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Contextualising physical activity levels in patients with anorexia nervosa: a systematic review and meta-analysis
No full textFundacion para el Fomento en Asturias de la Investigacion Cientifica Aplicada y la Tecnologia (FICYT) through the Margarita Salas Joven Programme [AYUD/2021/58376
Reducción de sesgo usando maximización de la expectación, en la optimización de un sistema de tomografía muonica asistida por Inteligencia Artificial
Full text linkEste Trabajo de Fin de Grado se centra en la aplicación del algoritmo de Maximización
de la Expectación (EM, del inglés Expectation Maximization) para mejorar la reconstrucción
de la densidad de los materiales escaneados mediante tomografía muónica por dispersión (en
inglés, scattering), una técnica con importantes aplicaciones en seguridad, arqueología, geología y
diagnóstico estructural. A diferencia de la tomografía por absorción, la tomografía por dispersión
aprovecha la desviación angular sufrida por los muones al atravesar materiales, lo que permite
obtener información más precisa en presencia de elementos de alto número atómico.
El trabajo aborda las limitaciones actuales de los métodos tradicionales como el punto de
máxima aproximación (PoCA, del inglés Point of Closest Aproach), el algoritmo de agrupamiento en bloques (BCA, del inglés Binned Clustered Algorithm) y la reconstrucción mediante
estadísticas angulares (ASR, del inglés Angle Statistics Reconstruction), y propone el uso del
algoritmo EM como una solución más robusta y estadísticamente fundamentada. Para ello, se ha
desarrollado una implementación computacional completa del algoritmo EM, que incluye desde
la modelización estadística de las desviaciones angulares y desplazamientos laterales hasta su integración en un sistema de reconstrucción discretizada tridimensional. La implementación cuenta
con alrededor de 5.000 líneas de código funcional —excluyendo archivos auxiliares y notebooks
con imágenes codificadas— y será incorporada en la rama principal de muograph, el software
que está siendo adoptado por la comunidad científica como el nuevo estándar para análisis de
datos de muografía, en particular, será integrado en TomOpt.
Los datos de prueba han sido generados mediante simulaciones realistas con GEANT4, reproduciendo el flujo de muones cósmicos y su interacción con un objeto complejo compuesto por
materiales como hierro, plomo y uranio. Se comparó el rendimiento del algoritmo EM con los
otros métodos de reconstrucción existentes mencionados anteriormente.
Además de los resultados obtenidos, el trabajo plantea líneas de mejora y expansión futura,
tanto en términos de eficiencia computacional como de integración con técnicas de Inteligencia
Artificial para acelerar la convergencia del algoritmo y mejorar la resolución espacial de las
reconstrucciones
Supply chain agility: a multiple case study on the interplay between flexibilities and strategic orientations
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C-reactive protein thresholds for discriminating active disease in psoriatic arthritis may be different in early versus established disease
No full textCircular skillsets for the fourth industrial revolution: optimising resource efficiency through technology and talent
No full textPeers’ performance feedback: Evidence from soccer penalty shootouts
Full text linkThis paper examines the role of peers’ performance feedback on individual productivity in competitive envi-
ronments. We specifically study the link between individual performance and the past performance of teammates
and opposing teams. We use a dataset on all the penalty kicks in knockout stages of World Cup and European Cup
competitions in male soccer from 1976 to 2024. We find that the probability of scoring a penalty kick is 17.9
percentage points lower after the opponent team scored a kick but does not change with the outcome of a
teammate’s penalty kick. Our evidence supports the notion that individuals’ underperformance when feeling
pressure (“choking under pressure”) is primarily driven by feedback on competitors’ performance, rather than by
teammates’ performance
Optimization and machine learning in modeling approaches to hybrid energy balance to improve ports’ efficiency
No full textHY4RES [EAPA_0001/2022]; INTERREG ATLANTIC AREA PROGRAMME [UIDB/04625/2020
Rethinking the schenck classification for multiligament knee injuries: evaluating whether the schenck kd grade is associated with the presence of vascular or neurological injuries in a multicenter study with 144 patients
No full textAnálisis de la Percepción de la Moda Rápida. El Caso de los Consumidores de Silbon Gijón
Full text linkEn las últimas décadas, el sector de la moda ha sufrido una transformación significativa con la expansión del modelo fast fashion, basado en la producción masiva de ropa a bajo coste y con ciclos de vida cada vez más cortos. Este sistema ha ampliado el acceso a las tendencias, pero ha generado a su vez importantes consecuencias medioambientales y sociales.
Entre los principales impactos se encuentran el uso excesivo de recursos naturales, la generación de residuos textiles y las condiciones laborales precarias en países productores.
El fenómeno del fast fashion plantea desafíos desde distintos enfoques: económico, ecológico y ético. Su análisis permite entender de qué manera el consumo acelerado de ropa afecta tanto al planeta como a las personas. Frente a este modelo, han surgido alternativas como el slow fashion dentro de la lógica de la economía circular, que abogan por un consumo más consciente, duradero y respetuoso con el entorno.
En un contexto global dominado por el consumismo, esta nueva perspectiva basada en “menos es más” está ganando relevancia como respuesta al modelo dominante de producción y consumo textil.
A través de este trabajo de fin de grado, quiero profundizar en el análisis del fast fashion y reflexionar sobre la necesidad de establecer límites, teniendo como objetivo la percepción actual en el caso de los consumidores de Silbon Gijón a los que se les ha pasado un cuestionario, empleando así una muestra de 102 participantes