BUSCADOR RECOLECTA

The association between stress and immune response activations in different diseases has been analyzed in this paper based on salivary analytics. Moreover, a first attempt to discriminate between diseases was performed by machine learning. The salivary analytics consisted of the measurement of physical (cortisol) and psychological stress (salivary alpha-amylase) indicators, innate (acute phase proteins: C-reactive protein and haptoglobin), and adaptive immune (adenosine deaminase, Cu and Zn) markers and oxidative stress parameters (antioxidant capacity and oxidative status). A total of 107 commercial growing pigs in the field were divided into six groups according to the signs of disease after proper veterinary clinical examination, specifically, healthy pigs, pigs with rectal prolapse, tail-biting, diarrhea, lameness or dyspnea. Associations between stress and immune markers were observed with different intensities. The higher associations (r = 0.61) were observed between oxidative stress markers and adaptive immune markers. On the other hand, moderate associations (r = 0.31-0.48) between physical and psychological stress markers with both innate and adaptive immune markers were observed. All pathological conditions showed statistically significant differences in at least 4 out of the 11 salivary markers studied, with no individual marker dysregulated in all the diseases. Moreover, each disease condition showed differences in the degree of activation of the systems analyzed which could be used to create different salivary profiles. A total of two dimensions were selected according to the machine learning analysis to explain the 48,3% of the variance of our data. Lameness and prolapse were the two pathological conditions most distant from the healthy condition followed by dyspnea. Tail biting and diarrhea were also far from the other diseases but nearer healthy animals. There is still room for improvements, but these preliminary results showed a great power for disease detection and characterization using salivary biomarkers profiling in the near future.

Conjuntos de datos de encuesta semiestructurada a creadores e intérpretes de música, profesionales y no profesionales. Muestra internacional. Cuestionarios en inglés y español, Este artículo tiene como objetivo investigar acerca de los retos que supone la Inteligencia Artificial (IA) en la industria musical desde la perspectiva de la sostenibilidad de los modelos de negocio que gestionan la creación de valor en la industria y su relación con la percepción de los compositores/letristas y los artistas intérpretes o ejecutantes, entendidos como actores clave en el proceso de creación de valor. Para ello, los autores han desarrollado una encuesta semiestructurada dirigida a una muestra internacional cualitativamente representativa de creadores e intérpretes, tanto profesionales como amateurs. Como principales resultados, el artículo concluye en primer lugar, que la IA viene a intensificar algunas de las problemáticas puestas de manifiesto en la consolidación del modelo de las plataformas de streaming, en particular respecto a sus dos grandes desafíos de sostenibilidad (el desplazamiento del valor de la creación a la tecnología y la homogeneidad creciente de su inventario, con implicaciones para la diversidad cultural y la creatividad). Por otro lado, se pone de manifiesto que la IA generativa parece tener un impacto especialmente relevante en las fases de creación y consumo, afectando a los ámbitos y posibilidades de creación de valor de los músicos, compositores e intérpretes y de las experiencias de uso y consumo de música. La perspectiva de las personas creadoras ofrece una visión que conjuga incertidumbre y pesimismo, caracterizando las innovaciones tecnológicas como acelerantes de las disfunciones del modelo de las plataformas de streaming y resultando en la eventual devaluación de la profesión artística y de la propia creatividad y la diversidad cultural. La regulación de los marcos de aplicación de la IA en este contexto y el establecimiento de un marco que facilite la capacidad de elección por parte de los usuarios entre “creatividad artificial” y “creatividad natural” por parte de la son planteadas como vías de solución parciales. Con todo, dado que la industria musical constituye uno de los sectores de las industrias creativas con un proceso de transformación digital más acelerado la exploración de las problemáticas y desafíos derivados de la integración de la IA en sus procesos constituye sin duda una fuente valiosa para la comprensión de otros ámbitos del contenido digital.