Participación comunitaria, empoderamiento y salud percibida de mujeres en el entorno rural de Sevilla

El objetivo de este trabajo fue explorar la interrelación entre el sentido psicológico de comunidad, la potenciación psicológica y la participación ciudadana, y los resultados positivos que estos procesos producen en términos de salud. Se incluyeron como variables de organización, potenciadoras de dicha dinámica, la frecuencia de participación en una asociación, el sentido de comunidad respecto a la misma y la participación en una iniciativa de promoción de la salud. La muestra estuvo compuesta por 205 mujeres de entre 17 y 89 años de los municipios de Gerena y Castilblanco de los Arroyos, de la provincia de Sevilla. Los principales resultados de este trabajo indican que los procesos estudiados están intensamente relacionados entre sí, especialmente el sentido de comunidad organizacional y los diferentes tipos de participación. Aunque no se establecen conclusiones acerca de los efectos beneficiosos en salud de estos procesos, se apuntan efectos indirectos a través de diversas variables demográficas.The aim of this study was to explore the interplay between sense of community, psychological empowerment and citizen participation, and their impact in terms of health. Complementarily, the engagement in associational life as well as health’s promotion activities was taken into account: the frequency of participation in a local association, the identification with that association as well as the participation in an initiative to promote health were evaluated. The sample consisted of 205 women between 17 and 89 years old, from the municipalities of Gerena and Castilblanco de los Arroyos (Seville). The main results of this work indicate that the three processes studied are strongly interrelated. Organizational sense of community is clearly associated to different indicators of participation. Finally, health outcomes were associated to demographic variables, such as age, educational level and occupational status

Participación comunitaria, empoderamiento y salud percibida de mujeres en el entorno rural de Sevilla

Este trabajo se basa en el Trabajo Fin de Máster de la primera autora en el Máster en Psicología de la Intervención Social y Comunitaria.El objetivo de este trabajo fue explorar la interrelación entre el sentido psicológico de comunidad, la potenciación psicológica y la participación ciudadana, y los resultados positivos que estos procesos producen en términos de salud. Se incluyeron como variables de organización, potenciadoras de dicha dinámica, la frecuencia de participación en una asociación, el sentido de comunidad respecto a la misma y la participación en una iniciativa de promoción de la salud. La muestra estuvo compuesta por 205 mujeres de entre 17 y 89 años de los municipios de Gerena y Castilblanco de los Arroyos, de la provincia de Sevilla. Los principales resultados de este trabajo indican que los procesos estudiados están intensamente relacionados entre sí, especialmente el sentido de comunidad organizacional y los diferentes tipos de participación. Aunque no se establecen conclusiones acerca de los efectos beneficiosos en salud de estos procesos, se apuntan efectos indirectos a través de diversas variables demográficas.The aim of this study was to explore the interplay between sense of community, psychological empowerment and citizen participation, and their impact in terms of health. Complementarily, the engagement in associational life as well as health’s promotion activities was taken into account: the frequency of participation in a local association, the identification with that association as well as the participation in an initiative to promote health were evaluated. The sample consisted of 205 women between 17 and 89 years old, from the municipalities of Gerena and Castilblanco de los Arroyos (Seville). The main results of this work indicate that the three processes studied are strongly interrelated. Organizational sense of community is clearly associated to different indicators of participation. Finally, health outcomes were associated to demographic variables, such as age, educational level and occupational status

Study of the effect of the LDH cations precursors in the removal of arsenic in aqueous solution

Layered double hydroxides (LDH) are anionic clays, mainly used as adsorbents, ion exchange material, and catalysts. Generally, they present high specific surface areas, alkaline character, high metallic dispersion, and high thermal stability. If they contain a transitional element in their structure, the solid may present redox properties. LDH were synthesized with the following combinations: MgAl, MgFe, and ZnMgFe, aiming to determine the effect of cationic nature in the structure and the functionality of the synthesized clay as adsorbents in polluted aqueous effluents. The textural properties were determined by nitrogen adsorption isotherms. Crystalline structure was studied by XRD and the presence of the anions of the interlayer was determined by FTIR spectroscopy. The studies of removal of As(III) and As(V) from aqueous solutions, using the LDH, show that after 24 h the solids reach a high removal efficiency. ZnMgFe solid removed both species of arsenic with values of 95 and 98% for As(II) and As(V), respectively. The MgFe solid showed some selectivity to the uptake of As(V), while the MgAl only removed As(V). This selective behaviour can be beneficial in studies of arsenic speciation.Fil: Barroso Quiroga, Maria Martha. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales. Departamento de Minería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Investigaciones en Tecnología Química. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. Instituto de Investigaciones en Tecnología Química; ArgentinaFil: Iglesias Juncà, Mònica. Universidad de Girona; EspañaFil: Merino, Nora Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Investigaciones en Tecnología Química. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. Instituto de Investigaciones en Tecnología Química; Argentin

Combinando clustering con aproximación espacial para búsquedas en espacios métricos

El modelo de espacios métricos permite abstraer muchos de los problemas de búsqueda por proximidad. La búsqueda por proximidad tiene múltiples aplicaciones especialmente en el área de bases de datos multimedia. La idea es construir un índice para la base de datos de manera tal de acelerar las consultas por proximidad o similitud. Aunque existen varios índices prometedores, pocos de ellos son dinámicos, es decir, una vez creados muy pocos permiten realizar inserciones y eliminaciones de elementos a un costo razonable. El Árbol de Aproximación Espacial (dsa–tree) es un índice recientemente propuesto, que ha demostrado tener buen desempeño en las búsquedas y que además es totalmente dinámico. En este trabajo nos proponemos obtener una nueva estructura de datos para búsqueda en espacios métricos, basada en el dsa–tree, que mantenga sus virtudes y que aproveche que en muchos espacios existen clusters de elementos y que además pueda hacer un mejor uso de la memoria disponible para mejorar las búsquedasII Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Combinando clustering con aproximación espacial para búsquedas en espacios métricos

El modelo de espacios métricos permite abstraer muchos de los problemas de búsqueda por proximidad. La búsqueda por proximidad tiene múltiples aplicaciones especialmente en el área de bases de datos multimedia. La idea es construir un índice para la base de datos de manera tal de acelerar las consultas por proximidad o similitud. Aunque existen varios índices prometedores, pocos de ellos son dinámicos, es decir, una vez creados muy pocos permiten realizar inserciones y eliminaciones de elementos a un costo razonable. El ´Arbol de Aproximación Espacial (dsa–tree) es un índice recientemente propuesto, que ha demostrado tener buen desempeño en las búsquedas y que además es totalmente dinámico. En este trabajo nos proponemos obtener una nueva estructura de datos para búsqueda en espacios métricos, basada en el dsa–tree, que mantenga sus virtudes y que aproveche que en muchos espacios existen clusters de elementos y que además pueda hacer un mejor uso de la memoria disponible para mejorar las búsquedas.Eje: AlgoritmosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Uso del tiempo de las mujeres : ventajas y prejuicios para la salud

El uso del tiempo que tradicionalmente han realizado las mujeres ha contribuido al mantenimiento de la salud de la población, pues ellas han sido las encargadas de realizar las tareas de higiene del hogar, la preparación de alimentos, el cuidado de ropa y abrigo, la atención a niños, niñas, personas discapacitadas y enfermas; estas actividades han sido realizadas no sólo en el propio hogar, sino como ayuda a otros hogares. El mayor estrés sufrido por las mujeres, relacionado con la mayor carga de trabajo que soportan - fruto de sumar a su tradicional rol de género, la incorporación al mercado laboral-, y relacionado también con el número de actividades realizadas y la simultaneidad de las mismas, puede sustentar su percepción de un peor estado de salud. El trabajo que se presenta consiste en un análisis descriptivo de las diferencias por género, tanto en el uso del tiempo como en la percepción de su salud, a partir de la explotación de la información contenida en la ampliación para Andalucía de la Encuesta de Uso del Tiempo realizada por el INE en 2002-2003

Investigación cualitativa para la mejora de los resultados académicos en primer curso en los grados de Ingeniería de la Escuela de Ingeniería de Gipuzkoa [Qualitative research for the improvement of the academic results in first year in the degrees on the Faculty of Engineering of Gipuzkoa]

Es prioritario para la Escuela de Ingeniería de Gipuzkoa (EIG) de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU) reducir la tasa de abandono de los estudiantes de primer curso en los grados de Ingeniería. Para ello, se puso en marcha un Proyecto de Innovación Educativa (PIE) durante el periodo 2015-2017. El PIE propuesto, busca una mejora significativa en las Tasas de Rendimiento (TR), Tasas de Éxito (TE) y Tasas de Abandono (TA) de las asignaturas de primer curso de los grados que se imparten en la EIG, a través de la mejora en la enseñanza y de la información y orientación de nuevo alumnado. El producto a elaborar consiste en un conjunto de propuestas innovadoras para los procesos de enseñanza/aprendizaje (E/A). Ésta comunicación se centra en la encuesta al alumnado de primer curso que se ha llevado a cabo en la EIG. Los resultados preliminares evidencian que los alumnos que llegan a la universidad tienen dificultades para adaptarse a las nuevas dinámicas de trabajo. Están habituados a la sobreinformación, por lo que se sienten perdidos cuando la propia búsqueda de información forma parte del proceso de aprendizaje. [It is critical for the Faculty of Engineering, Gipuzkoa (FEG) of The University of The Basque Country to reduce the Dropout Rate (DR) in the first course of Engineering Grades. To this end, an Educational Improvement Project (EIP) was launched for the period 2015-2017. The proposed EIP seeks a significant improvement in the Yield Rate (YR), Rate of Success (RS) and DR of the first year courses of the degrees that are taught in the FEG, through the improvement in teaching and information and orientation of new students. The product to be elaborated consists of a set of innovative proposals for the processes of Teaching / Learning (T/L). This communication focuses on the questionnaire that has been passed to first-year students in the FEG. The preliminary results show that students have difficulties to adapt to new working dynamics when arriving to university. They are used to the information overload, which makes them get lost when the information search itself is part of the learning process.

Spontaneous Speech and Emotional Response modeling based on One-class classifier oriented to Alzheimer Disease diagnosis

The purpose of our project is to contribute to earlier diagnosis of AD and better estimates of its severity by using automatic analysis performed through new biomarkers extracted from non-invasive intelligent methods. The methods selected in this case are speech biomarkers oriented to Sponta-neous Speech and Emotional Response Analysis. Thus the main goal of the present work is feature search in Spontaneous Speech oriented to pre-clinical evaluation for the definition of test for AD diagnosis by One-class classifier. One-class classifi-cation problem differs from multi-class classifier in one essen-tial aspect. In one-class classification it is assumed that only information of one of the classes, the target class, is available. In this work we explore the problem of imbalanced datasets that is particularly crucial in applications where the goal is to maximize recognition of the minority class as in medical diag-nosis. The use of information about outlier and Fractal Dimen-sion features improves the system performance

Alzheimer Disease Diagnosis based on Automatic Spontaneous Speech Analysis

Alzheimer’s disease (AD) is the most prevalent form of progressive degenerative dementia and it has a high socio-economic impact in Western countries, therefore is one of the most active research areas today. Its diagnosis is sometimes made by excluding other dementias, and definitive confirmation must be done trough a post-mortem study of the brain tissue of the patient. The purpose of this paper is to contribute to improvement of early diagnosis of AD and its degree of severity, from an automatic analysis performed by non-invasive intelligent methods. The methods selected in this case are Automatic Spontaneous Speech Analysis (ASSA) and Emotional Temperature (ET), that have the great advantage of being non invasive, low cost and without any side effects

On Automatic Diagnosis of Alzheimer's Disease based on Spontaneous Speech Analysis and Emotional Temperature

Alzheimer's disease is the most prevalent form of progressive degenerative dementia; it has a high socio-economic impact in Western countries. Therefore it is one of the most active research areas today. Alzheimer's is sometimes diagnosed by excluding other dementias, and definitive confirmation is only obtained through a post-mortem study of the brain tissue of the patient. The work presented here is part of a larger study that aims to identify novel technologies and biomarkers for early Alzheimer's disease detection, and it focuses on evaluating the suitability of a new approach for early diagnosis of Alzheimer’s disease by non-invasive methods. The purpose is to examine, in a pilot study, the potential of applying Machine Learning algorithms to speech features obtained from suspected Alzheimer sufferers in order help diagnose this disease and determine its degree of severity. Two human capabilities relevant in communication have been analyzed for feature selection: Spontaneous Speech and Emotional Response. The experimental results obtained were very satisfactory and promising for the early diagnosis and classification of Alzheimer’s disease patients