Propuesta de rehabilitación físico-espacial para la comunidad Los Tres Angeles, Soyapango

Se elabora una propuesta de rehabilitación que ofrezca una alternativa viable para mejorar las actuales condiciones de hábitat de la comunidad Los Tres Angeles y que contribuya en la búsqueda de soluciones para lograr mejores niveles de vida. Se diseña un ordenamiento de la comunidad. Se analiza y determina las condiciones y medidas de seguridad a aplicar en la propuesta de diseño para la mitigación de riesgos y desastres. Se elabora la propuesta de un modelo habitacional ajustado a las necesidades y condiciones económicas de la comunidad. Se formula la propuesta de espacios complementarios que favorezcan la organización de la comunidad y el esparcimiento de los habitantes y se proponen acciones para el fortalecimiento organizativo de la comunidad, que contribuyan a la ejecución de la propuesta de rehabilitació

Perfil de Salud Ocupacional de América Central

Este perfil de salud ocupacional (Perfil SOA) fue desarrollado por un grupo de investigadores del Programa Salud, Trabajo y Ambiente en América Central (SALTRA). Los datos analizados parten de la información publicada en los perfiles nacionales de salud ocupacional, elaborados por los miembros SALTRA de siete universidades públicas de Centroamérica. Así, el perfil SO, consta de un resumen de la mejor información disponible en materia de salud y seguridad en el trabajo de los países de la región centroamericana, exceptuando Belice. Se reconoce que el acceso a datos sobre salud ocupacional es escaso y que las estadísticas sobre lesiones y enfermedades están subregistradas, pero también existe un limitado acceso a registros, los cuales son recogidos periódicamente por algunas entidades vinculadas con esta temática. Sumado a esto, las investigaciones desarrolladas en la región concluyen que los factores de riesgo a los que se ven expuestos los trabajadores, son múltiples.Saltra Unión Europe

POFCM: A Parallel Fuzzy Clustering Algorithm for Large Datasets

Clustering algorithms have proven to be a useful tool to extract knowledge and support decision making by processing large volumes of data. Hard and fuzzy clustering algorithms have been used successfully to identify patterns and trends in many areas, such as finance, healthcare, and marketing. However, these algorithms significantly increase their solution time as the size of the datasets to be solved increase, making their use unfeasible. In this sense, the parallel processing of algorithms has proven to be an efficient alternative to reduce their solution time. It has been established that the parallel implementation of algorithms requires its redesign to optimise the hardware resources of the platform that will be used. In this article, we propose a new parallel implementation of the Hybrid OK-Means Fuzzy C-Means (HOFCM) algorithm, which is an efficient variant of Fuzzy C-Means, in OpenMP. An advantage of using OpenMP is its scalability. The efficiency of the implementation is compared against the HOFCM algorithm. The experimental results of processing large real and synthetic datasets show that our implementation tends to more efficiently solve instances with a large number of clusters and dimensions. Additionally, the implementation shows excellent results concerning speedup and parallel efficiency metrics. Our main contribution is a Fuzzy clustering algorithm for large datasets that is scalable and not limited to a specific domain