Over the past few years, higher education institutions have been submitted to various changes largely conditioned by the demands of society. The change from a university for the elite to a university for the masses, the increasing demand for the improvement in quality, the globalization of knowledge, the competitiveness at national and international levels, the development of internal improvement procedures, the changes in relationships with administration and society in general; are some of the unavoidable factors of growing importance in the field of higher education in Europe and around the world. Accountability, to build trust between society and universities, and the demand for transparency, for the design and implementation of plans for improvement and decision-making, are key aspects for meeting society¿s needs. Nevertheless, it is a fact that universities offer less openness than desired, although in recent years there has been a common effort to change this situation. Spanish universities have developed several initiatives to assess the quality of university activities. In particular, one of the relevant challenges to ensure quality in the Spanish university system is the assessment of the university teaching staff activity. The importance of the assessment activities is ever increasing. Such activities can help ensure the quality of educational processes affecting students, the university community and society in general. The evaluation results will allow the design and implementation of plans for improvement for the performance of university teaching staff at universities. It is therefore important to have measurement tools to assess the university teaching staff activity in three dimensions: teaching, research and management. However, commonly the assessment instrument used does not meet the need for the transparency which society demands. The aim of this research is to design methodological strategies for building composite indicators to assess and measure multidimensional concepts related to higher education management. To that end, a thorough review of the statistical techniques that can be applied in the development of composite indicators is performed. Furthermore, the importance of the indicators as a basic tool for suitable quality management and accountability in universities is studied. After reviewing a summary of the use of indicators in higher education, this study focuses on the assessment of the academic activities of the Universitat Politècnica de València teaching staff. First of all, an exploratory analysis of all indicators proposed by the university, for their teaching staff assessment, is performed. To do this, statistical techniques of dimensionality reduction, and classification techniques are applied. Subsequently, different methodologies for constructing a composite indicator that measures teaching activity are proposed, according to the normalization and weighting techniques applied. Lastly, the analytical characteristics of each of the methodologies proposed are studied, using uncertainty and global sensitivity analysis techniques to evaluate the quality and robustness of the proposed models, according to the goals set by the university. The uncertainty analysis is performed using a quasi-random simulation process and applying a non-compensatory aggregation technique on the results, known as the Copeland method. A nonparametric approach, known as the State Dependent Parameter, based on the Kalman filter and smoothing techniques, is performed to apply global sensitivity analysis. The uncertainty and sensitivity analysis are considered necessary techniques to provide validity and methodological support for the composite indicators proposed. Finally, the generalization of the composite indicator referring to teaching activity is studied, and a composite indicator is designed to evaluate the academic activity of each teacher with respect to the rest. This is based on the three main dimensions of university teachers: teaching, research and university management. In order to do this, a non-parametric weighting and aggregation technique called Benefit of the Doubt is applied. This technique measures the relative effectiveness in the development of academic activities of each member of university teaching staff, according to their academic profile. The methodological techniques proposed in this study are applicable in any field of research, and they provide a robust and transparent construction scheme of composite indicators. / Bas Cerdá, MDC. (2014). Estrategias metodológicas para la construcción de indicadores compuestos en la gestión universitaria [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/35330 / TESIS

[ES] El Internet de las Cosas (IoT) ha experimentado un gran crecimiento en los últimos años. El incremento en el número de dispositivos, una mayor miniaturización de la capacidad de computación y las técnicas de virtualización, han favorecido su adopción en la industria y en otros sectores. Asimismo, la introducción de nuevas tecnologías (como la Inteligencia Artificial, el 5G, el Tactile Internet o la Realidad Aumentada) y el auge del edge computing preparan el terreno, y formulan los requisitos, para lo que se conoce como Internet de las Cosas de Nueva Generación (NGIoT). Estos avances plantean nuevos desafíos tales como el establecimiento de arquitecturas que cubran dichas necesidades y a la vez resulten flexibles, escalables y prácticas para implementar servicios que aporten valor a la sociedad. En este sentido, el IoT puede resultar un elemento clave para el establecimiento de políticas y la toma de decisiones. Una herramienta muy útil para ello es la definición y cálculo de indicadores compuestos, que representan un impacto en un fenómeno real a través de un único valor. La generación de estos indicadores es un aspecto promovido por entidades oficiales como la Unión Europea, aunque su automatización y uso en entornos de tiempo real es un campo poco explorado. Este tipo de índices deben seguir una serie de operaciones matemáticas y formalidades (normalización, ponderación, agregación¿) para ser considerados válidos. Esta tesis doctoral plantea la unión de ambos campos en alza, proponiendo una arquitectura de Internet de las Cosas de nueva generación orientada al servicio de cálculo y predicción de indicadores compuestos. Partiendo de la experiencia del candidato en proyectos de investigación europeos y regionales, y construyendo sobre tecnologías open source, se ha incluido el diseño, desarrollo e integración de los módulos de dicha arquitectura (adquisición de datos, procesamiento, visualización y seguridad) como parte de la tesis. Dichos planteamientos e implementaciones se han validado en cinco escenarios diferentes, cubriendo cinco índices compuestos en entornos con requisitos dispares siguiendo una metodología diseñada durante este trabajo. Los casos de uso están centrados en aspectos de sostenibilidad en entornos urbano y marítimo-portuario, pero se ha destacado que la solución puede ser extrapolada a otros sectores ya que ha sido diseñada de una manera agnóstica. El resultado de la tesis ha sido, además, analizado desde el punto de vista de transferencia tecnológica. Se ha propuesto la formulación de un producto, así como una posible financiación en fases de madurez más avanzadas y su potencial explotación como elemento comercializable / [CA] La Internet de les Coses (IoT) ha experimentat un gran creixement en els últims anys. L'increment en el nombre de dispositius, una major miniaturització de la capacitat de computació i les tècniques de virtualització, han afavorit la seua adopció en la indústria i en altres sectors. Així mateix, la introducció de noves tecnologies (com la Intel·ligència Artificial, el 5G, la Internet Tàctil o la Realitat Augmentada) i l'auge del edge computing preparen el terreny, i formulen els requisits, per al que es coneix com a Internet de les Coses de Nova Generació (NGIoT). Aquests avanços plantegen nous desafiaments com ara l'establiment d'arquitectures que cobrisquen aquestes necessitats i resulten, alhora, flexibles, escalables i pràctiques per a implementar serveis que aporten valor a la societat. Ací, el IoT pot resultar un element clau per a l'establiment de polítiques i la presa de decisions. Una eina molt útil en aquest sentit és la definició i càlcul d'indicadors compostos, que representen un impacte en un fenomen real a través d'un únic valor. La generació d'aquests indicadors és un aspecte promogut per entitats oficials com la Unió Europea, encara que la seua automatització i ús en entorns de temps real és un camp poc explorat. Aquest tipus d'índexs han de seguir una sèrie d'operacions matemàtiques i formalitats (normalització, ponderació, agregació¿) per a ser considerats vàlids. Aquesta tesi doctoral planteja la unió de tots dos camps en alça, proposant una arquitectura d'Internet de les Coses de nova generació orientada al servei de càlcul i predicció d'indicadors compostos. Partint de l'experiència del candidat en projectes d'investigació europeus i regionals, i construint sobre tecnologies open source, s'ha inclòs el disseny, desenvolupament i integració dels mòduls d'aquesta arquitectura (adquisició de dades, processament, visualització i seguretat) com a part de la tesi. Aquests plantejaments i implementacions s'han validat en cinc escenaris diferents, cobrint cinc índexs compostos en entorns amb requisits dispars seguint una metodologia dissenyada durant aquest treball. Els casos d'ús estan centrats en aspectes de sostenibilitat en entorns urbà i marítim-portuari, però s'ha destacat que la solució pot ser extrapolada a altres sectors ja que ha sigut dissenyada d'una manera agnòstica. El resultat de la tesi ha sigut, a més, analitzat des del punt de vista de transferència tecnològica. S'ha proposat la formulació d'un producte, així com un possible finançament en fases de maduresa més avançades i la seua potencial explotació com a element comercialitzable / [EN] The Internet of Things (IoT) has experienced tremendous growth in recent years. The increase in the number of devices, greater miniaturization of computing capacity and virtualization techniques have favored its adoption in industry and other sectors. Likewise, the introduction of new technologies (such as Artificial Intelligence, 5G, Tactile Internet or Augmented Reality), together with the rise of edge computing, are paving the way, and formulating the requirements, for what is known as the Next Generation Internet of Things (NGIoT). These advances pose new challenges such as the establishment of proper architectures that meet those needs and, at the same time, are flexible, scalable, and practical for implementing services that bring value to society. In this sense, IoT could be a key element for policy and decision making. A very useful tool for this is the definition and calculation of composite indicators, which represent an impact on a real phenomenon through a single value. The generation of these indicators is an aspect promoted by official entities such as the European Union, although their automation and use in real-time environments is a rather uncharted research field. This type of indexes must follow a series of mathematical operations and formalities (normalization, weighting, aggregation...) to be considered valid. This doctoral thesis proposes the union of both fields, proposing a new generation Internet of Things architecture oriented to the calculation and prediction of composite indicators. Based on the candidate's experience in European and regional research projects, and building on open source technologies, the design, development and integration of the modules of such architecture (data acquisition, processing, visualization and security) has been included as part of the thesis. These approaches and implementations have been validated in five different scenarios, covering five composite indexes in environments with disparate requirements following a methodology designed during this work. The use cases are focused on sustainability aspects in urban and maritime-port environments, but it has been highlighted that the solution can be extrapolated to other sectors as it has been designed in an agnostic way. The result of the thesis has also been analyzed from the point of view of technology transfer. A tentative product definition has been formulated, as well as a possible financing in more advanced stages of maturity and its potential exploitation as a marketable element / Lacalle Úbeda, I. (2022). Diseño y desarrollo de una arquitectura de Internet de las Cosas de Nueva Generación orientada al cálculo y predicción de índices compuestos aplicada en entornos reales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/190634

The overall aim of this thesis is to contribute to an understanding of the pathways through which structural and intermediary determinants influence child health in Colombia and how they operate through the context where children live in a more comprehensive way than has been determined to date. Colombia has made significant progress in child health in the last few decades and it is currently on track to meet the Millennium Development Goals (MDG). Nearly 90% of the goals on global malnutrition, infant mortality rate and under-five mortality rate have been achieved. However, despite the progress, national averages remain masking huge territorial disparities. While some regions present figures similar to those of a developed country, others report indicators similar to those of a very poor African country. Some municipalities, for example, record no stunted children, whereas in others, the prevalence of chronic malnutrition is greater than 50%. In this context, empirical research that enhances our understanding of socioeconomic determinants of child health and guide policy-making is crucial in order to reduce place-based health inequities in Colombia. This thesis is based on three research articles. The data used in these studies are drawn from the 2010 Colombian Demographic and Health Survey (DHS). The DHS is a large survey programme designed to collect high-quality nationally representative data on population, health and nutrition for developing countries. The DHS are widely recognised as the most important source of information for the analysis of health inequities in the developing world. Firstly, intermediary determinants of early childhood health have been analysed through the construction of a composite index (Chapter 3). The intermediary determinants are the most immediate mechanisms through which socioeconomic position influence child health inequities. Therefore, their identification should contribute to the drafting of intervention policies at this level, given the importance of these factors in programmes aimed at improving maternal and child care. The index allowed us to identify key immediate determinants of child health and their relative importance among Colombian departments (administrative subdivisions). The index was constructed using a more sophisticated methodological approach than that commonly used in the literature, termed polychoric principal component analysis (PCA). A hierarchical cluster analysis was also carried out in order to identify how departments cluster based on the health of their children rather than their geographic proximity. The results showed that the largest differences in intermediary determinants of child health are associated with health care before and during delivery. Furthermore, the departments that perform relatively better in the most immediate determinants of child health are located in the centre of the country. In contrast, those departments that perform worse are located in the peripheral region. This region has a per capita gross domestic product (GDP) well below the national average, little state presence, a hostile environment and a large proportion of the ethnic minorities. Our index provides very useful information in terms of public policy since it facilitates measuring, visualizing and monitoring of child health indicators, and may, therefore, help identify potential intervention strategies for improving the well-being of Colombian children. Secondly, this thesis examines the effect of individual, family and community socioeconomic conditions on different indices representing intermediary determinants of child health, using a coherent conceptual framework (Chapter 4). Using a weighted multilevel approach, the results indicate that whilst community socioeconomic context can exert a greater influence on factors linked directly to health, in the case of psychosocial factors and parent’s behaviours, the family context can be more important. In addition, the results indicate that a significant percentage of the variability in the overall index of intermediary determinants of child health is explained by the community context, even after controlling for individual, family and community characteristics. This study provides evidence that community socioeconomic context is a key component for improving child health in Colombia. However, the role played by context may vary according to the category of the intermediary determinants of child health analysed, highlighting the importance of distinguishing between community and family intervention programmes. Thirdly, the influence of education of other women in the community and family socioeconomic characteristics on child nutrition outcomes, as well as their interactions, was investigated (Chapter 5). The contextual effects of education on child health were studied using weighted multilevel models. This study takes into account important methodological issues such as sample weights and second level endogeneity in multilevel modelling, which have not been addressed in the empirical literature and can lead to biases in the estimates. Different ways through which community education can substitute for the effect of family characteristics on child nutrition were found, suggesting that child care programmes should focus not only on individuals but should also target the broader context of communities. In particular, those communities with less educated mothers and with low female autonomy are those that could benefit more from intervention policies that focus on encouraging female education. To conclude, previous studies on the social determinants of child health in Colombia are limited. Most of them have covered the issue from the perspective of the individual and little attention has been paid to the effect of context. In this vein, understanding the structural and intermediary determinants of child health inequities, as well as the role played by community socioeconomic context, is essential for the design, monitoring and tracking of public child care policies in Colombia. / El objetivo de esta tesis es contribuir a un entendimiento de los mecanismos a través de los cuales los determinantes estructurales e intermediarios de la salud influencian la salud de los niños en Colombia y como estos operan a través del contexto donde los niños viven, de una manera más completa que la que se ha hecho hasta ahora. Esta tesis se base en tres artículos de investigación. Los datos usados en estos estudios son de la “Demographic and Health Survey” (DHS) para Colombia en el año 2010. En primer lugar, los determinantes intermediarios de salud infantil se analizan a través de un indicador compuesto. El indicador permite identificar determinantes intermediarios claves de salud infantil y su importancia relativa entre departamentos colombianos. En segundo lugar, esta tesis examina el efecto de las condiciones socioeconómicas de la comunidad, la familia y los individuos sobre diferentes índices que representan determinantes intermediarios de salud infantil. Por último, se analiza la influencia de la educación de otras mujeres en la comunidad y de características socioeconómicas de las familias sobre la nutrición infantil, así como sus interacciones. Se utilizan diferentes enfoques metodológicos. Para la construcción de los indicadores compuestos se utiliza un análisis de componentes principales usando correlaciones policóricas, con el fin de analizar cómo se agrupan los departamentos de acuerdo a la salud de sus niños se hace un análisis de cluster jerarquico. Finalmente, con el fin de medir efectos contextuales se utilizan modelos multinivel de regresión lineal ponderados. Los resultados de esta tesis demuestran que el contexto de la comunidad es un componente clave en la determinación de determinantes intermediarios de salud infantil, así como de indicadores de nutrición de los niños, tanto en el mediano como en el largo plazo en Colombia. Por lo tanto, es necesario que los gobiernos municipales y departamentales involucren no sólo a los individuos, sino que también tengan en cuenta el contexto de las comunidades para el desarrollo, ejecución, monitoreo y evaluación de las políticas de cuidado infantil.

[ES] La Evaluación Ambiental Estratégica (EAE) proporciona el marco para la articulación de los proyectos de forma coherente y respetuosa con el medio ambiente, condiciones sociales, políticas y económicas (Arce y Gullón, 2000) y aunque comúnmente se le conoce a la EAE como una herramienta, esta representa un proceso que puede mejorar la toma de decisiones y propiciar el desarrollo sostenible (Bidstrup y Hansen, 2014). El análisis de alternativas es una de las áreas más débiles de la EAE, debido a que no se ha investigado suficientemente qué funciona y qué no en el desarrollo, evaluación y selección de alternativas. Estas investigaciones deben incluir enfoques sistemáticos para la identificación y el desarrollo de alternativas, para involucrar plenamente a las partes interesadas en su definición y evaluación, y proporcionar detalles suficientes al documentar el proceso de la selección (González et al., 2018). A estas debilidades se añade la dificultad de desarrollar una metodología que sea adaptable a diferentes con-textos. Estos condicionantes han encauzado la construcción de la metodología desarrollada en esta tesis y así, lograr minimizar estas brechas, planteando un método analítico, simple y flexible. La metodología denominada "Índice de Selección de Alternativas Estratégicas Ambientales (ISAEA) y sus incertidumbres", parte de la utilización de indicadores simples construidos en base a las metas que se plantean en el instrumento evaluado en la EAE. Al construir los indicadores partiendo de los criterios de los propios objetivos o metas del Plan, Proyecto o Programa (PPP), se disminuye la complejidad y ambigüedad que típicamente existe en la construcción y/o selección de indicadores ambientales, pues queda claro la dirección que debe seguirse en la construcción del indicador. Los criterios de construcción permiten optimizar la calidad del indicador, ya que el mismo describe el objetivo y, por ende, se manejan indicadores que son los adecuados para ese PPP en particular, es decir, adaptado al contexto preciso del PPP. El ISAEA se complementa con un análisis de incertidumbre, que ofrece al tomador de decisiones herramientas completas para proceder a seleccionar con información cuantitativa, la alternativa que más conveniente para el PPP estudiado. De este modo, la metodología propuesta proporciona un índice que representa en qué medida se acerca la alternativa a la meta planteada, aportando además una adaptación de los análisis de incertidumbre al uso de indicadores compuestos. La experiencia de la aplicación de esta metodología en ambos de sus componentes principales, el ISAEA y el análisis de incertidumbre, deja de manifiesto la importancia de la cooperación abierta de la entidad promotora del PPP para garantizar el flujo de información y más importante aún, de información confiable. Tras el desarrollo de la presente investigación se concluye que la metodología desarrollada aporta una herramienta valiosa, que puede ser utilizada de forma simple y a la vez permite reflejar las circunstancias propias del PPP. A la vez, la metodología ofrece resultados en un lenguaje matemático llano, fácilmente entendible para los tomadores de decisiones. La metodología que se aporta en esta investigación doctoral llega a minimizar una brecha en la temática de selección de alternativas en la EAE, ya que se basa en información cuantitativa y a la vez ha asumido un desafío pendiente en evaluaciones ambientales al incorporar el análisis de incertidumbre como un criterio de acompañamiento al ISAEA, que permite realizar una selección de alternativas estratégicas en base a criterios científicos. / [CA] L'Avaluació Ambiental Estratègica (AAE) proporciona el marc per a l'articulació dels projectes de forma coherent i respectuosa amb el medi ambient, condicions socials, polítiques i econòmiques (Arce i Gullón, 2000) i encara que comunament se li coneix a la AAE com una eina, aquesta representa un procés que pot millorar la presa de decisions i propiciar el desenvolupament sostenible (Bidstrup i Hansen, 2014). L'anàlisi d'alternatives és una de les àrees més febles de la AAE, pel fet que no s'ha investigat prou què funciona i què no en el desenvolupament, avaluació i selecció d'alternatives. Aquestes investigacions han d'incloure enfocaments sistemàtics per a la identificació i el desenvolupament d'alternatives, per involucrar plenament a les parts interessades en la seva definició i avaluació, i proporcionar detalls suficients al documentar el procés de la selecció (González et al., 2018). A aquestes debilitats s'afegeix la dificultat de desenvolupar una metodologia que sigui adaptable a diferents contextos. Aquests condicionants han canalitzat la construcció de la metodologia desenvolupada en aquesta tesi i així, aconseguir minimitzar aquestes bretxes, plantejant un mètode analític, simple i flexible. La metodologia anomenada "Índex de Selecció d'Alternatives Estratègiques Ambientals (ISAEA) i les seves incerteses", part de la utilització de indicadors simples construïts en base a les metes que es plantegen en el instrument avaluat en l'AAE. Al construir els indicadors partint dels criteris dels propis objectius o metes de el Pla, Projecte o Programa (PPP), es disminueix la complexitat i ambigüitat que típicament existeix en la construcció i/o selecció d'indicadors ambientals, ja que queda clar la direcció que ha de seguirse en la construcció de l'indicador. Els criteris de construcció permeten optimitzar la qualitat de l'indicador, ja que el mateix descriu el objectiu i, per tant, es manegen indicadors que són els adequats per a aquest PPP en particular, és a dir, adaptat al context precís de l'PPP. L'ISAEA es complementa amb una anàlisi d'incertesa, que ofereix al prenedor de decisions eines completes per a procedir a seleccionar amb informació quantitativa, l'alternativa que més convenient per al PPP estudiat. D'aquesta manera, la metodologia proposada proporciona un índex que representa en quina mesura s'acosta l'alternativa a la meta plantejada, aportant a més una adaptació de les anàlisis d'incertesa a l'ús d'indicadors com-llocs. L'experiència de l'aplicació d'aquesta metodologia en tots dos dels seus components principals, l'ISAEA i l'anàlisi d'incertesa, deixa de manifest la importància de la cooperació oberta de l'entitat promotora de l'PPP per garantir el flux d'informació i, més important encara, d'informació ambfiable. Després de concloure la present investigació queda demostrat que la metodologia desenvolupada aporta una eina valuosa, que pot ser utilitzada de forma simple i alhora permet reflectir les circumstàncies pròpies de l'PPP. Alhora, la metodologia ofereix resultats en un llenguatge matemàtic pla, fàcilment comprensible per als prenedors de decisions. La metodologia que s'aporta en aquesta tesi doctoral arriba a minimitzar una bretxa en la temàtica de selecció d'alternatives a l'EAE, ja que es basa en informació quantitativa i alhora ha assumit un repte pendent en avaluacions ambientals a l'incorporar el anàlisi d'incertesa com un criteri d'acompanyament a l'ISAEA, que permet realitzar una selecció d'alternatives estratègiques en base a criteris científics / [EN] Strategic Environmental Assessment (SEA) provides the framework for the articulation of projects in a coherent and respectful way with the environment, social, political and economic conditions (Arce and Gullón, 2000). Although SEA is commonly known as a tool, it represents a process that can improve decision-making and promote sustainable development (Bidstrup and Hansen, 2014). The analysis of alternatives is one of the weakest areas of SEA, because what works and what does not in the development, evaluation and selection of alternatives has not been sufficiently investigated. These investigations should include systematic ap-proaches for the identification and development of alternatives, to fully involve stake-holders in their definition and evaluation, and provide sufficient detail when documenting the selection process (González et al., 2018). Besides these weaknesses, the difficulty of developing a methodology that is adaptable to different contexts appears. These conditioning factors have guided the construction of the methodology developed in this thesis and thus, manage to minimize these gaps, proposing an analytical, simple and flexible method. The methodology called "Selection Index for Strategic Environmental Alternatives (ISAEA) and its uncertainties", starts from the use of simple indicators built on the basis of the goals set out in the instrument evaluated by the SEA. By constructing the indicators based on the criteria of the objectives or goals of the Plan, Project or Program (PPP), the complexity and ambiguity that typically exists in the construction and/or selection of environmental indicators is reduced, since the direction to be followed in the construction of the indicator. The construction criteria allow optimizing the quality of the indicator, since it describes the objective and, therefore, indicators are used that are appropriate for that particular PPP, that is, adapted to the precise context of each PPP. The ISAEA is complemented with an uncertainty analysis, which offers the decision maker complete tools to proceed to select with quantitative information, the most convenient alternative for the PPP studied. Therefore, the proposed methodology provides an index that represents to what extent the alternative approaches the proposed goal, also providing an adaptation of the uncertainty analyzes to the use of composite indicators. The experience of applying this methodology in both of its main components, the ISAEA and the uncertainty analysis, shows the importance of the open cooperation of the PPP promoter to guarantee the flow of information and, more importantly, reliable information. After the development of this research, it is concluded that the developed methodology provides a valuable tool, which can be used in a simple way while allowing reflecting the circumstances of the PPP. At the same time, the methodology offers results in plain mathematical language, easily understood by decision makers. The methodology provided in this doctoral research minimizes a gap in the subject of selecting alternatives in SEA, since it is based on quantitative information and at the same time has assumed a pending challenge in environmental evaluations by incorporating the uncertainty analysis as an accompanying criterion to the ISAEA, which allows a selection of strategic alternatives based on scientific criteria. / González González, RL. (2022). Metodología analítica para el análisis de alternativas en la evaluación ambiental estratégica y sus incertidumbres en la toma de decisiones [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/183152 / TESIS