[ES] De acuerdo con las regulaciones europeas y muchos estudios científicos, es necesario monitorear y analizar las condiciones microclimáticas en museos o edificios, para preservar las obras de arte en ellos. Con el objetivo de ofrecer herramientas para el monitoreo de las condiciones climáticas en este tipo de edificios, en esta tesis doctoral se propone una nueva metodología estadística para clasificar series temporales de parámetros climáticos como la temperatura y humedad relativa. La metodología consiste en aplicar un método de clasificación usando variables que se computan a partir de las series de tiempos. Los dos primeros métodos de clasificación son versiones conocidas de métodos sparse PLS que no se habían aplicado a datos correlacionados en el tiempo. El tercer método es una nueva propuesta que usa dos algoritmos conocidos. Los métodos de clasificación se basan en diferentes versiones de un método sparse de análisis discriminante de mínimos cuadra- dos parciales PLS (sPLS-DA, SPLSDA y sPLS) y análisis discriminante lineal (LDA). Las variables que los métodos de clasificación usan como input, corresponden a parámetros estimados a partir de distintos modelos, métodos y funciones del área de las series de tiempo, por ejemplo, modelo ARIMA estacional, modelo ARIMA- TGARCH estacional, método estacional Holt-Winters, función de densidad espectral, función de autocorrelación (ACF), función de autocorrelación parcial (PACF), rango móvil (MR), entre otras funciones. También fueron utilizadas algunas variables que se utilizan en el campo de la astronomía para clasificar estrellas. En los casos que a priori no hubo información de los clusters de las series de tiempos, las dos primeras componentes de un análisis de componentes principales (PCA) fueron utilizadas por el algoritmo k- means para identificar posibles clusters de las series de tiempo. Adicionalmente, los resultados del método sPLS-DA fueron comparados con los del algoritmo random forest. Tres bases de datos de series de tiempos de humedad relativa o de temperatura fueron analizadas. Los clusters de las series de tiempos se analizaron de acuerdo a diferentes zonas o diferentes niveles de alturas donde fueron instalados sensores para el monitoreo de las condiciones climáticas en los 3 edificios.El algoritmo random forest y las diferentes versiones del método sparse PLS fueron útiles para identificar las variables más importantes en la clasificación de las series de tiempos. Los resultados de sPLS-DA y random forest fueron muy similares cuando se usaron como variables de entrada las calculadas a partir del método Holt-Winters o a partir de funciones aplicadas a las series de tiempo. Aunque los resultados del método random forest fueron levemente mejores que los encontrados por sPLS-DA en cuanto a las tasas de error de clasificación, los resultados de sPLS- DA fueron más fáciles de interpretar. Cuando las diferentes versiones del método sparse PLS utilizaron variables resultantes del método Holt-Winters, los clusters de las series de tiempo fueron mejor discriminados. Entre las diferentes versiones del método sparse PLS, la versión sPLS con LDA obtuvo la mejor discriminación de las series de tiempo, con un menor valor de la tasa de error de clasificación, y utilizando el menor o segundo menor número de variables.En esta tesis doctoral se propone usar una versión sparse de PLS (sPLS-DA, o sPLS con LDA) con variables calculadas a partir de series de tiempo para la clasificación de éstas. Al aplicar la metodología a las distintas bases de datos estudiadas, se encontraron modelos parsimoniosos, con pocas variables, y se obtuvo una discriminación satisfactoria de los diferentes clusters de las series de tiempo con fácil interpretación. La metodología propuesta puede ser útil para caracterizar las distintas zonas o alturas en museos o edificios históricos de acuerdo con sus condiciones climáticas, con el objetivo de prevenir problemas de conservación con las obras de arte. / [CA] D'acord amb les regulacions europees i molts estudis científics, és necessari monitorar i analitzar les condiciones microclimàtiques en museus i en edificis similars, per a preservar les obres d'art que s'exposen en ells. Amb l'objectiu d'oferir eines per al monitoratge de les condicions climàtiques en aquesta mena d'edificis, en aquesta tesi es proposa una nova metodologia estadística per a classificar series temporals de paràmetres climàtics com la temperatura i humitat relativa.La metodologia consisteix a aplicar un mètode de classificació usant variables que es computen a partir de les sèries de temps. Els dos primers mètodes de classificació són versions conegudes de mètodes sparse PLS que no s'havien aplicat adades correlacionades en el temps. El tercer mètode és una nova proposta que usados algorismes coneguts. Els mètodes de classificació es basen en diferents versions d'un mètode sparse d'anàlisi discriminant de mínims quadrats parcials PLS (sPLS-DA, SPLSDA i sPLS) i anàlisi discriminant lineal (LDA). Les variables queels mètodes de classificació usen com a input, corresponen a paràmetres estimats a partir de diferents models, mètodes i funcions de l'àrea de les sèries de temps, per exemple, model ARIMA estacional, model ARIMA-TGARCH estacional, mètode estacional Holt-Winters, funció de densitat espectral, funció d'autocorrelació (ACF), funció d'autocorrelació parcial (PACF), rang mòbil (MR), entre altres funcions. També van ser utilitzades algunes variables que s'utilitzen en el camp de l'astronomia per a classificar estreles. En els casos que a priori no va haver-hi información dels clústers de les sèries de temps, les dues primeres components d'una anàlisi de components principals (PCA) van ser utilitzades per l'algorisme k-means per a identificar possibles clústers de les sèries de temps. Addicionalment, els resultats del mètode sPLS-DA van ser comparats amb els de l'algorisme random forest.Tres bases de dades de sèries de temps d'humitat relativa o de temperatura varen ser analitzades. Els clústers de les sèries de temps es van analitzar d'acord a diferents zones o diferents nivells d'altures on van ser instal·lats sensors per al monitoratge de les condicions climàtiques en els edificis.L'algorisme random forest i les diferents versions del mètode sparse PLS van ser útils per a identificar les variables més importants en la classificació de les series de temps. Els resultats de sPLS-DA i random forest van ser molt similars quan es van usar com a variables d'entrada les calculades a partir del mètode Holt-winters o a partir de funcions aplicades a les sèries de temps. Encara que els resultats del mètode random forest van ser lleument millors que els trobats per sPLS-DA quant a les taxes d'error de classificació, els resultats de sPLS-DA van ser més fàcils d'interpretar.Quan les diferents versions del mètode sparse PLS van utilitzar variables resultants del mètode Holt-Winters, els clústers de les sèries de temps van ser més ben discriminats. Entre les diferents versions del mètode sparse PLS, la versió sPLS amb LDA va obtindre la millor discriminació de les sèries de temps, amb un menor valor de la taxa d'error de classificació, i utilitzant el menor o segon menor nombre de variables.En aquesta tesi proposem usar una versió sparse de PLS (sPLS-DA, o sPLS amb LDA) amb variables calculades a partir de sèries de temps per a classificar series de temps. En aplicar la metodologia a les diferents bases de dades estudiades, es van trobar models parsimoniosos, amb poques variables, i varem obtindre una discriminació satisfactòria dels diferents clústers de les sèries de temps amb fácil interpretació. La metodologia proposada pot ser útil per a caracteritzar les diferents zones o altures en museus o edificis similars d'acord amb les seues condicions climàtiques, amb l'objectiu de previndre problemes amb les obres d'art. / [EN] According to different European Standards and several studies, it is necessary to monitor and analyze the microclimatic conditions in museums and similar buildings, with the goal of preserving artworks. With the aim of offering tools to monitor the climatic conditions, a new statistical methodology for classifying time series of different climatic parameters, such as relative humidity and temperature, is pro- posed in this dissertation.The methodology consists of applying a classification method using variables that are computed from time series. The two first classification methods are ver- sions of known sparse methods which have not been applied to time dependent data. The third method is a new proposal that uses two known algorithms. These classification methods are based on different versions of sparse partial least squares discriminant analysis PLS (sPLS-DA, SPLSDA, and sPLS) and Linear Discriminant Analysis (LDA). The variables that are computed from time series, correspond to parameter estimates from functions, methods, or models commonly found in the area of time series, e.g., seasonal ARIMA model, seasonal ARIMA-TGARCH model, seasonal Holt-Winters method, spectral density function, autocorrelation function (ACF), partial autocorrelation function (PACF), moving range (MR), among others functions. Also, some variables employed in the field of astronomy (for classifying stars) were proposed.The methodology proposed consists of two parts. Firstly, different variables are computed applying the methods, models or functions mentioned above, to time series. Next, once the variables are calculated, they are used as input for a classification method like sPLS-DA, SPLSDA, or SPLS with LDA (new proposal). When there was no information about the clusters of the different time series, the first two components from principal component analysis (PCA) were used as input for k-means method for identifying possible clusters of time series. In addition, results from random forest algorithm were compared with results from sPLS-DA.This study analyzed three sets of time series of relative humidity or temperate, recorded in different buildings (Valencia's Cathedral, the archaeological site of L'Almoina, and the baroque church of Saint Thomas and Saint Philip Neri) in Valencia, Spain. The clusters of the time series were analyzed according to different zones or different levels of the sensor heights, for monitoring the climatic conditions in these buildings.Random forest algorithm and different versions of sparse PLS helped identifying the main variables for classifying the time series. When comparing the results from sPLS-DA and random forest, they were very similar for variables from seasonal Holt-Winters method and functions which were applied to the time series. The results from sPLS-DA were easier to interpret than results from random forest. When the different versions of sparse PLS used variables from seasonal Holt- Winters method as input, the clusters of the time series were identified effectively.The variables from seasonal Holt-Winters helped to obtain the best, or the second best results, according to the classification error rate. Among the different versions of sparse PLS proposed, sPLS with LDA helped to classify time series using a fewer number of variables with the lowest classification error rate.We propose using a version of sparse PLS (sPLS-DA, or sPLS with LDA) with variables computed from time series for classifying time series. For the different data sets studied, the methodology helped to produce parsimonious models with few variables, it achieved satisfactory discrimination of the different clusters of the time series which are easily interpreted. This methodology can be useful for characterizing and monitoring micro-climatic conditions in museums, or similar buildings, for preventing problems with artwork. / I gratefully acknowledge the financial support of Pontificia Universidad Javeriana Cali – PUJ and Instituto Colombiano de Crédito Educativo y Estudios Técnicos en el Exterior – ICETEX who awarded me the scholarships ’Convenio de Capacitación para Docentes O. J. 086/17’ and ’Programa Crédito Pasaporte a la Ciencia ID 3595089 foco-reto salud’ respectively. The scholarships were essential for obtaining the Ph.D. Also, I gratefully acknowledge the financial support of the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No. 814624. / Ramírez Buelvas, SM. (2022). A Statistical Methodology for Classifying Time Series in the Context of Climatic Data [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181123

This research aims to optimize operational sustainability and minimize the environmental impacts of lead-acid battery recycling, identifying, and establishing improvements in the smelting and refining stages. Through Life Cycle Assessment (LCA) and Material Flow Analysis (MFA) using the SimaPro and STAN tools, recycling processes were modelled to quantify material flows and evaluate environmental impacts. The results indicate the level of control over air emissions, hazardous waste and lead recovery within the operation can be significantly improved with the application of technologies and increased efficiency of the operation process. Concerning the impact assessment, essential categories have been defined including carcinogenic and non-carcinogenic effects on human health, global warming, and particle formation. The data conclude that the use of technologies and improvement of operational efficiency is crucial it helps to enhance the sustainability of the process while complying with regulatory requirements and producing economic benefits by getting more valuable materials. Within this context, the principles of circular economy can be effectively integrated to maximize resource value throughout their lifecycle, minimizing waste generation, and reducing natural resource consumption. / Denna forskning syftar till att optimera driftens hållbarhet och minimera miljöpåverkan av återvinning av blybatterier genom att identifiera och etablera förbättringar i smält- och raffineringsstadierna. Genom livscykelbedömning (LCA) och materialflödesanalys (MFA) med hjälp av verktygen SimaPro och STAN modellerades återvinningsprocesser för att kvantifiera materialflöden och utvärdera miljöpåverkan. Resultaten indikerar att nivån på kontroll över luftutsläpp, farligt avfall och blyåtervinning inom verksamheten kan förbättras avsevärt med tillämpning av teknologier och ökad effektivitet i driftsprocessen. När det gäller påverkansbedömningen har väsentliga kategorier definierats inklusive cancerframkallande och icke-cancerframkallande effekter på människors hälsa, global uppvärmning och partikelbildning. Data drar slutsatsen att användningen av teknologier och förbättring av driftseffektiviteten är avgörande då det hjälper till att förbättra processens hållbarhet samtidigt som man uppfyller lagkrav och genererar ekonomiska fördelar genom att få mer värdefulla material. Inom denna kontext kan principerna för cirkulär ekonomi effektivt integreras för att maximera resursvärdet under hela deras livscykel, minimera avfallsproduktion och minska konsumtionen av naturresurser.

[ES] Esta tesis doctoral se centra en el estudio, implementación y aplicación de técnicas de aprendizaje automático y estadística multivariante en el emergente campo de la analítica deportiva, concretamente en el fútbol. Se aplican procedimientos comunmente utilizados y métodos nuevos para resolver cuestiones de investigación en diferentes áreas del análisis del fútbol, tanto en el ámbito del rendimiento deportivo como en el económico. Las metodologías empleadas en esta tesis enriquecen las técnicas utilizadas hasta el momento para obtener una visión global del comportamiento de los equipos de fútbol y pretenden ayudar al proceso de toma de decisiones. Además, la metodología se ha implementado utilizando el software estadístico libre R y datos abiertos, lo que permite la replicabilidad de los resultados. Esta tesis doctoral pretende contribuir a la comprensión de los modelos de aprendizaje automático y estadística multivariante para la predicción analítica deportiva, comparando su capacidad predictiva y estudiando las variables que más influyen en los resultados predictivos de estos modelos. Así, siendo el fútbol un juego de azar donde la suerte juega un papel importante, se proponen metodologías que ayuden a estudiar, comprender y modelizar la parte objetiva de este deporte. Esta tesis se estructura en cinco bloques, diferenciando cada uno en función de la base de datos utilizada para alcanzar los objetivos propuestos. El primer bloque describe las áreas de estudio más comunes en la analítica del fútbol y las clasifica en función de los datos utilizados. Esta parte contiene un estudio exhaustivo del estado del arte de la analítica del fútbol. Así, se recopila parte de la literatura existente en función de los objetivos alcanzados, conjuntamente con una revisión de los métodos estadísticos aplicados. Estos modelos son los pilares sobre los que se sustentan los nuevos procedimientos aquí propuestos. El segundo bloque consta de dos capítulos que estudian el comportamiento de los equipos que alcanzan la Liga de Campeones o la Europa League, descienden a segunda división o permanecen en mitad de la tabla. Se proponen varias técnicas de aprendizaje automático y estadística multivariante para predecir la posición de los equipos a final de temporada. Una vez realizada la predicción, se selecciona el modelo con mejor precisión predictiva para estudiar las acciones de juego que más discriminan entre posiciones. Además, se analizan las ventajas de las técnicas propuestas frente a los métodos clásicos utilizados hasta el momento. El tercer bloque consta de un único capítulo en el que se desarrolla un código de web scraping para facilitar la recuperación de una nueva base de datos con información cuantitativa de las acciones de juego realizadas a lo largo del tiempo en los partidos de fútbol. Este bloque se centra en la predicción de los resultados de los partidos (victoria, empate o derrota) y propone la combinación de una técnica de aprendizaje automático, random forest, y la regresión Skellam, un método clásico utilizado habitualmente para predecir la diferencia de goles en el fútbol. Por último, se compara la precisión predictiva de los métodos clásicos utilizados hasta ahora con los métodos multivariantes propuestos. El cuarto bloque también comprende un único capítulo y pertenece al área económica del fútbol. En este capítulo se aplica un novedoso procedimiento para desarrollar indicadores que ayuden a predecir los precios de traspaso. En concreto, se muestra la importancia de la popularidad a la hora de calcular el valor de mercado de los jugadores, por lo que este capítulo propone una nueva metodología para la recogida de información sobre la popularidad de los jugadores. En el quinto bloque se revelan los aspectos más relevantes de esta tesis para la investigación y la analítica en el fútbol, incluyendo futuras líneas de trabajo. / [CA] Aquesta tesi doctoral se centra en l'estudi, implementació i aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic i estadística multivariant en l'emergent camp de l'analítica esportiva, concretament en el futbol. S'apliquen procediments comunament utilitzats i mètodes nous per a resoldre qu¿estions d'investigació en diferents àrees de l'anàlisi del futbol, tant en l'àmbit del rendiment esportiu com en l'econòmic. Les metodologies emprades en aquesta tesi enriqueixen les tècniques utilitzades fins al moment per a obtindre una visió global del comportament dels equips de futbol i pretenen ajudar al procés de presa de decisions. A més, la metodologia s'ha implementat utilitzant el programari estadístic lliure R i dades obertes, la qual cosa permet la replicabilitat dels resultats. Aquesta tesi doctoral pretén contribuir a la comprensió dels models d'aprenentatge automàtic i estadística multivariant per a la predicció analítica esportiva, comparant la seua capacitat predictiva i estudiant les variables que més influeixen en els resultats predictius d'aquests models. Així, sent el futbol un joc d'atzar on la sort juga un paper important, es proposen metodologies que ajuden a estudiar, comprendre i modelitzar la part objectiva d'aquest esport. Aquesta tesi s'estructura en cinc blocs, diferenciant cadascun en funció de la base de dades utilitzada per a aconseguir els objectius proposats. El primer bloc descriu les àrees d'estudi més comuns en l'analítica del futbol i les classifica en funció de les dades utilitzades. Aquesta part conté un estudi exhaustiu de l'estat de l'art de l'analítica del futbol. Així, es recopila part de la literatura existent en funció dels objectius aconseguits, conjuntament amb una revisió dels mètodes estadístics aplicats. Aquests models són els pilars sobre els quals se sustenten els nous procediments ací proposats. El segon bloc consta de dos capítols que estudien el comportament dels equips que aconsegueixen la Lliga de Campions o l'Europa League, descendeixen a segona divisió o romanen a la meitat de la taula. Es proposen diverses tècniques d'aprenentatge automàtic i estadística multivariant per a predir la posició dels equips a final de temporada. Una vegada realitzada la predicció, se selecciona el model amb millor precisió predictiva per a estudiar les accions de joc que més discriminen entre posicions. A més, s'analitzen els avantatges de les tècniques proposades enfront dels mètodes clàssics utilitzats fins al moment. El tercer bloc consta d'un únic capítol en el qual es desenvolupa un codi de web scraping per a facilitar la recuperació d'una nova base de dades amb informació quantitativa de les accions de joc realitzades al llarg del temps en els partits de futbol. Aquest bloc se centra en la predicció dels resultats dels partits (victòria, empat o derrota) i proposa la combinació d'una tècnica d'aprenentatge automàtic, random forest, i la regressió Skellam, un mètode clàssic utilitzat habitualment per a predir la diferència de gols en el futbol. Finalment, es compara la precisió predictiva dels mètodes clàssics utilitzats fins ara amb els mètodes multivariants proposats. El quart bloc també comprén un únic capítol i pertany a l'àrea econòmica del futbol. En aquest capítol s'aplica un nou procediment per a desenvolupar indicadors que ajuden a predir els preus de traspàs. En concret, es mostra la importància de la popularitat a l'hora de calcular el valor de mercat dels jugadors, per la qual cosa aquest capítol proposa una nova metodologia per a la recollida d'informació sobre la popularitat dels jugadors. En el cinqué bloc es revelen els aspectes més rellevants d'aquesta tesi per a la investigació i l'analítica en el futbol, incloent-hi futures línies de treball. / [EN] This doctoral thesis focuses on studying, implementing, and applying machine learning and multivariate statistics techniques in the emerging field of sports analytics, specifically in football. Commonly used procedures and new methods are applied to solve research questions in different areas of football analytics, both in the field of sports performance and in the economic field. The methodologies used in this thesis enrich the techniques used so far to obtain a global vision of the behaviour of football teams and are intended to help the decision-making process. In addition, the methodology was implemented using the free statistical software R and open data, which allows for reproducibility of the results. This doctoral thesis aims to contribute to the understanding of the behaviour of machine learning and multivariate models for analytical sports prediction, comparing their predictive capacity and studying the variables that most influence the predictive results of these models. Thus, since football is a game of chance where luck plays an important role, this document proposes methodologies that help to study, understand, and model the objective part of this sport. This thesis is structured into five blocks, differentiating each according to the database used to achieve the proposed objectives. The first block describes the most common study areas in football analytics and classifies them according to the available data. This part contains an exhaustive study of football analytics state of the art. Thus, part of the existing literature is compiled based on the objectives achieved, with a review of the statistical methods applied. These methods are the pillars on which the new procedures proposed here are based. The second block consists of two chapters that study the behaviour of teams concerning the ranking at the end of the season: top (qualifying for the Champions League or Europa League), middle, or bottom (relegating to a lower division). Several machine learning and multivariate statistical techniques are proposed to predict the teams' position at the season's end. Once the prediction has been made, the model with the best predictive accuracy is selected to study the game actions that most discriminate between positions. In addition, the advantages of our proposed techniques compared to the classical methods used so far are analysed. The third block consists of a single chapter in which a web scraping code is developed to facilitate the retrieval of a new database with quantitative information on the game actions carried out over time in football matches. This block focuses on predicting match outcomes (win, draw, or loss) and proposing the combination of a machine learning technique, random forest, and Skellam regression model, a classical method commonly used to predict goal difference in football. Finally, the predictive accuracy of the classical methods used so far is compared with the proposed multivariate methods. The fourth block also comprises a single chapter and pertains to the economic football area. This chapter applies a novel procedure to develop indicators that help predict transfer fees. Specifically, it is shown the importance of popularity when calculating the players' market value, so this chapter is devoted to propose a new methodology for collecting players' popularity information. The fifth block reveals the most relevant aspects of this thesis for research and football analytics, including future lines of work. / Malagón Selma, MDP. (2023). Machine Learning and Multivariate Statistical Tools for Football Analytics [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/197630

Tesis por compendio / [ES] En los últimos años, el aprendizaje profundo (DL) se ha convertido en una de las principales áreas de la inteligencia artificial (IA), impulsado principalmente por el avance en la capacidad de procesamiento. Los algoritmos basados en DL han logrado resultados asombrosos en la comprensión y manipulación de diversos tipos de datos, incluyendo imágenes, señales de habla y texto. La revolución digital del sector sanitario ha permitido la generación de nuevas bases de datos, lo que ha facilitado la implementación de modelos de DL bajo el paradigma de aprendizaje supervisado. La incorporación de estos métodos promete mejorar y automatizar la detección y el diagnóstico de enfermedades, permitiendo pronosticar su evolución y facilitar la aplicación de intervenciones clínicas de manera más efectiva. Una de las principales limitaciones de la aplicación de algoritmos de DL supervisados es la necesidad de grandes bases de datos anotadas por expertos, lo que supone una barrera importante en el ámbito médico. Para superar este problema, se está abriendo un nuevo campo de desarrollo de estrategias de aprendizaje no supervisado o débilmente supervisado que utilizan los datos disponibles no anotados o débilmente anotados. Estos enfoques permiten aprovechar al máximo los datos existentes y superar las limitaciones de la dependencia de anotaciones precisas. Para poner de manifiesto que el aprendizaje débilmente supervisado puede ofrecer soluciones óptimas, esta tesis se ha enfocado en el desarrollado de diferentes paradigmas que permiten entrenar modelos con bases de datos débilmente anotadas o anotadas por médicos no expertos. En este sentido, se han utilizado dos modalidades de datos ampliamente empleadas en la literatura para estudiar diversos tipos de cáncer y enfermedades inflamatorias: datos ómicos e imágenes histológicas. En el estudio sobre datos ómicos, se han desarrollado métodos basados en deep clustering que permiten lidiar con las altas dimensiones inherentes a este tipo de datos, desarrollando un modelo predictivo sin la necesidad de anotaciones. Al comparar el método propuesto con otros métodos de clustering presentes en la literatura, se ha observado una mejora en los resultados obtenidos. En cuanto a los estudios con imagen histológica, en esta tesis se ha abordado la detección de diferentes enfermedades, incluyendo cáncer de piel (melanoma spitzoide y neoplasias de células fusocelulares) y colitis ulcerosa. En este contexto, se ha empleado el paradigma de multiple instance learning (MIL) como línea base en todos los marcos desarrollados para hacer frente al gran tamaño de las imágenes histológicas. Además, se han implementado diversas metodologías de aprendizaje, adaptadas a los problemas específicos que se abordan. Para la detección de melanoma spitzoide, se ha utilizado un enfoque de aprendizaje inductivo que requiere un menor volumen de anotaciones. Para abordar el diagnóstico de colitis ulcerosa, que implica la identificación de neutrófilos como biomarcadores, se ha utilizado un enfoque de aprendizaje restrictivo. Con este método, el coste de anotación se ha reducido significativamente al tiempo que se han conseguido mejoras sustanciales en los resultados obtenidos. Finalmente, considerando el limitado número de expertos en el campo de las neoplasias de células fusiformes, se ha diseñado y validado un novedoso protocolo de anotación para anotaciones no expertas. En este contexto, se han desarrollado modelos de aprendizaje profundo que trabajan con la incertidumbre asociada a dichas anotaciones. En conclusión, esta tesis ha desarrollado técnicas de vanguardia para abordar el reto de la necesidad de anotaciones precisas que requiere el sector médico. A partir de datos débilmente anotados o anotados por no expertos, se han propuesto novedosos paradigmas y metodologías basados en deep learning para abordar la detección y diagnóstico de enfermedades utilizando datos ómicos e imágenes histológicas. / [CA] En els últims anys, l'aprenentatge profund (DL) s'ha convertit en una de les principals àrees de la intel·ligència artificial (IA), impulsat principalment per l'avanç en la capacitat de processament. Els algorismes basats en DL han aconseguit resultats sorprenents en la comprensió i manipulació de diversos tipus de dades, incloent-hi imatges, senyals de parla i text. La revolució digital del sector sanitari ha permés la generació de noves bases de dades, la qual cosa ha facilitat la implementació de models de DL sota el paradigma d'aprenentatge supervisat. La incorporació d'aquests mètodes promet millorar i automatitzar la detecció i el diagnòstic de malalties, permetent pronosticar la seua evolució i facilitar l'aplicació d'intervencions clíniques de manera més efectiva. Una de les principals limitacions de l'aplicació d'algorismes de DL supervisats és la necessitat de grans bases de dades anotades per experts, la qual cosa suposa una barrera important en l'àmbit mèdic. Per a superar aquest problema, s'està obrint un nou camp de desenvolupament d'estratègies d'aprenentatge no supervisat o feblement supervisat que utilitzen les dades disponibles no anotades o feblement anotats. Aquests enfocaments permeten aprofitar al màxim les dades existents i superar les limitacions de la dependència d'anotacions precises. Per a posar de manifest que l'aprenentatge feblement supervisat pot oferir solucions òptimes, aquesta tesi s'ha enfocat en el desenvolupat de diferents paradigmes que permeten entrenar models amb bases de dades feblement anotades o anotades per metges no experts. En aquest sentit, s'han utilitzat dues modalitats de dades àmpliament emprades en la literatura per a estudiar diversos tipus de càncer i malalties inflamatòries: dades ómicos i imatges histològiques. En l'estudi sobre dades ómicos, s'han desenvolupat mètodes basats en deep clustering que permeten bregar amb les altes dimensions inherents a aquesta mena de dades, desenvolupant un model predictiu sense la necessitat d'anotacions. En comparar el mètode proposat amb altres mètodes de clustering presents en la literatura, s'ha observat una millora en els resultats obtinguts. Quant als estudis amb imatge histològica, en aquesta tesi s'ha abordat la detecció de diferents malalties, incloent-hi càncer de pell (melanoma spitzoide i neoplàsies de cèl·lules fusocelulares) i colitis ulcerosa. En aquest context, s'ha emprat el paradigma de multiple instance learning (MIL) com a línia base en tots els marcs desenvolupats per a fer front a la gran grandària de les imatges histològiques. A més, s'han implementat diverses metodologies d'aprenentatge, adaptades als problemes específics que s'aborden. Per a la detecció de melanoma spitzoide, s'ha utilitzat un enfocament d'aprenentatge inductiu que requereix un menor volum d'anotacions. Per a abordar el diagnòstic de colitis ulcerosa, que implica la identificació de neutròfils com biomarcadores, s'ha utilitzat un enfocament d'aprenentatge restrictiu. Amb aquest mètode, el cost d'anotació s'ha reduït significativament al mateix temps que s'han aconseguit millores substancials en els resultats obtinguts. Finalment, considerant el limitat nombre d'experts en el camp de les neoplàsies de cèl·lules fusiformes, s'ha dissenyat i validat un nou protocol d'anotació per a anotacions no expertes. En aquest context, s'han desenvolupat models d'aprenentatge profund que treballen amb la incertesa associada a aquestes anotacions. En conclusió, aquesta tesi ha desenvolupat tècniques d'avantguarda per a abordar el repte de la necessitat d'anotacions precises que requereix el sector mèdic. A partir de dades feblement anotades o anotats per no experts, s'han proposat nous paradigmes i metodologies basats en deep learning per a abordar la detecció i diagnòstic de malalties utilitzant dades *ómicos i imatges histològiques. Aquestes innovacions poden millorar l'eficàcia i l'automatització en la detecció precoç i el seguiment de malalties. / [EN] In recent years, deep learning (DL) has become one of the main areas of artificial intelligence (AI), driven mainly by the advancement in processing power. DL-based algorithms have achieved amazing results in understanding and manipulating various types of data, including images, speech signals and text. The digital revolution in the healthcare sector has enabled the generation of new databases, facilitating the implementation of DL models under the supervised learning paradigm. Incorporating these methods promises to improve and automate the detection and diagnosis of diseases, allowing the prediction of their evolution and facilitating the application of clinical interventions with higher efficacy. One of the main limitations in the application of supervised DL algorithms is the need for large databases annotated by experts, which is a major barrier in the medical field. To overcome this problem, a new field of developing unsupervised or weakly supervised learning strategies using the available unannotated or weakly annotated data is opening up. These approaches make the best use of existing data and overcome the limitations of reliance on precise annotations. To demonstrate that weakly supervised learning can offer optimal solutions, this thesis has focused on developing different paradigms that allow training models with weakly annotated or non-expert annotated databases. In this regard, two data modalities widely used in the literature to study various types of cancer and inflammatory diseases have been used: omics data and histological images. In the study on omics data, methods based on deep clustering have been developed to deal with the high dimensions inherent to this type of data, developing a predictive model without requiring annotations. In comparison, the results of the proposed method outperform other existing clustering methods. Regarding histological imaging studies, the detection of different diseases has been addressed in this thesis, including skin cancer (spitzoid melanoma and spindle cell neoplasms) and ulcerative colitis. In this context, the multiple instance learning (MIL) paradigm has been employed as the baseline in all developed frameworks to deal with the large size of histological images. Furthermore, diverse learning methodologies have been implemented, tailored to the specific problems being addressed. For the detection of spitzoid melanoma, an inductive learning approach has been used, which requires a smaller volume of annotations. To address the diagnosis of ulcerative colitis, which involves the identification of neutrophils as biomarkers, a constraint learning approach has been utilized. With this method, the annotation cost has been significantly reduced while achieving substantial improvements in the obtained results. Finally, considering the limited number of experts in the field of spindle cell neoplasms, a novel annotation protocol for non-experts has been designed and validated. In this context, deep learning models that work with the uncertainty associated with such annotations have been developed. In conclusion, this thesis has developed cutting-edge techniques to address the medical sector's challenge of precise data annotation. Using weakly annotated or non-expert annotated data, novel paradigms and methodologies based on deep learning have been proposed to tackle disease detection and diagnosis in omics data and histological images. These innovations can improve effectiveness and automation in early disease detection and monitoring. / The work of Rocío del Amor to carry out this research and to elaborate this dissertation has been supported by the Spanish Ministry of Universities under the FPU grant FPU20/05263. / Amor Del Amor, MRD. (2023). Deep Learning Strategies for Overcoming Diagnosis Challenges with Limited Annotations [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/200227 / Compendio

[ES] La introducción de la secuenciación de ARN a nivel de célula única (scRNA-seq) en el ámbito de la transcriptómica ha redefinido nuestro entendimiento de la diversidad celular, arrojando luz sobre los mecanismos subyacentes a la heterogeneidad tisular. No obstante, al inicio de esta tesis, las limitaciones de a esta tecnología obstaculizaban su aplicación en el estudio de procesos complejos, entre ellos el splicing alternativo. A pesar de ello, los patrones de splicing a nivel celular planteaban incógnitas que esta tecnología tenía el potencial de resolver: ¿es posible observar, a nivel celular, la misma diversidad de isoformas que se detecta mediante RNA-seq a nivel de tejido? ¿Qué función desempeñan las isoformas alternativas en la constitución de la identidad celular? El objetivo de esta tesis es desbloquear el potencial del scRNA-seq para el análisis de isoformas, abordando sus dificultades técnicas y analíticas mediante el desarrollo de nuevas metodologías computacionales. Para lograrlo, se trazó una hoja de ruta con tres objetivos. Primero, se establecieron cuatro requisitos para el estudio de las isoformas mediante scRNA-seq, llevando a cabo una revisión de la literatura existente para evaluar su cumplimiento. Tras completar este marco con simulaciones computacionales, se identificaron las debilidades y fortalezas de los métodos de scRNA-seq y las herramientas computacionales disponibles. Durante la segunda etapa de la investigación, estos conocimientos se utilizaron para diseñar un protocolo óptimo de procesamiento de datos de scRNA-seq. En concreto, se integraron datos de lecturas largas a nivel de tejido con datos de scRNA-seq para garantizar una identificación adecuada de las isoformas así como su cuantificación a nivel celular. Este proceso permitió ampliar las estrategias computacionales disponibles para la reconstrucción de transcriptomas a partir de lecturas largas, mejoras que fueron implementadas en SQANTI3, software de referencia en transcriptómica. Por último, los datos procesados se utilizaron para desarrollar un nuevo método de análisis de co-expresión de isoformas a fin de desentrañar redes de regulación del splicing alternativo implicadas en la constitución de la identidad celular. Dada la elevada variabilidad de los datos de scRNA-seq, este método se basa en la utilización de una estrategia de correlación basada en percentiles que atenúa el ruido técnico y permite la identificación de grupos de isoformas co-expresadas. Una vez configurada la red de co-expresión, se introdujo una nueva estrategia de análisis para la detección de patrones de co-utilización de isoformas que suceden de forma independiente a la expresión a nivel de gen, denominada co-Differential Isoform Usage. Este enfoque facilita la identificación de una capa de regulación de la identidad celular atribuible únicamente a mecanismos post-transcripcionales. Para una interpretación biológica más profunda, se aplicó una estrategia de anotación computacional de motivos y dominios funcionales en las isoformas definidas con lecturas largas, revelando las propiedades biológicas de las isoformas involucradas en la red de co-expresión. Estas investigaciones culminan en el lanzamiento de acorde, un paquete de R que encapsula las diferentes metodologías desarrolladas en esta tesis, potenciando la reproducibilidad de sus resultados y proporcionando una nueva herramienta para explorar la biología de las isoformas alternativas a nivel de célula única. En resumen, esta tesis describe una serie de esfuerzos destinados a desbloquear el potencial de los datos de scRNA-seq para avanzar en la comprensión del splicing alternativo. Desde un contexto de escasez de herramientas y conocimiento previo, se han desarrollado soluciones de análisis innovadoras que permiten la aplicación de scRNA-seq al estudio de las isoformas alternativas, proporcionando recursos innovadores para profundizar en la regulación post-transcripcional y la función celular. / [CA] La introducció de la seqüenciació d'ARN a escala de cèl·lula única (scRNA-seq) en l'àmbit de la transcriptòmica ha redefinit el nostre enteniment de la diversitat cel·lular, projectant llum sobre els mecanismes subjacents a l'heterogeneïtat tissular. Malgrat les limitacions inicials d'aquesta tecnologia, especialment en el context de processos complexos com l'splicing alternatiu, els patrons d'splicing a escala cel·lular plantejaven incògnites amb potencial de resolució: és possible observar, a escala cel·lular, la mateixa diversitat d'isoformes que es detecta mitjançant RNA-seq en teixits? Quina funció tenen les isoformes alternatives en la constitució de la identitat cel·lular? L'objectiu d'aquesta tesi és desbloquejar el potencial del scRNA-seq per a l'anàlisi d'isoformes alternatives, abordant les seues dificultats tècniques i analítiques amb noves metodologies computacionals. Per a això, es va traçar una ruta amb tres objectius. Primerament, es van establir quatre requisits per a l'estudi de les isoformes mitjançant scRNA-seq, amb una revisió de la literatura existent per avaluar-ne el compliment. Després de completar aquest marc amb simulacions computacionals, es van identificar les debilitats i fortaleses dels mètodes de scRNA-seq i de les eines computacionals disponibles. Durant la segona etapa de la investigació, aquests coneixements es van utilitzar per dissenyar un protocol òptim de processament de dades de scRNA-seq. En concret, es van integrar dades de lectures llargues a escala de teixit amb dades de scRNA-seq per a garantir una identificació adequada de les isoformes així com la seua quantificació a escala cel·lular. Aquest procés va permetre ampliar les estratègies computacionals disponibles per a la reconstrucció de transcriptomes a partir de lectures llargues, millores que van ser implementades en SQANTI3, un programari de referència en transcriptòmica. Finalment, les dades processades es van fer servir per a desenvolupar un nou mètode d'anàlisi de coexpressió d'isoformes amb l'objectiu de desentranyar xarxes de regulació de l'splicing alternatiu implicades en la constitució de la identitat cel·lular. Donada l'elevada variabilitat de les dades de scRNA-seq, aquest mètode es basa en la utilització d'una estratègia de correlació basada en percentils que minimitza el soroll tècnic i permet la identificació de grups d'isoformes coexpressades. Un cop configurada la xarxa de coexpressió, es va introduir una nova estratègia d'anàlisi per a la detecció de patrons de co-utilització d'isoformes que succeeixen de forma independent a l'expressió del seu gen, denominada co-Differential Isoform Usage. Aquest enfocament facilita la identificació d'una capa de regulació de la identitat cel·lular atribuïble únicament a mecanismes post-transcripcionals. Per a una interpretació biològica més profunda, es va aplicar una estratègia d'anotació computacional de motius i dominis funcionals en les isoformes definides amb lectures llargues, revelant les propietats biològiques de les isoformes involucrades en la xarxa de coexpressió. Aquestes investigacions culminen en el llançament d'acorde, un paquet de R que encapsula les diferents metodologies desenvolupades en aquesta tesi, potenciant la reproducibilitat dels seus resultats i proporcionant una nova eina per a explorar la biologia de les isoformes alternatives a escala de cèl·lula única. En resum, aquesta tesi descriu una sèrie d'esforços destinats a desbloquejar el potencial de les dades de scRNA-seq per a avançar en la comprensió de l'splicing alternatiu. Des d'un context de manca d'eines i coneixement previ, s'han desenvolupat solucions d'anàlisi innovadores que permeten l'aplicació de scRNA-seq a l'estudi de les isoformes alternatives, proporcionant recursos innovadors per a aprofundir en la regulació post-transcripcional i la funció cel·lular. / [EN] In the world of transcriptomics, the emergence of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) ignited a revolution in our understanding of cellular diversity, unraveling novel mechanisms in tissue heterogeneity, development and disease. However, when this thesis began, using scRNA-seq to understand Alternative Splicing (AS) was a challenging frontier due the inherent limitations of the technology. In spite of this research gap, pertinent questions persisted regarding cell-level AS patterns, particularly concerning the recapitulation of isoform diversity observed in bulk RNA-seq data at the cellular level and the roles played by cell and cell type-specific isoforms. The work conducted in the present thesis aims to harness the potential of scRNA-seq for alternative isoform analysis, outlining technical and analytical challenges and designing computational methods to overcome them. To achieve this, we established a roadmap with three main aims. First, we set requirements for studying isoforms using scRNA-seq and conducted an extensive review of existing research, interrogating whether these requirements were met. Combining this acquired knowledge with several computational simulations allowed us to delineate the strengths and pitfalls of available data generation methods and computational tools. During the second research stage, this insight was used to design a suitable data processing pipeline, in which we jointly employed bulk long-read and short-read scRNA-seq sequenced from full-length cDNAs to ensure adequate isoform reconstruction as well as sensitive cell-level isoform quantification. Additionally, we refined available transcriptome curation strategies, introducing them as innovative modules in the transcriptome quality control software SQANTI3. Lastly, we harnessed single-cell isoform expression data and the rich biological diversity inherent in scRNA-seq, encompassing various cell types, in the design of a novel isoform co-expression analysis method. Percentile correlations effectively mitigated single-cell noise, unveiling clusters of co-expressed isoforms and exposing a layer of regulation in cellular identity that operated independently of gene expression. We additionally introduced co-Differential Isoform Usage (coDIU) analysis, enhancing our ability to interpret isoform cluster networks. This endeavour, combined with the computational annotation of functional sites and domains in the long read-defined isoform models, unearthed a distinctive functional signature in coDIU genes. This research effort materialized in the release of acorde, an R package that encapsulates all analyses functionalities developed throughout this thesis, providing a reproducible means for the scientific community to further explore the depths of alternative isoform biology within single-cell transcriptomics. This thesis describes a complex journey aimed at unlocking the potential of scRNA-seq data for investigating AS and isoforms: from a landscape marked by the scarcity of tools and guidelines, towards the development of novel analysis solutions and the acquisition of valuable biological insight. In a swiftly evolving field, our methodological contributions constitute a significant leap forward in the application of scRNA-seq to the study of alternative isoform expression, providing innovative resources for delving deeper into the intricacies of post-transcriptional regulation and cellular function through the lens of single-cell transcriptomics. / The research project was funded by the BIO2015-71658 and BES-2016-076994 grants awarded by the Spanish Ministry of Science and Innovation / Arzalluz Luque, Á. (2024). Understanding Isoform Expression and Alternative Splicing Biology through Single-Cell RNAseq [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203888

[ES] Ecuador es un país muy rico en recursos naturales, lo que le permite tener un importante sector agrario, gracias a sus diversos microclimas y regiones productivas. Sin embargo, predomina una agricultura de supervivencia y los agentes de la cadena de valor necesitan profesionalizarse e innovar si pretenden alcanzar un modelo de agricultura mucho más moderna y competitiva, en estos tiempos en los que los mercados mundiales están muy influidos por la globalización parece que solo hay espacio para las empresas más fuertes, innovadoras o creativas. Revisando el ecosistema emprendedor que caracteriza al sector agrario, se comprueba que arrastra una serie de falencias que le exigen un cambio a corto plazo. No solo es preciso impulsar la creación de nuevas empresas, también hay que mejorar o innovar en las que ya están funcionando. Dada la dimensión social de la agricultura en Ecuador, esta debería posicionarse como el principal motor del desarrollo global del país, pero la realidad es que se fundamenta en una cadena de valor muy desequilibrada y el sector no tiene ni la industrialización ni la organización interna que permita este liderazgo. La presente Tesis doctoral se planteó con cuatro objetivos específicos. El primero era "conocer el estado actual en el que se encuentra el sector agroalimentario incidiendo en aquellos aspectos que pueden influir en mayor medida en el desarrollo de su ecosistema emprendedor"; para su cumplimiento se han confirmado los principales problemas y enfoques para abordarlos con personal experto de los diferentes eslabones de la cadena agroalimentaria (método Delphi), y elaborado unas matrices DAFO y CAME. A este objetivo se le une el de "analizar la conformación general de la cadena de valor", para lo que se ha tomado como referencia el cultivo del cacao y la palma africana, y además de revisar cómo están estructuradas dichas cadenas, se ha profundizado en los motivos que llevan al eslabón de origen a ser el que menor valor capta en toda la cadena. Junto al diagnóstico del sector, el otro aspecto fundamental era "determinar la actitud emprendedora que caracteriza a distintos colectivos que pueden impulsar los agroemprendimientos". Para ello se eligieron, por un lado, el alumnado universitario de distintas escuelas de empresa de la Pontificia Universidad Católica de Ecuador, sede Esmeraldas (PUCESE); gracias a su formación son potenciales emprendedores, por lo tanto, básicamente se necesita motivarlos para que se integren en el sector primario. Por otro lado, también se trabajó con productores, que, a pesar de tener una situación socioeconómica muy limitada y un nivel formativo muy deficiente, son quienes sustentan desde la base la producción de alimentos, y deberían tener un rol mucho más proactivo en la cadena agroalimentaria, por lo que es procedente cualquier labor de formación y motivación que pueda hacerse con ellos. Se pudo trabajar con 70 estudiantes y con 80 productores y a ambos colectivos, se le sometió a una capacitación específica para fomentar su actitud emprendedora, basada especialmente en una serie de talleres formativos. Para analizar cuál es la caracterización de las actitudes emprendedoras de ambos grupos se utilizó la herramienta impulsada por las Naciones Unidas dentro de su programa EMPRETEC. También se profundizó, usando diferentes técnicas de inferencia estadística, la relación que podría haber entre los cambios de actitud percibidos antes y después de la capacitación respecto a otros aspectos. Así se contemplaron para los estudiantes factores como: el sexo, el cantón de procedencia, el parentesco con un familiar emprendedor o la modalidad de docencia empleada (ya que se usaron dinámicas más tradicionales frente a otras basadas en las metodologías ágiles). Respecto a los productores los factores fueron: sexo, parroquia de procedencia, y nivel de estudio. Se han obtenido conclusiones en cada uno de los capítulos a modo de re / [CA] L'Equador és un país molt ric en recursos naturals, la qual cosa li permet tindre un important sector agrari, gràcies als seus diversos microclimes i regions productives. No obstant això, predomina una agricultura de supervivència i els agents de la cadena de valor necessiten professionalitzar-se i innovar si pretenen aconseguir un model d'agricultura molt més moderna i competitiva, en aquests temps en els quals els mercats mundials estan molt influïts per la globalització sembla que només hi ha espai per a les empreses més fortes, innovadores o creatives. Revisant l'ecosistema emprenedor que caracteritza al sector agrari, es comprova que arrossega una sèrie de carències que li exigeixen un canvi a curt termini. No solament cal impulsar la creació de noves empreses, també cal millorar o innovar en les que ja estan funcionant. Donada la dimensió social de l'agricultura a l'Equador, aquesta hauria de posicionar-se com el principal motor del desenvolupament global del país, però la realitat és que es fonamenta en una cadena de valor molt desequilibrada i el sector no té ni la industrialització ni l'organització interna que permeta aquest lideratge. La present Tesi doctoral es va plantejar amb quatre objectius específics. El primer era "conéixer l'estat actual en el qual es troba el sector agroalimentari incidint en aquells aspectes que poden influir en major mesura en el desenvolupament del seu ecosistema emprenedor". Per al seu compliment s'han confirmat els principals problemes i enfocaments per a abordar-los amb personal expert de les diferents baules de la cadena agroalimentària (mètode Delphi), i elaborat unes matrius DAFO i CAME. A aquest objectiu se li uneix el d'"analitzar la conformació general de la cadena de valor", per al que s'ha pres com a referència el cultiu del cacau i la palma africana, i, a més de revisar com estan estructurades aquestes cadenes, s'ha aprofundit en els motius que porten a la baula d'origen a ser el que menor valor capta en tota la cadena. A més del diagnòstic del sector, l'altre aspecte fonamental era "determinar l'actitud emprenedora que caracteritza a diferents col·lectius que poden impulsar les agroemprenedories". Amb aquest objectiu es van triar, d'una banda, l'alumnat universitari de diferents escoles d'empresa de la Pontifícia Universitat Catòlica de l'Equador, seu Esmeraldas (PUCESE). Gràcies a la seua formació són potencials emprenedors, i per tant, bàsicament es necessita motivar-los perquè s'integren en el sector primari. D'altra banda, també es va treballar amb productors, que, malgrat tindre una situació socioeconòmica molt limitada i un nivell formatiu molt deficient, són els qui sustenten des de la base la producció d'aliments, i haurien de tindre un rol molt més proactiu en la cadena agroalimentària, per la qual cosa és procedent qualsevol labor de formació i motivació que puga fer-se amb ells. Es va poder treballar amb 70 estudiants i amb 80 productors, i a tots dos col·lectius se'ls va sotmetre a una capacitació específica per a fomentar la seua actitud emprenedora, basada especialment en una sèrie de tallers formatius. Per a analitzar quina és la caracterització de les actituds emprenedores de tots dos grups es va utilitzar l'eina impulsada per les Nacions Unides dins del seu programa EMPRETEC. També es va aprofundir, usant diferents tècniques d'inferència estadística, en la relació que podria haver-hi entre els canvis d'actitud percebuts abans i després de la capacitació respecte a altres aspectes. Així es van contemplar per als estudiants factors com el sexe, el cantó de procedència, el parentiu amb un familiar emprenedor o la modalitat de docència emprada (ja que es van usar dinàmiques més tradicionals enfront d'altres basades en les metodologies àgils). Respecte als productors, els factors van ser sexe, parròquia de procedència, i nivell d'estudi. S'han obtingut conclusions en cadascun dels capítols a m / [EN] Ecuador has many different natural resources, thanks to its diverse microclimates and productive regions, which allows it to have an important agricultural sector. However, survival agriculture predominates and value chain agents need to professionalize and innovate if they intend to achieve a much more modern and competitive agriculture model. This is particularly important in these times when world markets are heavily influenced by globalization, in which it seems that there is only room for the strongest, innovative or creative companies. Reviewing the entrepreneurial ecosystem that characterizes the agricultural sector, it is found that it carries a series of shortcomings that require a change in the short term. Not only does the creation of new companies need to be promoted, but we must also improve or innovate in those that are already functioning. Given the social dimension of agriculture in Ecuador, it should be positioned as the main engine of the country's global development. However, the reality is that it is based on a very unbalanced value chain and the sector has neither industrialization nor the internal organization that allows this leadership. This doctoral thesis was proposed with four specific objectives. The first was "to know the current state of the agri-food sector, influencing in those aspects that may have a greater impact on the development of its entrepreneurial ecosystem". For compliance, the main problems and approaches have been confirmed to address them with expert personnel from the different links of the agri-food chain (Delphi method), and developed SWOT and CAME matrices. This objective is joined to "analyze the general conformation of the value chain", for which the cultivation of cocoa and African palm has been taken as a reference. Besides, it has been reviewed how these chains are structured, and it has deepened in the reasons that lead to the link of origin to be the one that captures the lowest value in the whole chain. Along with the diagnosis of the sector, the other fundamental aspect was "to determine the entrepreneurial attitude that characterizes different groups that can boost agribusinesses". To achieve this goal, university students of different business schools of the Pontifical Catholic University of Ecuador, Esmeraldas headquarters (PUCESE), were chosen. Thanks to their training they are potential entrepreneurs, therefore, they only need to be motivated for being integrated into the primary sector. On the other hand, we also worked with producers, who, despite having a very limited socioeconomic situation and a very poor training level, are those who support food production from the base, and would have to have a much more proactive role in the agri-food chain, so it is appropriate any training and motivation work that can be done with them. It was possible to work with 70 students and with 80 producers, and both groups underwent specific training to promote their entrepreneurial attitude, based especially on a series of training workshops. To analyze the characterization of the entrepreneurial attitudes of both groups, the tool promoted by the United Nations was used within its EMPRETEC program. It also deepened, using different techniques of statistical inference, in the relationship that could be between changes in attitude perceived before and after training concerning other aspects. Thus, factors such as sex, the canton of origin, the relationship with an entrepreneurial family member or the teaching modality used (since more traditional dynamics were used compared to others based on agile methodologies) were contemplated for students. Regarding the producers, the factors were sex, parish of origin, and level of study. / Hago un agradecimiento especial al Estado ecuatoriano por financiar por más de 7 años todos mis estudios de posgrado, por creer en los jóvenes y apostar por nosotros, sin duda alguna los programas de becas nos han permitido a muchos ecuatorianos, alcanzar metas que sin esa oportunidad nunca hubiésemos logrado. / Burbano Salazar, JE. (2019). La situación y el fomento de los emprendimientos rurales: aspectos que determinan la creación de agronegocios en Ecuador [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/133998

Il presente percorso di ricerca si è posto l’obiettivo di contribuire al consolidamento metodologico di una pianificazione strategica e di una programmazione operativa funzionali all’attività della pubblica amministrazione regionale. Si è analizzata l’esperienza di Regione Lombardia all’inizio della IX legislatura attraverso una impostazione metodologica basata su un longitudinal case study, allo scopo di individuare delle regolarità che potessero condurre verso una analitical generalization secondo un’ottica di policy research a garanzia della trasferibilità e della utilizzabilità delle regolarità tracciate. L’approccio sostanziale volto a fare emergere gli elementi, le tecniche, le metodologie e gli strumenti sviluppati ha permesso di riscontrare delle regolarità che sono indipendenti dal contesto particolare. Tra gli altri si citano l’importanza della continuità, l’integrazione e la trasversalità del processo, e la funzione fondamentale di una struttura organizzativa dedicata al processo strategico e di un sistema informativo a supporto. Si auspica che le considerazioni metodologiche di sintesi pongano le basi, in alcune amministrazioni regionali, per un ripensamento dei propri modelli e sistemi di pianificazione strategica e programmazione operativa. / The aim of this research is to contribute to the methodologic improvement of strategic and operation integrated planning in public administration system. Through a methodological approach based on a longitudinal case study, this work analyzes the experience of Lombardy Region at the begining of ninth legislature in order to identify regularities that could lead to a analitical generalization. A policy research approach has been usefull in order to guarantee susteinable future application in different regional contexts. The substantive approach has the aim to bring out the elements, techniques, methodologies and tools that have been developed in Lombardy experience. This allowes us to detect regularities that are independent of the particular context. Among others, for example, the importance of continuity, integration and versatility of the process, and the presence of a department dedicated and a supporting information system that support and implement strategic process. The hope is that the final methodological considerations will be usefull to some regional governments to re-model their strategic and operational processes and systems.

Los ensayos clínicos son a menudo muy costosos y pueden tener una duración considerable. Un error en el diseño de un ensayo clínico puede implicar la imposibilidad de verificar la hipótesis que se pretendía probar por falta de significación estadística de los resultados, lo que supondrá una pérdida de recursos y un retraso en el proceso de introducción del nuevo producto farmacéutico en el mercado.En esta tesis se plantea el diseño de un ensayo clínico de medicamentos como un problema económico de optimización. El criterio de optimización concreto puede variar según la perspectiva y el marco de decisión. Desde una perspectiva empresarial de maximización del beneficio, el ensayo clínico puede verse como una inversión con unos costes relativamente predecibles y unos beneficios futuros mucho más inciertos. Objetivos e hipótesis de la tesis El objetivo principal de este trabajo es el análisis y desarrollo de modelos de simulación para la optimización del diseño de los ensayos clínicos. Con este fin se desarrollan diferentes estructuras de modelos estocásticos asistidos por ordenador que permiten representar adecuadamente el ensayo clínico y simular los resultados con diseños e hipótesis alternativas antes de su realización. Con ello se pretende determinar el diseño que optimiza el coste y el tiempo de desarrollo de un ensayo clínico, analizando los resultados hipotéticos antes de su realización real.La hipótesis que se pretende probar es que el desarrollo y la aplicación de los modelos de simulación propuestos permiten alcanzar de forma más eficiente los objetivos de los ensayos clínicos, es decir, obtener con una determinada probabilidad de éxito los resultados buscados -lo que en el caso de nuevos productos es una condición necesaria para su comercialización- en un periodo de tiempo y con un coste óptimos. Metodología El modelo conceptual general para la optimización de un ensayo clínico que proponemos en esta tesis consiste en dos sub-modelos: un sub-modelo de reclutamiento de pacientes y de asignación del tratamiento y un sub-modelo de seguimiento que describe la evolución de la variable o variables de proceso del ensayo clínico y las variables finales de respuesta. La validación del modelo conceptual es interdisciplinaria y es necesaria para comprobar que los objetivos y las hipótesis se corresponden con los establecidos en el protocolo. Resultados de la investigación Los resultados de esta tesis se han aplicado a un ensayo clínico de lipodistrofia en el tratamiento con antiretrovirales (ARV). Por ello, se ha construido, validado y seleccionado un modelo estadístico cuyos resultados se ajustan lo mejor posible a los resultados del ensayo clínico de lipodistrofia. Posteriormente, se aplica este modelo para la optimización del diseño de un ensayo clínico futuro. Comentarios e investigaciones futuras La revisión realizada de la literatura ha permitido constatar que la mayoría de los enfoques que se aplican en la actualidad al diseño de ensayos clínicos, incluyendo los que utilizan modelos de simulación, no tienen en cuenta todos los aspectos relevantes para la optimización del diseño conjuntamente. Lo que propone precisamente esta tesis como principal aportación es integrar todos estos aspectos en un modelo general de simulación para la optimización del diseño de un ensayo clínico según criterios y supuestos explícitos. Este enfoque permite desarrollar el modelo general de optimización en el que se plantee el diseño óptimo en términos de maximización del beneficio neto esperado. Según el promotor, los beneficios serían: o bien el beneficio económico, o bien los beneficios en salud, que podrían, eventualmente, expresarse en unidades monetarias mediante el método de la disponibilidad a pagar u otros enfoques habituales en evaluación económica. / Clinical trials are frequently very expensive and can last quite long. An error in the design of a clinical trial can imply the impossibility of confirming the hypothesis because of the fact results are lacking in statistical significance. This will mean to incur losses in resources and a delay in the introduction of the new pharmaceutical product into the market.In this thesis the clinical trial design is conceived as an economic optimisation problem. The concrete optimisation criterion might depend on the approach and the decision context. From the market point of view that seeks maximising benefits, clinical trials can be seen as an investment with relatively predictable costs but a much more uncertain future benefits. Objectives and hypothesis of this thesis The main objective of this work is analysing and developing simulation models for the optimisation of clinical trial design. We have thus developed different computer-assisted stochastic models structures which allow conveniently to represent the clinical trial and simulate the results with alternative designs and hypothesis before carrying it out. The ultimate goal is determining which design optimises cost and clinical trial duration, by analysing hypothetical results before they are actually put into practice.The hypothesis wanted to be proved is that the development and application of the proposed simulation models allow more efficiently achieve the objectives formulated in a clinical trial, i.e. to obtain the sought results with a given success probability -what, as far as new pharmaceutical products is concerned, is a necessary condition before their commercialisation- with optimal cost and time span. Methods The general conceptual model to optimise a clinical trial we proposes in this thesis consists in two sub-models: a recruitment of patients and treatment assignment sub-model and a follow-up sub-model, which describes the evolution of the clinical trial process and end-point variable or variables. The validation of the conceptual model is interdisciplinary and it is necessary to verify that the objectives and the hypothesis to correspond closely to those established in the protocol. Research results The results of this thesis have been applied to a clinical trial of lipodystrophy in the antrretroviral treatment (ARV). It has been build up, validated and selected a statistic model which results adjust as good as possible to the results of clinical trial of lipodystrophy. Afterwards, this same model is applied for the design optimisation of a future clinical trial. Discussion and future research The review of literature has allowed us to realise that most of the approaches applied nowadays to the design of clinical trials, including those that use simulation models, do not take into account the relevant aspects for the optimisation of the design altogether. What this thesis suggests precisely as main contribution is integrating all these aspects in a general simulation model for the design optimisation of a clinical trial according to explicit criteria and assumptions. This approach allows developing a general model of optimisation where the optimal design is seen in terms of maximisation of the expected net benefit. According to the sponsor, the benefits would be: the economic benefit, or the benefits to health, which could, eventually, be expressed in monetary units based on the willingness to pay method or other usual economic evaluation methods.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:46:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FrancileneSMC.pdf: 2142638 bytes, checksum: d15bb38103a5f0254a3d318fdd10671a (MD5) Previous issue date: 2008-12-22 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The dissertation proposes a discussion about the instrumentality of the Social Work, in the attempt of visualizing her, as well as the profession, in a totality perspective to the light of the rationality critical-dialetical. Understood as the capacity that the professional subjects acquire of giving answers to the demands that are placed to the profession, itself built partner-historically, in a teleologys conflicts and causalitys. So, it is proposed the discussion of the instrumentality while a group of you know specific, composed essentially by the development of three practical-formative dimensions. The theoretical-methodological refers to the capacity of apprehension of the method and of the theories and, consequently, of the relationship that does with the practice. The dimension ethical-politics concerns the development of the capacity of analyzing the society and the own profession as field of contradictory forces, being considered the character eminently political of the professional exercise, as well as the professional's conscience concerning the social direction that prints in your intervention. And the technician-operative dimension refers more strictly to the technical elements and you score for the development of the intervention. It was looked for to evidence as those dimensions they attend in the professional exercise, starting from the experience lived by the social workers of the Social Attendance Reference Centers, in Natal/RN / A disserta??o prop?e uma discuss?o acerca da instrumentalidade do Servi?o Social, na tentativa de visualiz?-la, assim como a profiss?o, numa perspectiva de totalidade ? luz da racionalidade cr?tico-dial?tica. Entendida como a capacidade que os sujeitos profissionais adquirem de dar respostas ?s demandas que se colocam ? profiss?o, constroe-se s?cio-historicamente, num conflito de teleologias e causalidades. Prop?e-se, pois, a discuss?o da instrumentalidade enquanto um conjunto de saberes espec?ficos, composto essencialmente pelo desenvolvimento de tr?s dimens?es pr?tico-formativas. A te?rico-metodol?gica refere-se ? capacidade de apreens?o do m?todo e das teorias e, por conseguinte, da rela??o que faz com a pr?tica. A dimens?o ?tico-pol?tica diz respeito ao desenvolvimento da capacidade de analisar a sociedade e a pr?pria profiss?o como campo de for?as contradit?rias, considerando-se o car?ter eminentemente pol?tico do exerc?cio profissional, assim como a consci?ncia do profissional acerca da dire??o social que imprime em sua interven??o. E a dimens?o t?cnico-operativa refere-se mais estritamente aos elementos t?cnicos e instrumentais para o desenvolvimento da interven??o. Buscou-se evidenciar como essas dimens?es comparecem no exerc?cio profissional, a partir da experi?ncia vivenciada pelas assistentes sociais dos Centros de Refer?ncia da Assist?ncia Social CRAS, em Natal/RN

[pt] Com a modificação estrutural do setor de produção, transmissão e distribuição de energia elétrica em vários países do mundo, inclusive no Brasil, serviços caracterizados como ancilares, que sempre foram oferecidos de forma integrada com o fornecimento de energia elétrica, sem que fossem remunerados especificamente, devem hoje ser tratados e remunerados de forma independente. A necessidade de otimizar custos, em função dos novos ambientes comerciais, muitas vezes competitivos, tem feito com que os agentes geradores vejam o fornecimento de reserva de potência operativa e a regulação de freqüência como novas oportunidades de prestação de serviços. Com isto, novos custos e responsabilidades foram criadas, o que reforça a necessidade de remuneração desses serviços ancilares. Devem-se valorizar os benefícios por eles agregados ao sistema elétrico, representados pelo aumento da confiabilidade e da qualidade da energia. Assim, questões que merecem ser tratadas cuidadosamente são a determinação dos preços a serem pagos pelos consumidores pelos serviços, a determinação correta da participação de cada agente e a necessidade de mecanismos justos de distribuição dos recursos financeiros recebidos por estes serviços entre os agentes que realmente os forneceram. Neste trabalho desenvolve-se uma estrutura de remuneração dos serviços de reservas operativas e regulação de freqüência, baseada no benefício por eles determinado, premiando-se a eficiência e permitindo-se a recuperação dos custos incorridos. Através de estudos de casos com dados reais verifica-se a consistência da proposta de remuneração, comparando os seus resultados com valores já praticados, e analisando o seu impacto sobre as atuais tarifas de energia elétrica. / [en] Nowadays, with the structural modification of the electric energy industry around the world, including in Brazil, services characterised as ancillary, that always were offered bundled with energy supply, without specific remuneration, should be dealt with independently. The need for cost optimisation, caused by the new commercial environment, sometimes competitive, has made the generating agents to understand operating reserves and frequency regulation as a new opportunity of providing services. Furthermore, new costs and obligations have been created, thus reinforcing the need for these ancillary services to be remunerated. It is necessary to recognise the benefits aggregated to the electric system by ancillary services, represented by improvement of reliability and energy quality. In this way, issues that deserve to be carefully treated are i) the prices to be paid by consumers, ii) the participation of each agent that really provided the service, and iii) the fairness of the mechanism for distribution of the financial resources among the providers. In this work it is developed a structure for the remuneration of operating reserves and frequency regulation, based on the benefit of this services, awarding efficiency and allowing the recuperation of incurred costs. Through study-cases with actual data, it is verified the consistency of the proposal, by comparing its results with values in practice, and by analysing its impact over current electric energy tariffs.