Propuesta para la Gestión Integral de Residuos de la Construcción y Demolición (RCD) en la Ciudad de Santa Fe y Localidades Aledañas
Tesis Materias > Ingeniería Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster Cerrado Español El proyecto consiste en el análisis de la situación actual de la gestión de los residuos de la construcción y la demolición (RCD) generados en la ciudad de Santa Fe y sus localidades aledañas, realizando la evaluación y selección de alternativas para su mejora, buscando minimizar los impactos sobre el ambiente y la salud pública que éstos generan cuando son gestionados en forma inadecuada. Se estudiaron las prácticas ambientales llevadas a cabo por las empresas constructoras en el área de estudio y las exigencias por parte de los municipios. El proyecto se enmarca en la situación actual de gestión de RCD, con la intención de implementar medidas a futuro, por la Municipalidad y por empresas constructoras y así lograr una gestión integral de los RCD. La primera etapa consistió en la búsqueda de información, análisis e investigación, que permitió obtener un conocimiento detallado sobre la gestión de los RCD en la ciudad y cercanías, sus implicancias sobre el ambiente y la salud de las personas, así como del marco legal existente del sector de la construcción en relación al manejo de residuos. Así mismo se estudiaron las opciones de mejor manejo, y las posibilidades de recuperación y reciclaje de este tipo de desechos a nivel nacional e internacional buscando aquellas que sean viables para el caso abordado.Se utilizó la Metodología de Enfoque de Marco Lógico, que sirvió para realizar la identificación de beneficiarios, diversos grupos de interés y potenciales conflictos. Se definió la situación problema, para poder identificar sus causas y efectos como así también plantear los medios y fines que fueron utilizados para el armado de alternativas de solución. Las alternativas contemplan una serie de acciones comunes a todas ellas. Además, en cada alternativa se incluye a la anterior y se agrega una acción tendiente a mejorar la misma desde el punto de vista ambiental. Seguidamente se realizó un análisis multicriterio, según la viabilidad económica y ambiental de las alternativas planteadas, que permitió seleccionar la mejor combinación de actividades de gestión y valorización de los RCD. Al ser la solución a la problemática de carácter compleja y multidisciplinaria, implica un abordaje estructural y un abordaje no estructural. Se realizaron recomendaciones donde se brindan herramientas para el abordaje no estructural que contempla campañas de concientización de la población, cursos de capacitación del personal de obra y modificaciones a la normativa vigente, sumado a un paquete de medidas de Buenas Prácticas Ambientales que posibiliten el cumplimiento de los objetivos planteados que motivaron el presente proyecto. Por otra parte, el abordaje estructural comprende el dimensionamiento de un Complejo Ambiental para la Separación y Tratamiento de RCD. En el mismo se incluye, además, un sitio para la Disposición Final de los rechazos. Seguidamente, se realizó una evaluación ambiental del proyecto, en la cual se describen los factores del medio natural y el medio antrópico para confeccionar la Línea de Base Ambiental, se identificaron y evaluaron los principales impactos ambientales y se propusieron medidas de gestión para mitigarlos, prevenirlos o controlarlos. Se incluye además la Gestión de riesgos, donde se identifican y valoran cualitativamente, según la criticidad y la probabilidad de los mismos, los riesgos más importantes del proyecto. Finalmente, se brindan una serie de recomendaciones, donde, luego de haber estudiado la problemática, se incluyen lineamientos destinados a mejorar las políticas de Estado de los Municipios en cuanto a la gestión de este tipo de residuos en particular. metadata Ulibarrie, Nerea Jimena mail njulibarrie@gmail.com (2022) Propuesta para la Gestión Integral de Residuos de la Construcción y Demolición (RCD) en la Ciudad de Santa Fe y Localidades Aledañas. Masters thesis, SIN ESPECIFICAR.
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El proyecto consiste en el análisis de la situación actual de la gestión de los residuos de la construcción y la demolición (RCD) generados en la ciudad de Santa Fe y sus localidades aledañas, realizando la evaluación y selección de alternativas para su mejora, buscando minimizar los impactos sobre el ambiente y la salud pública que éstos generan cuando son gestionados en forma inadecuada. Se estudiaron las prácticas ambientales llevadas a cabo por las empresas constructoras en el área de estudio y las exigencias por parte de los municipios. El proyecto se enmarca en la situación actual de gestión de RCD, con la intención de implementar medidas a futuro, por la Municipalidad y por empresas constructoras y así lograr una gestión integral de los RCD. La primera etapa consistió en la búsqueda de información, análisis e investigación, que permitió obtener un conocimiento detallado sobre la gestión de los RCD en la ciudad y cercanías, sus implicancias sobre el ambiente y la salud de las personas, así como del marco legal existente del sector de la construcción en relación al manejo de residuos. Así mismo se estudiaron las opciones de mejor manejo, y las posibilidades de recuperación y reciclaje de este tipo de desechos a nivel nacional e internacional buscando aquellas que sean viables para el caso abordado.Se utilizó la Metodología de Enfoque de Marco Lógico, que sirvió para realizar la identificación de beneficiarios, diversos grupos de interés y potenciales conflictos. Se definió la situación problema, para poder identificar sus causas y efectos como así también plantear los medios y fines que fueron utilizados para el armado de alternativas de solución. Las alternativas contemplan una serie de acciones comunes a todas ellas. Además, en cada alternativa se incluye a la anterior y se agrega una acción tendiente a mejorar la misma desde el punto de vista ambiental. Seguidamente se realizó un análisis multicriterio, según la viabilidad económica y ambiental de las alternativas planteadas, que permitió seleccionar la mejor combinación de actividades de gestión y valorización de los RCD. Al ser la solución a la problemática de carácter compleja y multidisciplinaria, implica un abordaje estructural y un abordaje no estructural. Se realizaron recomendaciones donde se brindan herramientas para el abordaje no estructural que contempla campañas de concientización de la población, cursos de capacitación del personal de obra y modificaciones a la normativa vigente, sumado a un paquete de medidas de Buenas Prácticas Ambientales que posibiliten el cumplimiento de los objetivos planteados que motivaron el presente proyecto. Por otra parte, el abordaje estructural comprende el dimensionamiento de un Complejo Ambiental para la Separación y Tratamiento de RCD. En el mismo se incluye, además, un sitio para la Disposición Final de los rechazos. Seguidamente, se realizó una evaluación ambiental del proyecto, en la cual se describen los factores del medio natural y el medio antrópico para confeccionar la Línea de Base Ambiental, se identificaron y evaluaron los principales impactos ambientales y se propusieron medidas de gestión para mitigarlos, prevenirlos o controlarlos. Se incluye además la Gestión de riesgos, donde se identifican y valoran cualitativamente, según la criticidad y la probabilidad de los mismos, los riesgos más importantes del proyecto. Finalmente, se brindan una serie de recomendaciones, donde, luego de haber estudiado la problemática, se incluyen lineamientos destinados a mejorar las políticas de Estado de los Municipios en cuanto a la gestión de este tipo de residuos en particular.
| Tipo de Documento: | Tesis (Masters) |
|---|---|
| Palabras Clave: | Residuos de Construcción y Demolición, Gestión Integral, Evaluación Ambiental, Reciclaje y Reutilización, Disposición Final |
| Clasificación temática: | Materias > Ingeniería |
| Divisiones: | Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster |
| Depositado: | 25 Abr 2024 23:30 |
| Ultima Modificación: | 25 Abr 2024 23:30 |
| URI: | https://repositorio.uneatlantico.es/id/eprint/2900 |
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Enzymatic treatment shapes in vitro digestion pattern of phenolic compounds in mulberry juice
The health benefits of mulberry fruit are closely associated with its phenolic compounds. However, the effects of enzymatic treatments on the digestion patterns of these compounds in mulberry juice remain largely unknown. This study investigated the impact of pectinase (PE), pectin lyase (PL), and cellulase (CE) on the release of phenolic compounds in whole mulberry juice. The digestion patterns were further evaluated using an in vitro simulated digestion model. The results revealed that PE significantly increased chlorogenic acid content by 77.8 %, PL enhanced cyanidin-3-O-glucoside by 20.5 %, and CE boosted quercetin by 44.5 %. Following in vitro digestion, the phenolic compound levels decreased differently depending on the treatment, while cyanidin-3-O-rutinoside content increased across all groups. In conclusion, the selected enzymes effectively promoted the release of phenolic compounds in mulberry juice. However, during gastrointestinal digestion, the degradation of phenolic compounds surpassed their enhanced release, with effects varying based on the compound's structure.
Peihuan Luo mail , Jian Ai mail , Qiongyao Wang mail , Yihang Lou mail , Zhiwei Liao mail , Francesca Giampieri mail francesca.giampieri@uneatlantico.es, Maurizio Battino mail maurizio.battino@uneatlantico.es, Elwira Sieniawska mail , Weibin Bai mail , Lingmin Tian mail ,
Luo
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A novel machine learning-based proposal for early prediction of endometriosis disease
Background Endometriosis is one of the causes of female infertility, with some studies estimating its prevalence at around 10 % of reproductive-age women worldwide and between 30 and 50 % in symptomatic women. However, its diagnosis is complex and often delayed, highlighting the need for more accessible and accurate diagnostic methods. The difficulty lies in its diverse etiology and the variability of symptoms among those affected. Methods This study proposes a predictive model based on supervised machine learning for the early identification of endometriosis, providing support for decision-making by healthcare professionals. For this purpose, an anonymised dataset of 5,143 female patients diagnosed with endometriosis at the private fertility clinic Inebir was used. The model integrates clinical records and genetic analysis through supervised machine learning algorithms, focusing on clinical variables and pathogenic and potentially pathogenic genetic variants. Results The developed predictive model achieves high accuracy in identifying the presence of endometriosis, highlighting the importance of combining clinical and genetic data in diagnosis. The integration of this data into the DELFOS platform, a clinical decision support system, demonstrates the utility of machine learning in improving the diagnosis of endometriosis. Conclusions The findings underscore the potential of clinical and genetic factors in the early diagnosis of endometriosis using supervised machine learning algorithms. This study contributes to the classification of clinical variables that influence endometriosis, offering a valuable tool for clinicians in making therapeutic and management decisions for their female patients.
Elena Enamorado-Díaz mail , Leticia Morales-Trujillo mail , Julián-Alberto García-García mail , Ana Teresa Marcos Rodríguez mail anateresa.marcos@uneatlantico.es, José Manuel Navarro-Pando mail jose.navarro@uneatlantico.es, María-José Escalona-Cuaresma mail ,
Enamorado-Díaz
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Background The aging process leads to negative changes in various bodily systems, including the neuromuscular system. Strength training, is considered the best strategy to counteract these neuromuscular changes, preventing sarcopenia and frailty in older adults. Objective To compare the effects of strength training with elastic resistance and free weights on the muscle strength of knee extensors and flexors and functional performance in the older adults. Methods This was a randomised clinical study. Thirty-one participants of both sexes were allocated randomly into two groups: Training Group Free Weight (TGFW, n = 15) and Training Group with Elastic Resistance (TGER, n = 16). Two individuals were excluded and so, twenty-nine individuals were evaluated before and after eight weeks training protocol, which was performed three times a week. The determination of the training load was obtained using a protocol of 10 repetitions maximum. Results No significant differences were found in either the intra- or the inter-group comparisons, on functional performance and peak muscle strength. In the intra-groups (pre- and post-strength training), it was observed that both groups significantly increased the training load (10 RM) for the extensors (TGFW p = 0.0002; TGER p = 0.0001) and the knee flexors (TGFW p = 0.006; TGER p = 0.0001). Conclusion Both training protocols similarly were effective in increasing the training load observed by the 10 RM test of the extension and flexion movements of the knee.
Rafaela Zanin Ferreira mail , Antonio Felipe Souza Gomes mail , Marco Antonio Ferreira Baldim mail , Ricardo Silva Alves mail , Leonardo César Carvalho mail , Adriano Prado Simão mail ,
Ferreira
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Background: Scientific research should be carried out to prevent sports injuries. For this purpose, new assessment technologies must be used to analyze and identify the risk factors for injury. The main objective of this systematic review was to compile, synthesize and integrate international research published in different scientific databases on Countermovement Jump (CMJ), Functional Movement Screen (FMS) and Tensiomyography (TMG) tests and technologies for the assessment of injury risk in sport. This way, this review determines the current state of the knowledge about this topic and allows a better understanding of the existing problems, making easier the development of future lines of research. Methodology: A structured search was carried out following the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and the PICOS model until November 30, 2024, in the MEDLINE/PubMed, Web of Science (WOS), ScienceDirect, Cochrane Library, SciELO, EMBASE, SPORTDiscus and Scopus databases. The risk of bias was assessed and the PEDro scale was used to analyze methodological quality. Results: A total of 510 articles were obtained in the initial search. After inclusion and exclusion criteria, the final sample was 40 articles. These studies maintained a high standard of quality. This revealed the effects of the CMJ, FMS and TMG methods for sports injury assessment, indicating the sample population, sport modality, assessment methods, type of research design, study variables, main findings and intervention effects. Conclusions: The CMJ vertical jump allows us to evaluate the power capacity of the lower extremities, both unilaterally and bilaterally, detect neuromuscular asymmetries and evaluate fatigue. Likewise, FMS could be used to assess an athlete's basic movement patterns, mobility and postural stability. Finally, TMG is a non-invasive method to assess the contractile properties of superficial muscles, monitor the effects of training, detect muscle asymmetries, symmetries, provide information on muscle tone and evaluate fatigue. Therefore, they should be considered as assessment tests and technologies to individualize training programs and identify injury risk factors.
Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es, Antonio Bores-Cerezal mail antonio.bores@uneatlantico.es, Josep Alemany Iturriaga mail josep.alemany@uneatlantico.es, Julio Calleja-González mail ,
Velarde-Sotres
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In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), the significance of device diagnostics and prognostics is paramount for guaranteeing the dependable operation and upkeep of intricate systems. The capacity to precisely diagnose and preemptively predict potential failures holds the potential to considerably amplify maintenance efficiency, diminish downtime, and optimize resource allocation. The wealth of information offered by telemetry data gathered from IoT devices presents an opportunity for diagnostics and prognostics applications. However, extracting valuable insights and making well-timed decisions from this extensive data reservoir remains a formidable challenge. This study proposes a novel AI-driven framework that integrates forward chaining and backward chaining algorithms to analyze telemetry data from IoT devices. The proposed methodology utilizes rule-based inference to detect real-time anomalies and predict potential future failures, providing a dual-layered approach for diagnostics and prognostics. The results show that the diagnostics engine using forward chaining detects real-time issues like “High Temperature” and “Low Pressure,” while the prognostics engine with backward chaining predicts potential future occurrences of these issues, enabling proactive prevention measures. The experimental results demonstrate that adopting this approach could offer valuable assistance to authorities and stakeholders. Accurate early diagnosis and prediction of potential failures have the capability to greatly improve maintenance efficiency, minimize downtime, and optimize cost.
Muhammad Shoaib Farooq mail , Rizwan Pervez Mir mail , Atif Alvi mail , Kilian Tutusaus mail kilian.tutusaus@uneatlantico.es, Eduardo García Villena mail eduardo.garcia@uneatlantico.es, Fadwa Alrowais mail , Hanen Karamti mail , Imran Ashraf mail ,
Farooq