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5th Workshop on Business Process Intelligence (BPI 09)

Participa en el BPI 09

Ami­gos, el 5º Work­shop en Inteligen­cia de Pro­ce­sos de Nego­cio se lle­vará a cabo el 07 de sep­tiem­bre en la ciu­dad de Ulm, Ale­ma­nia, y se ha abierto la con­vo­ca­to­ria para el envío de papers cuyo peri­odo de duración finalizará el 7 de mayo (¡nos quedan dos meses!). Los papers deben ser envi­a­dos com­ple­ta­mente en inglés y no deben exceder las 12 pági­nas. Si te gus­tan los pro­ce­sos y la tec­nología que los soporta, aquí la puedes hacer. Copio una breve pre­sentación del evento y el resto lo dejo en inglés, anímense:

La Inteligen­cia de Pro­ce­sos de Nego­cio (BPI) es un área que está ganando ráp­i­da­mente el interés y la impor­tan­cia en la indus­tria y la inves­ti­gación. BPI se refiere a la apli­cación de diver­sas téc­ni­cas de medición y análi­sis en el ámbito de la gestión de pro­ce­sos empre­sar­i­ales. En la prác­tica, BPI está con­sagrado en instru­men­tos para la gestión de la cal­i­dad del pro­ceso de eje­cu­ción, ofre­ciendo muchas car­ac­terís­ti­cas tales como análi­sis, predic­ción, vig­i­lan­cia, con­trol y optimización.

El obje­tivo de este work­shop es pro­por­cionar una mejor com­pren­sión de las téc­ni­cas y algo­rit­mos para apo­yar los pro­ce­sos de una empresa en tiempo de dis­eño y la forma en que se mane­jan en tiempo de eje­cu­ción. Nue­stro obje­tivo es reunir a pro­fe­sion­ales e inves­ti­gadores de difer­entes comu­nidades, tales como gestión de pro­ce­sos empre­sar­i­ales, sis­temas de infor­ma­ción de inves­ti­gación, admin­is­tración de empre­sas, inge­niería de soft­ware, inteligen­cia arti­fi­cial y min­ería de datos que com­parten un interés en el análi­sis de los pro­ce­sos de nego­cio y los pro­ce­sos con­scientes de los sis­temas de infor­ma­ción. El taller tiene como obje­tivo dis­cu­tir el estado actual de las inves­ti­ga­ciones en curso y com­par­tir expe­ri­en­cias prácticas.

The list of top­ics that are rel­e­vant to the BPI work­shop includes the fol­low­ing, but is not lim­ited to:

Analy­sis Tech­niques at design time and/or run­time:
– Min­ing of busi­ness processes
– Sta­tis­ti­cal analy­sis in the busi­ness process man­age­ment life­cy­cle
– Rea­son­ing related to busi­ness process
– Busi­ness process visu­al­iza­tion
– Machine-learning and busi­ness processes
– Mea­sure­ment of busi­ness process mod­els and busi­ness process mod­el­ling
– Retrieval related to busi­ness process man­age­ment
– Sim­i­lar­ity related to processes and cases
– Inte­gra­tion of processes and process mod­els
– Math­e­mat­i­cal optimization

Appli­ca­tions of such analy­sis tech­niques and case stud­ies in:
– Per­for­mance Mea­sure­ment of busi­ness processes
– Busi­ness Process Reengi­neer­ing
– Busi­ness Process Qual­ity
– Emer­gent work­flows
– Process dis­cov­ery
– Con­for­mance and risk man­age­ment for busi­ness processes
– Oper­a­tions Man­age­ment and Six Sigma
– Data ware­hous­ing
– Sta­tic and dynamic opti­miza­tion
– Self-management
– Mon­i­tor­ing of busi­ness processes
– Resource Allo­ca­tion in busi­ness processes
– Pre­dic­tion
– Dynamic com­po­si­tion of busi­ness processes

Prospec­tive authors are invited to sub­mit papers for pre­sen­ta­tion in any of the areas listed above. Only papers in Eng­lish will be accepted. Length of full papers must not exceed 12 pages, and there is no pos­si­bil­ity to buy addi­tional pages. Posi­tion papers should be no longer than 6 pages. Papers should be sub­mit­ted in the new LNBIP for­mat. Papers have to present orig­i­nal research con­tri­bu­tions not con­cur­rently sub­mit­ted else­where. The title page must con­tain a short abstract, a clas­si­fi­ca­tion of the top­ics cov­ered, prefer­ably using the list of top­ics above, and an indi­ca­tion of the sub­mis­sion cat­e­gory (reg­u­lar paper or posi­tion paper). Papers (prefer­ably in PDF for­mat) should be sub­mit­ted elec­tron­i­cally. Mem­bers of an inter­na­tional and solid pro­gram com­mit­tee will review all sub­mis­sions. Each paper will be reviewed by 3 PC mem­bers guar­an­tee­ing that only papers pre­sent­ing high qual­ity and inno­v­a­tive research and prac­tice issues in areas rel­e­vant to the work­shop theme will be accepted.

Import dates:
– Dead­line for work­shop paper sub­mis­sions: 7 May 2009 (strict dead­line)
– Noti­fi­ca­tion of accep­tance: 2 June 2009
– Camera-ready ver­sion work­shop papers: 17 June 2009 (strict dead­line)
– Work­shop Day: 07 Sep­tem­ber 2009


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Inteligencia: ambiente versus genes

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ANN ARBOR, Michi­gan.— Las condi­ciones ambi­en­tales son mucho más poderosas que la influ­en­cia genética en la deter­mi­nación de la inteligen­cia, según el psicól­ogo social Richard E. Nis­bett, de la Uni­ver­si­dad de Michigan.

Nis­bett es el autor del libro “Intel­li­gence and How to Get It: Why Schools and Cul­tures Count”, que pub­li­cará el 2 de febrero de 2009 la edi­to­r­ial W.W. Nor­ton and Com­pany, Inc.

Según Nis­bett la inves­ti­gación más reciente en psi­cología, genética y neu­ro­cien­cias, y los nuevos estu­dios sobre la efi­ca­cia de las inter­ven­ciones educa­ti­vas, han mostrado que los fac­tores ambi­en­tales, que nada tienen que ver con los genes, afectan poderosa­mente la inteligen­cia. En el libro Nis­bett anal­iza un gran número de tales estu­dios y demues­tra cómo el ambi­ente influye no solo el cociente int­elec­tual medido por las prue­bas estandarizadas, sino tam­bién los logros reales.

“Cuando uno cree que la inteligen­cia está bajo su con­trol, y tiene padres y madres que exi­gen logros, puede lograrse mar­avil­las”, escribe Nis­bett. Por ejem­plo, los altos logros académi­cos y pro­fe­sion­ales de asiáti­cos y judíos no se deben a cocientes int­elec­tuales más ele­va­dos, sino a los val­ores famil­iares que enfa­ti­zan las con­quis­tas y los logros int­elec­tuales, y a cul­turas que enfa­ti­zan el tra­bajo duro y la persistencia.

Del mismo modo Nis­bett señala que los genes no desem­peñan un papel en las difer­en­cias de cociente int­elec­tual entre negros y blan­cos. La clase social y las difer­en­cias entre esos gru­pos comien­zan tem­prano en la infan­cia y se com­bi­nan con fac­tores de vecin­dario, cul­tura y edu­cación que ensan­chan esa brecha.

“Nece­si­ta­mos una edu­cación inten­siva en la primera infan­cia para los pobres y vis­i­tas hog­a­reñas que enseñen a las famil­ias cómo pueden alen­tar el desar­rollo int­elec­tual”, escribe Nis­bett. “Tales esfuer­zos pueden pro­ducir ganan­cias enormes e inmedi­atas en el cociente int­elec­tual, y ganan­cias enormes de largo plazo en los logros académi­cos y ocu­pa­cionales. Los pro­gra­mas de escuela ele­men­tal y secun­daria muy ambi­ciosos tam­bién pro­ducen avances enormes en los logros académi­cos. Y una var­iedad de inter­ven­ciones sim­ples y sin costo adi­cional, inclu­ido en espe­cial el con­vencer, sim­ple­mente a los estu­di­antes de que la inteligen­cia está en gran medida bajo su con­trol, pueden haber una gran difer­en­cia en los logros académicos”.

Esta­dos Unidos ha quedado a la zaga de la mayor parte de los países desar­rol­la­dos en su nivel de logro educa­tivo, añade Nis­bett quien atribuye este déficit a las bre­chas grandes y que siguen ensanchán­dose entre las clases socioe­conómi­cas en el país.

La pobreza está vin­cu­lada con muchos fac­tores ambi­en­tales de nat­u­raleza biológ­ica y social que dis­min­uyen el cociente int­elec­tual y los logros académi­cos. Estos fac­tores incluyen la mala nutri­ción, cuidado médico infe­rior, baja tasa de ama­man­tamiento y esti­los de cri­anza de hijos que son menos cáli­dos y dan menos apoyo que los de famil­ias con un sta­tus socioe­conómico más ele­vado. No es sólo que a muchos negros les afectan estos prob­le­mas en Esta­dos Unidos, señala, sino que ellos tam­bién bre­gan con estereoti­pos y pre­juicios que inten­si­f­i­can las defi­cien­cias en su desempeño.

Nis­bett señala var­ios pro­gra­mas de inter­ven­ción educa­tiva que han probado su efi­ca­cia para estrechar la brecha racial y socioe­conómica en los logros esco­lares. Asimismo crit­ica los éxitos que se atribuyen otros pro­gra­mas y téc­ni­cas, inclu­ida la política nacional de No Child Left Behind.


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