Aurora Garcia

La agroecología tiene como objetivo el conocimiento de los elementos y procesos claves en el funcionamiento de los agrosistemas, para su eficaz gestión en armonía con el ambiente. La protección vegetal ha sido enfocada tradicionalmente, bajo el concepto de lucha y control, utilizando arsenales químicos o biológicos y, en estos momentos, biotecnológicos. La aplicación de criterios ecológicos en protección vegetal ha permitido desarrollar procesos como la biofumigación, fundamentada en la utilización de los gases resultantes de la biodescomposición de la materia orgánica para el manejo de organismos patógenos de los vegetales. Es de esperar que el futuro de la agricultura muestre una mayor preocupación por el ambiente, la conservación de los recursos naturales, la salud de las personas y se destaque su contribución a la reducción de la pobreza, así como su aportación al desarrollo de los agrocombustibles.

En el presente escrito se plantea una discusión en torno al problema de la inteligencia artificial en el ámbito educativo. El enfoque persigue aunar la reflexión sobre las posibilidades de la técnica y de la educación. Para ello, nos preguntamos por el efectivo sentido de la expresión «inteligencia artificial» así como por las problemáticas que evoca en el campo de discusión. A continuación, se realiza un análisis crítico de los posibles antecedentes del proyecto educativo incorporador de la inteligencia artificial para posteriormente plantear la pluralidad de finalidades y de técnicas. Esto último nos conduce a una breve consideración sobre el papel de la reflexión humanística en esta tesitura.

El objetivo es conocer las circunstancias y tratamiento judicial de asesinatos por violencia de género. Se plantea el diagnóstico forense de muerte, se exponen resultados de la investigación realizada por Genovés et al. en 2018 sobre150 casos de muerte por violencia de género en Andalucía, se plantea un posible patrón de conducta basado en la teoría de los pensamientos obsesivos y rumia silenciosa. Los resultados muestran una violencia anunciada, sin trastornos mentales graves, los asesinatos se mantienen constantes en el tiempo, la violencia empleada suele ser excesiva en comparación con otras muertes, el instrumento más usado es arma blanca, el agresor no se esconde, no suele arrepentirse, la calificación ha sido de asesinato en un 79%, concurriendo alevosía en un 91% de los casos, la indefensión de la víctima es buscada y utilizada por el agresor, el domicilio familiar es el lugar donde más asesinatos se producen. Se aprecia una evolución positiva en la aplicación del derecho. Es necesaria la perspectiva de género en la Justicia.

Detecting sensitive information considering privacy is a relevant issue on Online Social Networks (OSNs). It is often difficult for users to manage the privacy associated with their posts on social networks taking into account all the possible consequences. The aim of this work is to provide information about the sensitivity of the content of a publication when a user is going to share it in OSN. For this purpose, we developed a privacy-assistant agent that detects sensitive information. Based on this information, the agent provides a message through a nudge mechanism warning about the possible risks of sharing the message. To avoid being annoying, the agent also considers the user’s previous behaviour (e.g. if he previously ignored certain nudges) and adapts the messages it sends to give more relevance to those categories that are more important to the user from the point of view of the privacy risk. This agent was integrated into the social network Pesedia. We analysed the performance of different models to detect a set of sensitive categories (i.e. location, medical, drug/alcohol, emotion, personal attacks, stereotyping, family and association details, personal details and personally identifiable information) in a dataset of tweets in Spanish. The model that obtained the best results (i.e. F1 and accuracy) and that was finally integrated into the privacy-assistant agent was transformer-based.

This paper reports results from a longitudinal study on the impact of the lockdown on daily self-reported life satisfaction levels during the first wave of the COVID-19 pandemic in Spain. A stable panel (N= 1,131) of adult subjects were surveyed during 84 consecutive days (March 29–June 20, 2020). They were asked to report daily life satisfaction and health state levels. Interestingly, daily life satisfaction increased during the lockdown. At the beginning of the experiment, subjects were asked to guess the end-week of the lockdown, against a possible monetary reward for accurate forecasts. Subjects predicting a longer lockdown period reported a higher average level of daily life satisfaction. Females reported on average lower levels of daily life satisfaction, but exhibited a stronger tendency to report higher levels of life satisfaction, the longer their lockdown forecast. Individual heterogeneity in life satisfaction levels can be partly attributed to personality traits, with neuroticism having a negative effect, while extraversion and agreeableness having a positive effect on daily life satisfaction.