Particularismo político alrededor del mundo

(Disponible en idioma inglés únicamente) En este trabajo se presenta un nuevo conjunto de datos sobre sistemas electorales y se bosqueja sus usos potenciales en nuevas investigaciones sobre las conexiones entre los sistemas electorales y los resultados económicos. El conjunto de datos brinda indicadores del grado al que políticos individuales pueden promover sus carreras apelando, por un lado, a grupos de electores de zonas geográficas reducidas o a simpatizantes de su partido por el otro.

A new panel dataset for cross-country analyses of national systems, growth and development (CANA)

Missing data represent an important limitation for cross-country analyses of national systems, growth and development. This paper presents a new cross-country panel dataset with no missing value. We make use of a new method of multiple imputation that has recently been developed by Honaker and King (2010) to deal specifically with time-series cross-section data at the country-level. We apply this method to construct a large dataset containing a great number of indicators measuring six key country-specific dimensions: innovation and technological capabilities, education system and human capital, infrastructures, economic competitiveness, political-institutional factors, and social capital. The CANA panel dataset thus obtained provides a rich and complete set of 41 indicators for 134 countries in the period 1980-2008 (for a total of 3886 countryyear observations). The empirical analysis shows the reliability of the dataset and its usefulness for crosscountry analyses of national systems, growth and development. The new dataset is publicly available.Los datos incompletos representan una limitación importante para el análisis de sistemas nacionales, crecimiento y desarrollo. Este trabajo presenta un nuevo conjunto de datos de panel completos, en el que se presentan datos observados junto a datos estimados. Las estimaciones han sido realizadas a través de un nuevo método de imputación múltiple recién desarrollado por Honaker y King (2010) para ocuparse específicamente de series cronológicas de sección cruzada a nivel de país. Aplicamos este método para construir un conjunto de datos que contiene un importante número de indicadores para medir seis dimensiones claves específicas de cada país: la capacidad tecnológica y de innovación, el sistema educativo y capital humano, las infraestructuras, la competitividad económica, los factores político-institucionales, y el capital social. El conjunto de datos de panel “CANA” proporciona 41 indicadores para 134 países en el período desde 1980 hasta 2008 (para un total de 3886 observaciones país-año). El análisis empírico muestra la fiabilidad del conjunto de datos y su utilidad para posteriores usos en el estudio de sistemas nacionales, crecimiento y desarrollo. El nuevo conjunto de datos está a disposición del público.datos incompletos, métodos de imputación múltiple, sistemas nacionales de innovación, capacidades sociales, crecimiento económico y desarrollo, indicadores compuestos, Missing data; multiple imputation methods; national systems of innovation; social capabilities; economic growth and development; composite indicators.

Discovering learning processes using inductive miner: A case study with learning management systems (LMSs)

Resumen tomado de la publicaciónDescubriendo procesos de aprendizaje aplicando Inductive Miner: un estudio de caso en Learning Management Systems (LMSs). Antecedentes: en la minería de procesos con datos educativos se utilizan diferentes algoritmos para descubrir modelos, sobremanera el Alpha Miner, el Heuristic Miner y el Evolutionary Tree Miner. En este trabajo proponemos la implementación de un nuevo algoritmo en datos educativos, el denominado Inductive Miner. Método: hemos utilizado datos de interacción de 101 estudiantes universitarios en una asignatura de grado desarrollada en la plataforma Moodle 2.0. Una vez prepocesados se ha realizado la minería de procesos sobre 21.629 eventos para descubrir los modelos que generan los diferentes algoritmos y comparar sus medidas de ajuste, precisión, simplicidad y generalización. Resultados: en las pruebas realizadas en nuestro conjunto de datos el algoritmo Inductive Miner es el que obtiene mejores resultados, especialmente para el valor de ajuste, criterio de mayor relevancia en lo que respecta al descubrimiento de modelos. Además, cuando ponderamos con pesos las diferentes métricas seguimos obteniendo la mejor medida general con el Inductive Miner. Conclusiones: la implementación de Inductive Miner en datos educativos es una nueva aplicación que, además de obtener mejores resultados que otros algoritmos con nuestro conjunto de datos, proporciona modelos válidos e interpretables en términos educativos.Universidad de Oviedo. Biblioteca de Psicología; Plaza Feijoo, s/n.; 33003 Oviedo; Tel. +34985104146; Fax +34985104126; [email protected]

Visualización de conjunto de datos de múltiples instancias

Este trabajo de grado aborda la problemática de la visualización de conjuntos de datos de múltiples instancias (MI), en busca de entender las particularidades de estos conjuntos de datos y sus relaciones. Como en la literatura existen pocos trabajos relacionados a este tema, se considera que el resultado puede ser de utilidad para quienes actualmente trabajan con el paradigma de aprendizaje de múltiples instancias (MIL). Así, la intención de este trabajo es desarrollar un método de visualización que permita a los usuarios entender cuáles son las relaciones o patrones ocultos en los conjuntos de datos de MI. Con este n se plantea una pregunta de investigación importante, Que métodos de visualización se pueden adaptar para explorar conjuntos de datos de MI. La respuesta a la pregunta de investigación se busca mediante la creación de una propuesta de visualización y experimentando con diferentes métodos de visualización en los conjuntos de datos. La propuesta de visualización se validó mediante encuestas y cuestionarios a expertos en MIL además con pruebas y comparaciones internas. Los experimentos realizados mostraron que usar métodos combinados de visualización permite extraer más información del conjunto de datos. Teniendo esto en cuenta y siguiendo las recomendaciones de los expertos, sería bueno crear herramientas que permitan representar un conjunto de MI en diferentes métodos de visualización y a su ve hacer herramientas más intuitivas, para que el proceso de visualización de datos sea más rápido y efectivo en la detección de patrones.This degree work addresses the problem of the visualization of data sets of multiple instances (MI), seeking to understand the particularities of these data sets and their relationships. As there are few works related to this topic in the literature, it is considered that the result may be useful for those who currently work with the multi-instance learning paradigm (MIL). Thus, the intention of this work is to develop a visualization method that allows users to understand what the relationships or hidden patterns in MI data sets. To this end, an important research question is posed, what visualization methods can be adapted to explore MI data sets? The answer to the research question is sought by creating a visualization proposal and experimenting with different visualization methods on the data sets. The visualization proposal was validated through surveys and questionnaires to MIL experts in addition to internal tests and comparisons. The experiments carried out showed that using combined visualization methods allows extracting more information from the data set. Taking this into account and following the recommendations of the experts, it would be good to create tools that allow representing a set of MI in different visualization methods and in turn make more intuitive tools, so that the data visualization process is faster and more effective in pattern detection.Magíster en Ingeniería de SoftwareMaestrí

Propiedad y desempeño de la banca

(Disponible en idioma inglés únicamente) Este trabajo estructura un nuevo conjunto de datos sobre la propiedad y el desempeño de la banca, abarcando aproximadamente 50. 000 observaciones en 119 países entre 1995 y 2002. Se emplea dicho conjunto de datos para reevaluar la relación entre la propiedad y el desempeño de la banca, generándose estimaciones por separado para países en desarrollo y países industrializados. Se halla que aunque la propiedad guarda una fuerte relación con el desempeño en los países en desarrollo, en los países industrializados esa propiedad no guarda relación con el desempeño. En especial, se sugiere que los bancos propiedad del Estado que funcionan en países en desarrollo tienden a exhibir una menor rentabilidad y costos mayores que sus contrapartes en el sector privado, y que lo contrario se verifica en el caso de los bancos de propiedad extranjera (los cuales tienden a caracterizarse por una mayor rentabilidad y costos menores). También hallamos que, en los países en desarrollo, la entrada de bancos foráneos desempeña un papel útil para hacer que los bancos del país aumenten su eficiencia en términos de costos operativos generales y de márgenes entre las tasas de interés, aunque no descubrimos ningún efecto sobre la rentabilidad de los bancos del país.

Un nuevo vistazo a los efectos en la capacidad de empleo de los programas de capacitación para desempleados en países en desarrollo

(Disponible en idioma inglés únicamente) Los conjuntos de datos que se emplean para las evaluaciones en países en desarrollo no se prestan para cuantificar los efectos de los programas de capacitación sobre la dinámica de nuevo empleo de quienes reciben la capacitación. Una excepción es el conjunto de datos recopilados para una evaluación realizada en 1994 de participantes en un programa de capacitación dirigido a desempleados en México. Además de contar con un grupo de control de individuos que cumplen con los requisitos y que no participaron en el programa, este conjunto de datos es el único con datos longitudinales que cubren no sólo la duración de los episodios de desempleo después de que el individuo encuestado recibió la capacitación, sino además la duración de sus lapsos de empleo. Se emplean estos datos para estimar las semanas adicionales que trabajan los individuos gracias a la capacitación, en comparación con el caso en que no hay capacitación. Basándonos en funciones de riesgo, calculamos los efectos de un programa tanto sobre el tiempo que se pasa buscando empleo como sobre la duración del empleo. Demostramos que no poder distinguir entre hallar un empleo sostenido y hallar un empleo puede llevar a conclusiones engañosas sobre la eficacia de los programas. También ilustramos la necesidad de corregir la heterogeneidad no observada entre individuos en funciones de riesgo, para evitar implicaciones engañosas en una evaluación.

Un nuevo conjunto de datos para la detección de roya en cultivos de café Colombianos basado en clasificadores

Coffee production is the main agricultural activity in Colombia. More than 350.000 Colombian families depend on coffee harvest. Since coffee rust disease was first reported in the country in 1983, these families have had to face severe consequences. Recently, machine learning approaches have built a dataset for monitoring coffee rust incidence that involves weather conditions and physic crop properties. This background encouraged us to build a dataset for coffee rust detection in Colombian crops through data mining process as Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). In this paper we define a proper data to generate accurate models; once the dataset is built, this is tested using classifiers as: Support Vector Regression, Backpropagation Neural Networks and Regression Trees.La producción de café es la principal actividad agrícola en Colombia. Más de 350.000 familias colombianas dependen de la cosecha de café. En este sentido, la roya fue reportada por primera vez en el país en 1983, y desde entonces estas familias han tenido que enfrentar graves consecuencias. Recientemente, diversos enfoques basados en aprendizaje automático han construido un conjunto de datos para el monitoreo de la incidencia de la roya del café, teniendo en cuenta las condiciones climáticas y las propiedades físicas de los cultivos. Estas investigaciones motivaron la creación de un conjunto de datos para la detección de la roya en cultivos Colombianos a través del proceso de minería de datos CRISP-DM. En este trabajo se definió un conjunto de datos con el objetivo de generar clasificadores precisos; una vez construido el conjunto de datos, fue probado mediante tres clasificadores: Maquinas de vector de regresión, Redes neuronales con propagación hacia atrás y Árboles de regresión

Discriminación en el mercado laboral por habilidades, educación escolar y género en Chile

En este trabajo se analiza el efecto de los niveles de escolaridad sobre las brechas de sexo en el mercado laboral chileno. Se emplea un nutrido conjunto de datos sobre los resultados del mercado laboral, el logro académico y el rendimiento académico, así como las variables que caracterizan los antecedentes familiares. Aunque los resultados muestran diferencias de sexo estadísticamente significativas en varias dimensiones del mercado laboral chileno, esas brechas dependen mayormente del nivel de escolaridad de los individuos. Esos hallazgos no se deben tomar como una prueba decisiva de discriminación en el mercado laboral chileno.

Conjunto de datos de las familias baetidae (Ephemeroptera) y elmidae (coleoptera) de las yungas Argentinas

Las Yungas o Bosques Subtropicales de Montaña representan una de las ecorregiones más biodiversas de Argentina. Su distribución sobre las cadenas montañosas andinas ayuda a retener el agua, generando los ecosistemas lóticos. El objetivo de este trabajo es dar a conocer y describir un conjunto de datos de las familias Baetidae y Elmidae. Estos datos contienen 1.183 registros, 828 pertenecen a la familia Baetidae (15 géneros y 27 especies) y 355 registros a la familia Elmidae (10 géneros y 16 especies). Se muestrearon 10 de las 24 áreas protegidas, existiendo sectores de Yungas que no poseen registros, como el noreste de la provincia de Salta y el este de la provincia de Jujuy. Este trabajo tiene la intención de exponer vacíos de información y direccionar futuros proyectos de investigación.The Yungas or the Subtropical Mountain Forests represent one of the most biodiverse ecoregions in Argentina. Its distribution over the Andean mountain ranges helps retain water, generating the lotic ecosystems. The aim of this work is to describe a dataset of the Baetidae and Elmidae families. This dataset contains 1,183 records, 828 belong toBaetidae (15 genera and 27 species) and 355 to Elmidae (10 genera and 16 species). Ten out of the 24 protected areas were sampled, without records in some of them, such as northeastern Salta province and eastern Jujuy province. This work is intended to expose information gaps in order to contribute to future research projects.Fil: Albanesi, Sebastian Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Biodiversidad Neotropical. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Biodiversidad Neotropical. Instituto de Biodiversidad Neotropical; ArgentinaFil: Cristobal, Luciana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Biodiversidad Neotropical. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Biodiversidad Neotropical. Instituto de Biodiversidad Neotropical; ArgentinaFil: Manzo, María Verónica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Biodiversidad Neotropical. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Biodiversidad Neotropical. Instituto de Biodiversidad Neotropical; ArgentinaFil: Nieto Peñalver, María Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Biodiversidad Neotropical. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo. Instituto de Biodiversidad Neotropical. Instituto de Biodiversidad Neotropical; Argentin

Método de detección automática de armas de mano en video usando aprendizaje profundo

Investigación TecnológicaEste experimento implementa un método basado en aprendizaje profundo para el apoyo del proceso de monitoreo y detección de armas de mano (revólveres y pistolas), de forma automática con el fin de proponer una solución a la problemática de seguridad existente en la ciudad de Bogotá. Se propone una metodología que consta de siete (7) pasos: construcción del conjunto de datos, pre procesamiento de los videos, extracción de características de los frames, muestreo del conjunto de datos, red de regiones propuestas, clasificación y detección de armas de mano, y rendimiento del modelo de detección de armas de mano en video.RESUMEN INTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. MARCO DE REFERENCIA 3. METODOLOGÍA 4. DISEÑO METODOLÓGICO 5. DISCUSIÓN DE RESULTADOS 6. CONCLUSIONES 7. RECOMENDACIONES 8. ANEXOS 9. BIBLIOGRAFÍAPregradoIngeniero de Sistema