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Climate change detection and attribution have been the subject of intense research and debate over at least four decades. However, direct attribution of climate change to anthropogenic activities using observed climate and forcing variables through statistical methods has remained elusive, partly caused by difficulties to correctly identify the time-series properties of these variables and by the limited availability of methods to relate nonstationary variables. This paper provides strong evidence concerning the direct attribution of observed climate change to anthropogenic greenhouse gases emissions by first investigating the univariate time-series properties of observed  global and hemispheric temperatures and forcing variables and then by proposing statistically adequate multivariate models. The results show that there is a clear anthropogenic fingerprint on both global and hemispheric temperatures. The signal of the well-mixed Greenhouse Gases (GHG) forcing in all temperature series is very clear and accounts for most of their secular movements since the beginning of observations. Both temperature and forcing variables are characterized by piecewise linear trends with abrupt changes in their slopes estimated to occur at different dates. Nevertheless, their long-term movements are so closely related that the observed temperature and forcing trends cancel out. The warming experimented during the last century was mainly due to the increase in GHG which was partially offset by the effect of tropospheric aerosols. Other forcing sources, such as solar, are shown to only contribute to (shorter-term) variations around the GHG forcing trend.

This paper extends the threshold stochastic volatility (THSV) model specification proposed in So et al. (2002) and Chen et al. (2008) by incorporating thick-tails in the mean equation innovation using the scale mixture of normal distributions (SMN). A Bayesian Markov Chain Monte Carlo algorithm is developed to estimate all the parameters and latent variables. Value-at-Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES) forecasting via a computational Bayesian framework are considered. The MCMC-based method exploits a mixture representation of the SMN distributions. The proposed methodology is applied to daily returns of indexes from BM&F BOVESPA (BOVESPA), Buenos Aires Stock Exchange (MERVAL), Mexican Stock Exchange (MXX) and the Standar & Poors 500 (SP500). Bayesian model selection criteria reveals that there is a significant improvement in model fit for the returns of the data considered here, by using the THSV model with slash distribution over the usual normal and Student-t models. Empirical results show that the skewness can improve VaR and ES forecasting in comparison with the normal and Student-t models.

En este trabajo se reúnen una serie de actividades experimentales que se han generado,  usando al Zinc y a las aleaciones Zn-Al como recurso didáctico para la enseñanza  de materias del ámbito de los Materiales, de la Manufactura y de la Ingeniería de Superficies. Se proponen, asimismo, experiencias que se pueden incluir en el futuro y se presenta un análisis de las ventajas y limitaciones de la utilización del zinc y las aleaciones Zn-Al, todo esto como una alternativa atractiva para mejorar los resultados del proceso enseñanza-aprendizaje en estas asignaturas. Entre las ventajas de estos recursos conviene señalar que el procesamiento ocurre a temperaturas mucho menores de las convencionalmente empleadas con aceros y que se puede tener una gama de opciones adicionales para la enseñanza de novedosos procesos.

La enseñanza de la química orientada a la formación de científicos forenses plantea un reto inédito para los profesores, ya que el perfil de este profesional es muy diferente al de los egresados de las facultades de química. En este trabajo abordamos la enseñanza de la tabla periódica en un contexto forense, partiendo de la propuesta programática de la asignatura de Química General en el Plan de Estudios de la Licenciatura en Ciencia Forense de la UNAM. Resultado de un estudio exploratorio, presentamos los usos que los profesores de las asignaturas del área de química hacen de la tabla periódica en sus clases. A manera de ejemplo ofrecemos dos casos en los que la comprensión de información de la tabla periódica desempeña un papel fundamental en una averiguación forense, casos que pueden emplearse en el aula para contextualizar la enseñanza de las propiedades periódicas y de los cuales se desprenden recomendaciones para su enseñanza.

He leído con mucho placer este libro. He encontrado en él muchas de las ideas, de las propuestas, de las críticas incluso, que durante muchos años hemos compartido con el Dr. Chamizo en relación a la enseñanza de la química...

La Facultad de Química de la Universidad Nacional Autónoma de México se complace en anunciar, a través de esta Comunicación Especial, el nacimiento de una nueva licenciatura que comenzará a ofrecerse en agosto del año 2020: la licenciatura en Química e Ingeniería en Materiales. Los egresados de esta licenciatura serán profesionistas que podrán identificar y resolver problemas relacionados con los materiales, que incluyen materiales cerámicos, electrónicos, magnéticos, biomateriales (las prótesis por ejemplo), materiales sustentables y materiales para la obtención de fuentes alternativas de energía, por mencionar algunos ejemplos. Los profesionales egresados de esta licenciatura serán capaces de realizar investigación interdisciplinaria y coordinar proyectos tecnológicos dentro de un marco de desarrollo sustentable y socialmente responsable.

Para su enseñanza la Química General puede interpretarse a través de cinco revoluciones químicas (Chamizo, 2018) en las que la incorporación de instrumentos y la aparición de nuevas subdisciplinas resultan muy relevantes. A partir de las tres primeras, que marcan el nacimiento y consolidación de la propia química, la química orgánica y la fisicoquímica (Chamizo, 2014) se discute como se fue construyendo el concepto de sustancia y de elemento, particularmente en lo referente a la Tabla Periódica.

Hay temas para estudiantes en un curso de pregrado de química general que son más difíciles de comprender que otros, lo que produce cuellos de botella en el progreso del aprendizaje de estas materias. En el proceso de mejorar la enseñanza-aprendizaje de la química general, el conocimiento de la estructura atómica es esencial para comprender la estructura molecular y, en consecuencia, el comportamiento químico de las sustancias. Con el fin de identificar y desarrollar las habilidades necesarias de los estudiantes para tener éxito en el estudio de la estructura atómica, se aplicó un reactivo, esta prueba incluye: número atómico, número de masa, número de protones, neutrones y electrones, nombres y símbolos de elementos, principio de exclusión de Pauli, regla de Hund, principio de Aufbau, configuración de electrónica, electrones de valencia, núcleo del gas noble (kernel); todo con el apoyo de la tabla periódica. Este estudio muestra que los conceptos de estructura atómica más difíciles de entender por los estudiantes son: principio Aufbau, electrones de valencia, kernel y configuración de electrónica en dicho orden. Los conceptos de estructura atómica más fáciles de entender por los estudiantes son el principio de exclusión de Pauli y la regla de Hund.