Gleichzeitig mit der weit verbreiteten Verwendung von traditionellen einkommens- oder konsumbasierten Maßnahmen zur Messung menschlicher Armut und Entwicklung gibt es seit den späten 70er Jahren zunehmendes Interesse an der Ökonomie des Glücks. Ebenso gibt es einen breiten Literaturbereich, der Indizes definiert und diskutiert hat, die „functionings" auf der Grundlage des „Capabilities Approach“ von Sen (1985) auf sich vereinen, welche auf einer Vielzahl von ideologischen Urteilen und Zielen zur Bestimmung des objektiven Wohlbefindens (1984), S. 187) beruhen. Beide Ansätze sind ähnlich in ihrer Prämisse, dass Einkommen oft eine unzureichende Determinante des Wohlbefindens ist – ein latenter Begriff, dass besser mit anderen, breiteren Definitionen- subjektiv oder objektiviert- erfasst wird. Beide Konzepte des Wohlbefindens wurden im Hinblick auf ihr Verhältnis zum Einkommen untersucht, und es wurde ein klarer Unterschied zwischen Einkommen und diesen beiden Maßnahmen festgestellt. Angesichts der relativen Neuheit und Komplexität beider Ansätze sind sie jedoch bislang selten in wissenschaftlichen Arbeiten zusammengebracht worden. Den dritten Aufsatz in dieser Arbeit ist ein Versuch, diese beiden Ansätze zu kombinieren und damit diese Lücke in der Literatur zu erfüllen. Subjektives Wohlbefinden wird mit verfügbaren Daten, die Zufriedenheit messen, festelegt, während das objektive Wohlbefinden durch einen Multidimensional Poverty Index (MPI) operationalisiert wird (Alkire & Santos, 2010). Der MPI ist einer der neuesten Versuche zur Messung des menschlichen Wohlbefindens im Rahmen des Capabilities Approach. Die Entwicklungspolitik erkennt ebenfalls graduell diese Maße als eine genauere Beschreibung des Wohlbefindens an, oder betrachtet diese zumindest als eine sinnvolle Ergänzung zu metrisch-monetären Maßen. Angesichts der vielen nationalen und internationalen Programme, die eine umfassende Verbesserung des menschlichen Wohlbefindens zum Ziel haben, gibt es erstaunlich wenige Arbeiten, die dazu beitragen können, die Auswirkungen eines bestimmten Programms auf das allgemeine Wohlbefinden und nicht nur auf eine bestimmte Dimension zu quantifizieren und zu bewerten. Der zweite Aufsatz in dieser Arbeit beschäftigt sich kritisch mit diesem Ansatz und betrachtet dabei den besonderen Fall Südafrikas. Aufgrund der steigenden Beliebtheit der mehrdimensionalen Armutsmaße besteht ein zunehmender Bedarf an einer Überprüfung ihrer grundlegenden Eigenschaft, ebendies zu erreichen. Eine wachsende Zahl von Forschern hat sich mit den Problemen beschäftigt, die ein zusammengesetztes Maß wie der MPI mit sich bringen kann und dessen Fähigkeit zur Messung multidimensionalen Wohlbefindens beeinträchtigen kann. Ein bestimmter Aspekt ist hierbei die Gewichtung der einzelnen Dimensionen und Indikatoren, um Armut über verschiedene Regionen hinweg zu definieren. Diese Dissertation schafft in Aufsatz eins eine Brücke zwischen den statistischen Methoden und den optimalen Gewichtungsschemata, die speziell zur Messung des multidimensionalen Wohlbefindens in verschiedenen Ländern genutzt werden können.

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Para um composto químico exercer seu efeito bioativo é necessário que ele atravesse várias barreiras biológicas até alcançar seu sitio de ação. Propriedades farmacocinéticas insatisfatórias (como absorção, distribuição, metabolismo e excreção) são reconhecidamente as principais causas na descontinuidade de pesquisas na busca por novos fármacos. Neste trabalho, modelos biofísicos foram utilizados para o estudo de absorção de uma série de flavonóides naturais com atividade tripanossomicida. O coeficiente cromatográfico de partição, kw, foi determinado através da cromatografia líquida de alta eficiência em fase reversa, RP-HPLC, utilizando-se de colunas cromatográficas empacotadas com constituintes básicos da membrana biológica (fosfatidilcolina e colesterol). Os resultados obtidos demonstraram que nas colunas compostas por fosfatidilcolina a retenção de flavonóides hidroxilados é determinada por interações secundárias, além da partição, e no caso da coluna de colesterol, a partição é o principal mecanismo que rege a retenção. Uma série de descritores físico-químicos foi gerada pelos campos moleculares de interações (MIFs) entre os flavonóides naturais e algumas sondas químicas virtuais, utilizando o programa GRID. Os descritores físico-químicos gerados foram correlacionados com os log kw por análise dos mínimos múltiplos parciais (PLS), utilizando o programa VolSurf, com a finalidade de gerar um modelo quantitativo entre estrutura e propriedade (QSPR) para esta classe de compostos. O modelo produzido por este estudo, ao utilizar os dados de partição em colesterol, log kwCol, apresentou elevada consistência interna, com bom poder de correlação (R2 = 0, 97) e predição (Q2 = 0,86) para a partição destas moléculas / In order to a chemical compound exert its bioactive effect it is necessary that it crosses some biological barriers until reaching its site of action. Unfavorable pharmacokinetics properties (absorption, distribution, metabolism and excretion) are admittedly one of the main causes in the discontinuity of research in the search for new drugs. In this work, biophysics models were used for the study of absorption of a series of natural flavonoids with trypanocide activity. The chromatographic retention indices (log kw) were determined on immobilized artificial membranes columns (IAM.PC.DD, IAM.PC.DD2, Cholesteryl 10-Undecetonoato) obtained by the extrapolation method. The results demonstrated that in the composed columns for fosfatidilcolina the retention of hydroxil flavonoids is determined by secondary interactions, beyond the partition. In the case of the retention for the cholesterol column, the partition is the main mechanism that drives the retention. A series of physico-chemical descriptors were generated by the molecular interaction fields (MIF) between the flavonoids and some virtual chemical probes, using the program GRID. The descriptors were correlated with log kw by the partial least squares regression (PLS), using the VolSurf program, with the purpose to generate a quantitative model between the structure and the retention (QSRR) for this compounds class. The model produced for this study, when using the data of partition in cholesterol, log kwCol, presented high internal consistency, with good correlation power (R2 = 0, 97) and prediction (Q2 = 0,86) for the partition of these molecules

[ES] La presente tesis doctoral está dedicada a estudiar, desarrollar y aplicar metodologías basadas en datos, fundamentadas en modelos estadísticos multivariantes de variables latentes, para abordar el paradigma del aprendizaje científico en el entorno de la Industria 4.0. Se pone especial énfasis en los modelos causales basados en variables latentes que utilizan tanto datos provenientes de un diseño de experimentos como, principalmente, datos provenientes del proceso de producción diario, es decir, datos históricos. La tesis está estructurada en cinco partes. La primera parte discute el paradigma del aprendizaje científico en el entorno de la Industria 4.0. Se destacan los objetivos de la tesis. Además, se presenta una descripción exhaustiva de los modelos basados en variables latentes, sobre los cuales se fundamentan las metodologías novedosas propuestas en esta tesis. En la segunda parte, se presentan las novedosas aportaciones metodológicas. En primer lugar, se muestra el potencial de PLS para analizar datos del DOE, con o sin datos faltantes. Posteriormente, el potencial de los modelos causales basados en variables latentes se centra en definir el espacio de diseño de la materia prima que proporciona garantía de calidad con un cierto nivel de confianza para los atributos críticos de calidad, junto con el desarrollo de un nuevo índice de capacidad multivariante basado en el espacio latente para clasificar y seleccionar proveedores para una materia prima particular utilizada en un proceso de fabricación. La tercera parte pretende abordar aplicaciones novedosas mediante modelos causales basados en variables latentes utilizando datos históricos. En primer lugar, se trata de su aplicación en el ámbito sanitario: la Pandemia COVID-19. En este contexto, se utiliza el uso de modelos basados en variables latentes para desarrollar una alternativa a los ensayos clínicos controlados con placebo. Luego, se utilizan modelos basados en variables latentes para optimizar procesos en el marco de aplicaciones industriales. La cuarta parte presenta una interfaz gráfica de usuario desarrollada en código Python que integra los métodos desarrollados con el objetivo de ser autoexplicativa y fácil de usar. Finalmente, la última parte discute la relevancia de esta disertación, incluyendo propuestas que merecen mayor investigación. / [CA] Aquesta tesi doctoral està dedicada a estudiar, desenvolupar i aplicar metodologies basades en dades, fonamentades en models estadístics multivariants de variables latents, per abordar el paradigma de l'aprenentatge científic a l'entorn de la Indústria 4.0. Es posa un èmfasi especial en els models causals basats en variables latents que utilitzen tant; dades provinents d'un disseny d'experiments com, principalment, dades provinents del procés de producció diari, és a dir, dades històriques. La tesi està estructurada en cinc parts. A la primera part es discuteix el paradigma de l'aprenentatge científic a l'entorn de la Indústria 4.0. Es destaquen els objectius de la tesi. A més, es presenta una descripció exhaustiva dels models basats en variables latents, sobre els quals es fonamenten les noves metodologies proposades en aquesta tesi. A la segona part, es presenten les noves aportacions metodològiques. En primer lloc, es mostra el potencial de PLS per analitzar dades del DOE, amb dades faltants o sense aquestes. Posteriorment, el potencial dels models causals basats en variables latents se centra a definir l'espai de disseny de la matèria prima que proporciona garantia de qualitat amb un cert nivell de confiança per als atributs crítics de qualitat, juntament amb el desenvolupament d'un nou índex de capacitat multivariant basat en l'espai latent per a classificar i seleccionar proveïdors per a una primera matèria particular utilitzada en un procés de fabricació. La tercera part pretén abordar aplicacions noves mitjançant models causals basats en variables latents utilitzant dades històrques. En primer lloc, es tracta de la seva aplicació a l'àmbit sanitari: la Pandèmia COVID-19. En aquest context, es fa servir l'ús de models basats en variables latents per desenvolupar una alternativa als assaigs clínics controlats amb placebo. Després s'utilitzen models basats en variables latents per optimitzar processos en el marc d'aplicacions industrials. La quarta part presenta una interfície gràfica d'usuari desenvolupada en codi Python que integra els mètodes desenvolupats amb l'objectiu de ser autoexplicativa i fàcil d'usar. Finalment, l'última part discuteix la rellevància d'aquesta dissertació, incloent-hi propostes que mereixen més investigació. / [EN] The present Ph.D. thesis is devoted to studying, developing, and applying data-driven methodologies, based on multivariate statistical models of latent variables, to address the scientific learning paradigm in the Industry 4.0 environment. Particular emphasis is placed on causal latent variable-based models using both data coming from a planned design of experiments and, mainly, data coming from the daily production process, namely happenstance data. The dissertation is structured in five parts. The first part discusses the scientific learning paradigm in the Industry 4.0 environment. The objectives of the thesis are highlighted. In addition to that, a comprehensive description of latent variable-based models is presented, on which the novel methodologies proposed in this thesis are founded. In the second part, the novel methodological contributions are presented. Firstly, the potential of PLS to analyze data from DOE, with or without missing runs is illustrated. Then, the potential of causal latent variable-based models is concentrated on defining the raw material design space providing assurance of quality with a certain confidence level for the critical to quality attributes, jointly with the development of a novel latent space-based multivariate capability index to rank and select suppliers for a particular raw material used in a manufacturing process. The third part aims to address novel applications by means of causal latent variable-based models using happenstance data. First, it concerns a health application: the Pandemic COVID-19. In this context, the use of latent variable-based models is applied to develop an alternative to placebo-controlled clinical trials. Then, latent variable-based models are used to optimize processes within the framework of industrial applications. The fourth part introduces a graphical user interface developed in Python code that integrates the developed methods with the aim of being self-explanatory and user-friendly. Finally, the last part discusses the relevance of this dissertation, including proposals that deserve further research. / Borràs Ferrís, J. (2023). Causal latent space-based models for scientific learning in Industry 4.0 [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/198993

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:30:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Evelyn Seligmann Feitosa.pdf: 4150862 bytes, checksum: c2fb95c13060f06c44c6788bbbfd1fc6 (MD5) Previous issue date: 2011-11-10 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / The allocation of resources and the constant search for competitive advantages differentiators to reach best results are always business challenges. In the contemporary context, in order to achieve superior performance, it reinforces the company's need to have, and make good use, of scarce, valuable, non-substitutable and inimitable resources. These resources include brands, customer base, knowledge, ability and competence of the work teams, corporate culture, partnerships and operational processes established, among other intangible assets, usually arising from a long and risky development process. Mergers and acquisitions (M & A) arise, then, as an important strategic action, being an alternative means to obtain and accelerate the accumulation of these resources within the companies. That is the subject of this work, which discusses the importance of existing and intangible assets disclosed, previous to the M & A transactions, their classification into various types, measurement, and impact on the resulting firm's financial performance in long term. The overall objective of this thesis was to analyze how this performance, after a minimum period of 36 months of the event, is related to the existence, level of disclosure and the nature of intangible assets in the organizations involved. One hundred-eighteen (118) companies were investigated in fifty-nine (59) cases of M & A occurred in France between 1997 and 2007; the study reflects a multi-method research, pluralistic, on qualitative and quantitative aspects. Intangible assets disclosure indicators were built by applying the content analysis technique to financial and accounting reports provided by the companies prior to the events, as well as financial indicators (proxies) for the existence of intangibles were calculated. These indicators were initially confronted with each other and later their explanatory power in relation to financial ratios of growth and profitability (for the corporation and its shareholders), which are the analyzed dimensions of financial performance. Many methods for statistical analysis were used in the multivariate data analysis (correlations and factor analysis, multiple regressions) and in the structural equation modeling (SEM), via Partial Least Squares (PLS). A total of twelve models, with statistics significance, were established to express the relationship among the constructs examined. Best results were achieved in the models developed with variables of semantic origin, in detriment of those with financial indicators only. The results obtained in this thesis leads to deduce that, in this study, there are positive relationships between the existence and the disclosure of intangible assets by firms involved in the operations of M & A and subsequent financial performance, measured by the corporate profitability and the growth of the resulting organization. This suggests that the strategic choice for business growth via M & A operations is favorable to the accumulation of intangible assets in the firms, in search for better results. / A alocação de recursos e a constante busca por diferenciais competitivos, visando melhores resultados, são grandes desafios empresariais. No contexto contemporâneo, para obter desempenho superior, reforça-se a necessidade de a empresa dispor, e fazer bom uso, de recursos raros, valiosos, não-substituíveis e de difícil imitação. Dentre estes recursos, destacam-se aspectos como as marcas, a base de clientes, o conhecimento, a capacidade e competência das equipes de trabalho, a cultura corporativa, as parcerias e os processos operacionais estabelecidos, dentre outros ativos intangíveis, geralmente decorrentes de longos e arriscados processos de desenvolvimento. As fusões e aquisições (F&A) surgem, então, como movimentos estratégicos importantes, sendo meio alternativo para obter e acelerar a acumulação destes recursos nas empresas. É essa a temática deste trabalho, que discorre sobre a importância dos ativos intangíveis existentes e divulgados previamente às operações de F&A de empresas, sobre a classificação dos seus diversos tipos, a sua mensuração e o seu impacto sobre o desempenho financeiro da firma resultante, no longo prazo. O objetivo geral desta tese foi analisar como este desempenho, após prazo mínimo de 36 meses do evento, está relacionado à existência, ao nível de divulgação e à natureza dos ativos intangíveis das organizações envolvidas. Foram investigadas 118 empresas, em 59 casos de F&A ocorridos na França entre 1997 e 2007, em uma pesquisa multi-métodos, pluralística, nas vertentes qualitativa e quantitativa. Foram construídos indicadores de divulgação (disclosure) de ativos intangíveis, mediante aplicação da técnica de análise de conteúdos aos relatórios contábil-financeiros disponibilizados pelas empresas antes do evento, e calculados indicadores financeiros (proxies) para a existência de intangíveis. Estes indicadores foram inicialmente confrontados entre si e posteriormente quanto ao seu poder explicativo em relação aos índices financeiros de crescimento e de lucratividade (empresarial e para os acionistas), que são as dimensões analisadas do desempenho financeiro. Utilizaram-se métodos de análise estatística de dados multivariados (análises de correlações, fatoriais, regressões múltiplas) e modelagem em equações estruturais, via Partial Least Squares (SEM- PLS). Foram estabelecidos, no total, doze modelos com significância estatística para expressar o relacionamento entre os construtos examinados. Alcançaram-se melhores resultados nos modelos desenvolvidos com variáveis de origem semântica, em detrimento daqueles que utilizaram indicadores exclusivamente financeiros. Os resultados obtidos nesta tese permitiram deduzir que há relações positivas entre a existência e a divulgação de ativos intangíveis pelas firmas envolvidas nas operações de F&A estudadas e o posterior desempenho financeiro, mensurado pela lucratividade empresarial e pelo crescimento, da organização resultante. Isto sugere que a opção estratégica por crescimento empresarial via operações de F&A é favorável ao acúmulo de recursos intangíveis nas firmas, na busca por melhores resultados.

The work of this thesis was focused on the development of high-performance algorithms for a new generation of molecular descriptors, with many advantages with respect to its predecessors, suitable for diverse applications in the field of drug design, as well as its implementation in commercial grade scientific software (Pentacle). As a first step, we developed a new algorithm (AMANDA) for discretizing molecular interaction fields which allows extracting from them the most interesting regions in an efficient way. This algorithm was incorporated into a new generation of alignmentindependent molecular descriptors, named GRIND-2. The computing speed and efficiency of the new algorithm allow the application of these descriptors in virtual screening. In addition, we developed a new alignment-independent encoding algorithm (CLACC) producing quantitative structure-activity relationship models which have better predictive ability and are easier to interpret than those obtained with other methods. / El trabajo que se presenta en esta tesis se ha centrado en el desarrollo de algoritmos de altas prestaciones para la obtención de una nueva generación de descriptores moleculares, con numerosas ventajas con respecto a sus predecesores, adecuados para diversas aplicaciones en el área del diseño de fármacos, y en su implementación en un programa científico de calidad comercial (Pentacle). Inicialmente se desarrolló un nuevo algoritmo de discretización de campos de interacción molecular (AMANDA) que permite extraer eficientemente las regiones de máximo interés. Este algoritmo fue incorporado en una nueva generación de descriptores moleculares independientes del alineamiento, denominados GRIND-2. La rapidez y eficiencia del nuevo algoritmo permitieron aplicar estos descriptores en cribados virtuales. Por último, se puso a punto un nuevo algoritmo de codificación independiente de alineamiento (CLACC) que permite obtener modelos cuantitativos de relación estructura-actividad con mejor capacidad predictiva y mucho más fáciles de interpretar que los obtenidos con otros métodos.

Classically it was assumed that the compounds with therapeutic effect exert their action interacting with a single receptor. Nowadays it is widely recognized that the pharmacological effect of most drugs is more complex and involves a set of receptors, some associated to their positive effects and some others to the side effects and toxicity. Antipsychotic drugs are an example of effective compounds characterized by a complex pharmacological profile binding to several receptors (mainly G protein-coupled-receptors, GPCR). In this work we will present a detailed study of known antipsychotic drugs and the receptors potentially involved in their binding profile, in order to understand the molecular mechanisms of the antipsychotic pharmacologic effects.The study started with obtaining homology models for all the receptors putatively involved in the antipsychotic drugs receptorome, suitable for building consistent drug-receptor complexes. These complexes were structurally analyzed and compared using multivariate statistical methods, which in turn allowed the identification of the relationship between the pharmacological properties of the antipsychotic drugs and the structural differences in the receptor targets. The results can be exploited for the design of safer and more effective antipsychotic drugs with an optimum binding profile. / Tradicionalmente se asumía que los fármacos terapéuticamente efectivos actuaban interaccionando con un único receptor. Actualmente está ampliamente reconocido que el efecto farmacológico de la mayoría de los fármacos es más complejo y abarca a un conjunto de receptores, algunos asociados a los efectos terapéuticos y otros a los secundarios y toxicidad. Los fármacos antipsicóticos son un ejemplo de compuestos eficaces que se caracterizan por unirse a varios receptores simultáneamente (principalmente a receptores unidos a proteína G, GPCR). El trabajo de la presente tesis se ha centrado en el estudio de los mecanismos moleculares que determinan el perfil de afinidad de unión por múltiples receptores de los fármacos antipsicóticos.En primer lugar se construyeron modelos de homología para todos los receptores potencialmente implicados en la actividad farmacológica de dichos fármacos, usando una metodología adecuada para construir complejos fármaco-receptor consistentes. La estructura de estos complejos fue analizada y se llevó a cabo una comparación mediante métodos estadísticos multivariantes, que permitió la identificación de asociaciones entre la actividad farmacológica de los fármacos antipsicóticos y diferencias estructurales de los receptores diana. Los resultados obtenidos tienen interés para ser explotados en el diseño de fármacos antipsicóticos con un perfil farmacológico óptimo, más seguros y eficaces.