Los núcleos de poblaciones más conectados con otros núcleos vía comercio, turismo y peregrinación, entre otros factores, pueden sufrir más las epidemias de enfermedades. Esta es una de las principales conclusiones de un estudio elaborado por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en el que han tomado como modelo las pautas de expansión de la peste negra a mediados del siglo XIV.
Se quedaron descansados con el estudio, espero que hayan escrito algo más… ¡qué profundidad, qué perspicacia, qué conclusiones!...
“Los núcleos de poblaciones más conectados con otros núcleos vía comercio, turismo y peregrinación, entre otros factores, pueden sufrir más las epidemias de enfermedades.”
“Asímismo, el análisis señala que las ciudades situadas en regiones con mayor densidad de población dentro de la red se vieron más afectadas por la enfermedad que aquellas que se encontraban en zonas menos pobladas.”
#1#4#6 ¿Estáis juzgando a un estudio por el titular periodístico y por un pequeño resumen de varios párrafos?
Porque lo mismo los del CSIC han hecho una simulación computerizada que use algoritmos de inteligencia artificial para recorrer gráfos ponderados usando modelos basados y esta simulación coincide con los datos históricos.
Hay muchos estudios que aparentan dar conclusiones obvias, pero lo importante es el modelado matemático del problema, que puede ser muy útil a posterior. Porque vale, si, que las enfermedades se propagan más donde hay más población es lógico, pero eso es una cosa y otra cosa es que te den un mapa, un punto de origen y ahora tengas que indicar que nuevos focos de contagio habrán dentro de 2 meses.
#8 “¿Estáis juzgando a un estudio por el titular periodístico y por un pequeño resumen de varios párrafos?”
Lo que hace un científico es leer el artículo, y discutir la información proporcionada. Las conclusiones que escriben en el periódico son simplonas. No es la primera vez que, por ej., que leo que algo se mueve con velocidad superior a la de la luz, porque simplemente el periodista no distingue ente velocidad de fase y velocidad de grupo, entre otras cosas.
“Porque lo mismo los del CSIC han hecho una simulación computerizada que use algoritmos de inteligencia artificial para recorrer grafos ponderados usando modelos basados y esta simulación coincide con los datos históricos”. Vamos, no dices nada relevante.
Las tonterías que hay que leer. La manera de resolver ESE problema es antiguo y se ha utilizado en innumerables ocasiones (sobre todo en ciencias sociales), y en diferentes tipos de sistemas, por ejemplo en algunos sistemas de muchas partículas interactuante (los métodos utilizados figuran abajo).
To build the medieval trading and pilgrimage networks, we obtained the medieval routes from the Old World Trade Routes Project, WTRAD. This project provides electronic archives of geo/chrono referenced data on terrestrial and maritime trade and pilgrimage and trade routes of Eurasia and Africa from 4000 BCE to 1800 CE. We selected those files describing the routes during the XII and XIII centuries CE. In total, we found 22 files with information about routes working during the Black Death period Clustering coefficient (El coeficiente de agrupamiento), mencionado en la literatura también como clustering coefficient) de un vértice en un grafo cuantifica qué tanto está de agrupado (o interconectado) con sus vecinos. Se puede decir que si el vértice está agrupado como un grafo completo, su valor es máximo, mientras que un valor pequeño indica un vértice poco agrupado en la red. Duncan J. Watts y Steven Strogatz fueron los primeros en idear este coeficiente, en 1998 para determinar si un grafo es una red de mundo pequeño. https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient
“Porque vale, si, que las enfermedades se propagan más donde hay más población es lógico, pero eso es una cosa y otra cosa es que te den un mapa, un punto de origen y ahora tengas que indicar que nuevos focos de contagio habrán dentro de 2 meses.”
Sí, seguro. Estudiando la peste de los años de Maricastaña, vamos a determinar la peste que habrá en las proximidades de Milán para el verano de 2017
En cuanto al que envía la noticia, dice que enmiendo la plana a los del CSIC. ¡Manda…!
Como yo pertenezco a un grupo mixto de investigación CSIC-Universidad, entonces ¿le puedo enmendar la plana a cualquiera y nadie me la puede enmendar a mí?
En fin, cuando el 99% de los que envían noticias de ciencia no son científicos y además no tienen ningún interés en aprender ni física, ni matemáticas (a la vista está, dado el nivel de las discusiones), entonces son incapaces de discriminar ningún tipo de información referente a estos temas por muy básicos que sean.
Comentarios
#3 Erróneo, es aticurepac
#5 Es discutible.
Se quedaron descansados con el estudio, espero que hayan escrito algo más… ¡qué profundidad, qué perspicacia, qué conclusiones!...
“Los núcleos de poblaciones más conectados con otros núcleos vía comercio, turismo y peregrinación, entre otros factores, pueden sufrir más las epidemias de enfermedades.”
“Asímismo, el análisis señala que las ciudades situadas en regiones con mayor densidad de población dentro de la red se vieron más afectadas por la enfermedad que aquellas que se encontraban en zonas menos pobladas.”
#1 Menos mal que aquí tenemos a Caperucita ex condensed ex etcetera para leerle la cartilla a los del CSIC.
#1 Fíjate lo que son las cosas, caperucita al revés es tacirupeca.
Es curioso ¿verdad?
#1 Pero los miles de euros que ha costado el sesudo estudio ya está repartidos en los diferentes bolsillos, por tanto ¡mision cumplida!
#1 #4 #6 ¿Estáis juzgando a un estudio por el titular periodístico y por un pequeño resumen de varios párrafos?
Porque lo mismo los del CSIC han hecho una simulación computerizada que use algoritmos de inteligencia artificial para recorrer gráfos ponderados usando modelos basados y esta simulación coincide con los datos históricos.
Hay muchos estudios que aparentan dar conclusiones obvias, pero lo importante es el modelado matemático del problema, que puede ser muy útil a posterior. Porque vale, si, que las enfermedades se propagan más donde hay más población es lógico, pero eso es una cosa y otra cosa es que te den un mapa, un punto de origen y ahora tengas que indicar que nuevos focos de contagio habrán dentro de 2 meses.
#8 Ya... pero esa no es la notícia...
#8 “¿Estáis juzgando a un estudio por el titular periodístico y por un pequeño resumen de varios párrafos?”
Lo que hace un científico es leer el artículo, y discutir la información proporcionada. Las conclusiones que escriben en el periódico son simplonas. No es la primera vez que, por ej., que leo que algo se mueve con velocidad superior a la de la luz, porque simplemente el periodista no distingue ente velocidad de fase y velocidad de grupo, entre otras cosas.
Artículo Network theory may explain the vulnerability of medieval human settlements to the Black Death pandemic http://www.nature.com/articles/srep43467
“Porque lo mismo los del CSIC han hecho una simulación computerizada que use algoritmos de inteligencia artificial para recorrer grafos ponderados usando modelos basados y esta simulación coincide con los datos históricos”. Vamos, no dices nada relevante.
Las tonterías que hay que leer. La manera de resolver ESE problema es antiguo y se ha utilizado en innumerables ocasiones (sobre todo en ciencias sociales), y en diferentes tipos de sistemas, por ejemplo en algunos sistemas de muchas partículas interactuante (los métodos utilizados figuran abajo).
Métodos: http://www.nature.com/article-assets/npg/srep/2017/170306/srep43467/extref/srep43467-s1.pdf
To build the medieval trading and pilgrimage networks, we obtained the medieval routes from the Old World Trade Routes Project, WTRAD. This project provides electronic archives of geo/chrono referenced data on terrestrial and maritime trade and pilgrimage and trade routes of Eurasia and Africa from 4000 BCE to 1800 CE. We selected those files describing the routes during the XII and XIII centuries CE. In total, we found 22 files with information about routes working during the Black Death period Clustering coefficient (El coeficiente de agrupamiento), mencionado en la literatura también como clustering coefficient) de un vértice en un grafo cuantifica qué tanto está de agrupado (o interconectado) con sus vecinos. Se puede decir que si el vértice está agrupado como un grafo completo, su valor es máximo, mientras que un valor pequeño indica un vértice poco agrupado en la red. Duncan J. Watts y Steven Strogatz fueron los primeros en idear este coeficiente, en 1998 para determinar si un grafo es una red de mundo pequeño. https://en.wikipedia.org/wiki/Clustering_coefficient
“Porque vale, si, que las enfermedades se propagan más donde hay más población es lógico, pero eso es una cosa y otra cosa es que te den un mapa, un punto de origen y ahora tengas que indicar que nuevos focos de contagio habrán dentro de 2 meses.”
Sí, seguro. Estudiando la peste de los años de Maricastaña, vamos a determinar la peste que habrá en las proximidades de Milán para el verano de 2017
En cuanto al que envía la noticia, dice que enmiendo la plana a los del CSIC. ¡Manda…!
Como yo pertenezco a un grupo mixto de investigación CSIC-Universidad, entonces ¿le puedo enmendar la plana a cualquiera y nadie me la puede enmendar a mí?
En fin, cuando el 99% de los que envían noticias de ciencia no son científicos y además no tienen ningún interés en aprender ni física, ni matemáticas (a la vista está, dado el nivel de las discusiones), entonces son incapaces de discriminar ningún tipo de información referente a estos temas por muy básicos que sean.
WOW!! PEro quien lo hubiera dicho!!!
Quien financia estos "estudios" ?