title: Convención STCW

text: Antes de la convención, los estándares mínimos de entrenamiento, titulación y vigilancia de la gente de mar eran propuestos y regulados por gobiernos individuales, normalmente sin referencia a las prácticas en otros países. Esto resultaba en una gran variedad de procedimientos y estándares para un sector realmente internacional.


title: Convención STCW

text: La Convención STCW asentó por primera vez unos estándares mínimos relativos a formación, certificación y guardias para profesionales marítimos los cuales los países están obligados a conocer o superar. Los aspectos que quedaron fuera son: las provisiones OMI, que están cubiertas por control 14 de Capítulo V de la Convención Internacional para la Seguridad de Vida en Mar (SOLAS) 1974 y cuyos requisitos están respaldados por la resolución Un. 890(21) de Principios relativos a la dotación de seguridad, adoptados por la OMI en la Asamblea de 1999, el cual reemplazó una resolución más temprana Un.481(XII) adoptada en 1981.


title: Convención STCW

text: Una característica especialmente importante de la Convención STCW es que aplica a barcos de Estados no miembros cuando estos visitan puertos de Estados miembros de la convención. El Artículo X requiere que las partes apliquen medidas de control a todas las banderas hasta el punto de no hacer distinción ni dar un trato más favorable a los barcos que dispongan de una bandera de un Estado que sea miembro de la convención. Precisamente por esta posible problemática se cree que la convención ha tenido una aceptación muy amplia. En 2014, la convención STCW fue suscrita por 161 partes, representando el 98,8% del arqueo mundial.


title: Convención STCW

text: El 7 de julio de 1995 la OMI aprobó una serie de revisiones sobre la convención STCW. A su vez también propuso desarrollar un nuevo código STCW, que podría contener detalles técnicos adicionales a la convención. Estas enmiendas entraron en vigor el 1 de febrero de 1997. Su implementación total terminaría en 1 de febrero de 2002. A partir de esa fecha los marineros que hubieran obtenido un certificado con las normas de 1978 tendrían que renovarlo de acuerdo con las nuevas normas de las enmiendas de 1995.


title: Convención STCW

text: Las enmiendas más significativas tenían en cuenta:


title: Convención STCW

text: a) Control estatal portuario;


title: Convención STCW

text: b) Comunicación de información a OMI para dejar constancia del cumplimiento y aplicación de los estándares,


title: Convención STCW

text: c) Sistemas de estándares de la calidad (QSS), vigilancia del aprendizaje, valoración, y procedimientos de certificación,


title: Convención STCW

text: La OMI llamó a un conjunto de nuevas enmiendas en Manila en 2010 "Las Enmiendas de Manila". Estas enmiendas eran necesarias de mantener actualizados los estándares en relación con requisitos tecnológicos y operacionales de los nuevos barcos. Las Enmiendas de Manila entraron en vigor el 1 de enero de 2012, con un período de transición hasta 2017.


title: Convención STCW

text: El 25 de junio de 2010 se aprueba en Manila la Resolución 1 de la Conferencia de las Partes en el Convenio Internacional sobre normas de formación, titulación y guardia para la gente de mar.


title: Convención STCW

text: Las enmiendas más significativas de 2010 fueron dar más importancia a la competencia que al periodo de embarque o de formación necesaria. Las normas establecidas por el Convenio son aplicables a la gente de mar de todos los rangos que realice servicio a bordo de buques mercantes de navegación marítima registrados bajo el pabellón de un país que sea parte del Convenio. Las enmiendas de Manila introducen cambios que afectan a los certificados de suficiencia de Formación Básica en Seguridad, Embarcaciones de Supervivencia y Botes de Rescate No Rápidos, Botes de Rescate Rápidos y Avanzado en Lucha Contra Incendios, a los que se refiere el Capítulo VI del anexo al Convenio STCW, los cuales han pasado a tener caducidad. Las normas citadas anteriormente han previsto la existencia de cursos de actualización de la competencia para ciertos certificados de especialidad y titulaciones que caducan a los 5 años. Aquellos marinos que tengan caducado su titulación o certificado de especialidad tendrán que demostrar el mantenimiento de la competencia en todos los ámbitos exigidos mediante dos opciones.


title: Álvaro Reynoso

text: Álvaro Reynoso Valdés (Alquízar, La Habana, Cuba, 4 de noviembre de 1829 - La Habana, Cuba, 11 de agosto de 1888), fue un destacado científico cubano del siglo XIX.


title: Álvaro Reynoso

text: Debido a sus valiosas investigaciones químicas, fisiológicas, agronómicas y tecnológico -industriales, es considerado el “Padre de la Agricultura Científica en Cuba”.


title: Álvaro Reynoso

text: Políticamente, estuvo vinculado a los sectores reformistas cubanos, que se oponían tanto al independentismo cubano, como al anexionismo, que pretendía anexar Cuba a Estados Unidos.


title: Álvaro Reynoso

text: Álvaro Reynoso Valdés nació en una familia acomodada, en Alquízar, Antigua provincia de La Habana, el 4 de noviembre de 1829.


title: Álvaro Reynoso

text: Tanto su padre, como su tío abuelo, profesaban un interés especial por las ciencias botánicas y la agronomía, si bien no eran profesionales de la materia.


title: Álvaro Reynoso

text: En 1856, Reynoso recibió su Doctorado en Ciencias en París, Francia. Como parte de su interés por la química fisiológica, realizó una interesante investigación sobre la diabetes mellitus.


title: Álvaro Reynoso

text: Inclinado hacia la química y la botánica, abandonó sus estudios en medicina para dedicarse a dichas ciencias.


title: Álvaro Reynoso

text: Estrechamente vinculado al Conde de Pozos Dulces y a José Antonio Saco, Reynoso se vinculó al movimiento político del Reformismo, que pretendía mejorar la situación económico-social de Cuba mediante importantes reformas en el sistema colonial español de la isla.


title: Álvaro Reynoso

text: Relacionado con dicha corriente política, Reynoso dedicó la mayor parte de su vida a desarrollar la agricultura científica en Cuba, sobre todo la relacionada con la caña de azúcar y el café.


title: Álvaro Reynoso

text: Durante su presencia en Madrid, España, se interesó por la cría artificial de peces en agua dulce. Sacrificando su fortuna personal, Reynoso se financió sus propias investigaciones, recibiendo además la protección de benefactores adinerados.


title: Álvaro Reynoso

text: Pretendiendo diversificar la agricultura en Cuba, Reynoso se dedicó al estudio del cultivo de la caña de azúcar, que por entonces era el monocultivo del país. Igualmente, debido a sus ideas abolicionistas, Reynoso pretendía que dicha mejora provocara la abolición gradual de la esclavitud en el país.


title: Álvaro Reynoso

text: Miembro a partir de la década de 1860 de la Academia de Ciencias de Cuba y de la Sociedad Económica de Amigos del País, Reynoso publicó varios trabajos de interés científico, de los cuales el más destacado es “Ensayo sobre el cultivo de la caña de azúcar”, de 1862.


title: Álvaro Reynoso

text: Entre 1864 y 1883, Reynoso residió en París, Francia, donde llevó a cabo varios experimentos agroquímicos. Tras el fracaso de uno de ellos, que pretendía crear azúcar en frío, mediante la congelación del jugo de caña, Reynoso decidió retornar a Cuba.


title: Álvaro Reynoso

text: Políticamente ambiguo, se desconoce cuál fue la vinculación real de Álvaro Reynoso con Carlos Manuel de Céspedes y con los demás patricios cubanos que dieron inicio a la Guerra de los Diez Años (1868-1878), primera guerra por la independencia de Cuba.


title: Álvaro Reynoso

text: Reynoso pasó los últimos cinco años de su vida su casa de El Cerro, en La Habana, colaborando con publicaciones científicas e intentando infructuosamente crear diversas instituciones agrícolas.


title: Álvaro Reynoso

text: El Dr. Álvaro Reynoso Valdés falleció en la capital cubana, el 11 de agosto de 1888, con 58 años de edad. Hoy es considerado uno de los precursores fundamentales de las ciencias en Cuba.


High School Musical: el musical: la serie (en inglés, High School Musical: The Musical: The Series) es una serie de televisión estadounidense de drama musical creada para Disney+ por Tim Federle, inspirada en la saga fílmica de "High School Musical". Es producida por Chorus Boy y Salty Pictures en asociación con Disney Channel, con Oliver Goldstick como "showrunner" de los primeros cuatro episodios. Le sucedió Federle para el resto de la primera temporada y las siguientes.


title: High School Musical: el musical: la serie

text: Ambientada en una versión ficticia de East High School, la institución en la que se filmó la película original, sigue a un grupo de adolescentes entusiastas del teatro que participan en una puesta en escena de "High School Musical: el musical" como producción escolar. Es protagonizada por Olivia Rodrigo, Joshua Bassett, Matt Cornett, Sofia Wylie, Larry Saperstein, Julia Lester, Dara Reneé, Frankie Rodriguez, Mark St. Cyr, Kate Reinders y Joe Serafini.


text: "High School Musical: El Musical: La Serie" se estrenó como preestreno en Disney Channel, ABC y Freeform de forma simultánea el 8 de noviembre de 2019, antes de su lanzamiento en Disney+ el 12 de noviembre. En octubre de 2019, antes del estreno, Disney+ renovó la serie para una segunda temporada, que se estrenó el 14 de mayo de 2021; esta contará con 12 episodios. Ha recibido una respuesta positiva, con reseñas que destacan las actuaciones del elenco, especialmente las de Bassett y Rodrigo. Ganó un GLAAD Media Award en 2020 a la Mejor programación infantil y familiar.


text: En una versión ficticia de East High School en Salt Lake City (Utah), donde se filmaron las películas de "High School Musical", una antigua extra, la Señorita Jenn, comienza a trabajar como la nueva profesora de teatro. Decide montar una representación de "High School Musical: el musical" para su primera producción teatral de invierno para celebrar la afiliación del instituto a la película original. Los estudiantes que participan en el musical aprenden a navegar por sus relaciones interpersonales y a crear vínculos entre ellos, para superar los retos a los que se enfrentan en sus vidas en la escuela y en casa.


text: En la segunda temporada, los estudiantes de teatro de East High School ponen en escena una producción de "La bella y la bestia" para el musical de primavera. La Señorita Jenn lidera el elenco en un intento de ganar un prestigioso concurso local de teatro estudiantil mientras se enfrenta a su escuela rival, North High School.


text: Renovación En octubre de 2019, antes del estreno de la serie, se confirmó su segunda temporada para el 2021. En el especial de Navidad, se dio a conocer un "Sneak Peek" de esta nueva temporada: el videoclip de la canción "Something in the air". La nueva temporada se estrenó el 14 de mayo de 2021, en la plataforma de streaming, Disney+. El 13 de septiembre de 2021, la cuenta oficial de Instagram de la serie, anunció que la tercera temporada se encuentra en producción. Días más tarde, el 12 de noviembre de 2021, por el Disney Plus Day, se confirma que la nueva temporada se estrenaría en 2022 y el musical sería de la pelicula de Disney, Frozen.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: La Comisión Nacional de Monumentos es una entidad adscrita al Consejo Nacional de Patrimonio Cultural de Cuba, oficialmente constituida el 12 de enero de 1978 bajo el amparo legal de la "Ley No. 2 "Ley de los Monumentos Nacionales y Locales"". Desde su creación, el Consejo Nacional de Patrimonio Cultural de Cuba consideró de primera importancia para sus actividades la estimación del pasado cultural del país y su influencia en la formación de todas las generaciones. El gobierno de Cuba decidió crear una comisión para conservar y restaurar los monumentos, que desde su fundación inició una labor de investigación y orientación sistemática en el ámbito de su competencia. En sus comienzos, la Comisión estuvo instalada en el Palacio del Segundo Cabo, en la Habana Vieja. Sus primeros presidentes y secretarios fueron el comandante Pedro Miret y el arquitecto Raúl Oliva.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: La labor de la Comisión no solo ha tenido en cuenta los grandes monumentos arquitectónicos (fortalezas, iglesias, grandes mansiones y casas en general), sino además conjuntos urbanos que debieran protegerse por sus características históricas o ambientales. La Comisión Nacional de Monumentos también garantiza la preservación de los documentos del pasado, como base del conocimiento científico y para el beneficio de toda la sociedad.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Como órgano ejecutivo encargado de todo lo referente a conservación y restauración, la Comisión organizó la creación de comisiones provinciales y delegaciones municipales, que se ocupan, bajo la orientación nacional de la investigación sistemática, de recopilar datos y documentos, así como de velar por la conservación de monumentos en sus respectivas regiones. La Comisión también se ocupa del empleo de los monumentos, lo cual garantiza que tengan un uso adecuado según sus características individuales.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: En las grandes zonas urbanas habitadas que ostenten la categoría de , ha sido necesario desarrollar un amplio plan de divulgación y educación popular, para destacar los valores de los inmuebles monumentarios enclavados dentro del conjunto urbano, y recabando la contribución de sus habitantes para su conservación y mantenimiento.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Los primeros estudios de la Comisión se dirigieron a las fortalezas y los castillos. A estos les siguieron los templos y conventos, por cuanto representan para la historia del . Dentro de los conjuntos urbanos, se restauró en primer lugar la ciudad de Trinidad. Para la restauración de La Habana Vieja se elaboró un plan, cuya primera etapa se encaminó a la restauración de las plazas de mayor interés colonial: Plaza de Armas, Plaza de la Catedral, Plaza Vieja, Plaza de San Francisco de Asís. Todas las obras fueron ejecutadas por la Dirección de la Sección de Monumentos del Ministerio de la Construcción. En 1982, La Habana Vieja y el sistema de fortificaciones fue declarada Patrimonio de la Humanidad.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: La Comisión Nacional de Monumentos es un órgano colegiado cuyos miembros pertenecen a distintas instituciones. Su presidente es el Dr.Eusebio Leal Spengler, y su secretario, el arquitecto Nilson Acosta Reyes.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: La Ley de 24 de julio de 1928, que autorizaba al Presidente de la República declarar monumentos nacionales y dictar regulaciones para su protección, puede considerarse el primer acto gubernativo dirigido a la salvaguarda de la riqueza cultural en Cuba.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: En virtud de lo establecido por la Ley, le fue otorgada dicha nominación, por sucesivos decretos leyes, a la Plaza de la Catedral y los edificios circundantes en La Habana, en 1934; al pueblo de Mantua, en Pinar del Río y a la ciudad de Bayamo, en la antigua provincia de Oriente, en 1935 y al cementerio de Santa Ifigenia, en Santiago de Cuba, en 1937.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: En este mismo año, por otro Decreto Presidencial del 9 de agosto, se creó la Comisión Nacional de Arqueología, primer organismo de carácter nacional al cual se le adjudicó ¨la conservación y estudio de los monumentos precolombinos y coloniales¨, la cual devino, cada vez también por Decreto, en Junta Nacional de Arqueología, en 1941, y en Junta Nacional de Arqueología y Etnología, en 1942.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Ya en esta etapa de su evolución, al decretado organismo se le había reconocido personalidad jurídica como organismo autónomo adscrito a la Dirección de Cultura del Ministerio de Educación, su jurisdicción se extendía a todo el país y su aprobación era imprescindible para realizar obras en los monumentos declarados. Sus obligaciones incluían, realizar la investigación y el estudio del tesoro arqueológico precolombino, del histórico nacional y republicano y del acervo etnográfico de Cuba, así como velar por su debida conservación, llevar el registro de los muebles e inmuebles de valor arqueológico o histórico clasificados en la siguiente forma: ¨de interés arqueológico o histórico y utilidad pública¨ y ¨monumento nacional¨, reglamentar la forma de hacer estas declaraciones.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Entre sus miembros titulares y correspondientes se encontraban el Dr. Fernando Ortiz, como presidente, y el Dr. Emilio Roig de Leuchsenring, que en su carácter de miembro titular ocupó sucesivamente los cargos de secretario general (1945-1946) y vicesecretario (1949-1953).


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: La Junta estaba compuesta por tres secciones: de Arqueología Aborigen, de Arqueología Colonial y Monumentos Nacionales, y de Etnología.Todo centro histórico urbano y toda construcción, sitio u objeto, que, por su carácter excepcional, merezca ser conservado por su significación cultural, histórica o social para el país y que, como tal, sea declarado por la Comisión Nacional de Monumentos. Monumento Local


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Toda construcción, sitio u objeto, que, no reuniendo las condiciones necesarias para ser declarado Monumento Nacional, merezca ser conservado por su interés cultural, histórico o social para una localidad determinada y, que, como tal, sea declarado por la Comisión Nacional de Monumentos.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Es el área contigua a un Monumento Nacional o Local, tanto si la declaratoria de esta condición ya se ha hecho como si se halla en proceso de investigación para declararla. Otros conceptos De acuerdo con su tipología, los Monumentos Nacionales se clasifican en Centros Históricos Urbanos, Construcciones, Sitios y Objetos. Los Monumentos Locales se clasifican en Construcciones, Sitios y Objetos. Conjunto formado por las construcciones, espacios públicos y privados, calles, plazas y las particularidades geográficas o topográficas que lo conforman y ambientan y que en determinado momento histórico tuvo una clara fisonomía unitaria, expresión de una comunidad social, individual y organizada.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Abarcan la obra o el conjunto de obras hechas por la mano del hombre desde la prehistoria hasta la época actual, pudiendo ser de carácter civil, conmemorativo, doméstico, industrial, militar o religioso. Las Construcciones Civiles son aquellas cuya función original haya sido de carácter colectivo o público, tales como edificios de gobierno, cementerios, teatros, sociedades, oficinas, comercios, hospitales, escuelas, paseos, alamedas, parques, plazas, liceos y otras. Las Construcciones Conmemorativas son aquellas cuya función primaria haya sido la de rememorar una personalidad o un hecho histórico de relevancia nacional o local y las que hayan tenido un fin básicamente ornamental o de otorgar determinada significación al área donde se encuentran, tales como: estatuas, mausoleos, tarjas, obeliscos, fuentes, lápidas, bustos, esculturas, arcos triunfales y otros. Las Construcciones Domésticas son aquellas cuya función básica original haya sido la de vivienda, tales como casas, villas, quintas, chalet, palacios y otros. Las Construcciones Industriales son las que originalmente hayan tenido un carácter productivo, industrial o agroindustrial, tales como trapiches, ingenios, tabaquerías, cafetales y fábricas en general. Las Construcciones Militares son aquellas que originalmente hayan servido a un fin defensivo, de vigilancia o de permanencia de tropas, tales como fuertes, castillos, murallas, trochas, cuarteles y otras Las Construcciones Religiosas son aquellas que originalmente hayan constituido sede de actos religiosos o de actividades vinculadas a estos, tales como iglesias, parroquias, capillas, seminarios y conventos.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Espacios, lugares o áreas donde se haya desarrollado un significativo hecho o proceso de carácter histórico, científico, etnográfico o legendario, o que posean características de homogeneidad arquitectónica o una singular morfología del trazado urbano, y también aquellos donde la naturaleza presente aspectos que justifiquen su conservación y protección. Pueden ser de carácter arqueológico, histórico, natural o urbanos. Sitios Naturales son aquellas formaciones geológicas o fisiográficas, geográficas y biológicas, o grupos de esta clase de formaciones que tengan una importancia especial desde el punto de vista de la ciencia, de la belleza natural o de las obras conjuntas del hombre y de la naturaleza. Sitios Arqueológicos son aquellos donde se haya detectado o pueda detectarse, en la superficie o en el subsuelo o bajo el agua, la presencia de elementos que constituyen vestigios de la cultura material y de la vida de los hombres del pasado y merezcan ser estudiados o conservados por su significación científica o cultural. Se incluye en esta categoría los pecios situados bajo el mar o en un río o lago. Sitios Urbanos son aquellos conjuntos de construcciones que en un área delimitada de un barrio, población o ciudad, tengan una significación especial por su carácter arquitectónico, ambiental o de integración con el paisaje. Sitios Históricos son aquellos lugares donde hayan ocurrido acontecimientos relevantes de la historia nacional o local.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Elementos que, por su excepcional significado histórico, artístico o científico, merezcan ser conservados y protegidos independientemente de que se encuentren en una institución oficial o en poder de una persona particular.


title: Comisión Nacional de Monumentos de Cuba

text: Construcciones, sitios y objetos dignos de ser preservados por su relación con un acontecimiento relevante de la historia política, social, científica o cultural. Valor artístico Construcciones, esculturas monumentales y objetos que presenten por su estilo o detalles decorativos, valores dignos de ser preservados. Valor ambiental Centros históricos urbanos y construcciones, que, debido a su forma o carácter arquitectónico, han llegado por el uso y la costumbre a representar un ambiente propio de una época o región. Sitios que presenten características científicas y/o culturales, o que por sus formaciones geológicas o fisiográficas, constituyan el hábitat de especies animales o vegetales, de gran valor o amenazadas de extinción.


title: Igreja de São Frei Pedro Gonçalves

text: La Iglesia de San Frei Pedro Gonçalves es un templo católico que se encuentra en el Largo de São Frei Pedro Gonçalves (donde se incluye la Iglesia, el caserío y el Hotel Globo) . En lo alto de la colina del antiguo puerto del varadouro, frente al río Sanhauá; en el Centro Histórico, de João Pessoa, capital del Paraíba. Se destaca por la arquitectura de rasgos eclécticos, con influencia neoclásica.


title: Igreja de São Frei Pedro Gonçalves

text: La iglesia fue construida en 1843, fue edificada, gracias a las contribuciones de comerciantes y pescadores, que se instalaban en la calle derecha (actual calle duque de caxias). El templo ganó inicialmente el nombre de Iglesia de los Navegantes, posteriormente, pasó a llamarse de San Frei Pedro Gonçalves, que es el santo español protector de los navegantes.


title: Igreja de São Frei Pedro Gonçalves

text: Durante la restauración de la iglesia en 2000, fueron identificadas por los técnicos (historiadores, arqueólogos y arquitectos), las ruinas de una fortificación cuya construcción sería a finales del Siglo XVI. En una evaluación preliminar, de los técnicos del IPHAN, se puede tratar de las murallas del varadouro, posiblemente fuerte do varadouro, hecha en el momento de la colonización portuguesa; durante las excavaciones en la iglesia durante su restauración, se encontró también la fuente que los arqueólogos creen haber abastecido a la población de la fortaleza, como también túneles para drenaje de agua, huesos humanos y material en cerámica. Podría remitirse a las primeras ocupaciones de la entonces Capitanía de Paraíba, de 1585.


title: Distrito de Hōsu (Ishikawa)

text: El es un distrito localizado en la prefectura de Ishikawa, Japón. En octubre de 2019 tenía una población estimada de 23.700 habitantes y una densidad de población de 51,9 personas por km². Su área total es de 456,48 km².El 1 de marzo de 2005 el pueblo de Yanagida y la ciudad de Noto en el distrito de Fugeshi se fusionaron con la ciudad de Uchiura del distrito de Suzu y llegaron a ser la ciudad de Noto.


title: Distrito de Hōsu (Ishikawa)

text: Esta unión fusionó eficazmente los dos distritos de Suzu y Fugeshi; y colocó el distrito de Hōsu en estas áreas ya que los bordes de los dos distritos anteriores habían sido removidos. Al mismo tiempo, las ciudades de Anamizu y Monzen, antes parte del distrito de Fugeshi, llegaron a ser ciudades del distrito de Hōsu.


title: Distrito de Hōsu (Ishikawa)

text: El nombre del nuevo distrito toma un kanji de cada uno de sus predecesores: el primer kanji proviene de Fugeshi (鳳至) y el segundo proviene de Suzu (珠洲).


title: Distrito 2 de Budapest

text: El distrito 2 de Budapest () es el segundo (II) distrito de Budapest, Hungría. Está situado en el lado de Buda y su área es de 36,34 km², de los cuales el área es de 22,64 km², el área exterior es de 13,70 km².


title: Distrito 2 de Budapest

text: Se encuentra en la parte norte de Buda, en el norte y noreste del III distrito, en el este del río Danubio por el XIII distrito y el distrito V, al sur del Distrito I y XII y bordeado en el oeste por los barrios Budakeszi, Nagykovácsi y Remeteszőlős, al noroeste y Solymár. El II distrito está ubicado en una zona montañosa, excepcionalmente cerca del centro de la ciudad, lo que facilita la conversión en una de las zonas residenciales más exclusivas del país.


title: Distrito 2 de Budapest

text: Está compuesto por los barrios de Adyliget, Budakeszierdő, Budaliget, Csatárka, Erzsébetliget, Erzsébettelek, Felhévíz, Gercse, Hársakalja, Hárshegy, Hűvösvölgy, Kővár, Kurucles, Lipótmező, Máriaremete, Nyék, Országút, Pálvölgy, Pasarét, Pesthidegkút-Ófalu, Petneházy-rét, Remetekertváros, Rézmál, Rózsadomb, Szemlőhegy, Széphalom, Szépilona, Szépvölgy, Törökvész, Újlak, Vérhalom, northern Víziváros y Zöldmál.


title: Aydée Anzola Linares

text: Rosa Aydée Anzola Linares, más conocida como Aydée Anzola, fue una jurista nacida en La Palma (Cundinamarca), 12 de octubre de 1923 y fallecida en Bogotá, 21 de mayo de 2014. Fue la primera mujer colombiana en ejercer los cargos de magistrada del Tribunal del Trabajo de Cundinamarca, hoy Sala Laboral del Tribunal Superior de Bogotá, y de consejera del Consejo de Estado de Colombia. Así mismo, fue la primera colombiana en ser admitida por la Academia Colombiana de Jurisprudencia.


title: Aydée Anzola Linares

text: Aunque con frecuencia señalan sus biógrafos que fue la primera egresada de Derecho de la Universidad Libre (Colombia), de acuerdo con Baena y Galindo, ella se graduó en 1947 un año después que Soledad Peña R. (quien lo hizo en 1946), en la misma alma máter.


title: Aydée Anzola Linares

text: Según la revista Semana (Colombia), en publicación de 5 de abril de 1954, Aydée Anzola es: En 1953, fue una de las ocho mujeres que encabezó con su firma una carta suscrita por 3000 mujeres y dirigida a la Comisión de Estudios Constitucionales pidiendo garantizar «en forma estable y lógica el voto femenino», las otras siete fueron Esmeralda Arboleda, Magdalena Fetty, Ismenia de Mujica, Isabel Lleras de Ospina, Noemí de Greiff, María Currea y Josefina Valencia.


title: Aydée Anzola Linares

text: Cuando el voto femenino fue aprobado en Colombia, Aydée Anzola declaró:


title: Distrito de Ōchi, Shimane

text: El es un distrito localizado en la prefectura de Shimane, Japón. En junio de 2019 tenía una población estimada de 18.008 habitantes y una densidad de población de 22,3 personas por km². Su área total es de 808,64 km².


title: Caos en vez de música

text: Caos en vez de música: en la ópera Lady Macbeth de Mtsensk (en ruso: Сумбур вместо музыки – Об опере «Леди Макбет Мценского уезда») es un artículo anónimo que apareció en el periódico soviético "Pravda" el 28 de enero de 1936, y en el que se criticaba la ópera "Lady Macbeth de Mtsensk" del compositor ruso Dmitri Shostakóvich, tildándola de formalista, burguesa y vulgar. Inmediatamente después de su publicación, empezaron a circular rumores de que el autor había sido Iósif Stalin. Aunque esto es poco probable, es bastante seguro de que el líder soviético diera su consentimiento a la difusión del artículo, el cual se ha convertido en un famoso ejemplo de la censura soviética sobre las artes.


title: Caos en vez de música

text: "Caos en vez de música" supuso un punto de inflexión en la carrera de Shostakóvich, e influyó en la no publicación posterior de su Cuarta Sinfonía, que no llegaría a estrenarse hasta después de la muerte de Stalin.


title: Caos en vez de música

text: Dmitri Shostakóvich terminó su ópera "Lady Macbeth de Mtsensk" en 1932. Ambientada en tiempos prerrevolucionarios, trata temas como la lujuria, la soledad y el asesinato. Algunas de sus escenas contienen sexo explícito; una reseña del periódico neoyorquino "The Sun" la llamaba "pornofónica". La ópera se estrenó con gran éxito el 24 de enero de 1934, aprobándola los críticos y los oficiales del gobierno, y rápidamente se distribuyó por los teatros de todo el mundo, afianzando a Shostakóvich como estrella internacional. Durante 1934 y 1935, la obra se representó cientos de veces en la Unión Soviética.


title: Caos en vez de música

text: Dos años después del estreno de la ópera, el 26 de enero de 1936, Shostakóvich fue invitado a la representación de "Lady Macbeth" en el Teatro Bolshói de Moscú. A esta representación también acudió Stalin, y el compositor pudo presenciar como el líder soviético se retorcía con malestar en las partes más altas y reía en los momentos sexuales. Descontento, Stalin se fue antes de que acabase el tercer acto. Dos días después "Caos en vez de música" apareció en "Pravda".


title: Caos en vez de música

text: "Caos en vez de música" comienza enfatizando la necesidad de "buena" música popular y su rol en el progreso soviético: "Con el desarrollo de la cultura general en nuestro país, crece asimismo la necesidad de buena música... El pueblo espera buenas canciones, pero también buenos trabajos instrumentales y buenas óperas". Según el artículo, la obra de Shostakóvich carecía de calidad, era "vulgar, primitiva, cacofónica y llena de música nerviosa y espasmódica".


title: Caos en vez de música

text: El artículo inmediatamente llevó al compositor a la deshonra. Las representaciones de la ópera disminuyeron drásticamente hasta que fue finalmente prohibida. Aquellos que anteriormente la habían alabado, fueron obligados a retractarse. La mayoría de los otros músicos dejaron de relacionarse con Shostakóvich, a excepción de Isaak Bábel, Abram Lezhnev y Vsévolod Meyerhold que siguieron apoyándolo (estos tres músicos serían posteriormente asesinados en las purgas).


title: Caos en vez de música

text: Shostakóvich se encontraba en Arcángel en una gira de conciertos cuando leyó el artículo de "Pravda". Diez días después, un nuevo artículo criticaba su ballet "Arroyo claro". El libretista de esta obra, Adrián Piotrovski, fue arrestado y asesinado al año siguiente. A pesar de estos ataques, Shostakóvich continuó escribiendo su Cuarta Sinfonía, que terminó en abril de 1936, y estaba ensayando con la orquesta de Leningrado para un pronto estreno. Esta sinfonía estaba influenciada por Gustav Mahler, músico que no gustaba al Partido Comunista, por lo que la Unión de Compositores Soviéticos aconsejó al compositor que abandonase la idea de estrenarla.


title: Caos en vez de música

text: Shostakóvich estrenó su Quinta Sinfonía en noviembre de 1937. Esta sinfonía seguía los parámetros del realismo socialista, por lo que fue aclamada por los comunistas, los cuales dijeron que el compositor había reconocido sus errores, rectificado y mejorado con esta nueva sinfonía.


title: Marion Fromberger

text: Marion Fromberger (2000) es una deportista alemana que compite en ciclismo de montaña en la disciplina de campo a través.


title: Marion Fromberger

text: Ganó una medalla de bronce en el Campeonato Mundial de Ciclismo Urbano de 2018 y una medalla de bronce en el Campeonato Europeo de Ciclismo de Montaña, ambas en la prueba de eliminación.


title: Estadio Roberto Larrosa

text: El estadio Roberto Larrosa es un estadio de fútbol ubicado sobre la Avenida Lacarra, entre Avenida Fernández de la Cruz y José Barros Pazos, en el barrio de Villa Soldati, ciudad de Buenos Aires, Argentina. Fue inaugurado en 1954, tiene capacidad para 4000 espectadores y pertenece al Sacachispas Fútbol Club, que lo utiliza para disputar sus encuentros como local. Su nombre homenajea a Roberto "Beto" Larrosa, presidente del club por treinta años.


title: Óbuda-Békásmegyer

text: Óbuda-Békásmegyer es el tercer (III) distrito de Budapest, Hungría, ubicado en la zona de la isla de Óbuda.


title: Óbuda-Békásmegyer

text: Se encuentra al oeste del Danubio, en la circunferencia de las fronteras de los distritos Budapest IV y XIII. En el sur y suroeste se encuentra el II distrito, en el noroeste de Solymár y Üröm y en el norte de Budakalász. Pertenece a la zona de la isla de Óbuda.


title: Hugo Briatta

text: Hugo Briatta (24 de junio de 1996) es un deportista francés que compite en ciclismo de montaña en la disciplina de campo a través.


title: Hugo Briatta

text: Ganó una medalla de plata en el Campeonato Mundial de Ciclismo Urbano de 2018 y dos medallas en el Campeonato Europeo de Ciclismo de Montaña, oro en 2019 y bronce en 2020.


title: Eureka (película)

text: La película se centra en la historia de tres personajes que han sido víctimas de una experiencia violenta e intentan retomar sus vidas cotidianas, enfrentándose a todo tipo de obstáculos sociales y personales.


title: Eureka (película)

text: "Eureka" es un drama ambientado principalmente en la zona rural de Kyushu, Japón, y está filmado casi en su totalidad en tono sepia. Cuenta la historia de los efectos duraderos de una experiencia violenta en tres personas, un hermano y una hermana adolescentes, Naoki y Kozue Tamura, y un conductor de autobús, Makoto Sawai. Ellos tres fueron los únicos sobrevivientes del secuestro de un autobús por un hombre armado. Los eventos violentos reales que los traumatizan no se muestran en detalle. La medida en que los tres se han visto afectados lentamente se hace evidente. Naoki y Kozue no regresan a la escuela, no hablan y se distancian de sus padres. Algún tiempo después del secuestro, su madre abandona a la familia. Más tarde su padre muere en un accidente automovilístico. No está claro si su muerte es un suicidio. Los dos niños siguen viviendo solos en el hogar familiar. Mientras tanto, a Makoto le resulta imposible llevar una vida normal y sale a la carretera, dejando a su esposa separada viviendo en la casa familiar con su anciano padre, su hermano mayor, su esposa y su hija. Después de un tiempo, Makoto regresa a casa para darse cuenta de que su esposa lo ha abandonado. No puede volver a manejar un autobús y toma un trabajo como jornalero con un viejo amigo de la escuela.


title: Eureka (película)

text: Las relaciones entre Makoto y su hermano comienzan a deteriorarse y Makoto se muda con Naoki y Kozue. Él se hace cargo de la limpieza y se asegura de que coman correctamente. Kozue ahora comienza a comunicarse un poco, pero Naoki permanece en silencio. El detective que se ocupó del secuestro comienza a hostigar a Makoto por el asesinato de una mujer en el vecindario, aparentemente sin ninguna evidencia. Mientras Makoto sale a trabajar un día, Akihiko, primo de los niños, llega y le dice que tiene la intención de quedarse para cuidar de ellos. Finalmente los cuatro se establecen en una especie de arreglo familiar.


title: Eureka (película)

text: Se produce un nuevo asesinato y esta vez la víctima es una amiga de Makoto. Es arrestado e interrogado por el detective, pero finalmente es liberado. Habla con su amigo y compañero de trabajo sobre su deseo de volver a conducir y crea un plan para solucionar sus problemas. Compra un viejo autobús y lo convierte en una especie de alojamiento. La familia entera sale en un largo recorrido por la isla. Kozue se vuelve más relajada mientras viajan, pero Naoki parece más perturbado. Eventualmente queda claro que Naoki es quien comete los asesinatos. Makoto lo confronta y lo convence para que se entregue. Los tres miembros restantes de la improvisada familia continúan con el viaje hasta que Makoto finalmente pierde la paciencia con la perspectiva cínica y superficial de Akihiko y lo arroja del autobús. Makoto y Kozue continúan su viaje hasta que, finalmente, cuando alcanzan la cima de la montaña más alta en Kyushu, ambos se dan cuenta de que pueden enfrentar la vida cotidiana nuevamente. En ese momento la película se torna en color.La película ha sido alabada por la crítica especializada y la audiencia general. En Rotten Tomatoes la cinta cuenta con un índice aprobatorio del 91% con un rating promedio de 4.1 sobre 5. Jamie Russell de la "BBC" le otorgó cuarto estrellas sobre cinco posibles a la cinta. Lisa Schwarzbaum de "Entertainment Weekly" la calificó con una nota B+.


title: Eureka (película)

text: Scott Tobias de "The A.V. Club" describió el filme como una "meditación reflexiva, exquisitamente controlada y que afecta profundamente a lo que significa ser humano". Michael Wilmington de "Chicago Tribune" afirmó: "Las bellas imágenes del océano, las colinas y el paisaje terrestre tienen una amplitud y esplendor que recuerdan a las películas de Wim Wenders o los "westerns" de John Ford".


title: Eureka (película)

text: Fue ubicada en la lista de Cynthia Fuchs de "PopMatters" como una de las mejores películas del año 2001.


title: Manchester Black

text: Mánchester Black es un personaje ficticio de los cómics estadounidenses publicados por DC Comics, en particular los que presentan a Superman. Fue creado por Joe Kelly y Doug Mahnke en "Action Comics" #775 (marzo de 2001).Introducido como un antihéroe, el personaje luego se convierte en un supervillano.


title: Manchester Black

text: Manchester Black era un cruel vigilante quién dirigió un equipo de lucha contra el crimen llamado La Élite. Además de su notorio acento inglés, su tatuaje de la bandera británica, y unos cuantos fragmentos que mencionó sobre su vida, muy poco se sabe de él, a pesar de que, probablemente es de la ciudad de Mánchester, Inglaterra. Lo que es sabido, incluye insinuaciones de que fue abusado físicamente por sus padres mientras crecía y que sentía un aborrecimiento hacia personas con "conceptos morales altos" quienes sentían que eran mejores personas que Black, quién haría cualquier cosa para sobrevivir. Esta aversión incluía a superhéroes que entregaban los delincuentes a los policías, en vez de matarlos, la cual era la única manera en la que Black y la Elite pensaban que se podía lidiar con los villanos. Black también declaró tener ascendencia africana y coreana, pero como hizo esas declaraciones para justificar su uso de términos racistas hacia esos grupos, es posible que estuviera mintiendo o bromeando.


title: Manchester Black

text: Black apareció primero como líder del equipo de antihéroes superpoderosos llamado La Élite, quién obtuvo popularidad en todo el mundo por asesinar brutalmente a sus enemigos y así prevenir que vuelvan a causar problemas. Superman se opuso a esta violencia desenfrenada, dirigiendo a una confrontación en Io, la luna de Júpiter, que fue grabada para los medios de comunicación de la Tierra. Black usó sus poderes para causarle un derrame a Superman, y sus compañeros (Coldcast, Menagerie, y Hat) aparentemente fueron capaces de destruir a Superman en una explosión gigante. Mientras la Élite se regodeaba, de alguna manera, Superman utilizó su supervelocidad para, supuestamente, matar los miembros de todo el equipo excepto a Black. Superman, entonces inhabilitó al inglés usando su visión de rayos X  para localizar un tumor en el cerebro de Black.  Identificó el tumor como la fuente de poder de Black y cuidadosamente disparó un pequeño rayo de calor a través de la retina de Black, removiéndolo y así discapacitando a Black.


title: Manchester Black

text: Afrontando la  aparente pérdida de sus poderes, Black de hecho lloró, hipócritamente horrorizado de que Superman, aparentemente había adoptado las tácticas letales que él y su equipo habían defendido por tanto tiempo, especialmente dado que él estaba siendo grabado en ese momento. Después de declarar que de seguro su 'demostración' había asustado aquellos mirando el salvajismo de la escena, Superman entonces revela al Black sin poderes que el resto de la Élite estaban solo inconscientes; el no removió nada del cerebro de Black, sino que solo le causó una micro-contusión que le quitó sus poderes temporalmente  y que asesinar a los oponentes no hace a un héroe mejor que sus enemigos. Furioso, Black declaró que por no matarlo, Superman garantizó que mientras esté vivo,  él volvería una y otra vez, pero Superman con calma respondió que el no lo querría de otra manera, y que los sueños como los que dio a la Tierra, es lo que hace que la vida valga la pena hasta la espera de que el ejemplo de que él y otros héroes provean un mejor mañana.


title: Manchester Black

text: Black temporalmente abatido, fue tomado en custodia, y sus poderes mentales fueron restablecidos durante los siguientes meses. En su nueva aparición (En la trama de Nuestros Mundos en Guerra de Aventuras de Superman #593), Black fue contratado por el gobierno americano y el Presidente Lex Luthor para dirigir un nuevo Escuadrón Suicida presentando a Chemo, Plasmus, Metralla, y Acero como miembros. La misión del Escuadrón era liberar al monstruo Doomsday contra la amenaza del conquistador galáctico Imperiex. Tras su liberación, Doomsday aparentemente había asesinado a todo el Escuadrón, con la excepción de Black (Steel se salvó más tarde, gracias a las acciones de Black Racer y Darkseid, a pesar de que Mongul sobrevivió bajo circunstancias desconocidas), quién huyó después  de "reprogramar" la mente de Doomsday de modo que su odio hacia Superman, fuera temporalmente redirigido hacia las sondas de Imperiex.


title: Manchester Black

text: En la aparición final de Black (en Ending Battle a través de los titulares de Superman en noviembre y diciembre del 2002) este se encontraba controlando docenas de supervillanos, revelando la identidad secreta de Superman y enviándolos en masa tras el Hombre de Acero. Black persiguió a todos en la vida de Superman - desde el viejo entrenador de fútbol de Clark hasta su vigente dentista - antes de lanzar un ataque en masa. A pesar de las probabilidades en contra de él, Superman se las manejó para retener a los villanos, más tarde encontrando a Black en su apartamento, que aparentemente había asesinado a Lois Lane mientras Superman estaba ocupado. Black se mofaba de Superman, provocándolo para que lo matara, pero Superman puso el cuerpo de Lois en primer lugar y se las arregló para darle un entierro apropiado. A pesar de fantasear con asesinar a Black, Superman resistió la tentación y le dijo a Black que dedicaría el resto de su vida a mantener los villanos tras las rejas y no en la morgue, porque la venganza no es justicia.


title: Manchester Black

text: Black estaba asombrado por la fortaleza de Superman. Su espíritu vaciló y la ilusión se desmoronó, revelando que Lois estaba viva. Black había tratado de forzar a Superman a una posición en la que tuviera que matar, para que Superman aprendiera, después de su fracaso, ya que había roto su código moral por nada, dejándolo realmente quebrado. Pero el plan de Black falló y tuvo que reconocer que Superman realmente creía todo lo que decía. Consternado por la revelación de que se había vuelto un villano, Black hizo que los supervillanos olvidaran la identidad secreta de Superman. Entonces disparó un pulso telequinético hacia su propia cabeza, quitándose la vida.


title: Manchester Black

text: En septiembre del 2011, Los Nuevos 52 reinició la continuidad de DC. En esta nueva línea temporal, Mánchester Black es ejecutivo de alto rango en S.T.A.R. Labs. Él creó a Algorithm, una IA que realizó actos de terrorismo a través de la ciudad de Nueva York con el propósito de atraer a los Jóvenes Titanes a S.T.A.R. Labs, en donde orquestó un ataque en contra de él mismo, para luego ser salvado por los Jóvenes Titanes y  así ganar su confianza. Más tarde, propone una alianza; sospechoso de las verdaderas intenciones de Manchester Black, Robin Rojo acepta el acuerdo, pero envía a Chico Bestia para investigarlo.


title: Manchester Black

text: Manchester Black hace su primera aparición de en Superman #23. Aparece para ser restaurado en su vestimenta original y poderes, aunque su cabello es negro en vez de púrpura. Black captura a Jonathan Kent, el joven Superboy, y le quita sus poderes, fozándolo a ver imágenes de sus padres peleando sus criaturas y sufriendo. El incidente más espantoso ocurrió cuando la cortaron la pierna derecha a Lois Lane. Black está detrás de la ilusión de Hamilton County donde vivían los Kent. El la creó cuando ayudó a la Élite escapar de los Kroogarianos, con el pantano de Deadman siendo el centro de la mayoría de residentes conectados de los alienígenas que estaban encubierto como ciudadanos de Hamilton. Estos residentes incluyen el granjero Sr. Cobb y su nieta Kathy; el profesor de ciencias de Jon, Sr. Martínez; Candice, el editor de "Hamilton Horn"; el oficial de policía Goodman; el doctor del pueblo y el alcalde de Hamilton. Cuando Superman confronta a Black, ambos comparten su habitual debate sobre asesinar villanos contra los métodos generalmente usados por Superman, pero Black devuelve la jugada al restaurar los poderes de Jon mientras lo "programaba" para luchar a su lado . Cuando Superman y Superboy rompen el reactor cuántico y observan futuras líneas temporales, Superboy se pone en contra de Black antes de que su control mental se restaure, gracias a Lois. Antes de que Black atacara a los Kent en el futuro, Kathy usa sus poderes para crear interferencia telepática, causando que la conciencia de Black se transfiera y quede atrapada en el cuerpo de una de las vacas de la familia Cobb.


title: Manchester Black

text: Vera, la hermana de Manchester, es la líder de la Liga de la Justicia Élite.Por un tiempo, parecía que su mente había sido poseída por el espíritu incorpóreo de su hermano, pero más tarde se reveló que era una especie de trastorno de múltiples personalidades causado por su infancia traumática y agravada por su contacto con el poder casi infinito de los Worlogog. Su inestabilidad casi la lleva a destruir Londres, pero los otros miembros de la Élite la ayudaron a recuperarse.


title: Manchester Black

text: Black era un poderoso telequinético y telépata quien era capaz de un uso muy preciso de telequinesis. Él, por ejemplo, era capaz de darle a Superman lo equivalente a un derrame cerebral, usando su telequinesis para pinchar los vasos sanguíneos de su cerebro.


title: Manchester Black

text: El era capaz de crear ilusiones muy detalladas a gran escala, borrar memorias y podía controlar miles de mentes al mismo tiempo. Mientras controlaba a Bizarro y Silver Banshee, era capaz de temporalmente dotarlos de suficiente juicio para poder comunicarse y formar planes entre ellos. Además, era capaz de intercambiar las mentes de Superman y Bizarro, poniéndolos en el cuerpo del otro.


title: Manchester Black

text: En Rebirth, Black demostró tener suficiente poder para neutralizar los poderes de Jon Kent, el hijo de Superman y Lois Lane, y luego restaurarlos a su voluntad.


title: Manchester Black

text: Manchester Black aparece en la de "Supergirl", interpretado por David Ajala.Esta versión es un hombre británico negro inicialmente sin poder, apodado "Ches", que se enamoró de una empática de Ikthanol llamada Fiona Byrne (interpretada por Tiya Sircar), que describe como "un hombre que entra en un tiroteo con un cuchillo y todavía gana". En el episodio "Ahimsa", Manchester trabajó con Detective Marciano para encontrar a Fiona después de que fuera capturada por los Hijos de la Libertad. Cuando encuentran a una Fiona gravemente herida en la camioneta de Mercy Graves y Otis Graves, Manchester tuvo sus últimos momentos con una Fiona moribunda mientras Detective Marciano intenta quitarle el dolor. Tras la muerte de Fiona, Manchester fue a comprar armas para vengarse de los responsables de la muerte de Fiona. En el episodio "Call to Action", Manchester comienza su venganza apuntando a algunos miembros de Hijos de la Libertad. Después de dispararles a la mayoría de ellos, Manchester interrogó a un miembro superviviente sobre la identidad de su supervisor. Después de obtener el nombre de Caldwell del miembro de Children of Liberty, Manchester le dispara. En el episodio "Rather the Fallen Angel", Manchester ayuda a Jimmy Olsen a luchar contra los Hijos de la Libertad. Luego, va tras Ben Lockwood. En el episodio "Bunker Hill", Manchester hace uso de Lockwood Factory para enfrentarse a Ben en su alias de Agente de la Libertad, donde Manchester tiene a su esposa Lydia como rehén. A pesar de algunos obstáculos, Supergirl y Nia Nal frustran los intentos de Manchester y el Agente de la Libertad se venga. Tanto Manchester como Ben son arrestados por la policía. Después de ser visitado por Detective Marciano en la Cárcel Central de Hombres de National City, Manchester observa desde las ventanas cómo Ben es llevado a la prisión mientras los manifestantes cantan "Libertad". En el episodio "Menagerie", Manchester envía a Menagerie una carta que le agrada. En el episodio "¿Qué hay de divertido en la verdad, la justicia y el estilo americano?", Manchester escapa de la prisión y forma la Élite con Menagerie, un extraterrestre de quinta dimensión llamado Hat y un Morae / Mo sin nombre. Forman la Élite en respuesta al fanatismo del Agente de la Libertad y los Hijos de la Libertad, así como a la ineficacia del gobierno y la D.E.O.. En el episodio "Oh hermano, ¿dónde estás?", Black usa un raro artefacto marciano que otorga poderes telepáticos a su usuario llamado Bastón de H'ronmeer. Más tarde fue asesinado por un vengativo J'onn J'onzz después de que este último creyera que fue él quien disparó a Olsen, desintegrando a Manchester, quien, en sus últimos momentos, encontró "hermosa" la rabia desatada de J'onn.


title: Manchester Black

text: Manchester Black aparece como principal antagonista en "Superman vs. La Élite", cuya voz la hace Robin Atkin Downes como adulto y Grey DeLisle como el joven Manchester.Como en los cómics, Manchester Black es el líder de la Élite, donde hacen justicia a su manera. A diferencia de los eventos en la historia original, Superman en realidad destruye el tumor responsable de los poderes de Manchester, removiéndolos permanentemente.


title: Manchester Black

text: Manchester Black aparece como jugador desbloqueable en "", cuya voz la interpreta Robin Atkin Downes.


title: Manchester Black

text: Algunas apariciones de Black han sido reimpresas en libros de bolsillo.


title: Sesgo algorítmico

text: El sesgo algorítmico ocurre cuando un sistema informático refleja los valores de los humanos que están implicados en la codificación y recolección de datos usados para entrenar el algoritmo. El sesgo algorítmico se puede encontrar en todos lados, como en los resultados de los motores de búsqueda o en las redes sociales y pueden tener un gran impacto en temas como la privacidad o agravar sesgos sociales como los existentes respecto a razas, género, sexualidad o etnias. El estudio del sesgo algorítmico esta enfocado sobre todo en algoritmos que reflejan "discriminación sistemática e injusta". Este tipo de sesgos han empezado a ser tenidos en cuenta en marcos legales recientemente, como el Control de Protección de Datos Generales de la Unión Europea en 2018.


title: Sesgo algorítmico

text: Tan pronto como los algoritmos expanden su capacidad de organizar la sociedad, la política, las instituciones, y el comportamiento, los sociólogos han empezado a preocuparse con las maneras en que los resultados no previstos y la manipulación de datos pueden impactar el mundo físico. Como los algoritmos son a menudo considerados neutros y sin sesgos, puede parecer que son mejores que los propios humanos, y en algunos casos, relevar trabajo en un algoritmo puede reducir el control humano sobre los resultados. Los sesgos pueden repercutir en los algoritmos teniendo como origen influencias culturales, sociales, o institucionales; debido a limitaciones técnicas de su diseño; o por ser utilizado en contextos no esperados en un principio o por usuarios que no se habían considerado en el diseño inicial del software.


title: Sesgo algorítmico

text: Los sesgos algorítmicos han afectado a temas como los resultados de las elecciones. Los problemas de comprensión, investigación, y descubrimiento de sesgos en los algoritmos provienen de la naturaleza de estos, ya que los propietarios no suelen dejar acceder a su implementación, y aunque fuera así, muchas veces son demasiado complejos para entender como funcionan. Además, los algoritmos pueden cambiar, o responder a diferentes entradas de maneras que no pueden ser previstas o fácilmente reproducidas para su análisis. En muchos casos, incluso dentro de un solo sitio web o aplicación, no hay un solo algoritmo para examinar, si no un conjunto de procesos y entradas de datos interrelacionados.


title: Sesgo algorítmico

text: Los algoritmos son difíciles de definir, pero se pueden entender como conjuntos de instrucciones dentro de un ordenador que determinan cómo estos programas leen, recogen, procesan, y analizan datos para generar una salida legible. Los ordenadores más nuevos pueden procesar millones de estas instrucciones algorítmicas por segundo, lo cual ha impulsado el diseño y adopción de tecnologías como machine learning e inteligencia artificial. Analizando y procesando datos, los algoritmos son el corazón de los motores de búsqueda, redes sociales, motores de recomendación, venta al detalle en línea, publicidad online, y otros.


title: Sesgo algorítmico

text: Los científicos sociales contemporáneos están preocupados con procesos algorítmicos incluidos en el hardware y  software debido a su impacto político y social, y cuestionan la suposición de que un algoritmo es neutral. El término "sesgo algorítmico" describe errores sistemáticos y repetidos que crean resultados injustos, como dar privilegios a un grupo de usuarios por encima otros de forma arbitraria. Por ejemplo, un algoritmo de puntuación de crédito puede negar un préstamo sin ser injusto, si se fija únicamente en criterios financieros pertinentes. Si el algoritmo recomienda préstamos a un grupo de usuarios, pero niega préstamos a otro conjunto de usuarios casi idénticos basándose en criterios no relacionados, y si este comportamiento se puede repetir en distintas ocasiones, se puede decir que es un algoritmo con sesgos. Estos sesgos pueden ser intencionados o involuntarios.


title: Sesgo algorítmico

text: El sesgo puede ser introducido a un algoritmo de varias maneras. Durante el montaje de una base de datos, el dato tiene que ser recogido, digitalizado, adaptado, e introducido según un diseño humano. Luego, los programadores asignan prioridades, o jerarquías, sobre cómo un programa evalúa y ordena los datos. Esto requiere decisiones humanas sobre cómo el dato es categorizado, y qué dato es incluido o descartado. Algunos algoritmos recogen sus propios datos basados en  criterios de selección humanos, los cuales también pueden reflejar sesgos de los diseñadores. Otros algoritmos pueden reforzar estereotipos y preferencias cuando procesan y muestran datos relevantes para los humanos, por ejemplo, al seleccionar información basada en elecciones anteriores de un usuario o grupo de usuarios similares.


title: Sesgo algorítmico

text: Más allá de reunir y procesar datos, los sesgos pueden surgir como resultado del diseño. Por ejemplo, algoritmos que usan ordenación en los datos, aquellos que determinan la asignación de recursos o escrutinio, o los que clasifican e identifican usuarios, los cuales pueden discriminar a un grupo cuándo calculan el riesgo basado en datos de usuarios similares. Por otro lado, los motores de recomendación que asocian a los usuarios con otros usuarios similares, o que infieren diferentes rasgos, podrían confiar en datos inexactos que reflejan estereotipos étnicos,de género, socio-económicos, o raciales. Otro ejemplo surgiría de determinar los criterios que dicen que incluir y excluir de los resultados. Estos criterios podrían provocar resultados inesperados en las búsquedas, como un software de recomendaciones de compañías de vuelos  que omite los vuelos de compañías que no se patrocinan igual que el resto. Los algoritmos también pueden mostrar un "sesgo de incertidumbre", ofreciendo valoraciones más seguras cuándo los conjuntos de datos son más grandes. Esto puede afectar a procesos algorítmicos que analizan muestras muy grandes, que hacen se ignoren los datos de poblaciones poco representadas.


title: Sesgo algorítmico

text: Los primeros programas de ordenador fueron diseñados para imitar el razonamiento y las deducciones humanas, y se consideró que funcionaban cuando llegaron a reproducir esa lógica humana de manera exitosa y consistente. En su libro de 1976 (), el pionero de la Inteligencia Artificial Joseph Weizenbaum sugirió que el sesgo podría surgir tanto de los datos utilizados en un programa como de la forma en que se implementa un programa.


title: Sesgo algorítmico

text: Weizenbaum describió los programas como secuencias de reglas creadas por humanos para que las siga una computadora. Al seguir esas reglas consistentemente, tales programas "encarnan la ley", es decir, hacen cumplir una forma específica de resolver problemas. Las reglas que sigue una computadora se basan en las suposiciones de un programador sobre cómo se pueden resolver estos problemas. Esto significa que el código podría incorporar la imaginación del programador y sus ideas de cómo funciona el mundo, incluyendo sus prejuicios y expectativas. Mientras que un programa puede incorporar prejuicios de esta manera, Weizenbaum también señaló que cualquier dato alimentado a una máquina refleja adicionalmente los "procesos humanos de toma de decisiones" a medida que se van seleccionando los datos.


title: Sesgo algorítmico

text: Finalmente, señaló que las máquinas también podrían transmitir buena información con consecuencias imprevistas si los usuarios no tienen claro cómo interpretar los resultados. Weizenbaum advirtió en contra de confiar en las decisiones tomadas por los programas que el usuario no entiende, comparando esa fe con la de un turista que puede encontrar su camino a una habitación de un hotel girando a la izquierda o a la derecha jugando a cara o cruz. El turista no tiene base para entender cómo o por qué llegó a su destino, y el hecho de llegar no significa que el proceso sea preciso o confiable.


title: Sesgo algorítmico

text: Uno de los primeros ejemplos de sesgo algorítmico resultó en que hasta 60 mujeres y personas pertenecientes a minorías étnicas se les negara la entrada a la cada año entre 1982 y 1986, basado en la implementación de un nuevo sistema de evaluación por ordenador que negaba la entrada a mujeres y hombres con "nombres que suenan extranjeros" basándose en las tendencias históricas de las admisiones.


title: Sesgo algorítmico

text: Pese a que los algoritmos bien diseñados frecuentemente determinan resultados que son igualmente (o más) equitativos que las decisiones de seres humanos, aún ocurren casos de sesgo, y son difíciles de predecir y analizar. La complejidad de analizar el sesgo algorítmico ha crecido a la vez que la complejidad de los programas y su diseño. Las decisiones que hace un diseñador o un equipo de diseñadores pueden ser oscurecidas entre las muchas partes de código creadas para un solo programa; a lo largo del tiempo estas decisiones y su impacto colectivo en la salida del programa se puede olvidar. En teoría, estos sesgos pueden crear nuevos patrones de conducta, o “scripts”, en relación a tecnologías específicas según el código interactúa con otros elementos de la sociedad. Los sesgos también pueden afectar cómo la sociedad se forma alrededor de puntos de datos que los algoritmos requieren. Por ejemplo, si los datos muestran un gran número de arrestos en una zona particular, un algoritmo podría asignar más patrullas de policía a esa zona, lo que puede llevar a más arrestos.


title: Sesgo algorítmico

text: Las decisiones de programas algorítmicos pueden verse como más autoritativas que las decisiones de los seres humanos que se supone que asisten, un proceso descrito por el escritor Clay Shirky como “autoridad algorítmica”. Shirky usa el término para describir “la decisión de considerar como autoritativo un proceso no gestionado de extraer valor de fuentes diversas y poco fiables”, como los resultados de búsqueda. Esta neutralidad también puede malinterpretarse por el lenguaje usado por los expertos y los medios de comunicación cuando los resultados son presentados al público. Por ejemplo, una lista de noticias seleccionada y presentada como “de moda” o “popular” puede ser creada basándose en criterios bastante más amplios que su popularidad.


title: Sesgo algorítmico

text: Por su conveniencia y autoridad, los algoritmos son teorizados como un medio de delegar la responsabilidad lejos de los humanos. Esto puede tener el efecto de reducir opciones alternativas, compromisos o flexibilidad. El sociólogo Scott Lash ha criticado los algoritmos como una nueva forma de “poder generativo”, dado que son un medio virtual de generar fines reales. Donde previamente el comportamiento humano generaba datos para ser recogidos y estudiados, los algoritmos potentes podrían dar forma y definir los comportamientos humanos.


title: Sesgo algorítmico

text: Las preocupaciones sobre el impacto de los algoritmos en la sociedad han llevado a la creación de grupos de trabajo en organizaciones como Google y Microsoft, las cuales han cocreado un grupo de trabajo llamado Fairness, Accountability and Transparency in Machine Learning. Entre algunas ideas de Google se incluyen comunidades que patrullan los resultados de algoritmos y votan por controlar o restringir los resultados que consideran que tienen consecuencias negativas. En los últimos años, el estudio de Fairness, Accountability and Transparency (FAT) de los algoritmos ha surgido como un área interdisciplinaria de investigación con una conferencia anual llamada FAT.


title: Sesgo algorítmico

text: Un sesgo preexistentes en un algoritmo es consecuencia de ideologías sociales e institucionales subyacentes. Estas ideas pueden influir o crear sesgos personales en los diseñadores o programadores. Dichos perjuicios pueden ser explícitos y conscientes, o implícitos e inconscientes. Datos de entrada mal seleccionados influirán en los resultados creados por las máquinas. La codificando de un sesgo preexistentes en el software puede preservar el sesgo social e institucional, y sin ninguna corrección podría replicarse en futuros usos de ese algoritmo.


title: Sesgo algorítmico

text: Un ejemplo de este tipo de sesgo es el Programa de la Ley de Nacionalidad Británica, diseñado para automatizar la evolución de los nuevos ciudadanos de Reino Unido a partir de 1981. El programa reflejó con precisión los principios de la ley, que establecían que "un hombre es el padre solo de sus hijos legítimos, mientras que una mujer es la madre de todos sus hijos, legítimos o no”. En su intento de transferir una lógica particular a un proceso algorítmico, el BNAP inscribió la lógica de la Ley de Nacionalidad Británica en su algoritmo, que la perpetuaría incluso si la ley fuera finalmente derogada.


title: Sesgo algorítmico

text: El sesgo técnico surge a través de las limitaciones de un programa, la potencia computacional, su diseño u otra restricción en el sistema. Tal sesgo también puede ser una restricción de diseño, por ejemplo, se puede entender que un motor de búsqueda que muestra tres resultados por pantalla privilegia los tres primeros resultados un poco más que los tres siguientes, como en una pantalla de precios de una aerolínea. Otro caso es el software que se basa en la aleatoriedad para distribuciones justas de resultados. Si el mecanismo de generación de números aleatorios no es realmente aleatorio, puede introducir sesgos, por ejemplo, al sesgar las selecciones hacia los elementos al final o al principio de una lista.


title: Sesgo algorítmico

text: Un "algoritmo descontextualizado" utiliza información no relacionada para ordenar resultados, por ejemplo, un algoritmo de fijación de precios de vuelo que clasifica los resultados por orden alfabético estaría sesgado a favor de American Airlines sobre United Airlines. También puede aplicarse lo contrario, en el que los resultados se evalúan en contextos diferentes de los que se recopilan. Los datos pueden recopilarse sin un contexto externo crucial: por ejemplo, cuando el software de reconocimiento facial es utilizado por cámaras de vigilancia, pero evaluado por personal remoto en otro país o región, o evaluado por algoritmos no humanos sin conocimiento de lo que ocurre más allá del campo visual de la cámara. Esto podría crear una comprensión incompleta de la escena de un crimen, por ejemplo, confundir a los espectadores con quienes cometen el crimen.


title: Sesgo algorítmico

text: Por último, se puede crear un sesgo técnico al intentar formalizar las decisiones en pasos concretos bajo el supuesto de que el comportamiento humano funciona de la misma manera. Por ejemplo, el software valora puntos de datos para determinar si un acusado debe aceptar un acuerdo de culpabilidad, mientras ignora el impacto de la emoción en un jurado. Otro resultado no deseado de esta forma de sesgo se encontró en el software de detección de plagio Turnitin, que compara los textos escritos por los estudiantes con la información que se encuentra en línea y devuelve una puntuación de probabilidad de que el trabajo del estudiante sea una copia. Debido a que el software compara cadenas largas de texto, es más probable que identifique hablantes no nativos de inglés que hablantes nativos, ya que este último grupo podría cambiar mejor las palabras individuales, dividir cadenas de texto plagiado u oscurecer pasajes copiados a través de sinónimos. Debido a que es más fácil para los hablantes nativos evadir la detección como resultado de las limitaciones técnicas del software, esto crea un escenario en el que Turnitin identifica a los hablantes extranjeros de inglés para plagio mientras permite que más hablantes nativos evadan la detección.


title: Sesgo algorítmico

text: El sesgo emergente es el resultado del uso y confianza en algoritmos de contextos nuevos o imprevistos. Los algoritmos pueden no haber sido ajustados para considerar nuevas formas de conocimiento, como nuevos medicamentos o descubrimientos médicos, nuevas leyes, modelos de negocio o normas culturales que cambian. Esto puede excluir grupos mediante la tecnología, sin proporcionar contornos claros para entender quién es responsable de su marginación. De manera similar, pueden emerger problemas al entrenar datos (los ejemplos de los que “se alimenta” una máquina, por los que modela conclusiones concretas) que no se corresponden con contextos que un algoritmo encuentra en el mundo real.


title: Sesgo algorítmico

text: En 1990, un ejemplo de sesgo emergente se detectó en el software utilizado para asignar estudiantes de medicina en EE. UU. a residencias, el National Residency Match Program (NRMP). El algoritmo se diseñó en un momento en el que pocas parejas casadas buscaban residencia juntos. Según fueron entrando más mujeres a las escuelas de medicina, más probable era que los estudiantes solicitaran residencia junto a su pareja. El proceso pedía a cada candidato que aportara una lista de preferencias de ubicación alrededor de EE. UU., que después era ordenada y asignada cuando un hospital y un candidato acordaban un emparejamiento. En el caso de parejas casadas donde ambos buscaban residencia, el algoritmo consideraba las elecciones de ubicación de la persona más altamente valorada. El resultado era que con frecuencia se asignaban escuelas más preferidas al primer integrante de la pareja y menos preferidas al segundo, en lugar de buscar compromisos en preferencias de ubicación.


title: Sesgo algorítmico

text: Otros tipos de sesgo emergente son:


title: Sesgo algorítmico

text: Correlaciones impredecibles pueden surgir cuando amplios conjuntos de datos son comparados entre sí. Por ejemplo, datos sobre patrones de navegación en la web pueden corresponderse con señales que marcan datos sensibles (como raza u orientación sexual). Seleccionando de acuerdo a cierto comportamiento o patrones, el efecto final sería casi idéntico a discriminación por el uso de datos directos de raza u orientación sexual. En otros casos, el algoritmo extrae conclusiones de correlaciones, sin ser capaz de entender esas correlaciones. Por ejemplo, un programa de clasificación dio menor prioridad a asmáticos que padecieran neumonía que a asmáticos que no la padecieran. El algoritmo hizo esto ya que simplemente comparaba cotas de supervivencia: los asmáticos con neumonía tenían un riesgo mayor. Históricamente, por la misma razón, los hospitales típicamente dan a dichos asmáticos el mejor y más inmediato cuidado.


title: Sesgo algorítmico

text: El sesgo emergente puede ocurrir cuando un algoritmo se usa por público imprevisto. Por ejemplo, las máquinas pueden requerir que los usuarios sepan leer, escribir o entender números, o relacionarse con una interfaz usando metáforas que no entienden. Estas exclusiones pueden convertirse en acentuadas según la tecnología sesgada o excluyente se va integrando más en la sociedad.


title: Sesgo algorítmico

text: Además de la exclusión, usos imprevistos pueden emerger por parte del usuario que confía en el software más que en su propio conocimiento. Por ejemplo, un grupo de usuarios imprevisto llevó a sesgo algorítmico en el Reino Unido, cuando ingenieros informáticos y abogados especializados en la inmigración crearon el British National Act Program como prueba de concepto con el fin de examinar de forma correcta para obtener la nacionalidad británica. Los diseñadores tenían acceso a mayores conocimientos legales que los usuarios en oficinas de inmigración, cuyo entendimiento tanto de software como de ley de inmigración seguramente fuera tosco. Los agentes que administraban las preguntas confiaban por completo en el software, lo que excluía distintos métodos de obtener la nacionalidad, y usaban el software incluso después de que los nuevos casos de leyes e interpretaciones legales llevaran a que el algoritmo estuviera anticuado. Como resultado de diseñar un algoritmo para los usuarios que presuntamente era inteligente en cuanto a la legalidad, el algoritmo del software llevó indirectamente a sesgo a favor de los candidatos que cumplían un conjunto restringido de criterios legales en lugar de los criterios más generales de la ley de inmigración.


title: Sesgo algorítmico

text: El sesgo emergente también podría crear un ciclo de realimentación, o recursión, si los datos recogidos para un algoritmo resultan ser respuestas reales que se vuelven a introducir al algoritmo. Por ejemplo, simulaciones de software de policía predictiva (PredPol) desarrollados en Oakland, California, sugerían una presencia policial mayor en barrios de gente de raza negra basándose en los datos de crímenes denunciados por la gente. La simulación mostraba que la gente denunciaba crímenes basándose en si veían coches de policía, independientemente de lo que la policía hiciera. La simulación interpretó los avistamientos de coches de policía para modelar sus predicciones de crimen, y asignaba por tanto aún más presencia policial en dichos barrios. La institución Human Rights Data Analysis Group, que llevó a cabo la simulación, advirtió que en lugares donde la discriminación racial favorece los arrestos, estos ciclos de realimentación podrían incrementar la discriminación racial en la policía.


title: Sesgo algorítmico

text: Los sistemas de recomendación como los que se usan para recomendar vídeos en línea o artículos de noticias pueden crear ciclos de realimentación. Cuando los usuarios hacen clic en contenido sugerido por algoritmos, se influencia el siguiente conjunto de sugerencias. Con el paso del tiempo esto puede llevar a los usuarios a entrar en un filtro burbuja y no ser conscientes de contenido importante o útil.


title: Sesgo algorítmico

text: Los algoritmos corporativos pueden estar sesgados para favorecer de manera invisible los acuerdos financieros o los acuerdos entre empresas, sin el conocimiento de un usuario que pueda confundir el algoritmo como imparcial. Por ejemplo, American Airlines creó un algoritmo de búsqueda de vuelos en la década de 1980. El software presentaba una gama de vuelos de varias aerolíneas a los clientes, pero sopesaba los factores que destacaban sus propios vuelos, independientemente del precio o la conveniencia. En testimonio ante el Congreso de los Estados Unidos, el presidente de la aerolínea declaró abiertamente que el sistema fue creado con la intención de obtener una ventaja competitiva a través de un trato preferencial.


title: Sesgo algorítmico

text: En un artículo de 1998 que describe a Google, se demostró que los fundadores de la empresa adoptaron una política de transparencia en los resultados de las búsquedas sobre la colocación remunerada, argumentando que "los motores de búsqueda financiados por publicidad estarán intrínsecamente sesgados hacia los anunciantes y alejados de las necesidades de los consumidores", lo que constituiría una manipulación "invisible" del usuario.


title: Sesgo algorítmico

text: Una serie de estudios sobre votantes indecisos en los Estados Unidos y en la India descubrieron que los resultados de los motores de búsqueda podían cambiar los resultados de la votación en aproximadamente un 20%. Los investigadores concluyeron que los candidatos "no tiene manera de competir" si un algoritmo, con o sin intención, aumenta los resultados de búsqueda de páginas para un candidato rival. Los usuarios de Facebook que vieron mensajes relacionados con la votación tenían más probabilidades de votar. En 2010, una prueba aleatoria con usuarios de Facebook mostró un aumento del 20% (340,000 votos) entre los usuarios que vieron mensajes que promovían el voto, así como imágenes de sus amigos que habían votado. El experto en legislación Jonathan Zittrain advierte que esto podría crear un "amaño digital" en las elecciones, "la presentación selectiva de información por un intermediario para cumplir con sus intereses, en lugar de servir a los usuarios", si se manipula intencionalmente.


title: Sesgo algorítmico

text: En 2016, se descubrió que la red social de profesionales LinkedIn recomendaba variaciones masculinas de los nombres de las mujeres en respuesta a las consultas de búsqueda. El motor de búsqueda no hizo recomendaciones similares en la búsqueda de nombres masculinos. Por ejemplo, "Andrea" mostraba un mensaje preguntando si los usuarios querían decir "Andrew", pero las consultas por "Andrew" no preguntaban si los usuarios querían encontrar a "Andrea". La compañía dijo que esto fue el resultado de un análisis de las interacciones de los usuarios con el buscador.


title: Sesgo algorítmico

text: En 2012, la franquicia de tiendas por departamentos Target fue citada por recopilar datos para inferir cuándo las mujeres estaban embarazadas, incluso si no lo habían anunciado, y luego compartir esa información con sus socios de mercadeo. Debido a que los datos habían sido pronosticados, en lugar de ser observados o reportados directamente, la compañía no tenía la obligación legal de proteger la privacidad de esos clientes.


title: Sesgo algorítmico

text: Los algoritmos de búsqueda web también han sido acusados de ser sesgados. Los resultados de Google pueden dar prioridad al contenido pornográfico en términos de búsqueda relacionados con la sexualidad, por ejemplo, "lesbiana". Este sesgo se extiende al motor de búsqueda que muestra contenido popular pero sexualizado en búsquedas neutrales. Por ejemplo, los artículos "Top 25 Sexiest Women Athletes" (Las 25 mujeres atletas más sexys) aparecen como resultados de primera página en las búsquedas de "mujeres atletas". En 2017, Google ajustó estos resultados junto con otros relacionados con opiniones racistas, abuso infantil y pornografía, y otros contenidos perturbadores y ofensivos. Otros ejemplos incluyen la exhibición de trabajos con mejor remuneración a los candidatos masculinos en los sitios web de búsqueda de empleo.


title: Sesgo algorítmico

text: En 2018, Amazon apagó un sistema que desarrolló para filtrar las solicitudes de empleo cuando se dieron cuenta de que estaba sesgado en contra de las mujeres.


title: Sesgo algorítmico

text: Los algoritmos se han criticado como método para tapar los prejuicios raciales a la hora de decidir. Debido a como ciertas razas y grupos étnicos fueron tratados en el pasado, la información actual puede contener ciertos sesgos ocultos. Por ejemplo, gente de raza negra son más proclives a recibir sentencias más largas que gente de raza blanca, las cuales cometieron el mismo delito. Esto puede suponer que un sistema amplíe los sesgos originales en los datos.


title: Sesgo algorítmico

text: Un ejemplo es el uso de evaluaciones de riesgos en y , donde a los jueces se les presentaba mediante un algoritmo, el riesgo de que un preso reincidiese en un crimen. El periodo que comprende 1920 y 1970, la nacionalidad del padre de un criminal se tenía en cuenta en dichas evaluaciones de riesgo. A día de hoy, estos resultados se comparten con jueces en Arizona, Colorado, Delaware, Kentucky, Louisiana, Oklahoma, Virginia, Washington y Wisconsin. Una investigación independiente por ProPublica, descubrió que estos resultados obtenidos eran inexactos en el 80% de los casos y desproporcionadamente sesgados por sugerir que personas negras tenían un 77% más de probabilidades de reincidir que una persona blanca.


title: Sesgo algorítmico

text: En 2015, Google se disculpó cuando personas negras se quejaron de que el algoritmo de identificación de imágenes en la aplicación de Fotos los identificaba como gorilas. En 2010, las cámaras Nikon fueron criticadas debido a que su algoritmo de identificación preguntaba constantemente a los usuarios asiáticos si estaban parpadeando. Estos ejemplos son producto del sesgo en el conjunto de datos biométricos. Dichos datos biométricos se obtienen de aspectos del cuerpo, incluyendo las características raciales observadas, las cuales pueden entonces transferirse en puntos de datos. La tecnología de reconocimiento de voz puede tener diferentes exactitudes dependiendo del acento del usuario. Esto se puede deber a la falta de datos de entrenamiento para usuarios de dicho acento.


title: Sesgo algorítmico

text: Los datos biométricos sobre la raza pueden también inferirse en lugar de observarse. Por ejemplo, en 2012 un estudio demostró que los nombre asociados con las personas negras eran más proclives a devolver resultados de búsqueda relacionados con arrestos, independientemente de si hay o no un registro policial para individuos con ese nombre.


title: Sesgo algorítmico

text: Un estudio sobre “Riesgo, Raza y Reincidencia: Sesgo Predictivo e Impacto Dispar” alegó que existía una probabilidad el doble de mayor (45% contra 23%) de que personas negras fueran clasificadas de mayor riesgo incluso después de haber permanecido durante un periodo de dos años sin ninguna reincidencia documentada.


title: Sesgo algorítmico

text: En 2019 un estudio de investigación reveló que un algoritmo de atención médica vendido por favorecía a pacientes blancos por delante de pacientes negros, incluso estos estando más enfermos. El algoritmo predice cuánto costará el sistema de atención médica en el futuro. Sin embargo, el coste no es neutral con respecto a la raza, debido a que los pacientes negros incurrieron en aproximadamente 1.800$ menos en costes médicos por año que los pacientes blancos con el mismo número de problemas crónicos, lo que llevó al algoritmo a calificar a dichos pacientes blancos a tener el mismo riesgo de padecer ciertos problemas de salud en el futuro que los pacientes negros, los cuales sufrían significativamente de más enfermedades.


title: Sesgo algorítmico

text: En 2017 un algoritmo de Facebook diseñado para eliminar el discurso de odio en línea en favor de los hombres blancos frente a los negros a la hora de juzgar de manera objetiva el contenido, según documentos internos de Facebook. El algoritmo, el cual es una combinación de programas informáticos y revisión humana, fue creado para proteger amplias categorías en lugar de subcategorías. Por ejemplo, publicaciones en contra de los “musulmanes” sería bloqueadas, mientras que aquellas que denunciaban a los “musulmanes radicales” sí serían permitidas. Un resultado inesperado del algoritmo es que permite el discurso de odio contra los niños negros, ya que denuncian la subcategoría de “niños” de los negros, en lugar de “todos los negros”, mientras que “todos los hombres blancos” daría lugar a un bloqueo, debido a que blancos y hombres no son considerados una subcategoría. Además, se encontró que Facebook permitía a compradores de anuncios de dirigirse a “antijudíos” como una categoría de usuarios, que, según la compañía, fue resultado de los datos y los algoritmos usados. La compañía también permitió a los compradores de anuncios impedir que los afroamericanos vean anuncios de viviendas.


title: Sesgo algorítmico

text: El software que contienen las cámaras de vigilancia puede considerarse intrínsecamente político debido a que requiere algoritmos para distinguir comportamientos normales y anormales, y determinar quien pertenece a ciertos lugares en ciertos momentos. La habilidad de dichos algoritmos de reconocer rostros de un espectro racial se ha demostrado que esta limitado por la diversidad racial de las imágenes en su base de datos de entrenamiento; Si la mayoría de las imágenes pertenecen a una raza o género, el software es mejor a la hora de reconocer otros miembros de esa raza o género. Un análisis de software de 2002 utilizado para identificar individuos en imágenes de CCTV encontró varios ejemplos de predisposición cuando se ejecutan con las bases de datos de delincuentes. el software identificaba con más frecuencia a los hombres que a las mujeres, a las personas mayores más que a las jóvenes y a asiáticos, afroamericanos y otras razas con más frecuencia que a los blancos. Otros estudios sobre el software de reconocimientos han encontrado lo contrario cuando se entrena con bases de datos de no criminales, siendo el software el menos preciso para identificar a las mujeres de pieles más oscuras.


title: Sesgo algorítmico

text: En 2011, usuarios de la aplicación de citas para homosexuales "Grindr" reportaron que el algoritmo de recomendación de "Google Play" estaba vinculando a Grindr con aplicaciones diseñadas para encontrar delincuentes sexuales, que según los críticos relacionaban incorrectamente la homosexualidad con la pedofilia. El escritor Mike Ananny criticó esta asociación en "The Atlantic", argumentando que tales asociaciones estigmatizaron aún más a los hombres homosexuales. En 2009, la compañía de comercio electrónico Amazon anuló 57.000 libros después de que un cambio algorítmico expandiese su lista negra de “contenido para adultos” para incluir cualquier libro que abordase temas de sexualidad o gay, como la novela aclamada por la crítica "Brokeback Mountain".


title: Sesgo algorítmico

text: En 2019 se descubrió que, en "Facebook", las búsquedas de “fotos de mis amigas” arrojaron sugerencias como “en bikini” o “en la playa”. En contraste, las búsquedas de “fotos de mis amigos” no arrojaron resultados. Estos resultados muestran que muestran que la sociedad en su conjunto tiene una amplia gama de ideas sexistas sobre las mujeres. Aunque los usuarios son los que generan estos resultados en la parte superior de la página, Google no ha logrado eliminar los comentarios sexistas y racistas. En "Algoritmos de Opresión", "Safiya Noble" señala un ejemplo cuando realizas la búsqueda “chicas negras”. Una mujer estaba buscando en Internet actividades para entretener a un preadolescente y a sus primos de la misma edad. Después de buscar “chicas negras”, imágenes de pornografía llenaron la pantalla. Estos resultados son una correlación directa con los viejos medios en una nueva arquitectura de medios. Debido al algoritmo de Google, no puede borrar las páginas a menos que se consideren ilegales.


title: Sesgo algorítmico

text: Muchos problemas impiden el estudio del sesgo algorítmico a gran escala, obstaculizando la aplicación de estudios académicos rigurosos y la comprensión pública.


title: Sesgo algorítmico

text: Los algoritmos comerciales son patentados y pueden tratarse como secretos comerciales. El tratamiento de los algoritmos como secretos comerciales protege a las empresas, como los motores de búsqueda, donde un algoritmo transparente puede revelar tácticas para manipular el posicionamiento de los resultados de búsqueda. Esto dificulta a los investigadores realizar entrevistas o análisis para descubrir como estos algoritmos funcionan. Los expertos sugieren que este tipo de secreto puede ocultar métodos no éticos usados en la producción o el procesamiento de la salida de los algoritmos.


title: Sesgo algorítmico

text: Los procesos de los algoritmos son complejos, a menudo excediendo la comprensión de la gente que los usa. Las operaciones a gran escala pueden no ser comprendidas incluso por quienes están involucrados en crearlas. Los métodos y los procesos de los programas de hoy en día a menudo se ven oscurecidos por la incapacidad de conocer cada permutación de una entrada o salida de código.


title: Sesgo algorítmico

text: El científico social Bruno Latour ha identificado este proceso como cajanegrizar. Según él mismo, cajanegrizar es "el camino mediante el cual el trabajo científico o técnico se vuelve invisible a causa de su propio éxito. Cuando una máquina funciona eficientemente o un hecho está establecido con firmeza, uno solo necesita concentrarse en los beneficios que genere y no en su complejidad interior. Así, paradójicamente sucede que la ciencia y la tecnología cuanto más éxito obtienen más opacas se vuelven." Otros han criticado la metáfora de la caja negra, sugiriendo que los algoritmos actuales no son una caja negra, sino una interconexión de varias.


title: Sesgo algorítmico

text: Un ejemplo de esta complejidad se puede encontrar en el rango de entradas para personalizar la retroalimentación. Facebook tuvo en cuenta al menos 100.000 puntos de datos para determinar la disposición de una feed de redes sociales de un usuario en 2013. Además, equipos grandes de programadores pueden operar en aislamiento relativo unos de otros y no ser conscientes de los efectos acumulados de las decisiones pequeñas con los algoritmos conectados y elaborados. No todo el código es original, y puede ser cogido de otras librerías, creando un conjunto complicado de relaciones entre el procesamiento de datos y los sistemas de entrada de datos.


title: Sesgo algorítmico

text: Existe complejidad adicional a través del aprendizaje automático y la personalización de algoritmos basada en interacciones del usuario como los clics, el tiempo pasado en un sitio y otras métricas. Estos ajustes personales pueden confundir intentos generales de entender los algoritmos. Un servicio de transmisión de radio no identificado informó de que usaba cinco algoritmos únicos de selección de música que había seleccionado para sus usuarios, basándose en su comportamiento. Esto crea diferentes experiencias del mismo servicio de transmisión entre diferentes usuarios, haciendo más difícil de entender qué hacen estos algoritmos. Las empresas también realizan pruebas A/B frecuentes para ajustar los algoritmos basadas en las respuestas de los usuarios. Por ejemplo, el motor de búsqueda Bing puede ejecutar hasta diez millones de variaciones de su servicio por día, creando diferentes experiencias del servicio entre cada uso y/o usuario.


title: Sesgo algorítmico

text: Una barrera significativa para entender la lucha contra el sesgo en la práctica es que las categorías, como la demografía de las personas protegidas por la ley antidiscriminatoria, a menudo no se consideran de forma explícita al recopilar y procesar los datos. En algunos casos, hay una pequeña oportunidad de recopilar estos datos explícitamente, como en la toma de huellas de dispositivos, la computación ubicua y el Internet de las Cosas. En otros casos, el responsable de los datos puede no querer recopilar esos datos por razones de reputación, o porque representa un mayor riesgo de responsabilidad y seguridad. También puede ser el caso de que, al menos en relación con el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea, esos datos entran en las disposiciones de “categoría especial” y por lo tanto conllevan más restricciones en su recogida y tratamiento.


title: Sesgo algorítmico

text: Algunos profesionales han intentado estimar e imputar estas categorizaciones sensibles que no existen para permitir la mitigación del sesgo, por ejemplo, construyendo sistemas para deducir la etnia de los nombres. Sin embargo, esto puede introducir otras formas de sesgo si no se realiza con cuidado. Los investigadores de "machine learning" se han basado en tecnologías que mejoran la privacidad criptográfica, tales como la computación segura multipartita para proponer métodos mediante los cuales el sesgo algorítmico pueda ser evaluado o mitigado sin que estos datos estén nunca disponibles para los modeladores en texto plano.


title: Sesgo algorítmico

text: El sesgo algorítmico no sólo incluye categorías protegidas, sino que también incluye características menos observables o codificables, como los puntos de vista políticos. En estos casos, raramente hay una verdad fundamental fácilmente accesible o no controvertida, y eliminar el sesgo de un sistema así es más difícil.


title: Sesgo algorítmico

text: Además, pueden surgir correlaciones falsas y accidentales de una falta de comprensión de las categorías protegidas, por ejemplo, tasas de seguro basadas en datos de historiales de accidentes de coches que pueden solaparse, por casualidad, con grupos residenciales de minorías étnicas.


title: Sesgo algorítmico

text: Ha habido varios intentos de crear métodos y herramientas que puedan detectar y observar sesgos dentro de un algoritmo. Este campo emergente se centra en las herramientas que generalmente se aplican a los datos (de capacitación) utilizados por el programa en lugar de los procesos internos del algoritmo. Estos métodos también pueden analizar el resultado de un programa y su utilidad y, por lo tanto, pueden involucrar el análisis de su matriz de confusión (o tabla de confusión).


title: Sesgo algorítmico

text: Actualmente, se está redactando un nuevo estándar IEEE que tiene como objetivo especificar metodologías que ayuden a los creadores de algoritmos a eliminar problemas de sesgo y articular la transparencia (es decir, a las autoridades o usuarios finales) sobre la función y los posibles efectos de sus algoritmos. El proyecto fue aprobado en febrero de 2017 y está patrocinado por el Comité de Estándares de Ingeniería de Sistemas y Software, un comité constituido por la . Se espera que un borrador de la norma se someta a votación en junio de 2019.


title: Sesgo algorítmico

text: El "Reglamento General de Protección de Datos" (RGPD), el régimen revisado de protección de datos de la "Unión Europea" que se implementó en 2018, aborda en su Artículo 22 la “Toma de decisiones individuales automatizada, incluida la elaboración de perfiles”. Estas normas prohíben “únicamente” las decisiones automatizadas que tengan un efecto “significativo” o “legal” sobre un individuo, a menos que estén explícitamente autorizadas por el consentimiento, el contrato o la legislación de un "Estado miembro". En los casos en que estén permitidos, deben existir salvaguardias, como el derecho a "" y el "" no vinculante de las decisiones adoptadas. Aunque estas normas se consideran comúnmente nuevas, en el Artículo 15 de la "Directiva de Protección de Datos" existen disposiciones casi idénticas en toda Europa desde 1995. Las reglas y salvaguardias originales de las decisiones automatizadas que se encuentran en la legislación francesa desde finales de los años setenta.


title: Sesgo algorítmico

text: El RGPD aborda el sesgo algorítmico en los sistemas de elaboración de perfiles, así como los enfoques estadísticos posibles para limpiarlos, directamente en el considerando 71, señalando que… el responsable del tratamiento debe utilizar procedimientos matemáticos o estadísticos adecuados para la elaboración de perfiles, aplicar medidas técnicas y organizativas adecuadas … que eviten, entre otras cosas, los efectos discriminatorios sobre las personas físicas por motivos de origen racial o étnico, opinión política, religión o convicciones, afiliación sindical, situación genética o sanitaria u orientación sexual, o que den lugar a medidas que tengan tal efecto.Al igual que el "" en el "considerando 71", el problema es el carácter no vinculante de los considerandos. Aunque el "Grupo de trabajo del Artículo 29", que asesoró sobre la aplicación de la legislación de protección de datos, lo ha tratado como un requisito, sus dimensiones prácticas no están claras. Se ha argumentado que las evaluaciones del impacto de la protección de datos para la elaboración de perfiles de datos de alto riesgo (junto con otras medidas preventivas dentro de la protección de datos) pueden ser una mejor manera de abordar los problemas de discriminación algorítmica, ya que restringen las acciones de quienes despliegan algoritmos, en lugar de exigir a los consumidores que presenten quejas o soliciten cambios.


title: Sesgo algorítmico

text: Estados Unidos no tiene una legislación general que controle el sesgo algorítmico, abordando el problema a través de varias leyes estatales y federales que pueden variar según la industria, el sector y la forma en que se utiliza un algoritmo. Muchas políticas son ejecutadas o controladas por la "Comisión Federal de Comercio". En 2016, la lanzó el Plan Estratégico Nacional de Investigación y Desarrollo de Inteligencia Artificial, el cual tenía la intención de guiar a los responsables de la formulación de políticas hacia una evaluación crítica de los algoritmos. Recomendó a los investigadores que “diseñen estos sistemas de manera que sus acciones y la toma de decisiones sean transparentes y fáciles de interpretar por los humanos, y así puedan contener, en lugar de simplemente aprender y repetir estos sesgos”. Pensado solo como una guía, el informe no sentó ningún precedente legal.


title: Sesgo algorítmico

text: En 2017, la ciudad de "Nueva York" aprobó el primer proyecto de ley de rendición de cuentas algorítmica en los Estados Unidos. El proyecto de ley, que entró en vigor el 1 de enero de 2018, requería “la creación de un grupo de trabajo que proporcione recomendaciones sobre cómo la información sobre los sistemas de decisión automatizados de las organizaciones debería ser compartida con el público, y cómo esas organizaciones deberían abordar los casos en que las personas se ven perjudicadas por sistemas de decisión automatizados de la organización”. Se requiere que el grupo de trabajo presente hallazgos y recomendaciones para acciones reguladoras adicionales en 2019.


title: Sesgo algorítmico

text: El 31 de julio de 2018, se presentó un borrador del proyecto de ley de datos personales. El borrador propone estándares para el almacenamiento, procesamiento y transmisión de los datos. Si bien no utiliza el término algoritmo, establece disposiciones para “…daños resultantes de cualquier procesamiento o cualquier tipo de procesamiento realizado por el fiduciario”. Define “"cualquier denegación o retirada de un servicio, beneficio o bien resultante de una decisión de evaluación sobre el propietario de los datos"” o “"cualquier tratamiento discriminatorio"” como una fuente de daño que podría surgir del uso indebido de los datos. También establece disposiciones especiales para las personas con “estatus intersexual”.


title: Witold Wojtkiewicz

text: Witold Wojtkiewicz (Varsovia, 29 de diciembre de 1879-ibídem, 14 de junio de 1909) fue un pintor simbolista polaco.


title: Witold Wojtkiewicz

text: Estudió en la Academia de Bellas Artes de Cracovia. Fue uno de los fundadores del cabaret "Balón verde" de Cracovia, donde empezó a exponer su obra. En 1906 expuso en la galería Schult de Berlín y, en 1907, en la galería Druet de París, donde su obra recibió el elogio de Maurice Denis y André Gide. Su obra, adscrita al simbolismo, se centró en el mundo de la infancia y el circo, con un estilo de intenso colorido que combina lo lírico y lo grotesco y que se acerca al expresionismo y el surrealismo. Murió a los treinta años de una dolencia cardíaca.


title: Festival de Cine La Orquídea Cuenca

text: El Festival de Cine La Orquídea Cuenca es un evento cinematográfico y cultural que se realiza anualmente en la ciudad ecuatoriana de Cuenca. Es organizado por el Gobierno Provincial del Azuay.


title: Festival de Cine La Orquídea Cuenca

text: El Festival de Cine La Orquídea – Cuenca fue creado en octubre del 2011 por la Prefectura del Azuay, como iniciativa del Prefecto Paúl Carrasco, con el objetivo de promover el cine independiente nacional e internacional, fomentar el turismo a Cuenca y el desarrollo económico de la región.


title: Festival de Cine La Orquídea Cuenca

text: En sus seis ediciones ha recibido figuras del cine como los directores Francis Ford Coppola, Sebastián Lelio, Fernando Trueba, David Trueba, Álex de la Iglesia, Ariel Rotter, Santiago Mitre, Alejandro Fadel, Sebastián Cordero, José Luis Torres Leiva; los directores de fotografía Enrique Chédiak , César Charlone, Simon Brauer ; el director de arte Eugenio Caballero e intérpretes como Sonia Braga, Damián Alcázar, Carmen Maura, Victoria Abril, Tenoch Huerta, Carolina Bang, Ariadna Gil, Anamaria Marinca, Manolo Cardona, Angie Cepeda, Ruddy Rodríguez.


title: Festival de Cine La Orquídea Cuenca

text: Presidente del Festival: Paúl Carrasco Carpio Directora del Festiva: Rebeca Alvear Alvear Directora de programación: Isabella Parra Puente Productor: Mario Vera Loor