King Juan Carlos University
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Levelling up esports research: Mapping the past, present, and future of a thriving digital arena
No full textThis research was supported by the Andalusian Plan for Research, Development and Innovation (Plan Andaluz de Investigación, Desarrollo e Innovación) of the Andalusian Government (Grant: Research Group SEJ-567).Electronic sports, or esports, is a rapidly expanding industry. While esports are relatively new, their attractiveness has provoked significant scientific production. The objectives of the present study are to identify the topics that have been analysed to date, the advances that have taken place in knowledge of the activity, the emerging trends and to propose future research directions. A bibliometric analysis of the relevant scientific production was undertaken through performance and co-word analyses of a database of the 1,097 articles published on esports and indexed in Scopus. The results identified six major thematic esports-related research areas: live streaming, marketing, gender, gambling, health and sports in general. Future research might examine the motivations for watching live streamings, their commercial exploitation by sponsoring companies, the possible relationship between esports and gambling and how the consumption/practise of esports affects health
Profesionalización de la asignatura de Proyectos de Ingeniería y relacionadas
No full textMemoria final del Proyecto de Innovación Educativa 2024/25 de la Universidad Rey Juan Carlos, con código Proyecto PIE24_146.Acción financiada por la Universidad Rey Juan Carlos en la convocatoria de Proyectos de Innovación Educativa 2024/2025, con código de proyecto PIE24_147
Mejorando las competencias de los estudiantes universitarios desde la investigación en datos abiertos: +Universidata
No full textEl Proyecto +Universidata, ha tenido como objetivo fundamental el estímulo de la consulta y reutilización de los datos abiertos universitarios como instrumento para mejorar las competencias de los estudiantes de Educación superior orientadas a la toma crítica de decisiones que afecten a su actividad económica y a su capacidad de participación e innovación social, fomentando el conocimiento y uso de la iniciativa UniversiDATA en las universidades de la Comunidad de Madrid. Para ello, se ha realizado una detección de las necesidades, hábitos y expectativas que los estudiantes universitarios tienen en relación con los datos abiertos universitarios, su uso y reutilización, contribuyendo a través de los resultados obtenidos, a consolidar y mejorar los servicios, set de datos y recursos que ofrece actualmente el portal
La desconexión digital en la negociación colectiva estatal de 2018 a 2024
No full textTesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2024. Directores: Antonio V. Sempere Navarro, Guillermo Leandro Barrios BaudorLa actividad investigadora se ha centrado en un análisis metodológico y estadístico del comportamiento de las cláusulas de desconexión digital en la negociación colectiva estatal desde el año 2018 hasta el 2024
Outlier Detection in Non-stationary Processes
No full textOpen access funding provided by FEDER European Funds and the Junta de Castilla y León
under the Research and Innovation Strategy for Smart Specialization (RIS3) of Castilla y León 2021-2027.This paper presents a novel non-parametric procedure for detecting outliers in unit root models. The method utilizes order statistics functions of time series, making it more robust and adaptable to a wider range of scenarios without requiring distribution assumptions. The proposed method is evaluated using numerical and Monte Carlo simulations, showing high power in detecting additive outliers while maintaining a low false alarm rate. The method is also tested in scenarios with single or multiple outliers, and a study of real carbon dioxide emissions data from Venezuela confirms its effectiveness in detecting additive outliers in unit root models. The proposed procedure is shown to perform well in various distributions, which is an advantage over existing techniques. Overall, this new method offers significant advantages over current techniques and has the potential for wider application in outlier detection problems
Sustainable metaverse ecosystems: from ESG compliance to multilayer network scalability
No full textSponsorship from Università Cattolica del Sacro Cuore, Milan, Italy, line D.1. (Participation in the conferences) is gratefully acknowledgedThis study examines the emerging sustainability of metaverse ecosystems, which combine multiple virtual and augmented reality spaces where users interact. ESG
criteria, which align with the Sustainable Development Goals and promote economic and financial sustainability, represent best practice standards for screening and backing viable projects. The research focus begins with the historical ESG scoring of metaverseprone BigTechs, demonstrating that they are more sustainable than traditional firms, as evidenced by the increase in the probability of payment between traditional clients and suppliers. Multilayer networks are then introduced, incorporating the scalability features of new nodes (avatars) and links that make the metaverse economically sustainable. The strongest ESG issues concern the social and governance component: access to the metaverse is hardened by authoritarian regimes, or ludopathies may be exacerbated by 3D dependence, detaching addicted surfers from the real world. Our findings show that integrating multilayer network theory with ESG metrics not only promotes economic sustainability but also supports governance innovations that drive digital inclusivity. By integrating ESG metrics with multilayer network theory, this research enhances economic sustainability and reveals governance innovations that foster digital inclusivity, strengthening the metaverse’s long-term viability
Innovación docente en la enseñanza de tecnologías de gestión hotelera
No full textEl objetivo principal de este material docente es presentar una visión rápida y focalizada sobre cómo replicar en el aula situaciones reales del sector hotelero a través de un enfoque experiencial y práctico, que facilite la comprensión de las herramientas tecnológicas y los procedimientos operativos por parte de los estudiantes
Low-Rank Methods in Reinforcement Learning
No full textTesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2025. Director: Antonio García MarquésVivimos en una era digital: el mundo está interconectado, es cambiante y profundamente complejo. Cada día, miles de dispositivos electrónicos alrededor del planeta forman redes de intercambio de información que generan cantidades masivas de datos de manera incesante. Este momento histórico presenta tanto desafíos como oportunidades, especialmente en el diseño de sistemas autónomos capaces de operar sin supervisión humana, un objetivo crucial en múltiples ámbitos tecnológicos como la robótica, los vehículos autónomos y la gestión inteligente de recursos.
Desarrollar e implementar estos sistemas requiere soluciones que garanticen tanto su eficiencia como su seguridad, especialmente en entornos dinámicos y en constante transformación. Para abordar estos retos, el modelado matemático de sistemas dinámicos se ha consolidado como una
herramienta fundamental, representando el mundo como un conjunto de estados interconectados,
donde las transiciones son determinadas por leyes físicas y las acciones realizadas.
Entre las propuestas teóricas desarrolladas por la comunidad académica, la teoría de control ha sido tradicionalmente una herramienta clave para abordar problemas en sistemas dinámicos. Sin embargo, este enfoque asume que las leyes del mundo físico pueden modelarse con precisión matemática, lo que limita su aplicabilidad en escenarios donde los fenómenos son inciertos o demasiado complejos de representar. En este contexto, el aprendizaje por refuerzo, o reinforcement learning (RL), ha emergido como una alternativa revolucionaria. Este paradigma, que comparte similitudes conceptuales con la teoría de control, prescinde de modelos matemáticos explícitos y, en su lugar, aprende estrategias óptimas, o políticas, a través de la interacción directa con el entorno. Mediante un proceso iterativo de prueba y error, el RL busca maximizar una métrica numérica observable, conocida como recompensa, lo que le permite adaptarse a entornos inciertos y dinámicos.
Los métodos para resolver problemas de RL se dividen en dos grandes familias. La primera se centra en estimar las recompensas acumuladas al tomar una acción desde un estado dado, conocidas como funciones de valor o value functions (VF). Si se obtienen las VF óptimas, es posible inferir la política óptima seleccionando las acciones que maximicen dichas funciones en cada estado. La segunda familia de métodos adopta un enfoque diferente al aprender directamente una política, sin necesidad de calcular previamente las VF. En términos simples, una política puede modelarse como una función que toma un estado como entrada y devuelve una acción como salida. Estos métodos, generalmente paramétricos, buscan generar acciones (cuasi-)óptimas de manera eficiente, sin depender explícitamente de las funciones de valor. Ambas metodologías no solo representan avances teóricos, sino que también habilitan el diseño de sistemas autónomos capaces de enfrentar la complejidad y el dinamismo del mundo real.
No obstante, el RL enfrenta importantes desafíos. A pesar de su gran potencial, este enfoque suele requerir cantidades significativas de recursos computacionales y datos. En este contexto, la presente tesis examina los principales retos asociados al RL y propone el empleo de modelos parsimoniosos como una estrategia para mitigar dichas dificultades. En particular, se analiza el RL desde la perspectiva de los modelos de bajo rango. Estos modelos aprovechan el hecho de que numerosos sistemas físicos pueden representarse en espacios de baja dimensionalidad, con el objetivo de diseñar algoritmos más eficientes. Asimismo, se evalúa cómo estos métodos pueden integrar principios de control y optimización basados en datos, explorando sus aplicaciones potenciales y las limitaciones que presentan. Este resumen presenta los principales hallazgos y contribuciones de la tesis, y está organizado de la siguiente manera. Primero se proporciona un resumen del estado del arte en problemas de RL. A continuación, se detalla de manera precisa los desafíos que enfrenta el RL, así como los objetivos que esta tesis ha abordado para resolver dichos problemas. Después, se describen los principios metodológicos que han guiado el desarrollo de este trabajo así como los principales resultados generados, tanto en términos de conocimiento como de entregables especí ficos, tales como publicaciones y código abierto. Finalmente, se concluye con una visión general de la tesis, sus implicaciones y posibles líneas de investigación futura
Teoría Arquitectura de Computadores
No full textTransparencias de Teoría de la asignatura Arquitectura de Computadore
The elusive proposition of developing an index for quality of governance in Latin America: challenges and opportunities
No full textEs parte del Handbook of Public Management in Latin America and the Caribbean
Elgar Handbooks in Public Administration and Management
Edited by Maria P. Aristigueta and Edgar E. Ramírez de la Cruz
This essential Handbook provides an overview of the study and practice of public management in Latin America and the Caribbean. Expert authors discuss the evolution of topics, instruments, methods and research in the field, highlighting the continued influence of past events on present-day politics.This chapter discusses the difficulties of defining governance and establishing methods for measuring it. Our governance analysis focuses on government capabilities in Latin America and the Caribbean (LAC). However, as discussed in the sections ahead, we recognize that there are other views of governance and how to measure it.
We begin with the assumption that there are characteristics (“good practices”) that make public administrations more effective, responsive, efficient, and accountable. In particular, the literature shows that recruitment practices such as merit testing and job stability help to reduce corruption (Oliveros & Schuster, 2018) and improve policy quality (Rothstein, 2011; Dahlström & Lapuente, 2018). At the same time, the literature also suggests that these practices cannot be imposed coercively and without considering the political and social realities of the countries concerned.
In this context, the chapter examines the conceptualization and measurement of governance and, although not exhaustive, also reviews some of the most influential indexes