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Recycling bovine ear tags for phase change material encapsulation via electrospinning
No full textIn this study, thermoplastic polyurethane (TPU) from waste bovine ear tags has been processed and recycled as shell material to encapsulate phase change materials (PCMs), enabling the fabrication of thermoregulating core-shell nanofibers via coaxial electrospinning. Notably, this process was achieved in few steps and without the need for heating equipment to melt the injected materials, enhancing its simplicity. Two PCMs were selected based on their melting points; octadecane (OCTA) near room temperature and eicosane (EICO) near body temperature. Composite fibers were prepared at different core solution concentrations (10, 20, 40 and 80 % w/v), with the highest encapsulation efficiency and thermal properties obtained for samples with 80 % (w/v). TPU/PCM electrospun nanofibers were observed by scanning electron microscopy (SEM) with average diameters between 400 and 700 nm. The Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) suggested no further chemical reactions during the fabrication process. Thermogravimetric analysis (TGA) and differential scanning calorimetry (DSC) demonstrated good thermal stability, with latent heats of 62.9 2 J/g and 81.4 J/g for TPU/OCTA80 and TPU/EICO80 membranes, respectively. Thermal cycling tests were conducted for 150 cycles, showing a 5 % enthalpy reduction in TPU/OCTA80 due to crystalline phase degradation, while TPU/EICO80 exhibited a 2 % increase, likely due to PCM restructuring; however, long-term trends suggest a potential decline. This simple, cost-effective and environmentally friendly fabrication process highlights the potential of upcycling TPU waste and offers a scalable approach for developing TPU/PCM membranes with promising applications in textile thermal management systems.The SEM images were taken by UCTAI service at the Universidad Pública de Navarra. Similarly, the technical support from 'Macrobehavior-Mesostructure-Nanotechnology' and 'Biomedicine Microscopy' SGiker units from the University of the Basque Country (UPV/EHU) is gratefully acknowledged. Finally, T.C-C. and A.E. thank the Basque Government within the framework of Grupos Consolidados ( IT-1690-22 ) for the financial support. Open access funding provided by Universidad Pública de Navarra
AI-driven predictive modeling of homogeneous bead geometry for WAAM processes
No full textWith the increasing number of applications employing additive manufacturing solutions, these deposition processes must become more autonomous, which can be helped by the application of machine learning monitoring. This study presents a fully online, low-cost framework for real-time quality control in Invar wire-arc additive manufacturing (WAAM). Synchronized current and voltage signals are transformed into spatial heatmaps and temporal Markov transition images, which are processed by an optimized ResNet-18 to classify the quality of each layer on-the-fly. Validation using cross-validation on an internal Invar dataset yields an accuracy of up to 94% under clean conditions, with inference times below 20 ms per layer, enabling deployment during natural cooling between layers. These results demonstrate the feasibility of non-intrusive signal-based anomaly detection, enabling rapid identification of weld spalls and useful for scalable and automated WAAM monitoring in industrial environments.Open Access funding provided by Universidad Pública de Navarra. This research was funded by the Spanish Ministry of Science and Innovation (MCIN/AEI/https://doi.org/10.13039/501100011033) under the project FactorIA (grant number PLEC2024-011165) and supported as part of the MMAM project by the Euroregion Nouvelle-Aquitaine Euskadi Navarra through the 'Euroregional Innovation' program
Photodegradation of paracetamol on CaAlGa and ZnAlTi mixed metal oxides (MMO) synthesized via LDH from Al-saline slags
No full textPreparation of CaAlGa and ZnAlTi mixed metal oxides (MMO) synthesized via CaAlGa–hydrocalumites and
ZnAl–hydrotalcite impregnated with TiO2 using saline slags as aluminum source, is reported for the first time.
The solids obtained by calcination at 750 ºC are highly crystalline and the photocatalytically active crystalline
phases Ca12Al14-xGaxO33, ZnO, ZnAl2O4 and Zn2TiO4 have been identified. The MMO were used for the catalytic
degradation of paracetamol under UV irradiation, obtaining good results for the removal of this emerging
pollutant, reaching a removal above 90 % for the sample containing 25 % Ga3 +, under the optimum photodegradation conditions ([Paracetamol]0 = 40 mg/L and catalyst dose = 1 g/L), showing better results than the
commercial photocatalyst TiO2–P25 from Degussa and other more complex catalysts based on MMO. In addition,
this photocatalyst was submitted to a cyclic process study, finding that it maintained its performance after at
least two cycles.This research was funded by Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities through Spanish Research Agency (Reference PID2023-146935OB-C21 and PID2023-146935OB-C22). AG is also grateful for financial support from the Spanish Ministry of Science and Innovation (MCIN/AEI/10.13039/501100011033) through project PID2020-112656RB-C21
Fenotipado en alfalfa: Tecnologías espectrales para la estimación de rendimiento y calidad en condiciones de laboratorio y campo
No full textLa alfalfa (Medicago sativa L.) es uno de los forrajes más importantes a nivel mundial para la alimentación de ganado. Es una legumbre que provee una alta calidad de forraje, con un considerable contenido en proteínas, carbohidratos y minerales. El cultivo de la alfalfa normalmente es cortada o cosechada varias veces durante un mismo año y muestra un rápido crecimiento después del corte. El monitoreo oportuno y a tiempo del cultivo es cada vez más importante para proveer de un forraje con una calidad adecuada. Sin embargo, agricultores deben enfrentarse a retos no solo para estimar importantes parámetros para la nutrición animal sino también para decidir el óptimo punto de corte con un adecuado balance entre rendimiento y calidad del cultivo. Adicionalmente, en el contexto actual de cambio climático, los sistemas agrícolas deben evolucionar en una actividad más sustentable que reduzca el impacto ambiental y satisfaga las necesidades de una población creciente con los actuales cambios en los hábitos de consumo. Para afrontar estos desafíos en un sistema de producción de forrajes (estimación de rendimiento y calidad, además de identificar el punto óptimo de corte) bajo una perspectiva de cambio climático, es esencial obtener información espacio-temporal en tiempo real.
El surgimiento de tecnologías de teledetección aplicadas a la agricultura podría mejorar las estimaciones tradicionales de biomasa y calidad antes de la cosecha. Además, el incremento en la disponibilidad de equipos y plataformas (p.e. satélites, sensores espectrales proximales) podrían dar soporte en la toma de decisiones efectivas para monitorear los cultivos. A pesar de la importancia del papel que cumple la alfalfa en la industria ganadera, el estudio de la aplicación de tecnología de teledetección está más frecuentemente centrada en otros cultivos, como el trigo. Esta tesis tiene como objetivo integrar nuevas perspectivas en el uso de tecnología de teledetección y equipos proximales para estimar los rendimientos y la calidad de la alfalfa en diferentes estados fenológicos del cultivo bajo condiciones de laboratorio y campo.
Para esto se usaron espectrómetros de mesa y portátiles miniaturizados en laboratorio (Capítulo I), teledetección pasiva como el satélite Sentinel-2 (Capítulo II) y espectrómetro hiperespectral proximal bajo condiciones de campo (Capítulo III y IV). El Capítulo I examinó la aplicabilidad de un espectrómetro de mesa y cuatro equipos “de mano” para estimar los contenidas de azúcares solubles, almidón, carbono (C), nitrógeno (N) y composición mineral en muestras de alfalfa secas y molidas. Los resultados indicaron que el uso del modelo de regresión mínimos cuadrados parciales (PLS) basado en la reflectancia fue capaz de explicar la variabilidad en el contenido de sacarosa, N, potasio (K) y fósforo (P) con alta precisión cuando el espectrómetro de mano de amplio rango en el espectro (350-2500 nm) fue usado. Los resultados enfatizaron en la viabilidad del uso de equipos portátiles, considerando la alta precisión en las estimaciones y su versatilidad para ser usados tanto en laboratorio como en el campo.
El capítulo II evaluó las estimaciones del rendimiento en tres estados fenológicos de desarrollo (vegetativo temprano, vegetativo tardío y botón floral) usando índices de vegetación (VIs) extraídos de imágenes del satélite Sentinel-2 y su combinación con datos meteorológicos. Este capítulo comparó la tradicional regresión multilineal y dos algoritmos de machine learning (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator - LASSO and Random Forest - RF). Los resultados revelaron que las estimaciones de rendimiento no fueron óptimas cuando solos los VIs o los datos meteorológicos se usaron por si solos como predictores en el modelo. Sin embargo, su combinación mejoró significativamente las estimaciones. Además, las estimaciones en vegetativo tardío y botón floral fueron más precisas comparadas con las obtenidas en vegetativo temprano, aunque dichas precisiones se obtuvieron en función del algoritmo usado. Por ejemplo, RF explicó mejor la variabilidad del rendimiento en vegetativo temprano y tardío, mientras que el uso de la regresión multilineal resultó en dar la mejor estimación durante el estadio de botón floral. Los resultados sugieren la posibilidad de extender la generación de estimaciones durante múltiples años para incrementar la precisión de los modelos.
La predicción de la biomasa aérea y parámetros de calidad usando un equipo proximal de amplio rango espectral bajo condiciones de campo basa en la reflectancia a nivel de canopy y hoja fue explorado en el Capítulo III. La reflectancia, los grados días de crecimiento acumulados y datos meteorológicos fueron usados como predictores en tres modelos diferentes. Adicionalmente, regiones específicas del espectro asociadas con cada parámetro fueron identificadas. Este capítulo reveló que el rendimiento del modelo difiere entre los parámetros analizados, lo que podría estar relacionado con la variación intraespecífica de cada uno. Los resultados mostraron que las mejores estimaciones, basadas en la alta precisión y coeficiente de determinación, fueron obtenidas para biomasa, y los contenidos de sacarosa, flavonoides y N; para estos parámetros las regiones del visible y el infrarrojo cercano fueron seleccionadas como importantes predictores. Con relación a la estimación del contenido de minerales, los que mejor estimación obtuvieron fueron P, boro (B) y zinc (Zn), y los predictores más importantes fueron seleccionados en la región del infrarrojo cercano de onda corta.
En el Capítulo IV, la composición isotópica del C (δ13C) y N (δ15N) y el contenido de aminoácidos fueron estimados bajo condiciones de limitación hídrica para seis variedades de alfalfa usando el equipo hiperespectral en campo. Estos parámetros fueron analizados a lo largo del ciclo de cultivo para explorar la pregunta de si es posible encontrar un potencial biomarcador que pueda indicar el tiempo óptimo de cosecha. Los resultados mostraron que la composición isotópica fue exitosamente estimada con una muy alta precisión, lo que abre la posibilidad de evaluar las respuestas de la planta en condiciones de estrés hídrico, dada la valiosa información del estado vegetal que ofrecen el análisis de los isótopos. Por otra parte, el aminoácido que mejor fue estimado fue el ácido- γ-aminobutírico (GABA) y, además, su contenido disminuyó significativamente en el estado de botón floral, estadio en el cual se recomienda realizar la cosecha ya que en este punto hay un adecuado balance entre rendimiento y calidad. Teniendo en cuenta que este método puede ser aplicado en un amplio rango de ambientes y bajo diferentes condiciones de estrés abiótico, este podría potencialmente contribuir a la cuantificación de otros metabolitos en plantas.
Finalmente, perspectivas futuras son mencionadas al final de esta tesis que pueden ayudar a explicar las direcciones a seguir de acuerdo con los resultados obtenidos. En general, esta tesis subraya la necesidad de usar nuevas y eficientes aproximaciones en la adopción de tecnología, así como también en la aplicación de técnicas de ciencia de datos y machine learning para soportar la toma de decisiones en campo. Este punto de vista integral desde el laboratorio al campo o viceversa podría proveer de valioso conocimiento para ser integrado en las ciencias agrícolas.Alfalfa (Medicago sativa L.) is one of the world's most important forages for livestock feeding. It is a legume that provides of high-quality fodder, with considerable content of protein, carbohydrates and minerals to cattle. Since alfalfa crops typically undergo multiple harvests in a year and demonstrate rapid regrowth, timely monitoring become increasingly critical to secure a satisfactory forage quality. However, farmers face challenges not only to estimate relevant parameters considered for animal nutrition but also to decide the optimal harvesting time with the adequate balance between yield and quality. In addition, from a climate change view, the agricultural systems must develop in a more sustainable activity to reduce the environmental impact and satisfy a growing population with the current change in consumption habits. To tackle substantial challenges in a forage production system (yield and quality estimations, along with identifying optimal harvesting time) in a context of climate change scenarios, it is essential to obtain spatio-temporal information in real-time.
The rise of remote sensing technologies applied to agriculture could improve the traditional estimations of alfalfa biomass and quality prior to harvest. Besides, increase of available devices and platforms (e.g. satellite, spectral proximal sensors) might support decision-making for effective monitoring of crops. Despite the important role that alfalfa plays in the livestock industry, attempts to examine the application of remote sensing techniques are often focused on major field crops, such as wheat. This dissertation aims to integrate new remote and proximal sensing perspectives to estimate yield and quality parameters at different phenological stages of alfalfa under lab and field conditions.
This was addressed using benchtop and miniaturised spectrometers in laboratory (Chapter I), passive remote sensing such as satellite Sentinel-2 (Chapter II) and proximal sensor in field conditions (Chapter III and IV). Chapter I examined the applicability of one benchtop and four handled-type spectrometers to estimate soluble sugars, starch, carbon (C), nitrogen (N), and mineral content in dried and ground alfalfa samples. The findings indicated that use of partial least square (PLS) regression model based on reflectance was able to explain the variability for sucrose, N, potassium (K), and phosphorus (P) contents with high accuracies when a miniaturised spectrometer of full range (350-2500 nm) was used. The results emphasize the feasibility of using portable devices, considering the high accuracy estimations and their versatility to be used either in the lab or the field.
Chapter II assessed the generation of yield estimations models at three phenological stages of development (early vegetative, late vegetative, and budding stages) using vegetation indices (VIs) derived from satellite Sentinel-2 images and their combination with meteorological data. This chapter compared one conventional multilinear regression and two algorithms in the context of machine learning (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator - LASSO and Random Forest - RF). The results revealed that yield estimations were not optimal when either VIs or meteorological data were used singularly as the predictor. However, the combination of VIs and meteorological data significantly improved the yield estimations. In addition, estimations at late vegetative and budding stages were more accurate compared to early vegetative, although such accuracies were achieved depending on the algorithm used. For instance, RF explained better the yield variability at early and late vegetative than the other models, whereas conventional multilinear regression provided the best yield estimation at the bud stage. The chapter’s outcomes suggest the possibility to extend the estimations for multiple years to increase the accuracy of models.
The prediction of aboveground biomass and quality parameters using proximal hyperspectral sensor in field conditions based on canopy and leaf reflectance is addressed in Chapter III. The spectra, growing degree days (GDD) and meteorological data were used as predictors in three different models. Additionally, specific region of spectra associated with each parameter were identified. This chapter revealed that the model’s performance differs among parameters analysed, which could be associated with the intraspecific variability of leaf trait. The results showed that the best estimations, based on their high accuracies and high coefficients of determination, were obtained for biomass, sucrose, flavonoids, and N content. For these traits, visible and near infrared region of spectrum were selected as highly important predictors. Regarding to mineral content estimations, P, boron (B) and zinc (Zn) showed the best results, and the most important predictors were selected at the short-wave infrared region.
In the Chapter IV, C and N isotopic composition (δ13C and δ15N, respectively) and amino acids contents were estimated under water limited conditions for six alfalfa cultivars using the hyperspectral spectrometer in field. These were analysed throughout crop cycle to explore the question of whether it is possible to find a potential biomarker that could indicates the optimal time of harvest. The results showed that the isotopic composition was successfully estimated with a very high accuracy, which open the possibility of evaluating plant responses under water stress given the valuable information that isotopes offer about plant status. Moreover, the amino acid with the best estimation was for γ-aminobutyric-acid (GABA) in both irrigated and water limited conditions. GABA content presented a considerable decrease at bud stage, point in which the crop harvest is recommended for showing a best balance between yield and quality. Since this method can be applied to different environments or several abiotic stresses, this may potentially contribute to quantifying other metabolites of plants.
Finally, future perspectives are given at the end of this thesis that may help explain the directions to follow according to the findings. Overall, this thesis highlighted the need for new efficient approaches in adoption of technology as well as in application of data science and machine learning techniques to support the decisions in field. This integrative point from field to lab could provide valuable knowledge to be integrated in agriculture science.La realización de esta Tesis ha sido posible gracias al disfrute de una 'Ayuda para la contratación de doctorandos y doctorandas por empresas, centros de investigación y centros tecnológicos: Doctorados industriales 2020' con código de expediente 0011-1408-2020-000005, concedidas por el Departamento de Universidad, Innovación y Transformación Digital Servicio I+D+i del Gobierno de Navarra y solicitada por Navarro Aragonesa de Forrajes SAU con el proyecto 'Agricultura de precisión aplicada al cultivo de forrajes (AGRIPRECINAF)'. Además, se realizaron dos estancias breves de investigación, financiadas con el mismo proyecto.Programa de Doctorado en Biotecnología (RD 99/2011)Bioteknologiako Doktoretza Programa (ED 99/2011
Análisis del párrafo primero del artículo 3 de la Ley de contrato de seguro: especial referencia a las cláusulas lesivas, delimitadoras y limitativas
No full textLa Ley de Contrato de Seguro establece el marco general de protección del asegurado, dedicando su artículo tercero a enunciar los requisitos que, con carácter imperativo, han de cumplir las diferentes condiciones insertas en un contrato de seguro. La ausencia de una verdadera negociación obliga al legislador a establecer unas exigencias mínimas para que cualquier condición general o particular despliegue efectos jurídicos. No obstante, el examen del contenido de aquéllas puede determinar su nulidad si resultan lesivas o si se consideran limitativas y no cumplen una especial transparencia. A fin de comprender cuándo nos encontramos en alguno de los anteriores casos, se hace un estudio del concepto de ambas y también de las cláusulas delimitadoras, pues aún no siendo mencionadas expresamente por la LCS, su conocimiento devendrá esencial para distinguir las anteriores y comprender su régimen.Insurance Contrac Act establishes the general framework of insured´s protection, devoting its third article to sketching out the requisites that, imperiously, have to keep the different conditions added into an insurance contract. The absence of a real negotiation obliges legislative to state minimun standards so that any condition, either general or particular, have legal effects. However, content control can cause clauses` nullity if they have harmful effects, or if restrict rights and they haven´t being specially transparent. In order to understand when that happens, not only both kind of clauses are studying, but also risk-delimit clauses, because even though them aren´t named in law, its knowledge become essential to understand and distinguish between unfair and rights-restrictive clauses.Máster Universitario en Acceso a la Abogacía y a la Procura por la Universidad Pública de NavarraAbokatutzarako eta Prokuradoretzarako Sarbideko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoa
How the pretreatment temperature of zeolitic catalysts can affect the reaction temperature of methanol to olefins and gasoline processes
No full textThe dehydration of methanol to produce light olefins and gasoline, known as MTO (methanol-to-olefins) process requires acidic catalysts that maintain their acidity at reaction temperatures. Zeolites, such as SAPOs and ZSM-5, are commonly used for this purpose due to their acidic centers. The initial step in these experiments involves the activation or pretreatment of these solids to remove physically adsorbed water from their pores. Inadequate pretreatment can lead to the destruction of the existing Brönsted sites through the dihydroxylation of surface -OH groups. Therefore, it is crucial to pretreat the zeolites properly to preserve the Brönsted sites. One method is to subject the fresh catalyst to programmed dehydration, which involves desorption at a controlled temperature while monitoring the appearance of water that results from Brönsted site dihydroxylation. The temperature at which the dehydration peak appears determines the optimal reaction temperature. The results presented in this work will demonstrate the progressive deactivation of the catalysts when the reaction temperature exceeds 400 °C.A.G. is grateful for financial support from the Spanish Ministry of Science and Innovation (MCIN/AEI/10.13039/501100011033) through project PID2023-146935OB-C21
Efectos beneficiosos del entrenamiento de resistencia-potencia en pacientes con COVID persistente: el ensayo 'EXER COVID'
No full textEsta tesis doctoral se basa en un ensayo clínico cruzado, realizado dentro del grupo E-FIT (Ejercicio Físico, Salud y Calidad de Vida) denominado 'Efectos de un programa de ejercicio físico multicomponente sobre el sistema inmune, el perfil inflamatorio, la condición física y los síntomas percibidos persistentes (fatiga/cansancio, dolor musculoesquelético, dificultad para respirar) en sobrevivientes a la enfermedad por coronavirus (COVID-19): Un ensayo clínico cruzado'.
Nuestra hipótesis de trabajo es que con la aplicación de un programa de ejercicio multicomponente de 6 semanas de duración podríamos reducir el grado de percepción de los síntomas percibidos persistentes (fatiga/cansancio, dolor musculoesquelético, dificultad para respirar), a través de la modulación del sistema endocannabinoide, mejoraríamos el perfil inmunológico a través de la modificación gradual del sistema inmune provocado ya sea por el avance natural de la edad o por la infección de la COVID-19, incrementaríamos la condición física (capacidad funcional, fitness aeróbico y fuerza muscular) por efecto de la acción mecánica y endocrina, y reduciríamos la producción de citoquinas inflamatorias derivadas de mononucleares de sangre periférica tales como IL-1 beta, IL-6 y TNF-alfa a través del aumento de la producción y liberación de citocinas antiinflamatorias debido a la contracción del músculo esquelético, lo cual podría contribuir a reducir el proceso inflamatorio que habitualmente se instaura en la infección por la COVID-19.
Los objetivos de este estudio fueron: evaluar la modificación en parámetros inmunológicos, condición física, perfil inflamatorio y cambios en síntomas percibidos persistentes (fatiga/cansancio, dolor musculoesquelético, dificultad para respirar) después de 6 semanas de ejercicio físico multicomponente y supervisado, adicionales al esquema de tratamiento médico estándar en pacientes con síntomas persistentes de la COVID-19.
Antecedentes: La condición post-COVID-19 es una condición novedosa para la cual las guías recomiendan ejercicio supervisado, pero la evidencia que guía intervenciones seguras y efectivas es limitada. El objetivo de este estudio fue investigar los efectos de un programa de ejercicio adaptado (ensayo EXER-COVID) sobre la aptitud cardiorrespiratoria, la fuerza muscular, los síntomas COVID prolongados, el rendimiento cognitivo, la calidad de vida, la depresión y la angustia psicológica.
Métodos: Este estudio cruzado incluyó 100 participantes con condiciones post-COVID-19 (edad media 48 años; 68% mujeres) en un único centro en España desde el 1 de marzo de 2021 hasta el 30 de septiembre de 2022. Los participantes fueron aleatorizados 1:1 a 6 semanas de entrenamiento de resistencia a la potencia muscular (PRT) seguido de 6 semanas de atención habitual (Grupo 1 [AB], n=50) o 6 semanas de atención habitual seguidas de 6 semanas de RT de potencia muscular (Grupo 2 [BA], n=50).
Resultados: La intervención mejoró significativamente el pico de VO2 en 2,10 ml/kg/min [IC 95%: 1,25 a 2,94], P<0,001. Los análisis por protocolo revelaron resultados similares (2,40 ml/kg/min [IC del 95%: 1,56 a 3,25]), P<0,001. No se detectaron efectos de arrastre ni de período. Después de la PRT de potencia, la fuerza (1RM) mejoró para la prensa pectoral, la prensa bilateral de piernas, la extensión de rodillas y la prensa de espalda (P<0,001). Se encontraron disminuciones significativas en las puntuaciones de angustia psicológica (P<0,001). La intervención también mejoró la calidad de vida (P=0,041), las capacidades cognitivas (P=0,014) y el rendimiento cognitivo (P=0,036). Además, el programa de ejercicios redujo siete de los 22 síntomas de la COVID prolongada, entre ellos debilidad (RR= 0,75 [IC 95%: 0,59 a 0,95]), disnea (RR= 0,56 [IC 95%: 0,39 a 0,82]), pérdida de audición/tinnitus (RR= 0,86 [IC 95%: 0. 75 a 0,98]), cambios en el apetito (RR= 0,84 [IC 95%: 0,72 a 0,97]), pérdida de memoria (RR= 0,84 [IC 95%: 0,72 a 0,97]), estrés (RR= 0,80 [IC 95%: 0,64 a 0,99]) y apatía/depresión (RR= 0,80 [IC 95%: 0,64 a 0,99]).
Conclusiones: Un programa de intervención PRT supervisado de 6 semanas mejoró de forma segura la aptitud cardiorrespiratoria, la fuerza y la salud mental en participantes con afecciones posteriores al COVID-19. Estos hallazgos proporcionan a los médicos pruebas para apoyar el ejercicio como co-terapia estándar y justifican estudios adicionales. Registro del ensayo: NCT04797871. Registrado el 15 de marzo de 2021.This Doctoral Thesis is based on a crossover clinical trial, conducted within the E-FIT (Physical Exercise, Health and Quality of Life) group entitled 'Effects of a multicomponent physical exercise programme on the immune system, inflammatory profile, physical fitness and persistent perceived symptoms (fatigue/tiredness, musculoskeletal pain, shortness of breath) in survivors of coronavirus disease (COVID-19): A crossover clinical trial'.
Our working hypothesis is that with the application of a 6-week multicomponent exercise programme we could reduce the degree of perception of persistent perceived symptoms (fatigue/tiredness, musculoskeletal pain, shortness of breath), through modulation of the endocannabinoid system, improve the immune profile through gradual modification of the immune system caused by either natural age progression or COVID-19 infection, increase physical fitness (functional capacity, aerobic fitness and muscular strength) through mechanical and endocrine action, and reduce the production of inflammatory cytokines derived from blood mononuclear peripheral vascular monocytes, increase physical fitness (functional capacity, aerobic fitness and muscle strength) through mechanical and endocrine action, and reduce the production of peripheral blood mononuclear derived inflammatory cytokines such as IL-1 beta, IL-6 and TNF-alpha through increased production and release of anti-inflammatory cytokines due to skeletal muscle contraction, which could contribute to reducing the inflammatory process that typically occurs in COVID-19 infection.
The objectives of this study were: to evaluate the modification in immunological parameters, physical condition, inflammatory profile and changes in perceived persistent symptoms (fatigue/tiredness, musculoskeletal pain, shortness of breath) after 6 weeks of multicomponent and supervised physical exercise, in addition to the standard medical treatment scheme in patients with persistent symptoms of COVID-19.
Background: The post-COVID-19 condition is a novel condition for which guidelines recommend supervised exercise, but evidence guiding safe and effective interventions is limited. The aim of this study was to investigate the effects of a tailored exercise program (EXER-COVID trial) on cardiorespiratory fitness, muscle strength, long COVID symptoms, cognitive performance, quality of life, depression, and psychological distress.
Methods: This crossover study included 100 participants with post-COVID-19 conditions (mean age 48 years; 68% women) at a single center in Spain from March 1, 2021, to September 30, 2022. Participants were randomized 1:1 to 6 weeks of muscle power resistance training (PRT) followed by 6 weeks of usual care (Group 1 [AB], n=50) or 6 weeks of usual care followed by 6 weeks of muscle power RT (Group 2 [BA], n=50).
Results: The intervention significantly improved the peak VO2 by 2.10 mL/kg/min [95% CI 1.25 to 2.94], P<0.001. Per-protocol analyses revealed similar results (2.40 mL/kg/min [95% CI 1.56 to 3.25]), P<0.001. No carry-over or period effects were detected. After power PRT, strength (1RM) was improved for pectoral press, bilateral leg-press, knee extension, and back press (P<0.001). Significant decreases were found in psychological distress scores (P<0.001). The intervention also improved quality of life (P=0.041), cognitive capabilities (P=0.014) and cognitive performance (P=0.036). Furthermore, the exercise program reduced seven of the 22 long-COVID symptoms, including weakness (RR= 0.75 [95% CI 0.59 to 0.95]), dyspnea (RR= 0.56 [95% CI 0.39 to 0.82]), hearing loss/tinnitus (RR= 0.86 [95% CI 0.75 to 0.98]), change in appetite (RR= 0.84 [95% CI 0.72 to 0.97]), memory loss (RR= 0.84 [95% CI 0.72 to 0.97]), stress (RR= 0.80 [95% CI 0.64 to 0.99]) and apathy/depression (RR= 0.80 [95% CI 0.64 to 0.99]).
Conclusions: A supervised 6-week PRT intervention program safely improved cardiorespiratory fitness, strength, and mental health in participants with post-COVID-19 conditions. These findings provide clinicians with evidence to support exercise as standard co-therapy and warrant further study. Trial registration: NCT04797871. Registered March 15, 2021.Beca doctoral del Centro de Investigación Biomédica Navarrabiomed. Este proyecto ha sido subvencionado por 'Proyectos de I+D+I' de los Programas Estatales de Generación de Conocimiento y Fortalecimiento Científico y Tecnológico del Sistema de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020 (PID2020-113098RB-I00).Programa de Doctorado en Ciencias de la Salud (RD 99/2011)Osasun Zientzietako Doktoretza Programa (ED 99/2011
Inteligencia artificial y derechos de autor: desafíos jurídicos en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial
No full textEste trabajo aborda la problemática jurídica relativa al uso de obras protegidas por propiedad intelectual en el entrenamiento de modelos de IA, analizando la solución propuesta por la normativa actual, principalmente por el Reglamento de IA y la Directiva (UE) 2019/790, y examinando como debe adaptarse a las capacidades y peculiaridades que presentan las nuevas herramientas tecnológicas, especialmente en relación con el acceso lícito a las obras y la facultad de opt out de los autores. Se observa que la normativa ofrece una protección significativa a los creadores, en comparación con otras jurisdicciones más abiertas al progreso tecnológico; situación que se acrecienta en el caso de España. Sin embargo, la cuestión no está zanjada y habrá que esperar al modo en el que los tribunales y las instituciones de la UE interpretan la aplicación de esta regulación, para ofrecer una solución al conflicto existente entre innovación y derechos de autor.The present work addresses the legal issues related to the use of works protected by intellectual property in the training of AI models, analyzing the solution proposed by current regulations, principally by the AI Act and Directive (EU) 2019/790, and examining how this should be adapted to the capabilities and peculiarities presented by these new technological tools, especially in relation to the lawful access to works and the opt-out faculty of the authors. It is observed that these regulations aim to offer significant protection to creators, compared to other jurisdictions that are more open to technological progress; situation exacerbated in Spain. However, this whole issue is not yet settled, and we will have to wait for the way in which the courts and EU institutions interpret the application of these regulations to offer a solution to the existing conflict between innovation and copyright.Máster Universitario en Acceso a la Abogacía y a la Procura por la Universidad Pública de NavarraAbokatutzarako eta Prokuradoretzarako Sarbideko Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Voces superpuestas didácticas en Educación Secundaria para desarrollar las competencias lingüísticas eintegradasy aumentar la conciencia ecológica: un estudio de caso con profesores en formación
No full textEn los últimos años, ha habido una expansión significativa en la utilización de las TIC en la enseñanza y el aprendizaje de idiomas. Por otro lado, para brindar a los estudiantes una educación de calidad, la formación de docentes es de suma importancia ya que esta garantiza que los educadores tengan conocimiento de las últimas estrategias pedagógicas, las herramientas tecnológicas y los enfoques interdisciplinarios necesarios que fomenten un entorno de aprendizaje dinámico y atractivo. Además, por lo que respecta a la Agenda 2030 de las Naciones Unidas, los esfuerzos de los docentes se centran cada vez más en promover la concienciación sobre la sostenibilidad. Este enfoque holístico no sólo mejora la experiencia educativa, sino que también se alinea con objetivos sociales más amplios, lo que hace que la educación de idiomas sea una herramienta poderosa para un cambio positivo. Este artículo presenta un estudio de caso con 14 profesores de inglés como lengua extranjera de secundaria en España. El propósito es investigar si los profesores en formación ven factible implementar la traducción audiovisual didáctica (TAD), particularmente las voces superpuestas didácticas en el aula de inglés como lengua extranjera, y si esta puede mejorar las habilidades lingüísticas integradas y promover la conciencia ecológica. Inicialmente, a los participantes se les presentó la base teórica sobre la TAD y su aplicación práctica, dentro de la plataforma TRADILEX (Fernández-Costales, Talaván y Tinedo-Rodríguez 2023). Posteriormente, se pidió a los participantes que llevaran a cabo una unidad didáctica de voces superpuestas didácticas sobre el proyecto financiado con fondos europeos Speak4Nature-Interdisciplinary Approaches on Ecological Justice. Tras presentar la unidad didáctica de voces superpuestas de 60 minutos, creada según la metodología TRADILEX (Talaván and Lertola 2022), los participantes debían desarrollar una segunda unidad de la misma duración, utilizando el mismo vídeo como base, adaptada a las necesidades específicas de los futuros alumnos. Para triangular los datos, se recogieron las opiniones de los participantes a través de un cuestionario, una rúbrica de observación completada por los dos profesores-investigadores y las respuestas a una breve entrevista que se realizó a un grupo focal, en el que participaron cinco estudiantes. El análisis arroja resultados alentadores, ya que los futuros profesores de inglés como lengua extranjera percibieron la integración de la TAD en la educación secundaria como potencialmente ventajosa para fomentar el desarrollo de las habilidades lingüísticas integradas y la conciencia ecológica.In recent years, there has been a significant expansion in the utilisation of ICT in language teaching and learning. In order to provide students with a quality education, teacher training is of paramount importance. Effective teacher training ensures that educators are well-equipped with the latest pedagogical strategies, technological tools, and interdisciplinary approaches necessary for fostering a dynamic and engaging learning environment. Furthermore, in view of the United Nations’ Agenda 2030(2015), the efforts of teachers increasingly focus on promoting sustainability awareness. This holistic approach not only enhances the educational experience but also aligns with broader societal goals, making language education a powerful tool for positive changeThis paper will present a case study with 14pre-service secondary school teachers of English as a Foreign Language (EFL) in Spain. The purpose is to investigate whether pre-service teachers seefeasible to implementDidactic Audiovisual Translation(DAT), particularly didactic voice-over, in the EFL classroom,and whether it can enhance integrated language skills and promote ecological awareness. The participants were initially introduced to DAT and its practical application within the recently research-led TRADILEX platform (Fernández-Costales,TalavánandTinedo-Rodríguez2023). Subsequently, participants were required to carry outa didactic voice-over lesson plan (LP) aboutthe European-funded project Speak4Nature-Interdisciplinary Approaches on Ecological Justice. Aftersubmittingthe60-minute voice-overLP, created in accordance with the TRADILEX methodology (TalavánandLertola2022), participants were required to develop a second LP of the same duration, utilising the samevideo as a foundation and tailored to the specific needs of their target learners. In order to triangulate the data, participants’opinionswere gatheredvia a feedback questionnaire, an observation rubric completed by the two teacher-researchers, and a focus group involving five participants. The analysis yields encouraging findings, sincepre-service EFL teachers perceived the integration of DAT in secondary educationas potentially advantageous for fostering the development of integrated language skill and ecological awareness.The Speak4Nature project has received funding from the European Union's Horizon Europe research and innovation programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement No 101086202
The decarbonization of Spanish electricity companies: Iberdrola, Endesa and Naturgy, a comparative story (1960-2020)
No full textEste estudio analiza la evolución del cambio tecnológico en la generación de electricidad de las principales compañías eléctricas españolas entre 1960 y 2020 en el contexto de la transición hacia una economía baja en carbono. La investigación se centra en determinar si todo el sector progresó de manera uniforme o si, por el contrario, emergen patrones distintos entre las empresas. Los hallazgos revelan una convergencia tecnológica reciente entre las firmas líderes que contrasta con perfiles tecnológicos claramente diferenciados en etapas anteriores. Estos legados han influido en la posición de partida de las empresas para iniciar la descarbonización. En el contexto contemporáneo, las empresas eléctricas representan un paradigma fundamental para comprender las dinámicas de la transición energética en la configuración del panorama actual.This study explores the technological advances in electricity generation by Spanish leading firms from 1969 to 2020, in the context of the transition towards a low-carbon economy. The aim is to assess whether the entire sector progressed uniformly with the same technologies or if distinct patterns of technological diversification emerged among specific companies. The findings reveal a technological convergence among industry leaders, particularly in recent years. However, in previous stages, different technological profiles allowed certain companies to initiate decarbonization processes earlier than others. In the current landscape, addressing the challenge of energy transition requires comprehensive studies that consider the pivotal role of companies. This approach enables a holistic understanding of the likelihood of success in achieving a full decarbonization.Esta investigación ha sido financiada por el proyecto HAR2017-860086-R, de la Agencia Estatal de Investigación (MCIN/AEI/10.13039/501100011033). La autora Sara Cano-Rodríguez ha recibido un contrato de investigación doctoral con la referencia PER2018-085704, asociado a este proyecto, y forma parte del Grupo de Historia y Economía de la Universidad Pública de Navarra (UPNA)