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¿Qué son las cookies?

Las cookies son pequeños archivos de datos que se reciben en el terminal desde el sitio Web visitado y se usan para registrar ciertas interacciones de la navegación en un sitio Web almacenando datos que podrán ser actualizados y recuperados. Estos archivos se almacenan en el ordenador del usuario y contiene datos anónimos que no son perjudiciales para su equipo. Se utilizan para recordar las preferencias del usuario, como el idioma seleccionado, datos de acceso o personalización de la página.

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Nombre Titular Datos recabados Finalidad Duración
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Intenta calcular el ancho de banda del usuario en páginas con vídeos de YouTube integrados. Técnica 179 días
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(Youtube)
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__cf_bm De terceros
(Vimeo)
Análisis de tráfico por motivos de seguridad Técnica 1 día
TS01057d28 De terceros
(Redsys)
Realización del pago Técnica
f5avr1901846005aaaaaaaaaaaaaaaa_cspm_ De terceros
(Redsys)
Realización del pago Técnica
f5_cspm De terceros
(Redsys)
Realización del pago Técnica
_gid Cookie propia
(Google)
Sesiones de los visitantes Analítica 24 horas - Desde el final de la última visita
_gat_UA-[ID] Cookie propia
(Google)
Sesiones de los visitantes Analítica 1 minuto
_ga Cookie propia
(Google)
Sesiones de los visitantes Analítica 2 años
_hjFirstSeen De terceros
(HotJar)
Esta cookie se utiliza para determinar si el visitante ha visitado el sitio web con anterioridad o si se trata de un nuevo visitante. Analítica 1 día
_hjid De terceros
(HotJar)
Establece un identificador para la sesión. Esto permite a la web obtener datos del comportamiento del visitante con propósitos estadísticos. Analítica 1 año
_hjIncludedInPageviewSample De terceros
(HotJar)
Determina si la navegación del usuario debería registrarse en un cierto lugar estadístico. Analítica 1 día
1P_JAR De terceros
(Google)
Utilizada por Google para almacenar información sobre cómo utiliza usted el sitio web , la publcidad y las búsqeudas en Google para ofrecerle una publicidad más personalizada y relevante. Publicitaria 1 mes
CONSENT De terceros
(Google)
Utilizada por Google para almacenar las preferencias de publicidad de la red de Google para su uso en la publicidad dirigida. Publicitaria 2 años
_gat_gtag_UA_[ID] Cookie propia
(Google)
Sesiones de los visitantes Analítica 1 minuto
AEC De terceros
(Google)
Comprueba que las solicitudes que se hacen durante una sesión de navegación proceden del usuario y no de otros sitios Analítica 6 mes
_gat_UA Cookie propia
(Google)
Se usa para limitar el porcentaje de solicitudes Analítica 1 día
_hjIncludedInSessionSample De terceros
(Hotjar)
Registra datos del comportamiento del visitante en la web Analítica 1 día
_hjSessionUser De terceros
(Hotjar)
Registra datos del comportamiento del visitante en la web Analítica 1 año
_ga_[ID] Cookie propia
(Google)
Conserva el estado de la sesión Analítica 400 día
_fbp Cookie propia
(Facebook)
Visitas a webs para remarketing Publicitaria 90 días
_gcl_au Cookie propia
(Google)
Visitas a webs para remarketing Analítica 3 meses
YSC De terceros
(Youtube)
Registra una identificación única para mantener estadísticas de qué vídeos de YouTube ha visto el usuario. Publicitaria Al finalizar la sesión con el navegador
GPS De terceros
(Youtube)
Registra una identificación única en dispositivos móviles para permitir el seguimiento según la ubicación geográfica por GPS. Publicitaria 1 día


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El concepto integral de medicina – network science –

Un ejemplo de red

Imaginemos la posibilidad de conocer una gran ciudad, sus personas, como fluyen por las calles, en los edificios, los grandes centros comerciales, el tráfico. Cada barrio tiene su atractivo y en el fondo constituye una parte de un todo, de un equilibrio global, de la ciudad, del conjunto de su atractivo, del conjunto de su actividad.

La enfermedad y su pleno conocimiento sería un poco como conocer una gran ciudad, según el científico Albert Lazslo Barabási, de la Hardware medical school. Él cree que la identificación de una parte enferma del cuerpo y el consiguiente trabajo con un especialista de esa parte del cuerpo es demasiado específica y olvida el concepto de red. Sugiere que se tengan en cuenta las complejas relaciones entre las partes del cuerpo que forman un sistema mayor, sería un poco como estarnos centrando demasiado en los edificios y barrios en lugar de examinar los vínculos entre las cosas.

Entendiendo el mapa del genoma

Con los recientes avances en genómica, los investigadores tienen acceso a grandes listas de código genético, una especie de mapa de la existencia humana. Por desgracia la lectura de un mapa requiere el conocimiento tanto de las relaciones entre los lugares como del nombre de todas las calles individuales. Haciendo un símil se podría decir que los epidemiólogos pueden conocer los nombres de las calles , es decir los genes, en el genoma humano pero que todavía no entienden como todas las calles y barrios encajan entre sí.

En este interesante video, Barabasi nos cuenta como a partir del primer hombre que profundizó en el funcionamiento de las redes a todos los niveles (Pal Erdös) , él ha ido desarrollando esta teoría cada día más fundamentada. Barbási cree que hay que dar el paso a la medicina en red, un punto de vista a partir del cual la enfermedad no es más que el resultado final de los genes que interactúan entre sí de cierta manera. Al descubrir que no sólo los genes y las enfermedades están vinculadas y sus diferentes combinaciones Barbasi espera que la medicina se convierta en una especie de “ciencia de los sistemas”. Aprender como las enfermedades se superponen y como se relacionan entre ellas es realmente crucial.

TED med video

En este video podéis ver a Barabási en un TEDmed grabado hace unos pocos días en el que expone toda su teoría de las redes relacionada con la salud y otros muchos aspectos de nuestras vidas.

un todo, de un equilibrio global, de la ciudad, del conjunto de su atractivo, del conjunto de su actividad.

La enfermedad y su pleno conocimiento sería un poco como conocer una gran ciudad, según el científico Albert Lazslo Barabási, de la Hardware medical school. Él cree que la identificación de una parte enferma del cuerpo y el consiguiente trabajo con un especialista de esa parte del cuerpo es demasiado específica y olvida el concepto de red. Sugiere que se tengan en cuenta las complejas relaciones entre las partes del cuerpo que forman un sistema mayor, sería un poco como estarnos centrando demasiado en los edificios y barrios en lugar de examinar los vínculos entre las cosas.

Entendiendo el mapa del genoma

Con los recientes avances en genómica, los investigadores tienen acceso a grandes listas de código genético, una especie de mapa de la existencia humana. Por desgracia la lectura de un mapa requiere el conocimiento tanto de las relaciones entre los lugares como del nombre de todas las calles individuales. Haciendo un símil se podría decir que los epidemiólogos pueden conocer los nombres de las calles , es decir los genes, en el genoma humano pero que todavía no entienden como todas las calles y barrios encajan entre sí.

En este interesante video, Barabasi nos cuenta como a partir del primer hombre que profundizó en el funcionamiento de las redes a todos los niveles (Pal Erdös) , él ha ido desarrollando esta teoría cada día más fundamentada. Barbási cree que hay que dar el paso a la medicina en red, un punto de vista a partir del cual la enfermedad no es más que el resultado final de los genes que interactúan entre sí de cierta manera. Al descubrir que no sólo los genes y las enfermedades están vinculadas y sus diferentes combinaciones Barbasi espera que la medicina se convierta en una especie de “ciencia de los sistemas”. Aprender como las enfermedades se superponen y como se relacionan entre ellas es realmente crucial.

TED med video

En este video podéis ver a Barabási en un TEDmed grabado hace unos pocos días en el que expone toda su teoría de las redes relacionada con la salud y otros muchos aspectos de nuestras vidas.

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