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    Southern Annular Mode-like changes in southwestern Patagonia at centennial timescales over the last three millennia

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    Late twentieth-century instrumental records reveal a persistent southward shift of the Southern Westerly Winds during austral summer and autumn associated with a positive trend of the Southern Annular Mode (SAM) and contemporaneous with glacial recession, steady increases in atmospheric temperatures and CO2 concentrations at a global scale. However, despite the clear importance of the SAM in the modern/future climate, very little is known regarding its behaviour during pre-Industrial times. Here we present a stratigraphic record from Lago Cipreses (51S), southwestern Patagonia, that reveals recurrent B200-year long dry/warm phases over the last three millennia, which we interpret as positive SAM-like states. These correspond in timing with the Industrial revolution, the Mediaeval Climate Anomaly, the Roman and Late Bronze Age Warm Periods and alternate with cold/wet multicentennial phases in European palaeoclimate records. We conclude that SAM-like changes at centennial timescales in southwestern Patagonia represent in-phase interhemispheric coupling of palaeoclimate over the last 3,000 years through atmospheric teleconnections.Fil: Moreno, Patricio. Universidad de Chile; ChileFil: Vilanova, Isabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales "Bernardino Rivadavia"; ArgentinaFil: Villa Martinez, R.. Universidad de Chile; ChileFil: Garreaud, R. D.. Universidad de Chile; ChileFil: Rojas, M.. Universidad de Chile; ChileFil: De Pol Holz, R.. Universidad de Chile; Chil

    Mineral phases in metakaolin-portlandite pastes cured 15 years at 60 °C. New data for scientific advancement

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    One of the problems addressed by the scientific community in connection with cement matrix hydration is the evolution of hydrated phases under certain, primarily temperature-related, curing conditions. Such conditions are of utmost importance when the cement generates metastable hydrated phases that develop into stable phases, inducing substantial physical-mechanical changes in the matrix. One such instance arises during the pozzolanic reaction between metakaolinite and calcium hydroxide at 60 °C when metastable hexagonal phases co-exist with cubic stable phases. Such processes are well understood in the short and medium term (<5 years). Evolution at longer curing times has not been studied, however. This paper describes the evolution of the initial (stable and metastable) mineral phases in the metakaolinite / Ca(OH) reaction toward a zeolite-like phase after 15 year curing at 60 °C. An understanding of such mineralogical changes is scientifically significant, given their direct impact on the engineering properties of cement-based matricesThe authors thank the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities and the European Regional Development Fund (ref: RTI2018-097074-B-C21/C22

    Onset and Evolution of Southern Annular Mode-Like Changes at Centennial Timescale

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    The Southern Westerly Winds (SWW) are the surface expression of geostrophic winds that encircle the southern mid-latitudes. In conjunction with the Southern Ocean, they establish a coupled system that not only controls climate in the southern third of the world, but is also closely connected to the position of the Intertropical Convergence Zone and CO2 degassing from the deep ocean. Paradoxically, little is known about their behavior since the last ice age and relationships with mid-latitude glacier history and tropical climate variability. Here we present a lake sediment record from Chilean Patagonia (51°S) that reveals fluctuations of the low-level SWW at mid-latitudes, including strong westerlies during the Antarctic Cold Reversal, anomalously low intensity during the early Holocene, which was unfavorable for glacier growth, and strong SWW since ∼7.5 ka. We detect nine positive Southern Annular Mode-like events at centennial timescale since ∼5.8 ka that alternate with cold/wet intervals favorable for glacier expansions (Neoglaciations) in southern Patagonia. The correspondence of key features of mid-latitude atmospheric circulation with shifts in tropical climate since ∼10 ka suggests that coherent climatic shifts in these regions have driven climate change in vast sectors of the Southern Hemisphere at centennial and millennial timescales.Fil: Moreno, P.I.. Universidad de Chile; ChileFil: Vilanova, Isabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Museo Argentino de Ciencias Naturales “Bernardino Rivadavia”; ArgentinaFil: Villa-Martínez, R.. Universidad de Magallanes; ChileFil: Dunbar, R.B.. University of Stanford; Estados UnidosFil: Mucciarone, D.A.. University of Stanford; Estados UnidosFil: Kaplan, M.R.. Columbia University; Estados UnidosFil: Garreaud, R.D.. Universidad de Chile; ChileFil: Rojas, M.. Universidad de Chile; ChileFil: Moy, C.M.. University of Otago; Nueva ZelandaFil: De Pol-Holz, R.. Universidad de Magallanes; ChileFil: Lambert, F.. Pontificia Universidad Católica de Chile; Chil

    Challenge 2: From genes & circuits to behavior

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    Understanding the brain from genes and circuits to behavior is a major scientific challenge. The large repertoire of cell activities supporting behavior stems from an equally diverse range of specialized cell types, from neuron to glia. To untangle mechanisms underlying brain function, elementary processes should be dissected, from the complex machinery of signaling pathways at the level of single cells and synapses, to the intricate phenomena leading to orchestrated ensemble activity and the establishment of engrams driving memory-guided behaviors. In this chapter we identify the main key tasks required to address some of the open questions in the field, and discuss on the main issues and strategies

    Including information about co-morbidity in estimates of disease burden: results from the World Health Organization World Mental Health Surveys

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    Background The methodology commonly used to estimate disease burden, featuring ratings of severity of individual conditions, has been criticized for ignoring co-morbidity. A methodology that addresses this problem is proposed and illustrated here with data from the World Health Organization World Mental Health Surveys. Although the analysis is based on self-reports about one's own conditions in a community survey, the logic applies equally well to analysis of hypothetical vignettes describing co-morbid condition profiles. Method Face-to-face interviews in 13 countries (six developing, nine developed; n=31 067; response rate=69.6%) assessed 10 classes of chronic physical and nine of mental conditions. A visual analog scale (VAS) was used to assess overall perceived health. Multiple regression analysis with interactions for co-morbidity was used to estimate associations of conditions with VAS. Simulation was used to estimate condition-specific effects. Results The best-fitting model included condition main effects and interactions of types by numbers of conditions. Neurological conditions, insomnia and major depression were rated most severe. Adjustment for co-morbidity reduced condition-specific estimates with substantial between-condition variation (0.24-0.70 ratios of condition-specific estimates with and without adjustment for co-morbidity). The societal-level burden rankings were quite different from the individual-level rankings, with the highest societal-level rankings associated with conditions having high prevalence rather than high individual-level severity. Conclusions Plausible estimates of disorder-specific effects on VAS can be obtained using methods that adjust for co-morbidity. These adjustments substantially influence condition-specific rating

    Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado

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    Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español.Eje temático: Bases de Datos y Minería de Datos

    Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado

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    Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

    Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado

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    Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

    Minería de datos y big data: aplicaciones en riesgo crediticio, salud y análisis de mercado

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    Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes para la resolución de problemas de Minería de Datos y Big Data utilizando técnicas de Aprendizaje Automático. Los sistemas desarrollados se aplican particularmente al procesamiento de textos y reconocimiento de patrones en imágenes. En el área de la Minería de Datos se está trabajando, por un lado, en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y, por otro lado, en el desarrollo de nuevas estrategias para tratar grandes volúmenes de datos. Con respecto al área de Big Data se están realizando diversos aportes usando el framework Spark Streaming. En esta dirección, se está investigando en una técnica de clustering dinámico que se ejecuta de manera distribuida. Además se ha implementado en Spark Streaming una aplicación que calcula el índice de Hurtz de manera online, actualizándolo cada pocos segundos con el objetivo de estudiar un cierto mercado de negocios. En el área de la Minería de Textos se han desarrollado estrategias para resumir documentos a través de la extracción utilizando métricas de selección y técnicas de optimización de los párrafos más representativos. Además se han desarrollado métodos capaces de determinar la subjetividad de oraciones escritas en español.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic
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