentando una alternativa a la clasificación mediante inspección visual realizada hasta la fecha. En este trabajo se ha indagado en el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) como clasificadores de fases del sueño, usando para ello la señal de electroencefalograma (EEG). El comportamiento de esta señal difiere entre niños y adultos. Sin embargo, los estudios publicados hasta ahora se han centrado únicamente en pacientes adultos, lo que provoca que los modelos de clasificación no sean fácilmente generalizables. Conseguir un método de clasificación basado en CNN que permita una detección precisa de las fases del sueño en niños, y comprobar si se puede entrenar un modelo que alcance resultados óptimos al evaluar sujetos de diferentes edades, son los objetivos principales de este trabajo. Para ello, se han usado dos amplias bases de datos públicas procedentes de los estudios Sleep Heart Health Study (SHHS) y Childhood Adenotonsillectomy Trial (CHAT), que contienen 5793 registros de adultos y 453 registros de niños, respectivamente. El proceso de entrenamiento y optimización de la red CNN se ha probado modificando el número de capas y su parámetro de regularización, este último buscando asegurar que no haya sobreentrenamiento. Tras conseguir un modelo con alto rendimiento al clasificar la población adulta, se ha evaluado dicho modelo en los registros pediátricos. El mismo procedimiento se ha realizado de manera inversa, probando en la población adulta un modelo entrenado únicamente con niños. Además, se ha obtenido un modelo conjunto usando registros de ambas bases de datos en los grupos de entrenamiento/validación/test. Para homogeneizar las señales de las dos bases, se ha implementado re-muestreo a la misma frecuencia, re-referenciado a la media de los canales utilizados en cada caso, y estandarización para igualar los límites de amplitud. Los resultados muestran que los modelos entrenados con registros de una única base de datos clasifican con alta precisión siempre que se apliquen sobre sujetos en los mismos rangos de edad, consiguiéndose una precisión del 0.815 y un kappa de Cohen de 0.738 en el caso de sujetos adultos y precisión de 0.84 y kappa de 0.77 en el caso de niños, lo que es coherente con estudios previos. No obstante, al clasificar un grupo de edad diferente, estos valores disminuyen. Sin embargo, el modelo entrenado con registros de diferentes edades sí que consigue detectar de manera precisa registros de ambas bases, llegando a una precisión de 0.81 y a un kappa de 0.75 al evaluarlo en un grupo de test conjunto. Estos resultados sugieren la necesidad de incluir sujetos de diferentes edades en el entrenamiento para conseguir modelos más generalizables.Sleep disorders are very common nowadays due to the stressful lifestyle of the current society. A fundamental step in the study and diagnosis of these disorders is to successfully detect the different sleep stages. Recent investigation in fields like Deep learning has led to the development of methods that automatize this detection, becoming an alternative to the visual classification mostly used up to the date. This project explores the application of convolutional neural networks (CNN) as methods for sleep staging classification, using the brain signal of the electroencephalogram (EEG). The behavior of this signal changes between children and adults. However, studies published up to the date mostly focus on grown up patients, issue that causes a poor generalization of the classification models when applied to other age ranges. Finding a classification method based on CNN that shows an accurate detection of children´s sleep stages, and training a model that reaches high performance when evaluated with subjects of different ages, are the two main goals of this work. In order to achieve these goals, two large public data bases have been used, coming from the Sleep Heart Health Study (SHHS) and the Childhood Adenotonsillectomy Trial (CHAT), and containing 5793 adults´ recordings and 453 children´s recordings, respectively. The process of training and optimizing the neural network has been conducted by varying the number of convolutional layers and the dropout percentage, the latter being used to minimize the risk of model overfitting. Once an effective model for the classification of adults´ recordings is found, it gets tested with the pediatric recordings. The same procedure is followed the other way around, testing with the recordings of adults a model trained only using kids´ signals. Furthermore, a mixed model is obtained by including subjects from both data bases in the training/validation/test groups. With the aim of homogenize the signals of the two data bases, three different actions have been taken: re-sampling the recordings to the same frequency, applying an average reference, and standardizing the signals to keep them with in the same amplitude limits. The results show that the models trained with just one of the data bases only classify accurately recordings from subjects of that data base, obtaining a Kappa coefficient of 0.74 and an accuracy of 0.82 when just using grown up subjects and a Kappa of 0.77 and accuracy of 0.84 with only children. However, when testing these models on subjects of different age from the ones in the training set the level of performance decreased significantly. On the contrary, the mixed model does succeed when classifying recordings from both age ranges, obtaining an accuracy of 0.81 and a Kappa of 0.75 in the classification of a test group formed by the same number of adults and children. These results support the need to consider subjects of different ages when developing methods for the automatic detection of sleep stages, so the models obtained can adapt to a wider range of patients.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Análisis descriptivo de la desigualdad en la distribución de la renta en Andalucía por provincias y municipios.

En este trabajo se lleva a cabo un análisis descriptivo y teórico sobre los efectos de la desigualdad en la distribución de la renta y los determinantes que la originan y la refuerzan para la región de Andalucía. Además, cuenta con una parte empírica donde se realiza una primera selección de variables que presentan una fuerte asociación con la desigualdad. Se usarán datos para 2018 que se obtienen del Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía (IECA).In this papel we will make a descriptive and theoretical analysis about the effects of the income distribution inequality in Andalucia and the variables that origin and increase this kind of inequality. It also has an empirical part where a first selection of variable with a strong association with inequality is done. We will use data dated on 2018 that are avalaible at the Stadistic and Cartography Institute of Andalucia (IECA).Universidad de Sevilla. Master en Consultoría Económica y Análisis Aplicad

La Enseñanza de Español para Fines Específicos: El Español Jurídico

A lo largo de nuestro trabajo de investigación hemos demostrado una serie de premisas de la que partíamos con anterioridad: una de ellas es la necesidad de considerar la enseñanza/aprendizaje del español con fines específicos (en adelante EFE) de manera diferenciada a la enseñanza/aprendizaje del español para extranjeros (en adelante ELE), la otra es la de dejar constancia de la obligación por parte de las instituciones implicadas en el fomento y desarrollo de la enseñanza especializada de nuestro idioma: sin duda esta apuesta aportará más diversidad y calidad a la enseñanza del español y, como consecuencia de esto, aún más prestigio del que contamos en la actualidad. Cuando hablamos de EFE tenemos que tener una concepción amplia del término. Por la enseñanza y aprendizaje de español con fines específicos entendemos un tipo de enseñanza que viene marcada y se ve condicionada por un factor clave: el grupo de alumnos tienen perfiles similares y, sobre todo, unas necesidades de aprendizaje que los caracteriza. Estas peculiaridades marcan de forma obligada todo el proceso de enseñanza y aprendizaje. A través de las herramientas que nos proporciona el Enfoque curricular y la nueva concepción del Currículo para la enseñanza de idiomas podemos establecer un marco lo suficientemente general y flexible para adaptarlo a las nuevas y diversas necesidades de aprendizaje de nuestros estudiantes. Nuestra tesis doctoral se denomina intencionadamente La Enseñanza de español para fines específicos: el español jurídico ya que con este título hemos querido separar dos partes que aunque independientes una, la enseñanza de español para fines específicos, implica a la otra, la enseñanza/aprendizaje de español jurídico. De este modo, en una primera parte hemos asentado las bases teóricas de EFE: analizamos la evolución histórica en el aprendizaje de idiomas y, especialmente al aprendizaje de idiomas con fines específicos, nos remontamos al origen de esta área de aprendizaje que se encuentra en la enseñanza del inglés con fines específicos; presentamos la definición y la clasificación de las distintas lenguas de especialidad; analizamos cómo ha sido y cómo tiene que ser, según nuestra opinión, el perfil del profesor de EFE; realizamos un estudio exhaustivo de documentos europeos del Consejo de Europa y documentos españoles del Instituto Cervantes para rastrear las referencias que se realizan a las lenguas de especialidad en estos; recorremos la evolución metodológica en EFE desde los denominados “métodos de trabajo” hasta el “Enfoque curricular” y, por último, presentamos una visión de la Didáctica de EFE desde los presupuestos de la Lingüística Aplicada. En la segunda parte, la enseñanza/aprendizaje del español jurídico, analizamos los anteriores puntos pero focalizando nuestra atención en esta área tan delimitada de EFE. Destacamos como puntos más relevantes los siguientes: la propuesta de un cambio de denominación del tradicional “español jurídico” y más restringido, al de “español del derecho” con lo que queremos representar que su estudio no se basa exclusivamente en el léxico sino que es el aprendizaje de un discurso que se origina en un sistema jurídico, el “Civil Law”, y en un ordenamiento jurídico como es el español. Asimismo destacamos el análisis pormenorizado del discurso, tanto oral como escrito, jurídico español junto con la presentación de los géneros más representativos. Nuestro trabajo de investigación concluye con nuestra personal visión de la enseñanza/aprendizaje del español del derecho pero desde una óptica diferente: la práctica en el aula. Por este motivo presentamos cuatro propuestas de unidades didácticas que representan cuatro ramas diferentes del derecho español: Unidad didáctica 1 (Derecho Administrativo); Unidad didáctica 2 (Derecho Civil); Unidad didáctica 3 (Derecho Mercantil) y Unidad didáctica 4 (Derecho Penal)

SPOCs for Remedial Education: Experiences at the Universidad Carlos III de Madrid

The Universidad Carlos III de Madrid has been offering several face-to-face remedial courses for freshmen to review or learn concepts and practical skills that they should know before starting their degree programme. During the last two years, our University has adopted MOOC-like technologies to support some of these courses so that a "fipping the classroom" methodology can be applied to a particular small educational context. This paper gathers a list of issues and challenges encountered when using Khan Academy technologies for small private online courses (SPOCs). These issues and challenges include the absence of a single platform that supports all the requirements, the need for integration of different learning platforms, the complexity of the authoring process, the need for an adaptation of gamifcation during the learning process and the adjustment of the learning analytics functionality. In addition, some lessons learned are presented, as well as specifc actions taken in response, where MOOCs do not replace teachers and classrooms for these remedial courses, but improve their effectiveness.This work was partially funded by the EEE project, “Plan Nacional de I+D+i TIN2011-28308-C03-01” and the “eMadrid: Investigación y desarrollo de tecnologías para el e-learning en la Comunidad de Madrid” project (S2009/TIC-1650)”. The last author wishes to acknowledge support from Fundación CajaMadrid to visit Harvard University and MIT in the academic year 2012-13

Colonic content: effect of diet, meals, and defecation

This is the peer reviewed version of the following article: Bendezú, Á., Mego, M., Monclús, E., Merino, X., Accarino, A., Malagelada, J., Navazo, I., Azpiroz, F. Colonic content: effect of diet, meals, and defecation. "Neurogastroenterology and motility", Febrer 2017, vol. 29, núm. 2, which has been published in final form at [http://onlinelibrary.wiley.com.recursos.biblioteca.upc.edu/doi/10.1111/nmo.12930/full]. This article may be used for non-commercial purposes in accordance with Wiley Terms and Conditions for Self-Archiving.The metabolic activity of colonic microbiota is influenced by diet; however, the relationship between metabolism and colonic content is not known. Our aim was to determine the effect of meals, defecation, and diet on colonic content. Methods: In 10 healthy subjects, two abdominal MRI scans were acquired during fasting, 1 week apart, and after 3 days on low- and high-residue diets, respectively. With each diet, daily fecal output and the number of daytime anal gas evacuations were measured. On the first study day, a second scan was acquired 4 hours after a test meal (n=6) or after 4 hours with nil ingestion (n=4). On the second study day, a scan was also acquired after a spontaneous bowel movement. Results: On the low-residue diet, daily fecal volume averaged 145 ± 15 mL; subjects passed 10.6 ± 1.6 daytime anal gas evacuations and, by the third day, non-gaseous colonic content was 479 ± 36 mL. The high-residue diet increased the three parameters to 16.5 ± 2.9 anal gas evacuations, 223 ± 19 mL fecal output, and 616 ± 55 mL non-gaseous colonic content (P<.05 vs low-residue diet for all). On the low-residue diet, non-gaseous content in the right colon had increased by 41 ± 11 mL, 4 hours after the test meal, whereas no significant change was observed after 4-hour fast (-15 ± 8 mL; P=.006 vs fed). Defecation significantly reduced the non-gaseous content in distal colonic segments. Conclusion & inferences: Colonic content exhibits physiologic variations with an approximate 1/3 daily turnover produced by meals and defecation, superimposed over diet-related day-to-day variations.Peer ReviewedPostprint (author's final draft