Hacia el abra de Punta Corral: Movimientos, danzas y elementos naturales en rituales del mundo andino (Noroeste Argentino)

This research is part of a broader project in relation to dances, movements and natural elements integrated in rituals and festivities at the Argentinean Northwest over time and in different geographical areas. The same one is about the analysis of the moving body, from Body Anthropology perspective, raised in the Pilgrimage to Abra de Punta Corral Sanctuary, which takes place every year from Tilcara, Jujuy Province. The theoretical and conceptual framework adopted is belonging to the Embodiment paradigm insert in Phenomenology. The main objective is to decide in this festivity-ritual the relationships between corporality, movement and power or empowerment, individual as well as collective, especially considering the sikuris bands involved. The methodology includes fieldwork in relation to ethnography methods within the proposed framework. According to observation and analysis, movements and dances performance are the genuine expression of each individual and human groups that make the role of actors and social groups, and also denote, in time and space, several constant and variable social structure aspects.Esta investigación forma parte de un proyecto más amplio acerca del estudio de las danzas, los movimientos y los elementos naturales que integran los rituales y festividades propios del Noroeste argentino a través del tiempo y en distintos ámbitos geográficos. La misma consiste en el análisis del cuerpo en movimiento desde la perspectiva de la antropología del cuerpo, en la Peregrinación al Santuario del Abra de Punta Corral que tiene lugar todos los años desde Tilcara, Provincia de Jujuy. El marco teórico y conceptual adoptado corresponde al paradigma del embodiment inserto en la fenomenología. El objetivo general es determinar las relaciones que se entablan en esta festividad-ritual entre corporalidad, movimiento y poder o empoderamiento, tanto individual como grupal, considerando especialmente las bandas de sikuris que participan. La metodología incluye traba-jos de campo que responden a los métodos de la etnografía dentro del marco teórico propuesto. De acuerdo con lo observado y analizado, los movimientos y las danzas, en tanto performance, son la expresión genuina de cada individuo y de los grupos humanos que hacen al papel de actores y grupos sociales, y al mismo tiempo denotan ciertos aspectos de la estructura social, constantes y a la vez variables en tiempo y espacio.Fil: Rodríguez, María Fernanda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Secretaría de Cultura de la Nación. Dirección Nacional de Cultura y Museos. Instituto Nacional de Antropología y Pensamiento Latinoamericano; Argentin

Ritual dances, movements and masks at argentine northwest (southern-central Andes)

Esta investigación propone una aproximación a la vigencia de los rituales en el Noroeste argentino (NOA) desde la perspectiva que ofrece la Antropología del cuerpo, tomando como área de estudio distintas localidades de la Puna y Pre-puna septentrional en la Provincia de Jujuy (ca. 3000 - 3500 m s. m.). El marco teórico corresponde a la fenomenología y la metodología utilizada se basa en trabajos de campo que responden a los métodos de la etnografía. A partir de aquí, el objetivo general es analizar la vigencia de los rituales en el NOA y el modo en que éstos se materializan a través de las danzas, los movimientos y los gestos rituales, el uso de máscaras y disfraces en distintas comunidades andinas durante el tiempo de Carnaval y en la festividad de la Virgen de la Asunción en Casabindo en donde tiene lugar el Toreo de la vincha y diversas danzas. Además, la hipótesis planteada sostiene que los rituales tienen plena vigencia en este sector de los Andes centro-meridionales y forman parte tanto de la vida social-económica como del mundo de las creencias de los grupos humanos, lo cual queda demostrado a lo largo del trabajo.This research proposes an approach to ritual development at the Argentine Northwest (ANW) from the perspective that Anthropology of the Body offers, considering different localities at the northern Puna and Pre-puna, Jujuy Province (ca. 3000 - 3500 m.a.s.l.), as study area. The theoretical framework corresponds to Phenomenology and the methodology is based on fieldwork linking to ethnography methods. From this, the overall objective is to analyze the presence of rituals at the ANW, and how they acquire presence through dances, ritual movements and gestures, masks and costumes in some Andean communities during Carnival time and Virgen de la Asunción festivity at Casabindo, where Toreo de la vincha and different dances take place. Moreover, the hypothesis holds that rituals are fully applicable in this sector of the Southern-Central Andes as part of both human groups social-economic life and belief world, which is demonstrated throughout this work

Jorge Luis Borges and the Debate of Translation

Most translations with which we are familiar have been performed within the Indoeuropean family of languages and the culture of this linguistic domain is homogeneous. Most linguists have arrived at the conclusion that translation from a language into another is possible at least in the field of universals. As a matter of fact, many linguists for whom the translation of the whole message within the text is impossible, distinguish a vast corpus of vocabulary in al! European languages which expresses the identity of culture. The description of this identity of languages has been done by Whorf under the name of Standard Average European. It seems obvious that translation ought to be considered not as confrontation of linguistic systems but as a contact and mutual interpenetration, bilinguism being the best way for these contacts. Jorge Luis Borges is perhaps the writer who represents the best of this mode!. As you know, he lived in Switzerland, Italy and in Spain. He used to feel at home in several languages but English and Spanish were simultaneously learnt, however he affirms that he is condemned to write in Spanish. He penetrated different cultures. He delighted in spreading the sense of the foreign, of the mysteriously mixed. What is central in him is the idea of the writer as a guest, as ahuman being whose task is to be sensitive to many strange currents, as a person who has to keep the doors of his temporal rooms open, to let al! the winds enter. Although he considers the Spanish language his íate, he used English words both in his writings and his talk. He used them for precision, when Spanish fails to fulfill his aspirations to exactness

Infección por virus del zika en el embarazo.Revisión y plan de cuidados de enfermería.

Desde el descubrimiento del virus del Zika (ZIKV) en 1947 en Uganda, África, hasta su llegada a Sudamérica, no se tenía noticia de que éste sería capaz de comprometer el bienestar materno-fetal de una forma tan importante. Tras la epidemia durante el periodo de 2014 – 2016 en varios países de Sudamérica, y como resultado de investigaciones exhaustivas, hoy se conoce que la microcefalia es la complicación más frecuente en fetos de madres que han padecido la infección durante la gestación, de entre todas las anomalías del sistema nervioso central asociadas a ZIKV. Todas estas alteraciones son de gravedad y frecuencia variable y afectan a la calidad de vida de esos niños. El objetivo general de esta revisión es aumentar los conocimientos enfermeros sobre la infección en la gestante. Metodología: Se escogen 33 artículos procedentes de las bases de datos Medline (PUBMED), Scielo y Science Direct, de un total de 1.258 artículos encontrados para el desarrollo de la revisión. Conclusiones: 1) La infección por ZIKV es sintomática en el 15-20% de las gestantes; la clínica más característica es la erupción maculopapular e hiperemia conjuntival. 2) La microcefalia y el síndrome congénito por ZIKV son las complicaciones más frecuentes. 3) El plan de cuidados de enfermería se encuentra enfocado a la paliación de los síntomas y prevención de posibles complicaciones. 4) La mejor manera de prevenir la infección por ZIKV es protegerse de la picadura del mosquito. 5) Las enfermeras realizan actividades preventivas e informativas sobre todo en zonas endémicas.Grado en Enfermerí

Towards Abra de Punta Corral: Movements, Dances and Natural Elements at Andean World Rituals (Northwestern Argentina)

Esta investigación forma parte de un proyecto más amplio acerca del estudio de las danzas, los movimientos y los elementos naturales que integran los rituales y festividades propios del Noroeste argentino a través del tiempo y en distintos ámbitos geográficos. La misma consiste en el análisis del cuerpo en movimiento desde la perspectiva de la antropología del cuerpo, en la Peregrinación al Santuario del Abra de Punta Corral que tiene lugar todos los años desde Tilcara, Provincia de Jujuy. El marco teórico y conceptual adoptado corresponde al paradigma del embodiment inserto en la fenomenología. El objetivo general es determinar las relaciones que se entablan en esta festividad-ritual entre corporalidad, movimiento y poder o empoderamiento, tanto individual como grupal, considerando especialmente las bandas de sikuris que participan. La metodología incluye trabajos de campo que responden a los métodos de la etnografía dentro del marco teórico propuesto. De acuerdo con lo observado y analizado, los movimientos y las danzas, en tanto performance, son la expresión genuina de cada individuo y de los grupos humanos que hacen al papel de actores y grupos sociales, y al mismo tiempo denotan ciertos aspectos de la estructura social, constantes y a la vez variables en tiempo y espacio.This research is part of a broader project in relation to dances, movements and natural elements integrated in rituals and festivities at the Argentinean Northwest over time and in different geographical areas. The same one is about the analysis of the moving body, from Body Anthropology perspective, raised in the Pilgrimage to Abra de Punta Corral Sanctuary, which takes place every year from Tilcara, Jujuy Province. The theoretical and conceptual framework adopted is belonging to the Embodiment paradigm insert in Phenomenology. The main objective is to decide in this festivity-ritual the relationships between corporality, movement and power or empowerment, individual as well as collective, especially considering the sikuris bands involved. The methodology includes fieldwork in relation to ethnography methods within the proposed framework. According to observation and analysis, movements and dances performance are the genuine expression of each individual and human groups that make the role of actors and social groups, and also denote, in time and space, several constant and variable social structure aspects

Online advertising: analysis of privacy threats and protection approaches

Online advertising, the pillar of the “free” content on the Web, has revolutionized the marketing business in recent years by creating a myriad of new opportunities for advertisers to reach potential customers. The current advertising model builds upon an intricate infrastructure composed of a variety of intermediary entities and technologies whose main aim is to deliver personalized ads. For this purpose, a wealth of user data is collected, aggregated, processed and traded behind the scenes at an unprecedented rate. Despite the enormous value of online advertising, however, the intrusiveness and ubiquity of these practices prompt serious privacy concerns. This article surveys the online advertising infrastructure and its supporting technologies, and presents a thorough overview of the underlying privacy risks and the solutions that may mitigate them. We first analyze the threats and potential privacy attackers in this scenario of online advertising. In particular, we examine the main components of the advertising infrastructure in terms of tracking capabilities, data collection, aggregation level and privacy risk, and overview the tracking and data-sharing technologies employed by these components. Then, we conduct a comprehensive survey of the most relevant privacy mechanisms, and classify and compare them on the basis of their privacy guarantees and impact on the Web.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Contribution to privacy-enhancing tecnologies for machine learning applications

For some time now, big data applications have been enabling revolutionary innovation in every aspect of our daily life by taking advantage of lots of data generated from the interactions of users with technology. Supported by machine learning and unprecedented computation capabilities, different entities are capable of efficiently exploiting such data to obtain significant utility. However, since personal information is involved, these practices raise serious privacy concerns. Although multiple privacy protection mechanisms have been proposed, there are some challenges that need to be addressed for these mechanisms to be adopted in practice, i.e., to be “usable” beyond the privacy guarantee offered. To start, the real impact of privacy protection mechanisms on data utility is not clear, thus an empirical evaluation of such impact is crucial. Moreover, since privacy is commonly obtained through the perturbation of large data sets, usable privacy technologies may require not only preservation of data utility but also efficient algorithms in terms of computation speed. Satisfying both requirements is key to encourage the adoption of privacy initiatives. Although considerable effort has been devoted to design less “destructive” privacy mechanisms, the utility metrics employed may not be appropriate, thus the wellness of such mechanisms would be incorrectly measured. On the other hand, despite the advent of big data, more efficient approaches are not being considered. Not complying with the requirements of current applications may hinder the adoption of privacy technologies. In the first part of this thesis, we address the problem of measuring the effect of k-anonymous microaggregation on the empirical utility of microdata. We quantify utility accordingly as the accuracy of classification models learned from microaggregated data, evaluated over original test data. Our experiments show that the impact of the de facto microaggregation standard on the performance of machine-learning algorithms is often minor for a variety of data sets. Furthermore, experimental evidence suggests that the traditional measure of distortion in the community of microdata anonymization may be inappropriate for evaluating the utility of microaggregated data. Secondly, we address the problem of preserving the empirical utility of data. By transforming the original data records to a different data space, our approach, based on linear discriminant analysis, enables k-anonymous microaggregation to be adapted to the application domain of data. To do this, first, data is rotated (projected) towards the direction of maximum discrimination and, second, scaled in this direction, penalizing distortion across the classification threshold. As a result, data utility is preserved in terms of the accuracy of machine learned models for a number of standardized data sets. Afterwards, we propose a mechanism to reduce the running time for the k-anonymous microaggregation algorithm. This is obtained by simplifying the internal operations of the original algorithm. Through extensive experimentation over multiple data sets, we show that the new algorithm gets significantly faster. Interestingly, this remarkable speedup factor is achieved with no additional loss of data utility.Les aplicacions de big data impulsen actualment una accelerada innovació aprofitant la gran quantitat d’informació generada a partir de les interaccions dels usuaris amb la tecnologia. Així, qualsevol entitat és capaç d'explotar eficientment les dades per obtenir utilitat, emprant aprenentatge automàtic i capacitats de còmput sense precedents. No obstant això, sorgeixen en aquest escenari serioses preocupacions pel que fa a la privacitat dels usuaris ja que hi ha informació personal involucrada. Tot i que s'han proposat diversos mecanismes de protecció, hi ha alguns reptes per a la seva adopció en la pràctica, és a dir perquè es puguin utilitzar. Per començar, l’impacte real d'aquests mecanismes en la utilitat de les dades no esta clar, raó per la qual la seva avaluació empírica és important. A més, considerant que actualment es manegen grans volums de dades, una privacitat usable requereix, no només preservació de la utilitat de les dades, sinó també algoritmes eficients en temes de temps de còmput. És clau satisfer tots dos requeriments per incentivar l’adopció de mesures de privacitat. Malgrat que hi ha diversos esforços per dissenyar mecanismes de privacitat menys "destructius", les mètriques d'utilitat emprades no serien apropiades, de manera que aquests mecanismes de protecció podrien estar sent incorrectament avaluats. D'altra banda, tot i l’adveniment del big data, la investigació existent no s’enfoca molt en millorar la seva eficiència. Lamentablement, si els requisits de les aplicacions actuals no es satisfan, s’obstaculitzarà l'adopció de tecnologies de privacitat. A la primera part d'aquesta tesi abordem el problema de mesurar l'impacte de la microagregació k-Gnónima en la utilitat empírica de microdades. Per això, quantifiquem la utilitat com la precisió de models de classificació obtinguts a partir de les dades microagregades. i avaluats sobre dades de prova originals. Els experiments mostren que l'impacte de l’algoritme de rmicroagregació estàndard en el rendiment d’algoritmes d'aprenentatge automàtic és usualment menor per a una varietat de conjunts de dades avaluats. A més, l’evidència experimental suggereix que la mètrica tradicional de distorsió de les dades seria inapropiada per avaluar la utilitat empírica de dades microagregades. Així també estudiem el problema de preservar la utilitat empírica de les dades a l'ésser anonimitzades. Transformant els registres originaIs de dades en un espai de dades diferent, el nostre enfocament, basat en anàlisi de discriminant lineal, permet que el procés de microagregació k-anònima s'adapti al domini d’aplicació de les dades. Per això, primer, les dades són rotades o projectades en la direcció de màxima discriminació i, segon, escalades en aquesta direcció, penalitzant la distorsió a través del llindar de classificació. Com a resultat, la utilitat de les dades es preserva en termes de la precisió dels models d'aprenentatge automàtic en diversos conjunts de dades. Posteriorment, proposem un mecanisme per reduir el temps d'execució per a la microagregació k-anònima. Això s'aconsegueix simplificant les operacions internes de l'algoritme escollit Mitjançant una extensa experimentació sobre diversos conjunts de dades, vam mostrar que el nou algoritme és bastant més ràpid. Aquesta acceleració s'aconsegueix sense que hi ha pèrdua en la utilitat de les dades. Finalment, en un enfocament més aplicat, es proposa una eina de protecció de privacitat d'individus i organitzacions mitjançant l'anonimització de dades sensibles inclosos en logs de seguretat. Es dissenyen diferents mecanismes d'anonimat per implementar-los en base a la definició d'una política de privacitat, en el context d'un projecte europeu que té per objectiu construir un sistema de seguretat unificat.Postprint (published version

Contribution to privacy-enhancing tecnologies for machine learning applications

For some time now, big data applications have been enabling revolutionary innovation in every aspect of our daily life by taking advantage of lots of data generated from the interactions of users with technology. Supported by machine learning and unprecedented computation capabilities, different entities are capable of efficiently exploiting such data to obtain significant utility. However, since personal information is involved, these practices raise serious privacy concerns. Although multiple privacy protection mechanisms have been proposed, there are some challenges that need to be addressed for these mechanisms to be adopted in practice, i.e., to be “usable” beyond the privacy guarantee offered. To start, the real impact of privacy protection mechanisms on data utility is not clear, thus an empirical evaluation of such impact is crucial. Moreover, since privacy is commonly obtained through the perturbation of large data sets, usable privacy technologies may require not only preservation of data utility but also efficient algorithms in terms of computation speed. Satisfying both requirements is key to encourage the adoption of privacy initiatives. Although considerable effort has been devoted to design less “destructive” privacy mechanisms, the utility metrics employed may not be appropriate, thus the wellness of such mechanisms would be incorrectly measured. On the other hand, despite the advent of big data, more efficient approaches are not being considered. Not complying with the requirements of current applications may hinder the adoption of privacy technologies. In the first part of this thesis, we address the problem of measuring the effect of k-anonymous microaggregation on the empirical utility of microdata. We quantify utility accordingly as the accuracy of classification models learned from microaggregated data, evaluated over original test data. Our experiments show that the impact of the de facto microaggregation standard on the performance of machine-learning algorithms is often minor for a variety of data sets. Furthermore, experimental evidence suggests that the traditional measure of distortion in the community of microdata anonymization may be inappropriate for evaluating the utility of microaggregated data. Secondly, we address the problem of preserving the empirical utility of data. By transforming the original data records to a different data space, our approach, based on linear discriminant analysis, enables k-anonymous microaggregation to be adapted to the application domain of data. To do this, first, data is rotated (projected) towards the direction of maximum discrimination and, second, scaled in this direction, penalizing distortion across the classification threshold. As a result, data utility is preserved in terms of the accuracy of machine learned models for a number of standardized data sets. Afterwards, we propose a mechanism to reduce the running time for the k-anonymous microaggregation algorithm. This is obtained by simplifying the internal operations of the original algorithm. Through extensive experimentation over multiple data sets, we show that the new algorithm gets significantly faster. Interestingly, this remarkable speedup factor is achieved with no additional loss of data utility.Les aplicacions de big data impulsen actualment una accelerada innovació aprofitant la gran quantitat d’informació generada a partir de les interaccions dels usuaris amb la tecnologia. Així, qualsevol entitat és capaç d'explotar eficientment les dades per obtenir utilitat, emprant aprenentatge automàtic i capacitats de còmput sense precedents. No obstant això, sorgeixen en aquest escenari serioses preocupacions pel que fa a la privacitat dels usuaris ja que hi ha informació personal involucrada. Tot i que s'han proposat diversos mecanismes de protecció, hi ha alguns reptes per a la seva adopció en la pràctica, és a dir perquè es puguin utilitzar. Per començar, l’impacte real d'aquests mecanismes en la utilitat de les dades no esta clar, raó per la qual la seva avaluació empírica és important. A més, considerant que actualment es manegen grans volums de dades, una privacitat usable requereix, no només preservació de la utilitat de les dades, sinó també algoritmes eficients en temes de temps de còmput. És clau satisfer tots dos requeriments per incentivar l’adopció de mesures de privacitat. Malgrat que hi ha diversos esforços per dissenyar mecanismes de privacitat menys "destructius", les mètriques d'utilitat emprades no serien apropiades, de manera que aquests mecanismes de protecció podrien estar sent incorrectament avaluats. D'altra banda, tot i l’adveniment del big data, la investigació existent no s’enfoca molt en millorar la seva eficiència. Lamentablement, si els requisits de les aplicacions actuals no es satisfan, s’obstaculitzarà l'adopció de tecnologies de privacitat. A la primera part d'aquesta tesi abordem el problema de mesurar l'impacte de la microagregació k-Gnónima en la utilitat empírica de microdades. Per això, quantifiquem la utilitat com la precisió de models de classificació obtinguts a partir de les dades microagregades. i avaluats sobre dades de prova originals. Els experiments mostren que l'impacte de l’algoritme de rmicroagregació estàndard en el rendiment d’algoritmes d'aprenentatge automàtic és usualment menor per a una varietat de conjunts de dades avaluats. A més, l’evidència experimental suggereix que la mètrica tradicional de distorsió de les dades seria inapropiada per avaluar la utilitat empírica de dades microagregades. Així també estudiem el problema de preservar la utilitat empírica de les dades a l'ésser anonimitzades. Transformant els registres originaIs de dades en un espai de dades diferent, el nostre enfocament, basat en anàlisi de discriminant lineal, permet que el procés de microagregació k-anònima s'adapti al domini d’aplicació de les dades. Per això, primer, les dades són rotades o projectades en la direcció de màxima discriminació i, segon, escalades en aquesta direcció, penalitzant la distorsió a través del llindar de classificació. Com a resultat, la utilitat de les dades es preserva en termes de la precisió dels models d'aprenentatge automàtic en diversos conjunts de dades. Posteriorment, proposem un mecanisme per reduir el temps d'execució per a la microagregació k-anònima. Això s'aconsegueix simplificant les operacions internes de l'algoritme escollit Mitjançant una extensa experimentació sobre diversos conjunts de dades, vam mostrar que el nou algoritme és bastant més ràpid. Aquesta acceleració s'aconsegueix sense que hi ha pèrdua en la utilitat de les dades. Finalment, en un enfocament més aplicat, es proposa una eina de protecció de privacitat d'individus i organitzacions mitjançant l'anonimització de dades sensibles inclosos en logs de seguretat. Es dissenyen diferents mecanismes d'anonimat per implementar-los en base a la definició d'una política de privacitat, en el context d'un projecte europeu que té per objectiu construir un sistema de seguretat unificat

Location: Interdisciplinary and Cooperative Learning

La excesiva fragmentación del conocimiento a la que se ha llegado con la especialización de las disciplinas, estaría en la base de las limitantes que la interdisciplinariedad pretende superar. Los problemas de comunicación que tienen científicos y expertos para entenderse entre sí, han llevado a una incomprensión mutua de especialistas encerrados en espacios estáticos, cuyo lenguaje y sistema demostrativo se hallan autorreferidos. Este estudio se propone plasmar una nueva mirada sobre el lugar, a partir de aportes de disciplinas como la Matemática y la Física. Cada disciplina aborda de manera distinta el estudio de sus objetos, por lo tanto resulta muy interesante afrontar la idea del lugar desde las visiones de las ciencias exactas en conjunción con la Arquitectura, que aporta elementos como la percepción, apropiación espacial y la cultura. Adicionalmente, se pretende dar cuenta de la metodología del trabajo colaborativo entre los estudiantes, y la pertinencia de la interdisciplinariedad en el ámbito universitario y profesional.The excessive fragmentation of knowledge achieved with the specialization of disciplines is at the basis of the limitations that interdisciplinarity aims to overcome. The communication issues between scientists and experts have led to a mutual incomprehension of specialists locked in static spaces, whose language and demonstrative system are self-referenced. This study proposes a new approach to location, based on the contributions of disciplines such as Mathematics and Physics. Each discipline approaches the study of its subject-matter differently, which is why it is very interesting to address the idea of location from the perspective of exact sciences jointly with Architecture, which contributes with elements such as perception, spatial appropriation, and culture. The paper also aims to explain the methodology of collaborative work among students and the relevance of interdisciplinarity in the university and professional field