Location equivalence in a parametric setting

AbstractLocation equivalence has been presented in [5] as a bisimulation-based equivalence able to take into account the spatial distribution of processes.In this work, the parametric approach of [12] is applied to location equivalence. An observation domain for localities is identified and the associated equivalence is shown to coincide with the equivalence introducted in [6,16]. The observation of a computation is a forest (defined up to isomorphism) whose nodes are the events (labeled by observable actions) and where the arcs describe the sublocation relation.We show in the paper that our approach is really parametric. By performing minor changes in the definitions, many equivalences are captured: partial and mixed ordering causal semantics, interleaving, and a variation of location equivalence where the generation ordering is not evidenced. It seems difficult to modify the definitions of [6,16] to obtain the last observation. The equivalence induced by this observation corresponds to the very intuitive assumption that different locations cannot share a common clock, and hence the ordering between events occurring in different places cannot be determined.Thanks to the general results proved in [12] for the parametric approach, all the observation equivalences described in this paper come equipped with sound and complete axiomatizations

Structural Testing of Active DataBases

Active databases (ADBs) are databases that include active components or agents that can execute actions. The rise of active databases in the picture of software development has a great impact on software systems and in the discipline of software engineering. However, we still lack the foundations that are needed to adequately support this new tool. These foundations are needed in order to properly apply known software engineering techniques to ADBs and systems that use them. Among the methods and techniques used to improve quality, we count systematic testing. In this work, we generalize structural testing techniques to ADB systems. We introduce a model of active databases, called dbgraph, suitable for testing. We show that dbgraphs can be used to generalize structural testing techniques for ADBs. Moreover, we introduce several new structural criteria aimed at find errors in a set of rules for an ADB. We also compare the strength of the coverage criteria presented in this work.Supported in part by UBACyT grant EX186.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Structural Testing of Active DataBases

Active databases (ADBs) are databases that include active components or agents that can execute actions. The rise of active databases in the picture of software development has a great impact on software systems and in the discipline of software engineering. However, we still lack the foundations that are needed to adequately support this new tool. These foundations are needed in order to properly apply known software engineering techniques to ADBs and systems that use them. Among the methods and techniques used to improve quality, we count systematic testing. In this work, we generalize structural testing techniques to ADB systems. We introduce a model of active databases, called dbgraph, suitable for testing. We show that dbgraphs can be used to generalize structural testing techniques for ADBs. Moreover, we introduce several new structural criteria aimed at find errors in a set of rules for an ADB. We also compare the strength of the coverage criteria presented in this work.Supported in part by UBACyT grant EX186.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Un caso de big data punta a punta: análisis de datos de transporte y su uso en el negocio

En este artículo se presentan los resultados de un proyecto de análisis de datos de una empresa de transporte, que involucró la recolección, preparación, visualización, transformación y análisis de 3 años de datos de viajes de colectivos, incluyendo boletos y posicionamiento geográfico. Este caso cubre el proyecto de punta a punta, incluyendo la incorporación de los resultados en el proceso de negocio. Nosotros sostenemos que una característica clave de los proyectos de big data debe encontrarse en el proceso que se lleva a cabo y que inicia con la captura de grandes cantidades de datos, pasando por el procesamiento (que en muchos casos requiere una infraestructura especial o particular, con más de una computadora, en modo distribuido) hasta el análisis y el aprovechamiento de la información en el negocio. En nuestro punto de vista, este último paso (la inserción de la información en la toma de decisiones) es tan importante como el uso de bases NoSQL o Hadoop o procesar varios terabytes.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Un caso de big data punta a punta: análisis de datos de transporte y su uso en el negocio

En este artículo se presentan los resultados de un proyecto de análisis de datos de una empresa de transporte, que involucró la recolección, preparación, visualización, transformación y análisis de 3 años de datos de viajes de colectivos, incluyendo boletos y posicionamiento geográfico. Este caso cubre el proyecto de punta a punta, incluyendo la incorporación de los resultados en el proceso de negocio. Nosotros sostenemos que una característica clave de los proyectos de big data debe encontrarse en el proceso que se lleva a cabo y que inicia con la captura de grandes cantidades de datos, pasando por el procesamiento (que en muchos casos requiere una infraestructura especial o particular, con más de una computadora, en modo distribuido) hasta el análisis y el aprovechamiento de la información en el negocio. En nuestro punto de vista, este último paso (la inserción de la información en la toma de decisiones) es tan importante como el uso de bases NoSQL o Hadoop o procesar varios terabytes.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Un caso de big data punta a punta: análisis de datos de transporte y su uso en el negocio

En este artículo se presentan los resultados de un proyecto de análisis de datos de una empresa de transporte, que involucró la recolección, preparación, visualización, transformación y análisis de 3 años de datos de viajes de colectivos, incluyendo boletos y posicionamiento geográfico. Este caso cubre el proyecto de punta a punta, incluyendo la incorporación de los resultados en el proceso de negocio. Nosotros sostenemos que una característica clave de los proyectos de big data debe encontrarse en el proceso que se lleva a cabo y que inicia con la captura de grandes cantidades de datos, pasando por el procesamiento (que en muchos casos requiere una infraestructura especial o particular, con más de una computadora, en modo distribuido) hasta el análisis y el aprovechamiento de la información en el negocio. En nuestro punto de vista, este último paso (la inserción de la información en la toma de decisiones) es tan importante como el uso de bases NoSQL o Hadoop o procesar varios terabytes.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Development and validation of a prediction rule for growth hormone deficiency without need for pharmacological stimulation tests in children with risk factors

Introduction: Practice guidelines cannot recommend establishing a diagnosis of growth hormone deficiency (GHD) without performing growth hormone stimulation tests (GHST) in children with risk factors, due to the lack of sufficient evidence. Objective: Our goal was to generate an evidence-based prediction rule to diagnose GHD in children with growth failure and clinically identifiable risk factors. Methods: We studied a cohort of children with growth failure to build the prediction model, and a second, independent cohort to validate the prediction rule. To this end, we assessed the existence of: pituitary dysgenesis, midline abnormalities, (supra)sellar tumor/surgery, CNS infection, traumatic brain injury, cranial radiotherapy, chemotherapy, genetic GHD, pituitary hormone deficiencies, and neonatal hypoglycemia, cholestasis, or hypogenitalism. Selection of variables for model building was performed using artificial intelligence protocols. Specificity of the prediction rule was the main outcome measure in the validation set. Results: In the first cohort (n=770), the resulting prediction rule stated that a patient would have GHD if (s)he had: pituitary dysgenesis, or two or more anterior pituitary deficiencies, or one anterior pituitary deficiency plus: neonatal hypoglycemia or hypogenitalism, or diabetes insipidus, or midline abnormalities, or (supra)sellar tumor/surgery, or cranial radiotherapy ≥18 Gy. In the validation cohort (n=161), the specificity of the prediction rule was 99.2% (95% CI: 95.6–100%). Conclusions: This clinical rule predicts the existence of GHD with high specificity in children with growth disorders and clinically identifiable risk factors, thus providing compelling evidence to recommend that GHD can be safely diagnosed without recurring to GHST in neonates and children with growth failure and specific comorbidities.Fil: Clément, Florencia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Grinspon, Romina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Yankelevich, Daniel Norberto. Practia S.A; Argentina. Fundación para el Desarrollo Argentino; ArgentinaFil: Martín Benítez, Sabrina. Hospital Pediatrico Humberto Notti ; Gobierno de la Provincia de Mendoza;Fil: de la Ossa, Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Ropelato, Maria Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Ballerini, Maria Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Keselman, Ana Claudia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Braslavsky, Debora Giselle. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Pennisi, Patricia Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Bergadá, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; ArgentinaFil: Finkielstain, Gabriela Paula. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; Argentina. Takeda Pharma; ArgentinaFil: Rey, Rodolfo Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada". Fundación de Endocrinología Infantil. Centro de Investigaciones Endocrinológicas "Dr. César Bergada"; Argentin

Soft balancing in the Americas : Latin American opposition to U.S. intervention, 1898–1936

In the aftermath of the 2003 U.S.-led invasion of Iraq, scholars of international relations debated how to best characterize the rising tide of global opposition. The concept of “soft balancing” emerged as an influential, though contested, explanation of a new phenomenon in a unipolar world: states seeking to constrain the ability of the United States to deploy military force by using multinational organizations, international law, and coalition building. Soft balancing can also be observed in regional unipolar systems. Multinational archival research reveals how Argentina, Mexico, and other Latin American countries responded to expanding U.S. power and military assertiveness in the early twentieth century through coordinated diplomatic maneuvering that provides a strong example of soft balancing. Examination of this earlier case makes an empirical contribution to the emerging soft-balancing literature and suggests that soft balancing need not lead to hard balancing or open conflict