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La visualización en la recuperación de información: estándares, tendencias y limitaciones

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Inicio » Notas ThinkEPI 2014 » La visualización en la recuperación de información: estándares, tendencias y limitaciones

La visualización en la recuperación de información: estándares, tendencias y limitaciones
23 octubre, 2013 Por Mario Pérez-Montoro

1. Introducción

En términos generales, la recuperación de información es una estrategia, basada en la interrogación, para la rápida localización de documentos de un fondo que puedan satisfacer las necesidades informativas de un usuario.

Según el modelo clásico, el proceso de la recuperación de información mediado por un sistema se estructura sobre tres pilares básicos (Bates, 1989). Por un lado, la necesidad de información de usuario (un estado mental); que es representada en el sistema mediante una ecuación de búsqueda perteneciente a un lenguaje de interrogación. Por otro, el documento; que se somete a un proceso de representación de su contenido semántico. Y por último, el mapeo o comparación entre la representación de la información contenida en el documento y la ecuación de búsqueda para identificar qué documentos pueden satisfacer la necesidad informativa del usuario. Los documentos seleccionados tras el mapeo entre las dos representaciones (documentos-necesidad) son ofrecidos al usuario a través de una página de resultados que permite acceder a los mismos.

Tradicionalmente, dentro de la disciplina de la recuperación, el grueso de los esfuerzos económicos e intelectuales han sido principalmente invertidos en el desarrollo y mejora de algoritmos cada vez más eficaces para la representación documental y el mapeo (Baeza-Yates y Ribeiro-Neto, 2011), descuidándose, en muchas de las ocasiones, la investigación en la presentación visual de los resultados de la recuperación.

La evolución de la disciplina no ha sido sensible al desarrollo de la visualización de resultados ignorando que, en muchas ocasiones, la presentación de esos resultados juega un papel tan importante en la satisfacción de la necesidad de información del usuario como una buena selección de documentos del fondo. Una mala o no adecuada presentación puede dificultar la satisfacción de la necesidad de información aunque la recuperación de los documentos relevantes del fondo haya sido eficaz (Shneiderman, 1992; Baeza-Yates, 2011; Hearts, 2009; Baeza-Yates,Broder y Maarek, 2011).

De todas formas, aunque el desarrollo científico de la visualización no haya corrido de la mano de otros aspectos incluidos en la recuperación, es posible identificar una serie de modelos estándar y ciertas tendencias en la presentación de resultados fruto de la interrogación de un sistema.

2. Modelos estándar de presentación de resultados

En la mayoría de las ocasiones, los sistemas de recuperación acostumbran a presentar los resultados de una consulta en forma de listado plano unidimensional. Los usuarios, para refinar esos resultados obtenidos, suelen interaccionar con los mismos a partir de operaciones de filtrado.

Habitualmente los principales criterios más utilizados en la organización de esa lista de resultados son el orden, la relevancia, la recomendación y el clustering (Morville y Rosenfeld, 2006; Pérez-Montoro, 2010). El orden organiza la lista de resultados utilizando como criterio la dimensión alfabética o numérica de alguna de las características (nombre del autor o fecha de creación, por ejemplo) del documento recuperado. La relevancia permite organizar en forma de ranking los documentos recuperados utilizando como criterio la adecuación de la consulta del usuario con el contenido del documento. La recomendación permite ordenar los resultados utilizando el número de recomendaciones sugeridas por otros usuarios que han consumido previamente ese resultado. El clustering, en cambio, presenta los resultados agrupados en diferentes subconjuntos formados por documentos que versan sobre un mismo tema y que lo abordan con un enfoque similar (Larson, 1991; Tryon, 1939).

Todas estas formas de organizar los resultados, aunque utilizadas por una parte importante de los sistemas de recuperación, presentan importantes limitaciones. La lista de resultados organizada mediante el criterio de un orden alfabético o numérico no ofrece información extra para que el usuario pueda decidir qué documentos de la lista pueden satisfacer de forma adecuada su necesidad de información temática.

En el caso de la relevancia, el sistema ofrece un ranking colocando en las primeras posiciones aquellos documentos que podrían satisfacer la necesidad temática de un usuario pero no ofrece información extra sobre el enfoque o la estructura interna del contenido del documento.

En el caso de la recomendación, el listado ofrece en las primeras posiciones los documentos recomendados por otros usuarios, pero tampoco ofrece información extra sobre el enfoque o la estructura interna del contenido del documento.

Por último, el clustering ofrece información extra sobre el enfoque del contenido del documento recuperado, pero no orienta al usuario sobre la distribución y estructura temática del documento.

3. Tendencias en la visualización de resultados

En los últimos años, al margen de este tipo más estándar de presentación de resultados, y para superar algunas de sus limitaciones, se han desarrollado diferentes propuestas visuales para mejorar la interacción de los usuarios con esos resultados recuperados. La mayoría de esas propuestas pueden articularse en tres grandes grupos: las visualizaciones de clustering, las basadas en la visualización de los términos de la consulta y las que utilizan thumbnail images (imágenes miniaturizadas) de los documentos.

Las visualizaciones de clusterings intentan representar las categorías y las relaciones entre éstas bajo las que pueden agruparse los documentos recuperados. Las principales tendencias en este tipo de visualizaciones se basan en la utilización de, entre otros, treemaps, tag clouds o network graphs.

Los treemaps representan las relaciones jerárquicas de un conjunto de categorías mediante la utilización de rectángulos anidados (nested) optimizando el espacio utilizado para la presentación (Shneiderman, 1992; Shneiderman y Plaisant, 2009). Cada rectángulo tiene unas dimensiones proporcionales a la cantidad de documentos recuperados bajo esa categoría (figura 1). Normalmente los rectángulos están coloreados para favorecer su lectura por parte de los usuarios.

Las tag clouds (nubes de etiquetas) representan las categorías en forma de nube de palabras, donde el color y el tamaño de la palabra codifican si hay o no muchos documentos recuperados bajo esa categoría (Begelman, Keller y Smadja, 2006). Normalmente, las etiquetas que aparecen en la nube suelen ser hipervínculos que llevan al listado de los documentos que han sido recuperados bajo esa etiqueta (figura 2).

Los network graphs (gráficos de red) representan cada categoría como un objeto y las relaciones entre las categorías mediante líneas o curvas (figura 3). Según la interacción más habitual, si se clica en un objeto o categoría obtendremos el listado de documentos recuperados clasificados bajo esa categoría. Existen muchos ejemplos en los que se ha aplicado este tipo de visualización (Moya-Anegón et al., 2004; Granitzer et al., 2004, Brandes et al., 2006).

Las visualizaciones basadas en la representación de los términos de la consulta (query terms) propuestos por el usuario acostumbran a utilizar dos posibles estrategias: la visualización de los términos en el propio documento recuperado o en la página de resultados (Hearst, 2009).

En el primer caso, nos presenta el documento recuperando resaltando en el mismo aquellas palabras del texto que coincidan literalmente con los términos de la consulta realizada (Egan et al., 1989). Algunos estudios señalan que los usuarios prefieren ver implementada esta técnica mediante el uso de color en el resaltado de las palabras del texto que coinciden con los términos de la consulta (Hornbæk y Frøkjær, 2001). En el segundo caso, en la página de resultados, cada documento es representado como una barra horizontal proporcional a su extensión donde se ubican pequeños cuadrados con los términos de la consulta que aparecen en el texto (Hoeber y Yang, 2006). Igual que en el caso anterior, algunos estudios señalan que estas visualizaciones mejoran para los usuarios cuando se complementan introduciendo una escala de color en los cuadrados que represente la frecuencia de los términos de la consulta en el texto del documento (Anderson et al., 2002).

Por último, otra de las tendencias más implementadas consiste en completar la lista de resultados con thumbnail images de los documentos recuperados. Esta técnica se fundamenta en el hecho de que el sistema visual humano permite capturar los rasgos esenciales de una imagen completa en 110 milisegundos o menos, justo lo que se tarda en leer sólo una o dos palabras (Woodruff et al., 2001). Algunos estudios defienden que introducir estas imágenes en los resultados de búsqueda puede funcionar como resúmenes visuales de los documentos para los usuarios (Jhaveri y Raiha, 2005).

4. Limitaciones en las propuestas de visuales

Frente a las organizaciones de listas de resultados más estándares, las nuevas propuestas de visualización descritas pueden mejorar la experiencia de búsqueda de los usuarios en un sistema de recuperación. Sin embargo, presentan también importantes limitaciones.

Respecto a las visualizaciones de clusterings, los treemaps ofrecen información extra sobre el enfoque temático del contenido del documento recuperado y las posibles relaciones semánticas que pueden mantener con otros documentos recuperados, pero no orienta al usuario sobre la distribución y estructura temática de cada uno de esos documentos.

En el caso de los tag clouds, éstas ofrecen información extra sobre el enfoque temático del contenido del documento recuperado pero no sobre las posibles relaciones semánticas que pueden mantener con otros documentos recuperados ni tampoco orientan al usuario sobre la distribución y estructura temática de cada uno de esos documentos.

Por último, los network graphs ofrecen información extra sobre el enfoque temático del contenido del documento recuperado y las posibles relaciones semánticas que pueden mantener con otros documentos recuperados, pero no orientan al usuario sobre la distribución y estructura temática de cada uno de esos documentos. En este caso se une también el problema de que cuando el network graph incluye muchos objetos y relaciones, el usuario no puede explorarlo de una forma cómoda, viéndose obligado a utilizar el zoom para tener una visión global del network o de explorar parcialmente las áreas de éste que le interesen (Vie?gas y Donath, 2004). Algunos autores defienden estrategias parciales para mejorar esta última forma de visualización focalizando la visualización sobre el nodo que le interesa al usuario (Yee et al., 2001) o eliminando de la visualización aquellos nodos que no han sido clicados por el usuario (Fellbaum, 1998).

Las visualizaciones basadas en la representación de los términos de la consulta (query terms) presentan también importantes limitaciones. Por un lado, sólo ofrecen documentos en los que aparezcan los términos de consulta. En este sentido, no ofrecen información extra sobre el enfoque temático del contenido del documento recuperado y las posibles relaciones semánticas que pueden mantener con otros documentos recuperados. Y, por otro lado, tampoco orientan al usuario sobre la distribución y estructura temática no relacionada con esos términos en cada uno de esos documentos recuperados.

En el caso de la estrategia de completar la lista de resultados con thumbnail images de los documentos recuperados, también presenta importantes limitaciones. Estas visualizaciones, aunque complementarias, no ofrecen información extra sobre el enfoque temático del contenido del documento recuperado, ni sobre las posibles relaciones semánticas que pueden mantener con otros documentos recuperados, ni orienta al usuario sobre la distribución y estructura temática de cada uno de esos documentos. En esta línea, existen estudios que muestran que esta estrategia no mejora significativamente la experiencia de búsqueda de los usuarios (Czerwinski et al., 1999; Dziadosz y Chandrasekar, 2002), aunque pueden servir de ayuda en parte si se agrandan las imágenes (Kaasten et al., 2002)

4. Conclusiones

Como se desprende de este análisis, tanto las propuestas estándar de presentación de resultados como las tendencias visuales en la recuperación ofrecen limitaciones importantes que pueden dificultar la correcta satisfacción de las necesidades informativas por parte de los usuarios.

Sin embargo, es posible establecer una serie de requisitos que sirvan de guía para la mejora de la funcionalidad de las herramientas de visualización en el proceso de la recuperación. Esos requisitos pueden clasificarse en dos grandes grupos: los relacionados con los aspectos arquitectónicos del sistema y los emparentados con las características semánticas de los documentos.

Respecto al primer grupo, los relacionados con los aspectos arquitectónicos del sistema, una buena herramienta de visualización debe ofrecer al usuario básicamente tres funcionalidades: el control sobre el proceso de recuperación, la posibilidad de la agregación o desagregación de los documentos recuperados (estrechamiento y ampliación de los resultados de búsqueda) y la navegabilidad de la página de resultados (para facilitar su exploración).

Por otro lado, respecto a los aspectos relacionados con las características semánticas de los documentos, una buena herramienta debe comenzar representando cada uno de los documentos recuperados con una adecuada densidad de información asociada. Esa densidad de información debe mantener el equilibrio entre la cantidad mínima de información necesaria para que el usuario pueda identificar y discriminar el contenido del documento y la cantidad de información máxima para que el sistema pueda presentar de forma visual la totalidad del conjunto de documentos recuperados.

Por otro lado, manteniendo ese equilibro en la densidad de información ofrecida por documento, el sistema debe también suministrar información sobre el enfoque temático del contenido del documento recuperado, debe mostrar las posibles relaciones semánticas que éste puede mantener con otros documentos recuperados, y debe también poder orientar al usuario sobre la distribución y estructura temática de cada uno de esos documentos recuperados.

5. Bibliografía

Anderson, T. J.; Hussam, A.; Plummer, B.; Jacobs, N. (2002). “Pie charts for visualizing query term frequency in search results”. En Proceedings of the 5th International Conference on Asian Digital Libraries: Digital Libraries: People, Knowledge, and Technology (pp. 440–451). London: Springer-Verlag.

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http://www.mpi-inf.mpg.de/~mhoefer/05-07/Brandes06Wordspace.pdf

Czerwinski, M.; Van Dantzich, M.; Robertson, G.; Hoffman, H. (1999). “The contribution of thumbnail image, mouse-over text and spatial location memory to web page retrieval in 3D”. En Proceedings of the INTERACT’99 conference, (pp. 163-170). Dordrecht, Kluwer.
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/marycz/interact99.pdf

Dziadosz, S.; Chandrasekar, R. (2002, August). “Do thumbnail previews help users make better relevance decisions about web search results?”. En: Proceedings of the 25th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, (pp. 365-366). New York, NY: ACM Press.

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Fellbaum, C. (2010). “WordNet”. En: Roberto Poli, Michael Healy & Achilles Kameas, (Eds.).Theory and applications of ontology: computer applications, (pp. 231-243). Berlin & Heidleberg: Springer.

Granitzer, M.; Kienreich, W.; Sabol, V.; Andrews, K.; Klieber, W. (2004). “Evaluating a system for interactive exploration of large, hierarchically structured document repositories”. En: IEEE Symposium on Information Visualization, 2004. INFOVIS 2004. on (pp. 127-134). Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society Press.

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Hornbæk, K.; Frøkjaer, E. (2001). “Reading of electronic documents: the usability of linear, fisheye, and overview+ detail interfaces”. En: CHI ’01 Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, (pp. 293-300). New York, NY: ACM Press.

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Larson, R. R. (1991). “Classification clustering, probabilistic information retrieval, and the online catalog”. The library quarterly, v. 61, n. 2, pp. 133–173.

Morville, P.; Rosenfeld, L. (2006). Information architecture for the world wide web: designing large-scale web sites. Sebastopol, CA: O’Reilly Media.

Moya-Anegón, F.; Vargas-Quesada, B.; Herrero-Solana, V.; Chinchilla-Rodríguez, Z.; Corera-Álvarez, E.; Munoz-Fernández, F. J. (2004). “A new technique for building maps of large scientific domains based on the cocitation of classes and categories”. Scientometrics, v. 61, n. 1, pp.129–145.

Pérez-Montoro, M. (2010). “Arquitectura de la información en entornos web”. El profesional de la información, v. 19, n. 4, pp. 333-338.

Shneiderman, B. (1992). Designing the user interface: strategies for effective human-computer interaction. (2nd ed.) Boston, MA: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.

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Tryon, R. (1939). Cluster analysis. New York, NY: McGraw-Hill.

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Semergen en Barcelona'

“Los recortes en la sanidad pueden repercutir a largo plazo en los indicadores
de salud españoles como la esperanza de vida, la mortalidad o el índice de
problemas cardiovasculares”. Esta es la advertencia que la Sociedad Española
de Médicos de Atención Primaria (Semergen) ha hecho esta mañana en la
presentación de su 35 Congreso Nacional [...]


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FORMACIÓN

Miércoles 23 de octubre de 2013 | 15:37

Empieza el Congreso Semergen en Barcelona

“Los recortes en la sanidad pueden repercutir a largo plazo en los indicadores de salud españoles como la esperanza de vida, la mortalidad o el índice de problemas cardiovasculares”. Esta es la advertencia que la Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria (Semergen) ha hecho esta mañana en la presentación de su 35 Congreso Nacional que se celebra hasta el 26 de octubre en Barcelona.

Fuente: Redacción Médica. De izquierda a derecha: Mercedes Abizanda, presidenta del Comité Organizador del XXXV Congreso de Semergen en Barcelona; José Luis Llisterri, presidente de Semergen; y Elena Martínez, presidenta del Comité Científico.

Según una encuesta de la Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria entre 600 facultativos de toda España, el 89% considera que la calidad de los servicios se ha deteriorado en los últimos tres años, sobre todo a consecuencia de los recortes presupuestarios y un 84% creen que los usuarios están siendo perjudicados y que hay dificultades para acceder a nuevos tratamientos.

El presidente de la sociedad, José Luis Llisterri, ha manifestado que existe un “descontento generalizado y una sensación de abandono” entre los médicos de atención primaria, y ha criticado que se recorte el presupuesto en el primer nivel asistencial y se refuerce en el nivel hospitalario.

Durante el congreso se presentarán las últimas novedades científicas y se analizará la forma como el sistema sanitario y la profesión está abordando problemas cada vez más comunes como la obesidad, laartrosis, la diabetes, el tabaquismo y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica.

La primera mesa del congreso tiene lugar esta tarde a las 17h en la Sala 1 y se titula “La realidad económica: el nuevo escenario y la asistencia sanitaria”. Podéis consultar el programa aquí.

Instituto Nacional De Rehabilitación IV CONGRESO INTERNACIONAL DE INVESTIGACIÓN EN REHABILITACIÓN

una publicación de Instituto Nacional De Rehabilitación.

El cerebro humano trabaja al borde de la locura

http://www.madrimasd.org/informacionidi/noticias/noticia.asp?id=58296&origen=RSS&utm_campaign=twitterfeed&utm_source=facebook.com


El cerebro humano trabaja al borde de la locura


Hace 107 años, un aragonés logró el único premio Nobel de ciencia labrado hasta ahora dentro de nuestras fronteras con la única ayuda de un microscopio, útiles de dibujo y una mirada inquisitiva.
FUENTE | ABC Periódico Electrónico S.A. 21/10/2013


Más de un siglo después, el camino pionero emprendido por Cajal ha avanzado tanto que, por paradójico que parezca, hoy el conocimiento acumulado de la trama y la función del cerebro es algo tan complejo que escapa a la propia comprensión del órgano que lo investiga. Por suerte, los investigadores de hoy cuentan con una herramienta tan imprescindible como para Cajal lo fueron sus lápices. Proyectos como el Blue Brain y el Human Brain Project utilizan superordenadores para crear modelos de simulación del cerebro humano, lo que ha convertido la investigación puntera en neurociencia en un trabajo conjunto de biología, física, matemáticas y computación. Hoy existen modelos básicos que los científicos pueden emplear como recreación informática del cableado cerebral. Pero la tarea no acaba aquí: una vez dibujada la arquitectura estática del cerebro, hay que poner en movimiento toda esa circuitería. "Utilizando una sencilla analogía, es como si tuviéramos a nuestra disposición, por un lado, un detallado atlas de carreteras, y por otro, un mapa del tráfico en distintos y determinados momentos del día", resume Miguel Ángel Muñoz, catedrático de Física Teórica y Computacional de la Universidad de Granada (UGR).

Muñoz y su colega Paolo Moretti trabajan en el Instituto Carlos I de Física Teórica y Computacional y en el grupo de investigación en Física Estadística y de los Sistemas Complejos de la UGR. Allí cuentan con el superordenador PROTEUS, que les ha permitido simular ese tráfico eléctrico de la actividad cerebral utilizando como atlas de carreteras el mapa de la conectividad neuronal más preciso que existe, elaborado por el neurocientífico Olaf Sporns en la Universidad de Indiana (EE.UU.).

Lo que Muñoz y Moretti han logrado es reproducir la circulación por la red neuronal en distintas condiciones de actividad o reposo para analizar cómo y en qué regiones del cerebro se distribuye ese flujo electroquímico. "Los episodios de actividad neuronal constituyen un mecanismo para entender cómo la información codificada en las neuronas viaja de un lugar a otro del cerebro, haciendo así posible la integración de toda la información, dando coherencia al sistema", apunta Muñoz.

TERREMOTO EN LA CABEZA

Según publican los científicos en la revista Nature Communications, lo que han descubierto es que los patrones de actividad cerebral varían enormemente en intensidad, entre la llovizna y el diluvio. En algunos casos se producen avalanchas que, explica Muñoz, "no podemos comparar con el ejemplo del tráfico, porque para ello debería ocurrir que los coches, en un punto, pudiesen desdoblarse en varios y multiplicarse o evaporarse". El físico asemeja estos episodios a "terremotos que continuamente perturban la superficie de la Tierra, y que en un proceso de cascada desencadenan avalanchas sísmicas de gran variabilidad".

De acuerdo a los investigadores, la estructura jerárquica del cerebro posee el mando de control que permite regular la magnitud y la extensión de estas avalanchas, y si algo falla, las consecuencias pueden ser muy graves. "Si las avalanchas fuesen demasiado breves, la información codificada en ellas no podría viajar de una parte a otra del cerebro y no habría una coherencia suficiente para las operaciones cognitivas", señala Muñoz. "Por otro lado, si las avalanchas fuesen siempre demasiado intensas, el cerebro estaría en un estado perpetuo de terremoto devastador, o dicho con algo más de precisión, en un estado de perpetua actividad epiléptica".

El trabajo de Muñoz y Moretti resalta que esa capacidad de modulación permite al cerebro trabajar en un equilibrio crítico para que la información llegue a todas partes sin saturar el sistema. "Operar en condiciones críticas ofrece ventajas funcionales, como capacidades de computación óptimas, memoria y un amplio rango dinámico", escriben los autores en su estudio. Pero se trata de un delicado balance en el punto justo entre el exceso y el defecto, dos posibilidades que "serían nefastas para el correcto funcionamiento del cerebro y ambas se pueden relacionar con patologías mentales", concluye Muñoz. Algo que el escritor Philip K. Dick, autor del relato que dio origen a la película Blade Runner, observó con otras palabras: "La distinción entre la cordura y la locura es más estrecha que el filo de una navaja".

Autor: José Manuel Nieves

Ecografía selectiva guiada del nervio pectoral en aumento mamario: ¿Cómo evitar los nervios del plexo braquial?

Ecografía selectiva guiada del nervio pectoral en aumento mamario: ¿Cómo evitar los nervios del plexo braquial?  Selective ultrasound guided pectoral nerve targeting in breast augmentation: How to spare the brachial plexus cords? Desroches J, Grabs U, Grabs D. Department of Anesthesia, Clinique Chirurgicale de Laval, Laval, Québec, Canada. Clin Anat. 2013 Jan;26(1):49-55. doi: 10.1002/ca.22117. Epub 2012 Jun 21. Abstract Subpectoral breast augmentation surgery under regional anesthesia requires the selective neural blockade of the medial and lateral pectoral nerves to diminish postoperative pain syndromes. The purpose of this cadaver study is to demonstrate a reliable ultrasound guided approach to selectively target the pectoral nerves and their branches while sparing the brachial plexus cords. After evaluating the position and appearance of the pectoral nerves in 25 cadavers (50 sides), a portable ultrasound machine was used to guide the injection of 10 ml of 0.2% aqueous methylene blue solution in the pectoral region on both sides of three Thiel's embalmed cadavers using a single entry point-triple injection technique. This technique uses a medial to lateral approach with the entry point just medial to the pectoral minor muscle and three subsequent infiltrations: (1) deep lateral part of the pectoralis minor muscle, (2) between the pectoralis minor and major muscles, and (3) between the pectoralis major muscle and its posterior fascia under ultrasound visualization. Dissection demonstrates that the medial and lateral pectoral nerves were well stained while leaving the brachial plexus cords unstained. We show that 10 ml of an injected solution is sufficient to stain all the medial and lateral pectoral nerve branches without a proximal extension to the cords of the brachial plexus.  http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ca.22117/pdf

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El Rincon del Bibliotecario · 3d ago

Google Drive como herramienta de investigación

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Google Drive como herramienta de investigación

Llevar a cabo un proyecto de investigación implica normalmente buscar y recopilar información de variadas fuentes de información en Internet y redactar un documento con nuestras aportaciones y conclusiones sobre el tema.


Durante la elaboración del documento de investigación es necesario mencionar las fuentes de información utilizadas para una mayor credibilidad del escrito, dar crédito al autor de los datos incluidos y además ofrecer la posibilidad de su consulta para quien desea profundizar en ellas.


Las referencias son esenciales en la organización de un documento, pero todos sabemos que normalmente consumen una gran cantidad de tiempo en elaborar y presentar. De hecho existen por ello una gran cantidad de herramientas online y de escritorio (Zotero, Papers, etc) para ayudarte en su elaboración, aunque tienden a ser complejas en su uso.


Hace pocos meses, Google Drive (antes Google Docs) introducía la herramienta de investigación, pasando desapercibida por muchos usuarios. La herramienta de investigación en Google Drive te ayuda a encontrar información relevante, imágenes, mapas y bibliografía, que puedes incluir en un documento desde la misma interfaz. Se trata de una extensión del buscador de Google que te permite navegar la web desde dentro de la misma ventana en que estás escribiendo el documento.


Sin haber de alternar entre las dos aplicaciones puedes escribir y buscar al mismo tiempo, creando un flujo de trabajo muy productivo y con la útil funcionalidad de poder insertar en un solo clic las referencias y las citas bibliográficas al pie del documento que estás escribiendo, soportando tres formatos de estilo APA, MLA y Chicago.


Cómo crear un documento de investigación


Inicia sesión en Google Drive y crea un documento nuevo o presentación pulsando sobre el botón rojo “Crear”. Una vez has introducido un texto dentro del documento, puedes activar la herramienta de investigación de tres maneras diferentes:

Selecciona la opción de Búsqueda en el menú Herramientas.

Utiliza el atajo de teclado para Windows (Ctrl + Alt + Shift + I) y para MAC (⌘ + Alt+ Shift+I)

Haz clic derecho en una palabra específica y selecciona Buscar “palabra seleccionada”

El panel de Investigación se abre a la derecha del interfaz y dentro de su buscador puedes introducir cualquier palabra clave. Si ya has escrito un texto, automáticamente comprende el contexto del tema y te ofrece una serie de resultados iniciales.




Cómo descubrir diferentes tipos de información relevante para un proyecto


La herramienta de investigación en Google Drive permite realizar búsquedas dentro de Google, pudiendo filtrar los resultados por sitios web, imágenes, Google Académico, citas, diccionario y resultados personales. Los resultados personales buscan dentro de los documentos, presentaciones y hojas de cálculo que tengas ya guardados en Google Drive, así como tus imágenes de Picasa y las publicaciones que hayas realizado en tu cronología de Google Plus.





Encontrar sitios web

Cuando introduces en el buscador una palabra o texto explicativo, verás que Google te devuelve las páginas web más relevantes del tema. Poniendo el cursor encima de un resultado se muestran varias opciones:


Vista previa para visualizar el sitio web sin necesidad de abrir el enlace en una nueva ventana. Pulsa sobre la flecha situada en el centro del borde izquierdo para cerrar la vista previa y seguir inspeccionando otras páginas que se muestran en los resultados.


Inserta un enlace para añadir un enlace a la página web en el cuerpo del documento.


Citar para crear una cita en el pie de página de este resultado web en el cuerpo del documento.





Tanto si utilizas una imagen, un vídeo, un documento científico, un palabra o una frase célebre, puedes añadir en un solo clic la fuente de información como cita bibliográfica en el pie del documento. Para seleccionar un formato predeterminado para las citas bibliográficas añadidas al documento o presentación, selecciona la flechita que aparece debajo de la barra de búsqueda y escoge el formato apropiado para tu documento.




Encontrar imágenes

En la búsqueda de imágenes, la herramienta de investigación te permite filtrar los resultados según los derechos de uso de la imagen, pudiendo encontrar rápidamente aquellas que se pueden utilizar, compartir o modificar libremente, incluso para fines comerciales.




Encontrar vídeos de YouTube para presentaciones

En el caso que estés usando el módulo de presentación de Google Docs, la herramienta de investigación ofrece adicionalmente la posibilidad de filtrar por vídeos encontrando los vídeos de YouTube que coinciden con el término de búsqueda y permitiendo una vista previa de ellos.

Si el vídeo te interesa para ilustrar o documentar tu presentación, se puede introducir dentro de ella pulsando sobre “Introducir”.




Introducir citas y frases célebres


Esta funcionalidad es especialmente útil en la elaboración de textos académicos, pudiendo introducir en un solo clic el texto actual de una cita o una frase célebre de un autor literario, de una película, un proverbio, etc.


Puedes limitar los resultados de la búsqueda exclusivamente a este apartado, seleccionando “Citas” en el menú desplegable de la barra de búsqueda. Una vez que hayas seleccionado la cita que deseas utilizar en el documento, pulsa en “Insertar” para añadirla al documento. Verás automáticamente su referencia bibliográfica en el pie de la página.





Buscar en Google Académico


Como herramienta adicional para la investigación, el buscador permite filtrar los resultados de búsqueda a artículos que se encuentran únicamente en Google Académico. Google Académico es el buscador de Google que te permite encontrar documentos académicos como artículos, tesis y libros de fuentes diversas como editoriales universitarias, bibliotecas, asociaciones profesionales, universidades y otras organizaciones académicas.


Si deseas leer un documento PDF que te muestra la lista tras una búsqueda, selecciona el hiperenlace PDF o Web que aparece en la parte superior de esa entrada y te abrirá el resultado en tu navegador. Si tras leer o mencionar este artículo en el documento que estás creando, necesitas referenciar su fuente de origen, pulsa sobre “Citar como nota de pie” o “Introducir” para poner la cita bibliográfica dentro del documento.





También verás que los resultados iniciales incluyen asimismo un enlace a otros artículos que citan el artículo señalado, permitiendo encontrar nueva información actualizada a partir de un artículo conocido.


Verás a la derecha del hiperenlace Web o PDF de la parte superior del resultado, otro hiperenlace “Citado por”, que muestra el número de veces que se ha citado el artículo en otros trabajos académicos. Pulsa este hiperenlace y encontrarás la lista de Google Académico con fuentes que han citado este artículo. Al pulsar en cualquiera de los artículos, se abre el resultado en otra ventana.





Insertar y editar mapas

Google Mapas y Google Earth (ahora integrado en Google Mapas), tiene una infinidad de aplicaciones en la educación: visitas virtuales a monumentos históricos, viajes por rutas históricas, estudio de diferentes tipos de arte y geografía, etc.


Si introduces una búsqueda de una ubicación geográfica en la herramienta de investigación, el resultado puede ser un mapa. Este mapa lo puedes editar seleccionando “Modificar”, hacer un zoom y moverlo dentro del buscador hasta que configures la imagen que deseas incluir en el documento.


Para incluirlo en el documento, arrastra y suelta la imagen del mapa en el documento o pulsa sobre “Insertar”.






Descubrir documentos ya guardados en Google Drive


Los resultados personales te ayudan a descubrir información relevante al tema de investigación que estás realizando, que ya tienes guardada en Google Drive, como documentos, presentaciones, hojas de cálculo, imágenes de Picasa y publicaciones de tus novedades en Google Plus. Esta funcionalidad te permite aprovechar información recopilada con el tiempo en tu ordenador, pero que con frecuencia no recuerdas que la tenías almacenada.


Para tus presentaciones, puedes pulsar en “Importar diapositivas” y seleccionar las diapositivas que deseas reaprovechar en la presentación actual. También puedes pulsar en “Insertar enlace” para insertar la URL y el título del elemento. Solo en los documentos, puedes insertar una cita a pie de página.





Usar el Diccionario


El diccionario de la herramienta de investigación te permite buscar definiciones, sinónimos y ejemplos de uso. Aunque puedes cambiar de idioma a través de la flecha desplegable que aparece encima de los resultados, en mi experiencia parece funcionar mayoritariamente en búsquedas en inglés.


Para que veas la herramienta de investigación de Google Drive en acción, te he preparado este vídeo.

Incidencia de eventos perioperatorios adversos en niños obesos sometidos a cirugía general electiva

Incidencia de eventos perioperatorios adversos en niños obesos sometidos a cirugía general electiva   Incidence of perioperative adverse events in obese children undergoing elective general surgery. El-Metainy S, Ghoneim T, Aridae E, Abdel Wahab M. Department of Anaesthesia, Faculty of Medicine, High Institute of Public Health, University of Alexandria, Alexandria, Egypt. shelmetainy@yahoo.com Br J Anaesth. 2011 Mar;106(3):359-63. doi: 10.1093/bja/aeq368. Epub 2010 Dec 10. Abstract BACKGROUND:A worldwide increase in the prevalence of obesity has been observed in both developed and developing countries. Few studies have addressed the anaesthetic or perioperative implications of childhood obesity. METHODS: Children aged 2-16 yr undergoing general surgery were classified using age- and sex-adjusted BMI. Patient characteristic, co-morbidity, and perioperative data were collected to ascertain the risks associated with overweight and obese children. RESULTS: We enrolled 1465 subjects in our study, of which 154 (10.5%) were classified as obese and a further 223 (15.2%) as overweight. After adjusting for age, we identified increased rates of arterial haemoglobin desaturation, difficult mask ventilation, airway obstruction, and bronchospasm in obese children. The relative risk (RR) of adverse respiratory events was higher among obese subjects than non-obese subjects and higher in younger age groups. Controlling for age, adjusted-RR (confidence interval) was 1.49 (1.2-1.86). There was a significant association between obesityand asthma with a higher odds ratio (OR) in younger age groups controlling for age: adjusted-OR=1.8 (1.15-2.82). A significant association was detected between obesity and sleep apnoea controlling for age: adjusted-OR=4.03 (2.37-6.8). CONCLUSIONS: These results suggest an increased incidence of perioperative adverse respiratory events in obese children, especially at younger ages.  http://bja.oxfordjournals.org/content/106/3/359.full.pdf

Atentamente Dr. Enrique Hernández-Cortez Anestesiología y Medicina del Dolor www.anestesia-dolor.org

Herramientas para crear libros digitales

http://blog.tiching.com/10-herramientas-para-crear-libros-digitales/#.UmQPCvlyHsa

http://www.formaciononlinegratis.net/herramientas-para-crear-libros-digitales/

Herramientas para crear libros digitales
OCT 17, 2013 POR DAVID NO COMENTARIOS PUBLICADO EN: HERRAMIENTAS


Hoy en formación online gratis mostramos una recopilación de nuestro compañeros de tiching.com donde te explican las principales características de 10 de las herramientas para crear libros digitales disponibles en la red. Toma nota: todas son muy intuitivas y los resultados que puedes obtener son fascinantes.

Listado de las 10 herramientas para crear libros digitales

Myebook: Aplicación con la que puedes diseñar tu propio libro. Tienes disponibles propuestas de diseño o puedes personalizarlo como quieras. Solo tienes que registrarte.
Booktype: Tutorial para generar contenido digital de manera sencilla. A través del mismo podrás importar el libro a diferentes soportes como tabletas o Smartphones. Además, se puede diseñar el libro en red y con la aportación de diferentes opiniones.
Vook: Aplicación con la que se pueden cambiar imágenes fijas por vídeos, insertando una película en el texto. Su nombre es una mezcla de Video y Book.
Playfic: Herramienta que te permite crear un juego a partir de un texto. No es complicada, pero es necesario saber aplicar la creatividad a la tecnología.
Zoorbust: Aplicación mediante la cual los personajes de tus historias pueden aparecer en tres dimensiones. Muy sencillo y sorprendente, por las posibilidades que te ofrece de usar la webcam.
Moglue: Herramienta para crear libros interactivos para el entorno Apple. Los niños pueden interactuar con los personajes de las historias: tocar, responder, preguntar, etc. Muy sencilla de utilizar si la comparamos con los resultados que se obtienen.
Soopbook: Aplicación que te permite escribir libros sociales con cualquier persona del mundo y gracias a la participación de todos. El proceso es compartido y el resultado es muy satisfactorio y siempre sorprendente.
Sigil: Herramienta que facilita la creación de libros. Es decir, una vez tengas el libro editado con el programa que quieras, Sigil te permite transformarlo en formato epub para poder leerlo en el e-reader. Ideal para editores profesionales.
Bookr: Aplicación para crear libros con imágenes importadas des de Flickr. Puedes empezar ahora mismo, des de la misma portada de la web. ¡Más sencillo imposible!
Mixbook: Herramienta con la que puedes añadir páginas y agregar la información que quieras encima de cada una de ellas: texto, imágenes, etc. Pueden participar diversos usuarios para crear un libro compartido.

Fuente: Blog Tiching.com

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