Wednesday, February 27, 2019

ECONOMÍA-Cómo funciona la App para tener un auto sin comprarlo

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ECONOMÍA

Cómo funciona la App para tener un auto sin comprarlo




La aplicación de Awto funciona para iOS y Android y la autorización para usarla se consigue en 24 horas Fuente: Archivo - Crédito: Awto


27 de Febrero de 2019

Desde la semana próxima podrá utilizarse en la ciudad un servicio que permitirá manejar un auto sin ser dueño de uno. Comenzará a funcionar Awto, una marca que ya opera en Chile y lo hará en la Argentina en asociación con Nissan.

La aplicación de Awto funciona para iOS y Android. Hay que descargarla de cualquiera de esas tiendas digitales para luego hacer una registración. Se sacan fotos del DNI, se hace una selfie y se valida la identidad. Luego se asocia una tarjeta de crédito. La autorización para usar la app se logra en 24 horas.

La aplicación tiene un sistema de geolocalización (un mapa) que muestra los autos disponibles. No estarán en la calle sino en los shoppings, aeropuertos, grandes supermercados, estacionamientos y otras "estaciones".




Los vehículos pueden usarse por minutos o por horas y el servicio se paga con tarjeta de crédito Crédito: Awto

Los vehículos disponibles serán los Nissan Kicks y March. Se clickeará el vehículo que se requiera en la ubicación elegida y se reservará. El auto se abrirá a través de la aplicación y las llaves estarán adentro. Incluirá combustible (cada usuario debe dejarlo con un cuarto de tanque), seguros y puntos de estacionamiento exclusivos.

Habrá 25 centros, el 95% -por ahora- en la Ciudad de Buenos Aires. El auto, que no puede salir del país, se devolverá también en una "estación".

El costo por auto compacto es de $7,30 por minuto o $440 por hora ($2200 por día completo a partir de la quinta hora de uso). El precio si el auto está estacionado se reduce 50%. El auto Premium tiene un valor de $9,50 por minuto y $570 por hora.



Crédito: AWTO



Fuente:https://www.lanacion.com.ar/2223943-como-funciona-app-tener-auto-sin-comprarlo

SOCIEDAD | EDUCACIÓN-La UBA, entre las primeras 50 universidades del mundo en cuatro áreas temáticas, por María Elena Polack

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SOCIEDAD | EDUCACIÓN

La UBA, entre las primeras 50 universidades del mundo en cuatro áreas temáticas


La Facultad de Derecho de la UBA Fuente: Archivo

María Elena Polack

27 de Febrero de 2019

Dos universidades argentinas quedaron ubicadas entre las mejores 50 del mundo, por sus áreas académicas de Lenguas Modernas y de Arte y Diseño, en el ranking global QS, que evalúa más de 1200 casas de altos estudios en 78 países.

La Universidad de Buenos Aires (UBA) quedó ubicada 16ª en(por Lenguas Modernas), 35ª en Arte y Diseño, y 50ª, en Leyes. Otras siete áreas de conocimiento -Agricultura y Silvicultura;, Anatomía y Fisiología; Antropología; , Arquitectura y Desarrollo Urbano;, Geografía;, Historia, y Sociología- están entre los puestos 51 y 100.

La Universidad de Palermo (UP) se ubica 45ª en Arte y Diseño y es la primera de gestión privada en la Argentina en ocupar un lugar tan destacado, entre las primeras 50 casas de altos estudios del mundo.

Los primeros 10 puestos del ranking QS de áreas académicas, difundido anoche, corresponden a la Universidad de Cambridge -con 38 áreas temáticas-, Oxford (35), Harvard (35), Berkeley (34), Stanford (30), Massachusetts Institute of Technology (22), University of California, Los Angeles (13), London School of Economics (13), ETH Zurich (13) y Yale (13).




Universidad de Palermo Fuente: Archivo - Crédito: Universidad de Palermo

Quinto año consecutivo

"Es un gran reconocimiento a nuestra Facultad de Diseño y Comunicación y un orgullo que la Universidad de Palermo se ubique una vez más como primera entre las universidades privadas de la Argentina", sostuvo Matías Popovsky, el vicerrector de esa casa de estudios, al recordar que "por quinto año consecutivo" es la única en su tipo de gestión que se encuentra en ese lote privilegiado de las 50 mejores del mundo.

"En 2018, 32 áreas académicas estuvieron en el top 200;, este año, tenemos cinco más. En el top 100, tenemos 10 y entre las mejores 50 del mundo;, la UBA tiene tres 3", sostuvo Alberto Barbieri, rector de esa institución educativa, al destacar: que "Estamos en la elite a nivel mundial muy bien posicionados y también en lo que se refiere a la comparación con las casas de estudios iberoamericanas, y seguimos liderando en la Argentina".

"Las instituciones argentinas analizadas en el estudio han mostrado un buen desempeño en cuanto a la reputación entre empleadores en casi todas las disciplinas, aunque la Argentina no logra acortar la distancia que la separa de los países líderes en el área de investigación", señaló a La Nación Martín Juno, analista senior de QS. En esta edición se midieron cuatro indicadores: -reputación académica y de los empleadores, citas por artículo y H-index, (es decir, cuán productivo o impactante es el académico medio de una facultad)-.

En junio pasado, la UBA había quedado ubicada 75ª en el ranking global de universidades de QS y además era la primera de las universidades iberoamericanas. "Felicito a docentes, investigadores, no docentes y todo el personal de la UBA por haber alcanzado esta posición en el ranking internacional. Nos mantenemos y seguimos avanzando", añadió Barbieri al sugerir la necesidad de "fortalecer la ciencia y la tecnología más que otras áreas, que impactan más en la internacionalización" de la educación.

Al destacar la labor de los docentes de la UBA, Barbieri consideró que "el tema educativo tendría que ser del mediano plazo". Teniendo en cuenta que se transitará un año electoral, el rector de la UBA sugirió que "en el debate presidencial no haya discusión, sino que estén todos [los candidatos] de acuerdo en las políticas públicas de educación para los próximos 30 años".

"El récord de la UBA con 10 posiciones en el top -100 solo se ve superado en América Latina por la Universidad Autónoma de México, la cual se sitúa en el top 100 global con 26 grados académicos, y la Pontificia Universidad Católica de Chile, que consigue 17 puestos en el top 100", amplió el investigador de QS.

Al analizar las razones por las cuales la UP, que ahora figura en el puesto 45, había ocupado el 26 en el mismo ranking el año pasado, Popovsky argumentó que "en todos los casos de las universidades latinoamericanas en este grupo se vio un descenso en la posición relativa a nivel mundial, por lo que no parece ser un fenómeno particular de cada institución, sino más bien un movimiento de este bloque de universidades en la consideración general del ranking".

La evaluación QS, que concluye en el ranking global, se conforma por el aporte de más de 83.000 académicos que contribuyen con más de 1.250.000 encuestas. En el campo de los empleadores, responden unas 199.123 encuestas. El ranking, que puede verse en https:/www.topuniversities.com/university-rankings, es consultado anualmente por más de 175 millones de personas.



La Universidad de Cambridge lidera el ranking mundial Fuente: Archivo - Crédito: Cambridge University



Fuente:https://www.lanacion.com.ar/2223698-con-cuatro-areas-academicas-uba-esta-primeras

SOCIEDAD | JAPÓN-Lograron salvar al bebé más pequeño del mundo: nació prematuro y pesó 268 gramos

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SOCIEDAD | JAPÓN

Lograron salvar al bebé más pequeño del mundo: nació prematuro y pesó 268 gramos


La tasa de supervivencia en casos así es muy baja Fuente: AFP

27 de Febrero de 2019

TOKIO.- Un bebé prematuro que pesó 268 gramos al nacer salió del hospital con buena salud y con más tres kilos tras permanecer cinco meses en terapia intensiva, anunció hoy el hospital de clínicas Keio de Tokio, Japón.

Según los registros del hospital, nunca un bebé nacido con tan poco peso había salido de la maternidad sano y salvo. "La tasa de supervivencia de los nacidos por debajo de los 300 gramos es muy baja, sobre todo cuando se trata de varones", destacó el hospital.

Las autoridades médicas informaron que el nacimiento del bebé fue provocado al cabo de tan solo 22 semanas de embarazo debido a un problema de crecimiento. "Cuando nació era tan pequeño que entraba en la mano de un adulto, recordaron los médicos del hospital", dicen.



El bebé salió del hospital con más de 3 kilos Fuente: AFP

"Tras cinco meses de cuidados intensivos en el servicio de neonatología, el bebé pesaba 3,2 kilos, unos 3.238 gramos", indicó el comunicado de los médicos.

"Estoy feliz de que haya aumentado tanto de peso, sinceramente no creía que pudiera sobrevivir", dijo la madre a los medios.

"Incluso cuando un bebé nace muy pequeño, existe la posibilidad de que pueda dejar la maternidad en buena salud", destacó Takeshi Arimitsu, el médico a cargo de la criatura.

Los casos precedentes de salida del hospital en buena salud de bebé varones nacidos con un peso menor al de 300 gramos fueron registrados en Alemania en 2009 (274 gramos), Japón en 2009 (297 g.), 2011 (294 g.) y 2015 (289 g.).

AFP


Fuente:https://www.lanacion.com.ar/2223963-lograron-salvar-al-bebe-mas-pequeno-del

EDUC/GINT-La emotiva y viral "lista de materiales" que un docente le pidió a sus alumnos

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La emotiva y viral "lista de materiales" que un docente le pidió a sus alumnos



© Facebook

Christian Leissa, docente de quinto grado de la escuela Nina N° 12 Wolf Schcolnik, de Ceibas, de Entre Ríos, cobró notoriedad en los últimos días debido a una publicación que realizó en Facebook, y la cual se volvió viral, en donde enumera la "lista de materiales" que deben llevar los chicos para el inicio de clases donde hace referencia a la situación económica del país. En su texto, pidió "curiosidad, empatía y solidaridad" entre los alumnos. "Creo que es momento de unir y no de seguir dividiendo la sociedad", aseguró en diálogo con PERFIL.

El texto, escrito de puño y letra, titulado 'Lista de materiales de 5° A', reza: "Teniendo en cuenta la delicada situación socioeconómica, la circular N° 03/2019 del CGE y en un planeta con alto nivel de contaminación, invito a las familias a reciclar, reutilizar, intercambiar con otras familias y también a regalar lo que ya no usen o les sobre".



© Proporcionado por Diario Perfil S.A. El escrito del profesor superó los 55 mil compartidos en Facebook.

En ese marco, el docente agregó: “Lo nuevo no siempre es lo mejor. Lo mejor es lo que se hace con amor y esfuerzo". Asimismo, concluyó su escrito y pidió que sus alumnos lleven “carpeta con las materias separadas; elementos de escritura y borrado; elementos de geometría; curiosidad y ganas de saber; solidaridad; empatía; respeto a los demás y a sí mismos”. El posteo en cuestión fue compartido más de 55 mil veces.

Consultado por PERFIL, Leissa de 36 años, contó cómo surgió la idea de escribir esta lista: "Estábamos en estos días de tareas administrativas que hacemos los docentes antes de que los chicos vuelvan a clases, y una de las cosas que teníamos que hacer era la lista de materiales para nuestros estudiantes, hice la mía y pasó un profesor de música compañero y cuando lo leyó me pidió si podía sacarle una foto y además, me insistió para que lo comparta en Facebook y eso hice. El texto tomó una trascendencia inesperada, me escribieron periodistas y docentes de todas partes del mundo, la verdad es todo una locura inesperada, pero estoy contento de que mi pequeña semilla haya generado tanto impacto".



© Proporcionado por Diario Perfil S.A. Parte del texto del docente entrerriano. FOTO: FACEBOOK

El profesor oriundo de Villa Paranacito y que reside en Gualeguaychú, recorre todos los días 160 kilómetros en auto para ir a trabajar, acompañado por cuatro profesores más, entre ellos su pareja Cecilia. "En la escuela Nina N° 12 Wolf Schcolnik estoy desde 2012 como suplente, es la única primaria de Ceibas, que queda al sur de Entre Ríos. Allí se ven necesidades como en todos lados, pero creo que es momento de unir y no de seguir dividiendo la sociedad". A su vez, remarcó lo que siente tras la viralización del escrito: "Tuve la suerte de que mis ideas y mi forma de trabajo trasciendan la frontera de mi aula y eso me emociona hasta los huesos porque yo amo lo que hago."

"En la escuela se ven necesidades como en todos lados, pero creo que es momento de unir y no de seguir dividiendo la sociedad"

Leissa es Técnico en Seguridad Pública, profesor de escuela primaria y cursa el último año del profesorado de Ciencias Políticas. A su vez, asegura que no puede quedarse quieto y siempre busca perfeccionarse: "Mi sueño es estudiar abogacía, pero acá en Gualeguaychú la carrera es privada y lamentablemente no puedo pagar una cuota. Tengo un sueldo de docente, y una hija de 5 años, es muy imposible para mi afrontar un gasto así", relató.

"En un momento de la sociedad donde el habitus de la persona está dado de acuerdo a su nivel de consumo y las relaciones sociales hoy se brindan más de acuerdo a qué marca de ropa tenés o a dónde te vas de vacaciones y todo lo que determina a la cuestión social, creo que lo bueno es que volvamos a mirar en las cuestiones comunes que nos unieron como ciudadanos y compatriotas en los inicios de los tiempos de antes donde la escuela pública era igualadora y brindaba una oportunidad de tener una linda diversidad en el aula porque iban desde el hijo del médico hasta el hijo del obrero, y hoy lamentablemente es una escuela que se maneja en una especie de 'guetos', donde de acuerdo a las posibilidades se mandan a los chicos, excepto en lugares como mi escuela porque es la única que hay, entonces tengo todas las clases sociales dentro del aula y eso es riquísimo para trabajar", manifestó el profesor

"Sería bueno que volvamos a mirar en las cuestiones comunes que nos unieron como ciudadanos y compatriotas en los inicios de los tiempos de antes donde la escuela pública era igualadora"

Por ello concluyó: "Está bueno recuperar las cuestiones que nos han unido y entender que las personas no somos una ropa, una marca o un celular, sino que hay otros valores que sería bueno poder rescatar, eso es lo que intento decirle a mis alumnos. Lo que importa es lo que somos como personas y sobre todo los saberes que podemos tener, porque un país con mucha cultura y saberes, está condenado al éxito".

A continuación, la publicación completa: (Ver texto fuente)




Fuente:https://www.msn.com/es-ar/noticias/argentina/la-emotiva-y-viral-lista-de-materiales-que-un-docente-le-pidi%C3%B3-a-sus-alumnos/ar-BBU9aiS?li=AAggFoW&ocid=mailsignout

Tuesday, February 26, 2019

Psicología-Qué decirle (y qué no) a alguien que está viviendo un duelo,por David Pogue

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Psicología

Qué decirle (y qué no) a alguien que está viviendo un duelo





Ilustración de Graham Roumieu para The New York Times.


25/02/2019 -New York Times International Weekly

The New York Times

Por David Pogue

¿Te ríes cuando a alguien se le rompe la bolsa del súper? ¿A veces le ganas el taxi a otra persona? ¿Alguna vez le has gritado a un perrito?

Si respondiste afirmativamente a cualquiera de estas preguntas, quizá tengas un trastorno de déficit de empatía.

Pedí a los lectores que contaran algunas cosas útiles que les han dicho, o les han hecho, cuando han estado de luto, y que también compartieran algunas cosas que definitivamente no fueron de ayuda.

Sus respuestas dejaron claro que el trastorno de déficit de empatía (que no es una enfermedad real, pero quizá debería serlo) ha alcanzado proporciones epidémicas:

• “Después de que nuestra hija nació muerta”, escribió Wendy Thomas, “un colega me dijo que no debí haber usado la fotocopiadora”.

• “Mi primer esposo murió de cáncer cuando él tenía 35 años y yo 26”, contó Patrice Werner. “Todavía me estremezco al pensar en cuántas personas me dijeron: ‘Eres joven, vas a encontrar a alguien más’”.

• “Mi hija única, Jesse, se suicidó a los 30 años”, dijo Valerie P. Cohen. “Un amigo me escribió: ‘Sé exactamente cómo te sientes, porque mi perro acaba de morir’”.

Seamos justos, hay que reconocer que no es fácil saber qué decir. No es una habilidad con la que nacemos ni una que nos enseñan. En general nuestra sociedad evita hablar sobre la muerte y el luto. Muchos de nosotros hemos tenido poca experiencia lidiando con personas que sufren un dolor emocional apabullante, así que no siempre es evidente cuándo causamos más daño que beneficio.

Ojalá los siguientes lineamientos, formulados gracias a las personas que han sufrido, les sirvan de guía.

Regla número 1: No se trata de ti

Hay muchos amigos y conocidos que quieren hablar de cómo tu pérdida les afecta a ellos.

Por ejemplo, cuando falleció el esposo de Linda Sprinkle, ella se encontró con mucha gente que quería compartir sus propias historias de duelo. “Ellos creían que eso demostraba que entendían cómo me sentía yo, pero su dolor es distinto del mío”, afirmó. “Terminaba por tener que reunir la energía emocional que no tenía para reconfortarlos”.

Durante su duelo, Natalie Costanza-Chavez tuvo que soportar una serie de comentarios parecidos provenientes de gente ensimismada.

• “¡Dios mío, yo no podría soportarlo!”. (En su mente Costanza-Chavez respondía: “Sí. Sí podrías. Solo sucede. Eres capaz. No me aísles con tus propias proyecciones”).

• “No te llamé porque supuse que querías estar sola”. (Ella: “Aunque eso sea cierto, siempre deberías llamar, escribir, mandar un correo electrónico o mensaje”).

• “No fui a visitarlos porque odio los hospitales”. (Ella: “A nadie le gustan los hospitales, tal vez solo si vas a ver a un recién nacido. Pero de todos modos tienes que ir”).

• “Lamento mucho que haya fallecido por cáncer pulmonar. ¿Fumaba?”. O, si fue por un ataque al corazón, “¿Tenía sobrepeso?”. (Ella: “Solo estás buscando sentirte tranquilo de que esta cosa tan horrible no te va a pasar a ti. Detente”).

Ann Weber, psicóloga social que se especializa en fallecimientos y duelos, ha identificado otro lugar común lleno de buenas intenciones, pero de cualquier manera frustrante: “Dime si necesitas algo”.

“Ese ofrecimiento parece ser una promesa inofensiva”, escribió Weber, “pero con frecuencia es solo una salida, una manera de escaparse luego del servicio o la llamada para dar el pésame. Además, le deja la carga al deudo de tener que pedir ayuda”.

Regla número 2: No hay un lado bueno

Vas a escuchar muchos comentarios que buscan tranquilizarte o ponerte de buen humor. En principio, es un gesto amable. En la práctica es algo que nunca se agradece.

Cuando pierdes a alguien que quieres, te encuentras desprotegido en un lugar oscuro. Nada que te digan te va a alegrar y menos los comentarios que inician con la frase: “Al menos”.

“Al menos ya no está sufriendo”, fue una afirmación muy poco útil nominada por Beth Braker, quien tuvo que escucharla. “Al menos tienes otros hijos”, recordó Margaret Gannon. “Al menos no se murió de sida”, recordó Jill Falzoi. “Al menos ahora ya puedes tener tu propia vida”, le tocó escuchar a Mary Otterson. (“Siempre tuve mi propia vida”, agregó. “Pero ahora tengo que vivirla sin ella”).

Y, de parte del asesor financiero de Emma St. Germain: “Al menos ahora te puedes mudar a otro estado, con un mejor ambiente fiscal”.

Crystal Hartley lo resumió de la siguiente manera: “Si vas a comenzar con ‘al menos’, detente. No va a ayudar. Estás intentando obligarlos a ver el lado positivo cuando se sienten devastados. Solo reconoce que la situación en la que están es muy difícil, y valida sus sentimientos”.

Además, hacer chistes es difícil incluso en óptimas circunstancias; cuando alguien se encuentra en un suplicio emocional, puede ser sumamente incómodo. No seas como el primo que le dijo a Frances Rozyskie en el funeral de su padre: “¡Así que ahora eres huérfana!”.

Regla número 3: Cuidado con la religión

Compartir tus creencias sobre Dios y el cielo con una persona que no es religiosa también puede no ser bien recibido. Si tu interlocutor no piensa como tú, es probable que además de insensible seas hiriente.

Cuando estaba embarazada de gemelos y sufrió un aborto espontáneo, Donna Hires estaba devastada. “Me encontré a una amiga que me dijo algo que nunca olvidaré: ‘Ah, supe que eran gemelos. Supongo que Dios no pensaba que pudieras lidiar con dos bebés a la vez’. Tardé años en perdonarla”.

“En grupos de apoyo para padres, el dicho: ‘Dios te da solo lo que puedes soportar’ tiene amplia fama de ser uno de los comentarios más crueles para los padres destrozados”, añadió Wendy Prentiss, cuyo sobrino de 6 años fue diagnosticado con un cáncer mortal. “Da a entender que los padres son débiles por sentirse devastados. Es un comentario insensible y prejuicioso”.

También sugiere, escribió Kathryn Janus, “que Dios tuvo que ver con el deceso, y eso es horrible. Además, por cierto, a veces la muerte de un ser querido sí puede ser más de lo que esa persona puede soportar”.

Si no estás seguro de que el deudo comparte tu fe, es mejor no hacer los siguientes comentarios que nos compartieron las lectoras Nancy Field, Kathryn Janus y Kirsten Lynch: “Ahora está en un mejor lugar”, “Era el plan de Dios”, “Dios lo quería con él en el cielo” o “Algún día lo volverás a ver”.

Regla número 4: Deja que sientan lo que quieran

Un último consejo, “No le digas a alguien que está de luto cómo debe sentirse. Tal vez quieran sentirse vulnerables. Quizá necesitan llorar muchos días sin parar”, escribió Kathryn Janus. En otras palabras, no digas cosas como: “Sé fuerte” o “Resiste”.

De hecho, lo más útil que le dijeron a Teresa Brewer cuando estaba de luto fue: “Lo que sea que estés sintiendo, y cuando sea que lo sientas, está bien”.

“No sabes lo liberador que fue para mí”, escribió. “Había momentos en que muchos pensaban que mi familia y yo deberíamos estar más sombríos, pero nos moríamos de la risa. Por eso sí ayuda tener permiso de experimentar emociones diferentes”.

Lo que puedes hacer y deberías decir

La lista de cosas que no se deben decir incluyen muchos lugares comunes. Entonces, ¿qué deberías decir?

“Si conocías a la persona difunta, cuéntale al deudo una anécdota de esa persona, lo ideal es que sea por escrito, para que todos los familiares lo puedan leer. No hay un mejor regalo que una anécdota del ser querido justo en el momento en que parece que ya no habrá más nuevas historias”, escribió Leslie Berlin.

¿Y si no conocías a la persona que falleció?, Berlin sugiere lo siguiente: “No conocía a tu[mamá/papá/amigo/hermano(a)/hijo(a)], pero conociéndote a ti, seguramente era una persona [elige un adjetivo lindo]”.

Si solo interactúas con los deudos unos minutos, como al encontrártelos en la calle o en un funeral, he aquí algunas de las mejores sugerencias de nuestros lectores:

• “Sé cuánto la querías”, Beth Braker.

• “Ojalá supiera qué decirte”, Kathryn Janus.

• “No puedo ni imaginarme qué estás sintiendo, pero aquí estoy si necesitas hablar con alguien”, Wendy Loney.

Para Karen Hill, decir "'lo siento mucho’ sigue siendo lo mejor y más fácil”.

Finalmente, si en verdad te importa, haz algo práctico para ayudar. Actúa.

“Hay una amplia gama de maneras para apoyar. Un abrazo en el momento indicado, llevar comida, escuchar cuando la persona necesita hablar, ver cómo está, mantener el contacto en épocas festivas”, escribió Patrice Werner. “Solo haz algo. Te vas a sentir peor a la larga si no haces nada”.

La clave es, como Margaret Gannon lo expresó: “No ofrezcas, solo hazlo. Llévales algo de comer (o cenar). Llega y ayúdame a lavar mi ropa. Llévate a los niños un par de horas. Y, lo que más importa, habla de la persona que falleció, no quiero que sea olvidada”.

Christy Goldfinch lo resumió todo muy bien al contar sus recuerdos del fallecimiento de su esposo hace dos años a la edad de 57. “Lo que más recuerdo eran muchos abrazos y muchos ‘lo siento’ y anécdotas personales sobre el intelecto de Frank, su ingenio, su compasión, su habilidad”, nos escribió.

“Ah, y otra cosa muy útil, que la gente llevó carne asada y cerveza a su homenaje. Estamos en Texas, después de todo”.

© 2019 The New York Times



Fuente:https://www.clarin.com/new-york-times-international-weekly/decirle-alguien-viviendo-duelo_0_4HWqSVuyo.html(vía Google.com)

EL MUNDO | ESTADOS UNIDOS-El increíble tsunami de hielo que sorprendió a Estados Unidos y Canadá

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EL MUNDO | ESTADOS UNIDOS

El increíble tsunami de hielo que sorprendió a Estados Unidos y Canadá


El increíble tsunami de hielo que sorprendió a Estados Unidos y Canadá Crédito: Tara Walton/The Canadian Press vía AP


26 de Febrero de 2019


BUFFALO (AP).- Fue por culpa del frío y de la corriente. El domingo pasado, en medio de unos vientos huracanados que llegaron a velocidades extremas de 120 kilómetros por hora, enormes bloques de hielo se formaron en el lago Erie y el río Niagara frente a Buffalo, en la frontera entre Estados Unidos y Canadá, y crearon una barrera blanca entre la corriente y una ruta, una especie de tsunami de hielo.


El domingo pasado, en medio de unos vientos huracanados que llegaron a velocidades extremas de 120 kilómetros por hora, enormes bloques de hielo se formaron en el lago Erie y el río Niagara frente a Buffalo Crédito: Tara Walton/The Canadian Press vía AP

Un video grabado por un guardabosques de Ontario mostró inmensos trozos de hielo haciéndose añicos unos contra otros. Un bloque de hielo en el lago, al norte del río, se había desprendido debido a los vientos. El nivel del agua en la zona oriente aumentó debido a los vientos.


Los vientos empujaron el hielo y crearon una especie de tsunami Crédito: Tara Walton/The Canadian Press vía AP

Montículos de hielo de entre 7,5 y 9 metros de altura también fueron arrastrados más al sur, acumulándose frente a varias propiedades alrededor al lago en el suburbio de Hamburg.

"Hemos tenido tormentas, pero ninguna como esta", dijo Dave Schultz, residente del área. "Nunca hemos visto bloques de hielo arrastrados hasta las paredes y nuestros patios... Están en mi patio, el patio de mi vecino, y el patio contiguo".


Enorme pared de hielo formada sobre la costa Crédito: Tara Walton/The Canadian Press vía AP

Ante este panorama, el domingo se emitió una evacuación voluntaria para el área y se prohibió la circulación de camiones de carga vacíos por algunas vías.



Tsunami de hielo en Canadá







Fuente:https://www.lanacion.com.ar/2223555-tsunami-hielo-tormenta-niagara-rio-lago-canada
























ECONOMÍA | IMPUESTOS-El país se convirtió en un infierno fiscal, por Iván Sasovsky

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ECONOMÍA | IMPUESTOS

El país se convirtió en un infierno fiscal

Iván Sasovsky



24 de Febrero de 2019

-¿Por qué la Argentina se ha convertido en un infierno fiscal?

Hablar de emergencia es poner en alerta todos los protocolos para tratar de contener los efectos que se producirían en caso de darse un hecho incontrolable desde todo punto de vista. La Argentina está inmersa en una crisis económica que parece no terminar de explotar. Hoy el objetivo es claro: el Fondo Monetario Internacional nos comprometió por primera vez en la historia a llegar a una ecuación que parecería básica: gastar menos o, al menos, gastar lo que se recauda. Nuestro país siempre ha sido esquivo a este objetivo: se ha hecho que los gastos siempre crezcan más rápido que lo que se recauda. Y no importa cuán alta haya sido esa recaudación. Actualmente, la Argentina se ha convertido en un infierno fiscal, en forma antagónica a los lugares que son paraísos fiscales. Y eso genera un efecto repelente directo sobre las inversiones e impide generar un rebote en los indicadores de la economía, que actualmente muestran una estrepitosa caída.

-¿Cuándo afecta más y por qué el peso de las cargas tributarias?

El sistema tributario actual está agonizando y con el peso de elementos contraproducentes (sobre todo para momentos de recesión), porque se cobran impuestos corrientes y, además, pagos a cuenta de impuestos futuros (vía retenciones, percepciones, anticipos, etcétera), por lo que el Estado pasa a ser acreedor de los contribuyentes por estos montos. Y las consecuencias de la caída de la recaudación preocupan ante la necesidad de dar cumplimiento a las metas acordadas con el FMI. Pero el "estado de emergencia fiscal" no es coyuntural; lo que ocurre ahora es que se evidencian sus efectos, dado que en épocas de abundancia el peso relativo de la carga fiscal puede ser mejor llevado por los contribuyentes, mientras que en situaciones como las actuales todo se magnifica. Los 163 impuestos que recaen sobre los contribuyentes se hacen insostenibles. Y la brecha entre la economía formal y la informal es un abismo infranqueable.

-¿Qué puede hacerse ante esta situación?

La mayoría de los países que han pasado por crisis en sus balances primarios han optado por bajar la carga impositiva. De esa manera se consigue ampliar la base de contribuyentes locales (porque la ganancia de evadir deja de ser atractiva) y se logra que la economía en su conjunto sea más competitiva. Además se atraen inversiones. Se trata de recalcular el sistema, de ser conscientes de que demandamos capitales de manera permanente y de entender que nuestro sistema tributario nada tiene que ver con la realidad que vivimos. O se trata de bajar los impuestos o a todos nos llevan puestos.


El autor es tributarista, socio de Sasovsky &  Asociados




Fuente:https://www.lanacion.com.ar/2222750-nuestro-pais-se-convirtio-en-un-infierno-fiscalque-efectos-podria-tener-un-fallo-sobre-las-jubilaciones

Cuatro productos naturales (y no contaminantes) que pueden sustituir al plástico, por BBC News-Mundo

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Cuatro productos naturales (y no contaminantes) que pueden sustituir al plástico


La industria del plástico está valorada en casi US$198.000 millones Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images


26 de Febrero de 2019

Las pajillas para beber y las bolsas de polietileno pueden ser las más afectadas por las nuevas alternativas, pero el verdadero flagelo de los plásticos desechables es nuestra absoluta confianza en ellos.

Desde el transporte hasta la fabricación y los servicios de alimentos, el plástico está en todas partes, y combatir esta "contaminación blanca" requerirá un cambio radical del material en sí mismo.

Afortunadamente, los científicos, los ingenieros y los diseñadores están transformando su enfoque hacia alternativas ecológicamente amigables que sean capaces de crear ecosistemas circulares, de pocos residuos.

Desde el transporte hasta la fabricación y los servicios de alimentos, el plástico está en todas partes, y combatir esta "contaminación blanca" requerirá un cambio radical del material en sí mismo

Estamos hablando de alternativas como la madera líquida, el aislamiento de algas y los sustitutos de polímeros hechos de almidón de plantas fermentadas como el maíz o las papas, por ejemplo. Su utilidad va más allá de detener la creciente presencia de desperdicio plástico.

Garantizar viviendas seguras para una población en crecimiento, reducir las emisiones de carbono y devolver nutrientes a la tierra podrían ser metas alcanzables con estas nuevas tecnologías.


Lana mineral

Para transformar uno de los recursos más abundantes en el mundo en algo con utilidad y sostenibilidad, se necesita un tipo especial de alquimia.

La lana mineral proviene de la roca ígnea natural (la que se forma después de que la lava se enfría) y de un subproducto de fabricación del acero llamado escoria de soldadura. Estas sustancias se funden y se convierten en fibras muy similares a las del algodón de azúcar.



La lana mineral tiene una variada utilidad, sobre todo el la construcción Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

A diferencia de las fibras de vidrio aislante (obtenidas a partir de vidrio reciclado) o la espuma plástica (el material conductor que se usa a menudo para bloquear la transferencia de calor en los áticos, techos y entresuelos), la lana mineral es capaz de ofrecer propiedades únicas como la resistencia al fuego, la capacidad acústica y térmica, la repelencia al agua y la durabilidad en condiciones climáticas extremas.

En los últimos años, este material ha ganado popularidad entre arquitectos y diseñadores respetuosos con el medio ambiente. Es el resultado de una búsqueda de materiales de construcción más sostenibles, pero sin perder los criterios de rentabilidad y estética.

La lana mineral proviene de la roca ígnea natural (la que se forma después de que la lava se enfría) y de un subproducto de fabricación del acero llamado escoria de soldadura. Estas sustancias se funden y se convierten en fibras muy similares a las del algodón de azúcar

The Rockwool Group es uno de los principales fabricantes y tiene instalaciones de producción en Europa, América del Norte y Asia.

La compañía ha empleado este material en edificios comerciales e industriales en todo el mundo, incluyendo el O2 Arena de Londres y el aeropuerto de Hong Kong.

A medida que los incendios forestales y las inundaciones aumentan en frecuencia y gravedad, la lana mineral brinda a las personas una medida adicional de seguridad en caso de desastres naturales.

Micotectura

Los hongos no son solo un sabroso ingrediente para los raviolis y la pasta ragu. En poco tiempo estos organismos que crecen sobre los árboles o en el suelo del bosque podrían reemplazar materiales como el poliestireno, los empaques de protección, los materiales aislantes, los muebles, los materiales acuáticos e incluso los artículos de cuero.

MycoWorks, un equipo de ingenieros creativos, diseñadores y científicos, está trabajando para extraer los tejidos vegetativos de los hongos y solidificarlos en nuevas estructuras, trabajando los hongos de la misma manera que otros materiales orgánicos como el caucho o el corcho.

Evocative Design, otra compañía con sede en Nueva York, utiliza el micelio como agente de unión para mantener pegados los paneles de madera, así como para el embalaje ignífugo.



Muy pronto los hongos podrían ser usados como sustitutos en la fabricación de una serie de materiales y productos Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

Los hongos están conformados por una red de filamentos llamados hifas. Cuando las condiciones de crecimiento son adecuadas, los cuerpos fructíferos (las estructuras especializadas para la producción de esporas) a menudo aparecen de repente.

De esta manera, es fácil lograr que los llamados productos miceliales germinen y crezcan. El micelio se puede cultivar en casi cualquier tipo de desperdicio agrícola, por ejemplo el aserrín y cáscaras de pistacho.

Los hongos crecen juntos dentro de estos ambientes y se les puede dar la forma deseada para formar polímeros naturales, que se adhieren como el más fuerte de los pegamentos.

Al hornear los hongos a temperaturas precisas, estos se vuelven inertes, lo que garantiza que el hongo no brote repentinamente durante una tormenta.

Los hongos crecen juntos dentro de estos ambientes y se les puede dar la forma deseada para formar polímeros naturales, que se adhieren como el más fuerte de los pegamentos

Si bien los rebozuelos, el shiitaki y el portobello pueden mezclar mejor con la pizza que en una masa de pegamento, una cosa está clara: el futuro son los hongos.

Ladrillos de orina

El cemento, el ingrediente principal del concreto, representa aproximadamente el 5% de las emisiones de dióxido de carbono del mundo.

Por eso, investigadores e ingenieros están trabajando para desarrollar alternativas que consuman menos energía.

Entre ellas se encuentran los ladrillos hechos con los granos sobrantes de la industria cervecera, el concreto modelado a partir de antiguos diques romanos (los romanos fabricaban concreto mezclando cal y roca volcánica para formar un material altamente estable) y ladrillos hechos de..., bueno, orina.



En apenas 10 años, más de 100 millones de toneladas métricas de plástico irán a parar a vertederos y océanos Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

Como parte de su proyecto de tesis, el estudiante del Edinburgh College of Art, Peter Trimble, estaba trabajando en una exhibición que se suponía que contaría con un módulo sobre sostenibilidad.

Casi por accidente, el estudiante creó "Biostone": una mezcla de arena (por cierto, uno de los recursos más abundantes en la Tierra), nutrientes y urea, una sustancia química que se encuentra en la orina humana.

Al bombear una solución bacteriana en un molde relleno de arena, Trimble ideó cientos de experimentos en el transcurso de un año hasta que modificó la receta.

Los microbios eventualmente metabolizaron la mezcla de arena, urea y cloruro de calcio, creando un pegamento que unía fuertemente las moléculas de arena.

El diseño de Trimble ofrece una alternativa a los métodos de uso intensivo de energía con un proceso biológico de baja producción de microbios. Biostone no produce gases de efecto invernadero y utiliza una materia prima ampliamente disponible.

Si bien el material de Trimble requeriría que el refuerzo fuera tan fuerte como el concreto, podría convertirse en una forma económica de construir estructuras temporales o mobiliario urbano.




Para los animales, la ingesta de plástico puede ser mortal Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

Como mínimo, Biostone ha generado una discusión sobre las formas de hacer más sostenible la fabricación industrial, en particular en el África subsahariana y otros países en desarrollo donde la arena está fácilmente disponible.

Sin embargo, estos ladrillos biológicos tienen un inconveniente ambiental: el mismo metabolismo bacteriano que los solidifica también convierte la urea en amoníaco, que puede contaminar las aguas subterráneas si llega a estar en contacto con el medio ambiente.

Tablones de partículas más ecológicos

A pesar de su sofisticado nombre, los tablones de partículas (esos paneles rígidos hechos de astillas de madera comprimidas y resina, utilizados en muebles y gabinetes de cocina en todo el mundo) no aportan nada a la construcción ecológica.

Esto se debe a que el pegamento que une las fibras de su madera contiene tradicionalmente formaldehído: un químico incoloro, inflamable, de olor fuerte y conocido por irritar las vías respiratorias y causar cáncer.

Eso significa que tu estante de Ikea que imita madera está "desgasificando" toxinas hacia el aire, silenciosamente. La compañía U Green creó un material hecho 100% de fibra de madera reciclada, llamado " Uniboard".

Uniboard salva árboles y evita los vertederos, a la vez que genera muchos menos gases de efecto invernadero que los tablones de partículas tradicionales. Y no contiene toxinas.

Esto se debe a que el producto ha sido pionero en el uso de fibras renovables como tallos y lúpulos de maíz, y resina sin formaldehídos en lugar de pegamento.



Los tablones de partículas contienen pegamento, lo cual puede provocar emisiones tóxicas de formaldehídos Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

No es ningún secreto que la extracción de petróleo, que se requiere para producir plástico, tiene consecuencias ambientales devastadoras.

Peor aún es deshacerse del plástico: los químicos tóxicos contenidos en este material a menudo se filtran hacia los alimentos, las bebidas y el agua subterránea.

Peor aún es deshacerse del plástico: los químicos tóxicos contenidos en este material a menudo se filtran hacia los alimentos, las bebidas y el agua subterránea

Para sorpresa de muchos, el reciclaje simplemente ralentiza el viaje de los plásticos a los vertederos u océanos, donde el material simplemente se fragmenta en trozos cada vez más pequeños que nunca se biodegradan por completo.

Algunos informes predicen que, para 2030, 111 millones de toneladas métricas de plástico terminarán en vertederos y océanos.

El reciclaje es un paso en la dirección correcta. Sin embargo, para revertir verdaderamente los efectos negativos del plástico, debemos buscar alternativas en otros recursos renovables que puedan ser garantes de un futuro sostenible.



Fuente:https://www.lanacion.com.ar/2223535-cuatro-productos-naturales-y-no-contaminantes-pueden

OPINIÓN | EDITORIAL-Corrupción estancada

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OPINIÓN | EDITORIAL

Corrupción estancada


26 de Febrero de 2019


Por segundo año consecutivo la Argentina quedó ubicada en una posición rezagada en el ranking mundial de la corrupción: ocupa el puesto 85 entre 180 países analizados y permanece entre la mitad de los menos transparentes. El dato se desprende del Índice de Percepción de la Corrupción (IPC) 2018 que realiza anualmente la organización no gubernamental Transparencia Internacional (TI).

El IPC mide anualmente la percepción de corrupción con relación a la conducta del sector público, o sea, en el ámbito político y administrativo. Desde la existencia de sobornos y el desvío de fondos públicos hasta el nepotismo, la falta de castigo penal o de protección a los denunciantes, pasando por las leyes anticorrupción, los mecanismos para obtener contratos de obra pública y la prevención de los conflictos de intereses por parte de funcionarios.

Con 40 puntos de los 100 posibles en la escala, de acuerdo con la información suministrada por Poder Ciudadano, capítulo argentino de TI, la Argentina se mantiene por debajo de la media global en materia de percepción de corrupción, que es de 43 puntos. Comparte su posición con el país africano Benín y está solo un punto por debajo de los también africanos Burkina Faso y Ghana, de la India, Kuwait, Turquía y Trinidad y Tobago. Inmediatamente, con 39 puntos, se ubican China y Serbia.

El ranking de transparencia lo lidera nuevamente Dinamarca, con 88 puntos, seguida por Nueva Zelanda, con 87 puntos. Comparten el tercer lugar Finlandia, Suecia, Suiza y Singapur, con 85. El top ten lo completan Noruega, con 84 puntos; Holanda, con 82, y Canadá y Luxemburgo, con 81. En el otro extremo, los países percibidos como más corruptos son Siria y Sudán del Sur, ambos con 13, y en el último lugar de la lista se ubica Somalia, con solo 10.

En América Latina, la Argentina se ubica en tercer lugar, aunque lejos de los dos primeros: Uruguay, que repite su performance de 2017, en el lugar 23 del ranking, con 70 puntos, y Chile, con 67 puntos, en el puesto 27. Los peores en materia de transparencia de la región son Bolivia y Paraguay, en el puesto 132, ambos con solo 29 puntos, superados solo por Venezuela, en el lugar 168, con apenas 18 puntos.

Sin embargo, y a pesar de no haber mejoras en el IPC, desde Poder Ciudadano destacaron las normas dictadas en materia de transparencia y de lucha contra la corrupción sancionadas durante la gestión del presidente Macri, siendo las más relevantes, entre otras, la ley de acceso a la información, ley del imputado colaborador, más conocida como ley del arrepentido y muy utilizada en la causa de los cuadernos de las coimas del chofer Centeno.

Igualmente, faltan muchos aspectos aún por mejorar. Al respecto, Pablo Secchi, director ejecutivo de Poder Ciudadano, destacó "la necesidad de una reforma de un sistema de Justicia donde priman la lentitud y la impunidad como común denominador"; una nueva ley de ética en el ejercicio de la función pública que controle eficazmente los conflictos de intereses; la redefinición del rol de la Oficina Anticorrupción y su independencia; una nueva ley de compras y contrataciones que incorpore estándares de integridad y transparencia, y la reducción de la brecha entre las normas y las prácticas.

Por lo general la corrupción se atribuye a los políticos, afirmación que, sin ser necesariamente falsa, resulta incompleta. Los cómplices más importantes, aquellos que se benefician y que contribuyen a la proliferación de las conductas corruptas se encuentran también en el sector privado. La causa que instruye el juez Bonadio, junto a los fiscales Stornelli y Rívolo, en la que se investigan hasta el momento las maniobras de corrupción en la obra pública y en el transporte público por parte de importantes empresas es el mejor ejemplo de ello.

Por lo tanto resulta necesario desterrar la cultura de la corrupción tanto del ámbito público como del privado y reemplazarla por la cultura de la legalidad, que requerirá un fuerte compromiso de todos los actores del país: gobierno, empresarios, sindicatos, organizaciones civiles y ciudadanos. En primer término, es necesario precisar el objetivo central del esfuerzo: la finalidad no es la erradicación de la corrupción tarea casi imposible-, sino la erradicación de la impunidad, para lo cual la independencia real y efectiva del Poder Judicial es fundamental. Sin una Justicia imparcial e independiente no hay forma alguna de poder combatir la corrupción.



Fuente:https://www.lanacion.com.ar/2223432-corrupcion-estancada

Monday, February 25, 2019

ML/AI/GINT-Derisking machine learning and artificial intelligence, by Bernhard Babel, Kevin Buehler, Adam Pivonka, Bryan Richardson, and Derek Waldron

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Derisking machine learning and artificial intelligence

February 2019

By Bernhard Babel, Kevin Buehler, Adam Pivonka, Bryan Richardson, and Derek Waldron


The added risk brought on by the complexity of machine-learning models can be mitigated by making well-targeted modifications to existing validation frameworks.

Machine learning and artificial intelligence are set to transform the banking industry, using vast amounts of data to build models that improve decision making, tailor services, and improve risk management. According to the McKinsey Global Institute, this could generate value of more than $250 billion in the banking industry.1

But there is a downside, since machine-learning models amplify some elements of model risk. And although many banks, particularly those operating in jurisdictions with stringent regulatory requirements, have validation frameworks and practices in place to assess and mitigate the risks associated with traditional models, these are often insufficient to deal with the risks associated with machine-learning models.

Conscious of the problem, many banks are proceeding cautiously, restricting the use of machine-learning models to low-risk applications, such as digital marketing. Their caution is understandable given the potential financial, reputational, and regulatory risks. Banks could, for example, find themselves in violation of antidiscrimination laws, and incur significant fines—a concern that pushed one bank to ban its HR department from using a machine-learning résumé screener. A better approach, however, and ultimately the only sustainable one if banks are to reap the full benefits of machine-learning models, is to enhance model-risk management.

Regulators have not issued specific instructions on how to do this. In the United States, they have stipulated that banks are responsible for ensuring that risks associated with machine-learning models are appropriately managed, while stating that existing regulatory guidelines, such as the Federal Reserve’s “Guidance on Model Risk Management” (SR11-7), are broad enough to serve as a guide.2
Enhancing model-risk management to address the risks of machine-learning models will require policy decisions on what to include in a model inventory, as well as determining risk appetite, risk tiering, roles and responsibilities, and model life-cycle controls, not to mention the associated model-validation practices. The good news is that many banks will not need entirely new model-validation frameworks. Existing ones can be fitted for purpose with some well-targeted enhancements.

New risks, new policy choices, new practices

There is no shortage of news headlines revealing the unintended consequences of new machine-learning models. Algorithms that created a negative feedback loop were blamed for the “flash crash” of the British pound by 6 percent in 2016, for example, and it was reported that a self-driving car tragically failed to properly identify a pedestrian walking her bicycle across the street.

The cause of the risks that materialized in these machine-learning models is the same as the cause of the amplified risks that exist in all machine-learning models, whatever the industry and application: increased model complexity. Machine-learning models typically act on vastly larger data sets, including unstructured data such as natural language, images, and speech. The algorithms are typically far more complex than their statistical counterparts and often require design decisions to be made before the training process begins. And machine-learning models are built using new software packages and computing infrastructure that require more specialized skills.

The response to such complexity does not have to be overly complex, however. If properly understood, the risks associated with machine-learning models can be managed within banks’ existing model-validation frameworks, as the exhibit below illustrates.

Highlighted in the exhibit are the modifications made to the validation framework and practices employed by Risk Dynamics, McKinsey’s model-validation arm. This framework, which is fully consistent with SR11-7 regulations and has been used to validate thousands of traditional models in many different fields of banking, examines eight risk-management dimensions covering a total of 25 risk elements. By modifying 12 of the elements and adding only six new ones, institutions can ensure that the specific risks associated with machine learning are addressed.

Exhibit-(See source article)

The six new elements

The six new elements—interpretability, bias, feature engineering, hyperparameters, production readiness, and dynamic model calibration—represent the most substantive changes to the framework.

Interpretability

Machine-learning models have a reputation of being “black boxes.” Depending on the model’s architecture, the results it generates can be hard to understand or explain. One bank worked for months on a machine-learning product-recommendation engine designed to help relationship managers cross-sell. But because the managers could not explain the rationale behind the model’s recommendations, they disregarded them. They did not trust the model, which in this situation meant wasted effort and perhaps wasted opportunity. In other situations, acting upon (rather than ignoring) a model’s less-than-transparent recommendations could have serious adverse consequences.

The degree of interpretability required is a policy decision for banks to make based on their risk appetite. They may choose to hold all machine-learning models to the same high standard of interpretability or to differentiate according to the model’s risk. In the United States, models that determine whether to grant credit to applicants are covered by fair-lending laws. The models therefore must be able to produce clear reason codes for a refusal. On the other hand, banks might well decide that a machine-learning model’s recommendations to place a product advertisement on the mobile app of a given customer poses so little risk to the bank that understanding the model’s reasons for doing so is not important.

Validators need also to ensure that models comply with the chosen policy. Fortunately, despite the black-box reputation of machine-learning models, significant progress has been made in recent years to help ensure their results are interpretable. A range of approaches can be used, based on the model class:

*Linear and monotonic models (for example, linear-regression models): linear coefficients help reveal the dependence of a result on the output.

*Nonlinear and monotonic models, (for example, gradient-boosting models with monotonic constraint): restricting inputs so they have either a rising or falling relationship globally with the dependent variable simplifies the attribution of inputs to a prediction.

*Nonlinear and nonmonotonic (for example, unconstrained deep-learning models): methodologies such as local interpretable model-agnostic explanations or Shapley values help ensure local interpretability.

Bias

A model can be influenced by four main types of bias: sample, measurement, and algorithm bias, and bias against groups or classes of people. The latter two types, algorithmic bias and bias against people, can be amplified in machine-learning models.

For example, the random-forest algorithm tends to favor inputs with more distinct values, a bias that elevates the risk of poor decisions. One bank developed a random-forest model to assess potential money-laundering activity and found that the model favored fields with a large number of categorical values, such as occupation, when fields with fewer categories, such as country, were better able to predict the risk of money laundering.

To address algorithmic bias, model-validation processes should be updated to ensure appropriate algorithms are selected in any given context. In some cases, such as random-forest feature selection, there are technical solutions. Another approach is to develop “challenger” models, using alternative algorithms to benchmark performance.

To address bias against groups or classes of people, banks must first decide what constitutes fairness. Four definitions are commonly used, though which to choose may depend on the model’s use:

*Demographic blindness: decisions are made using a limited set of features that are highly uncorrelated with protected classes, that is, groups of people protected by laws or policies.

*Demographic parity: outcomes are proportionally equal for all protected classes.

*Equal opportunity: true-positive rates are equal for each protected class.

*Equal odds: true-positive and false-positive rates are equal for each protected class.

Validators then need to ascertain whether developers have taken the necessary steps to ensure fairness. Models can be tested for fairness and, if necessary, corrected at each stage of the model-development process, from the design phase through to performance monitoring.

Feature engineering

Feature engineering is often much more complex in the development of machine-learning models than in traditional models. There are three reasons why. First, machine-learning models can incorporate a significantly larger number of inputs. Second, unstructured data sources such as natural language require feature engineering as a preprocessing step before the training process can begin. Third, increasing numbers of commercial machine-learning packages now offer so-called AutoML, which generates large numbers of complex features to test many transformations of the data. Models produced using these features run the risk of being unnecessarily complex, contributing to overfitting. For example, one institution built a model using an AutoML platform and found that specific sequences of letters in a product application were predictive of fraud. This was a completely spurious result caused by the algorithm’s maximizing the model’s out-of-sample performance.

In feature engineering, banks have to make a policy decision to mitigate risk. They have to determine the level of support required to establish the conceptual soundness of each feature. The policy may vary according to the model’s application. For example, a highly regulated credit-decision model might require that every individual feature in the model be assessed. For lower-risk models, banks might choose to review the feature-engineering process only: for example, the processes for data transformation and feature exclusion.

Validators should then ensure that features and/or the feature-engineering process are consistent with the chosen policy. If each feature is to be tested, three considerations are generally needed: the mathematical transformation of model inputs, the decision criteria for feature selection, and the business rationale. For instance, a bank might decide that there is a good business case for using debt-to-income ratios as a feature in a credit model but not frequency of ATM usage, as this might penalize customers for using an advertised service.

Hyperparameters

Many of the parameters of machine-learning models, such as the depth of trees in a random-forest model or the number of layers in a deep neural network, must be defined before the training process can begin. In other words, their values are not derived from the available data. Rules of thumb, parameters used to solve other problems, or even trial and error are common substitutes. Decisions regarding these kinds of parameters, known as hyperparameters, are often more complex than analogous decisions in statistical modeling. Not surprisingly, a model’s performance and its stability can be sensitive to the hyperparameters selected. For example, banks are increasingly using binary classifiers such as support-vector machines in combination with natural-language processing to help identify potential conduct issues in complaints. The performance of these models and the ability to generalize can be very sensitive to the selected kernel function.

Validators should ensure that hyperparameters are chosen as soundly as possible. For some quantitative inputs, as opposed to qualitative inputs, a search algorithm can be used to map the parameter space and identify optimal ranges. In other cases, the best approach to selecting hyperparameters is to combine expert judgment and, where possible, the latest industry practices.

Production readiness

Traditional models are often coded as rules in production systems. Machine-learning models, however, are algorithmic, and therefore require more computation. This requirement is commonly overlooked in the model-development process. Developers build complex predictive models only to discover that the bank’s production systems cannot support them. One US bank spent considerable resources building a deep learning–based model to predict transaction fraud, only to discover it did not meet required latency standards.

Validators already assess a range of model risks associated with implementation. However, for machine learning, they will need to expand the scope of this assessment. They will need to estimate the volume of data that will flow through the model, assessing the production-system architecture (for example, graphics-processing units for deep learning), and the runtime required.

Dynamic model calibration

Some classes of machine-learning models modify their parameters dynamically to reflect emerging patterns in the data. This replaces the traditional approach of periodic manual review and model refresh. Examples include reinforcement-learning algorithms or Bayesian methods. The risk is that without sufficient controls, an overemphasis on short-term patterns in the data could harm the model’s performance over time.

Banks therefore need to decide when to allow dynamic recalibration. They might conclude that with the right controls in place, it is suitable for some applications, such as algorithmic trading. For others, such as credit decisions, they might require clear proof that dynamic recalibration outperforms static models.

With the policy set, validators can evaluate whether dynamic recalibration is appropriate given the intended use of the model, develop a monitoring plan, and ensure that appropriate controls are in place to identify and mitigate risks that might emerge. These might include thresholds that catch material shifts in a model’s health, such as out-of-sample performance measures, and guardrails such as exposure limits or other, predefined values that trigger a manual review.

Banks will need to proceed gradually. The first step is to make sure model inventories include all machine learning–based models in use. You may be surprised to learn how many there are. One bank’s model risk-management function was certain the organization was not yet using machine-learning models, until it discovered that its recently established innovation function had been busy developing machine-learning models for fraud and cybersecurity.

From here, validation policies and practices can be modified to address machine-learning-model risks, though initially for a restricted number of model classes. This helps build experience while testing and refining the new policies and practices. Considerable time will be needed to monitor a model’s performance and finely tune the new practices. But over time banks will be able to apply them to the full range of approved machine-learning models, helping companies mitigate risk and gain the confidence to start harnessing the full power of machine learning.

About the author(s)

Bernhard Babel is a partner in McKinsey’s Cologne office; Kevin Buehler is a senior partner in the New York office, where Adam Pivonka is an associate partner and Derek Waldron is a partner; Bryan Richardson is a senior expert in the Vancouver office.

The authors wish to thank Roger Burkhardt, Pankaj Kumar, Ryan Mills, Marc Taymans, Didier Vila, and Sung-jin Yoo for their contributions to this article.



Source:https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/derisking-machine-learning-and-artificial-intelligence?cid=other-eml-alt-mip-mck&hlkid=be463a4191434580bc0e40b282c6c092&hctky=2724164&hdpid=4e02c01a-ec63-4387-b77b-bd0bc11a18c4

ECOL/EARTH/NAT/GINT-El estudio de la NASA que muestra que la Tierra es "más verde" que hace 20 años gracias a China e India,BBCNews- Mundo

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El estudio de la NASA que muestra que la Tierra es "más verde" que hace 20 años gracias a China e India



Las imágenes de la NASA muestran que hoy el planeta es más verde Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

25 de Febrero de 2019

Todos los días vemos noticias de cómo la deforestación está acabando con la vegetación en el planeta. Por eso, a muchos los hallazgos de un nuevo estudio de la NASA les pueden sonar extraño.

"El mundo es literalmente un lugar más verde que hace 20 años", dice el informe, publicado la semana pasada.

Además, revela que de manera "contraintuitiva" China e India, los dos países más poblados del mundo, son las principales fuentes de este reverdecimiento.

¿A qué se debe y qué significa este hallazgo?

Bosques y agricultura

Durante casi 20 años, dos satélites de la NASA han estado recopilando datos e imágenes de la Tierra, para observar cómo se comportaba su vegetación.

Al analizar esa información los investigadores se dieron cuenta de que durante esas dos décadas ha aumentado el follaje en un área equivalente a todas las selvas tropicales del Amazonas.



China tiene un programa para aumentar sus áreas de bosque Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

La gran contribución de China a este aumento de vegetación se debe en su mayor parte a que el país ha implementado programas para conservar y expandir sus bosques, como estrategia para reducir los efectos de la erosión del suelo, la contaminación del aire y el cambio climático.

El aumento del verde también se debe, en menos proporción, a un intensivo aumento de las tierras de cultivo en ese país.

En el caso de India es al contrario. El reverdecer se debe al incremento de la agricultura y solo una pequeña parte al aumento de bosques.

"Eso no significa que las áreas de bosques estén siendo reemplazadas por tierras de cultivo", dice Chi Chen, investigador del Departamento de Tierra y Medio Ambiente de la Universidad de Boston, quien lideró el estudio.



En India, el aumento de áreas verdes se debe sobre todo al incremento de la agricultura Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

"En muchos casos, se debe a la utilización de un mismo terreno que se vuelve más productivo", explica. En ambos países la producción de granos, vegetales y frutas ha aumentado entre un 35% y 40% desde 2000.

Mejorando pero...

Para los autores del estudio en general sus hallazgos son una buena noticia.

"En los 70 y 80 en India y China la situación de pérdida de vegetación no era buena", dice en un comunicado Rama Nemani, investigador del Centro Ames de la NASA, quien participó en la investigación.

"En los 90 la gente se dio cuenta de ello y hoy las cosas han mejorado". Pero también hacen algunas advertencias y matices.



El aumento de bosques en algunas regiones no compensa la deforestación que ocurre en áreas como el Amazonas Fuente: Archivo - Crédito: Getty Images

Dicen que esta tendencia de reverdecimiento depende de varios factores. En India, por ejemplo, el aumento de la producción de alimentos depende de la irrigación de aguas subterráneas, si esta agua se agota, la tendencia puede cambiar.

Además, señalan que el aumento en el verdor a nivel mundial no compensa el daño causado por la pérdida de vegetación natural en regiones tropicales, como Brasil e Indonesia.

"Las consecuencias para la sostenibilidad y la biodiversidad en esos ecosistemas permanecen", dice el informe.

Además, como explica Nemani, "las tierras dedicadas a la agricultura no ayudan a almacenar carbono, como sí es el caso de los bosques".




Fuente:https://www.lanacion.com.ar/2223233-el-estudio-nasa-muestra-tierra-es-mas

ChatGPT, una introducción realista, por Ariel Torres

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