EEUU, Pakistán y la Línea Durand

Frustrado por la falta de resultados en su campaña afgana, EEUU ha decidido cruzar la Línea Durand que delimita la frontera entre Afganistán y Pakistán a lo largo de 2.400 km, en su intento de neutralizar a los elementos yihadistas afincados en territorio paquistaní. Esa estrategia unilateral de incursiones transfronterizas ha llevado a las relaciones con Pakistán a su punto más bajo desde 2001. Si bien el incremento de actividad insurgente en Afganistán por parte de yihadistas con base en las zonas tribales de Pakistán podría justificar la reciente estrategia estadounidense, ésta plantea problemas sobre los efectos a corto y largo plazo en la seguridad en la región y en el todavía frágil gobierno civil del primer ministro Yousuf Raza Gilani. El país se encuentra en un punto de inflexión en el que el nuevo gobierno intenta consolidar su posición mientras se enfrenta a una creciente insurgencia, en especial en las zonas tribales, y una crisis económica aguda. Pakistán podría derivar hacia el desastre y el caos si EEUU y sus aliados no recalibran su estrategia y optan por soluciones menos agresivas con vistas a la consolidación del gobierno civil y el desarrollo del país a largo plazo –y en especial de las zonas tribales–

The effect of oil price on industrial production and on stock returns

This paper analyzes the relationship between oil price shocks and the industrial production and between oil price shocks and the stock returns. The objective is to study which relationship is stronger or which variables reacts more rapidly to changes in oil price. We develop a Markov switching model assuming that there exits a latent variable (the state of the economy) which determines the mean of industrial production and the volatility of stock returns. The results show that raises in oil price affects in a negative and statistically significant way to stock returns and to industrial production, but the effect on stock returns is stronger than on industrial production.oil price, Markov switching models.

Práctica de padel adaptado, un modelo de integración al deporte

Resumen basado en el de la publicaciónTítulo, resumen y palabras clave también en inglésSe encuentra mayoritariamente asumido que el deporte puede contribuir a desarrollar valores, además de generar beneficios físicos, psicológicos y de carácter educativo. No obstante, no toda actividad deportiva desarrollada de cualquier modo, los origina siempre. Es necesario que se den una serie de condicionantes. De hecho, la práctica tan extendida hoy en día como es el pádel, el deporte amateur más practicado justo por detrás del deporte rey como es el fútbol, fomenta valores no desarrollados hasta ahora para la integración de un discapacitado. Por ello, se pretende orientar mediante los recursos necesarios a la práctica del pádel como elemento integrador para los discapacitados.ES

The Effects of Vouchers on Academic Achievement: Evidence from Chile’s Conditional Voucher Program Juan A. Correa David Inostroza Francisco Parro Loreto Reyes Gabriel Ugarte Universidad Andrés Bello Marzo

Indexación: UNAB JEL Classi cation: H4; I2Abstract We use data from Chile's conditional voucher program to test the e ects of vouchers on academic achievement. Conditional vouchers have delivered extra resources to low-income, vulnerable students since 2008. Moreover, under this scheme, additional resources are contingent on the completion of speci c scholastic goals. Using a di erence-in-di erences approach, we nd a positive and signi cant e ect of vouchers on standardized test scores. Additionally, our results highlight the importance of conditioning the delivery of resources to some speci c academic goals when frictions exist in the education market

Double-difference Relocation of the Aftershocks of the Tecomán, Colima, Mexico Earthquake of 22 January 2003

On 22 January 2003, the M_w = 7.6 Tecomán earthquake struck offshore of the state of Colima, Mexico, near the diffuse triple junction between the Cocos, Rivera, and North American plates. Three-hundred and fifty aftershocks of the Tecomán earthquake with magnitudes between 2.6 and 5.8, each recorded by at least 7 stations, are relocated using the double difference method. Initial locations are determined using P and S readings from the Red Sismológica Telemétrica del Estado de Colima (RESCO) and a 1-D velocity model. Because only eight RESCO stations were operating immediately following the Tecomán earthquake, uncertainties in the initial locations and depths are fairly large, with average uncertainties of 8.0 km in depth and 1.4 km in the north–south and east–west directions. Events occurring between 24 January and 31 January were located using not only RESCO phase readings but also additional P and S readings from 11 temporary stations. Average uncertainties decrease to 0.8 km in depth, 0.3 km in the east–west direction, and 0.7 km in the north–south direction for events occurring while the temporary stations were deployed. While some preliminary studies of the early aftershocks suggested that they were dominated by shallow events above the plate interface, our results place the majority of aftershocks along the plate interface, for a slab dipping between approximately 20° and 30°. This is consistent with the slab positions inferred from geodetic studies. We do see some upper plate aftershocks that may correspond to forearc fault zones, and faults inland in the upper plate, particularly among events occurring more than 3 months after the mainshock

Nuevos Modelos de Aprendizaje Híbrido para Clasificación y Ordenamiento Multi-Etiqueta

En la última década, el aprendizaje multi-etiqueta se ha convertido en una importante tarea de investigación, debido en gran parte al creciente número de problemas reales que contienen datos multi-etiqueta. En esta tesis se estudiaron dos problemas sobre datos multi-etiqueta, la mejora del rendimiento de los algoritmos en datos multi-etiqueta complejos y la mejora del rendimiento de los algoritmos a partir de datos no etiquetados. El primer problema fue tratado mediante métodos de estimación de atributos. Se evaluó la efectividad de los métodos de estimación de atributos propuestos en la mejora del rendimiento de los algoritmos de vecindad, mediante la parametrización de las funciones de distancias empleadas para recuperar los ejemplos más cercanos. Además, se demostró la efectividad de los métodos de estimación en la tarea de selección de atributos. Por otra parte, se desarrolló un algoritmo de vecindad inspirado en el enfoque de clasifcación basada en gravitación de datos. Este algoritmo garantiza un balance adecuado entre eficiencia y efectividad en su solución ante datos multi-etiqueta complejos. El segundo problema fue resuelto mediante técnicas de aprendizaje activo, lo cual permite reducir los costos del etiquetado de datos y del entrenamiento de un mejor modelo. Se propusieron dos estrategias de aprendizaje activo. La primer estrategia resuelve el problema de aprendizaje activo multi-etiqueta de una manera efectiva y eficiente, para ello se combinaron dos medidas que representan la utilidad de un ejemplo no etiquetado. La segunda estrategia propuesta se enfocó en la resolución del problema de aprendizaje activo multi-etiqueta en modo de lotes, para ello se formuló un problema multi-objetivo donde se optimizan tres medidas, y el problema de optimización planteado se resolvió mediante un algoritmo evolutivo. Como resultados complementarios derivados de esta tesis, se desarrolló una herramienta computacional que favorece la implementación de métodos de aprendizaje activo y la experimentación en esta tarea de estudio. Además, se propusieron dos aproximaciones que permiten evaluar el rendimiento de las técnicas de aprendizaje activo de una manera más adecuada y robusta que la empleada comunmente en la literatura. Todos los métodos propuestos en esta tesis han sido evaluados en un marco experimental adecuado, se utilizaron numerosos conjuntos de datos y se compararon los rendimientos de los algoritmos frente a otros métodos del estado del arte. Los resultados obtenidos, los cuales fueron verificados mediante la aplicación de test estadísticos no paramétricos, demuestran la efectividad de los métodos propuestos y de esta manera comprueban las hipótesis planteadas en esta tesis.In the last decade, multi-label learning has become an important area of research due to the large number of real-world problems that contain multi-label data. This doctoral thesis is focused on the multi-label learning paradigm. Two problems were studied, rstly, improving the performance of the algorithms on complex multi-label data, and secondly, improving the performance through unlabeled data. The rst problem was solved by means of feature estimation methods. The e ectiveness of the feature estimation methods proposed was evaluated by improving the performance of multi-label lazy algorithms. The parametrization of the distance functions with a weight vector allowed to recover examples with relevant label sets for classi cation. It was also demonstrated the e ectiveness of the feature estimation methods in the feature selection task. On the other hand, a lazy algorithm based on a data gravitation model was proposed. This lazy algorithm has a good trade-o between e ectiveness and e ciency in the resolution of the multi-label lazy learning. The second problem was solved by means of active learning techniques. The active learning methods allowed to reduce the costs of the data labeling process and training an accurate model. Two active learning strategies were proposed. The rst strategy e ectively solves the multi-label active learning problem. In this strategy, two measures that represent the utility of an unlabeled example were de ned and combined. On the other hand, the second active learning strategy proposed resolves the batch-mode active learning problem, where the aim is to select a batch of unlabeled examples that are informative and the information redundancy is minimal. The batch-mode active learning was formulated as a multi-objective problem, where three measures were optimized. The multi-objective problem was solved through an evolutionary algorithm. This thesis also derived in the creation of a computational framework to develop any active learning method and to favor the experimentation process in the active learning area. On the other hand, a methodology based on non-parametric tests that allows a more adequate evaluation of active learning performance was proposed. All methods proposed were evaluated by means of extensive and adequate experimental studies. Several multi-label datasets from di erent domains were used, and the methods were compared to the most signi cant state-of-the-art algorithms. The results were validated using non-parametric statistical tests. The evidence showed the e ectiveness of the methods proposed, proving the hypotheses formulated at the beginning of this thesis

Geografía e historia cultural del maíz palomero toluqueño (Zea mays everta)

Se identifican los lugares donde existió el maíz palomero toluqueño, así como sus usos culturales a través de fuentes históricas y trabajo de campo

Asia Central en las estrategias regionales para Afganistán

Este documento de trabajo estudia el papel que juega Asia Central en las estrategias regionales sobre el conflicto de Afganistán. En primer lugar, analiza cómo han evolucionado los planteamientos estadounidenses y europeos que han llevado a incluir al Asia Central ex soviética en sus estrategias para Afganistán. En segundo lugar, analiza la cuestión afgana desde el punto de vista de las propias repúblicas centroasiáticas –cómo se ve Afganistán desde Asia Central–, analizando para ello cómo les afecta el conflicto y cuál es su contribución actual y potencial para su resolución –qué han hecho y qué podrían hacer–, evaluando así la idoneidad y viabilidad de los planteamientos regionales de las potencias euroatlánticas. En tercer y último lugar, analiza la acción y planteamientos de Rusia y China con respecto a esta cuestión. Moscú y Pekín son las potencias dominantes en la región y condicionan, en buena medida, las agendas y posibilidades de acción exterior de las repúblicas centroasiáticas. Por ello, resulta imprescindible conocer sus puntos de vista tanto con relación al conflicto afgano como a la incorporación de las repúblicas centroasiáticas a las estrategias sobre su resolución

The onset of solar cycle 24: What global acoustic modes are telling us

We study the response of the low-degree, solar p-mode frequencies to the unusually extended minimum of solar surface activity since 2007. A total of 4768 days of observations collected by the space-based, Sun-as-a-star helioseismic GOLF instrument are analyzed. A multi-step iterative maximum-likelihood fitting method is applied to subseries of 365 days and 91.25 days to extract the p-mode parameters. Temporal variations of the l=0, 1, and 2 p-mode frequencies are then obtained from April 1996 to May 2009. While the p-mode frequency shifts are closely correlated with solar surface activity proxies during the past solar cycles, the frequency shifts of the l=0 and l=2 modes show an increase from the second half of 2007, when no significant surface activity is observable. On the other hand, the l=1 modes follow the general decreasing trend of the solar surface activity. The different behaviours between the l=0 and l=2 modes and the l=1 modes can be interpreted as different geometrical responses to the spatial distribution of the solar magnetic field beneath the surface of the Sun. The analysis of the low-degree, solar p-mode frequency shifts indicates that the solar activity cycle 24 started late 2007, despite the absence of activity on the solar surface.Comment: To be accepted by A&A (with minor revisions), 4 pages, 3 figures, 1 tabl