Zhenli Ye Gon busca amparo contra subasta de residencia en Las Lomas; gobierno dice que venta es legal
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Archivo / Cuartoscuro

Zhenli Ye Gon busca amparo contra subasta de residencia en Las Lomas; gobierno dice que venta es legal

El juicio de amparo es para evitar el aseguramiento y/o confiscación de la propiedad que el gobierno piensa subastar para financiar a los deportistas mexicanos.
Archivo / Cuartoscuro
6 de agosto, 2019
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El empresario mexicano de origen chino Zhenli Ye Gon interpuso un juicio de amparo para evitar que el gobierno federal subaste su residencia en la calle Sierra Madre, en las Lomas de Chapultepec.

Ye Gon, a quien se recuerda por las imágenes de pilas de millones de dólares que le incautaron en 2007, interpuso el recurso contra “el aseguramiento y/o confiscación de la propiedad”, que se turnó al Juzgado Tercero de Distrito de Amparo en materia Penal y radicado en el expediente 591/2019.

El juez aún no admite a trámite la demanda porque Ye Gon tiene que ratificar su firma y el contenido de su escrito.

Lee más: Dinero de subasta de casa de Zhenli Ye Gon será para becas de atletas que participan en Panamericanos

El juicio de amparo fue promovido el pasado 31 de julio y Zhenli Ye Gon tuvo un plazo de cinco días para precisar el acto reclamado.

Ante el anuncio, el Servicio de Administración y Enajenación de Bienes (SAE) aclaró que la casa del empresario fue declarada en abandono en noviembre de 2007 y ya venció el plazo legal para su apelación, por lo cual es procedente legalmente su venta.

Resaltó que también otro inmueble de su propiedad, localizado en el Estado de México, fue declarado en abandono y el SAE lo vendió en 2014 por un precio de 181.7 millones de pesos, y en ese caso, no fue presentado ningún amparo ni medio de defensa.

Precisó que los propietarios tienen un plazo de 90 días para reclamar sus derechos, antes de que un bien sea declarado en abandono, y en este caso, venció el término legal y no se presentó ningún recurso jurídico para apelar el abandono, además actualmente no se ha admitido amparo alguno que impida la venta de este inmueble.

Lee más: AMLO dice no saber qué pasó con lo decomisado a Zhenli Ye Gon; Calderón responde “hay otros datos”

“Esta residencia de Lomas de Chapultepec se subastará, porque es procedente legalmente su venta y no es adecuado distraer a la opinión pública con elementos ajenos a lo establecido por la Ley”, subrayó en un comunicado el SAE.

Este martes en su conferencia matutina, el mandatario anunció que la casa del empresario mexicano de origen chino se subastará y que los 150 millones de pesos que se esperan recabar serán utilizados para financiar becas mensuales y apoyos adicionales para los 544 deportistas mexicanos que participan en los Juegos Panamericanos de Lima.

La propiedad de Zhenli Ye Gon tiene una extensión de mil 200 metros cuadrados, con una construcción de casi mil 600 metros, cuenta con cuatro niveles, alberca, un y un domo que controla la temperatura.

Con información de Notimex.

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Coronavirus: los problemas con los modelos matemáticos que están detrás de las estrategias de lucha contra el covid-19

¿Por qué es tan difícil hacer proyecciones sobre los efectos del coronavirus en el mundo? Y ¿cómo esta falta de datos puede afectar las decisiones que están tomando los gobiernos para hacer frente a la enfermedad?
1 de abril, 2020
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La poca claridad respecto al número de contagiados en el mundo es uno de los factores que hace difícil hacer proyecciones correctas respecto a la enfermedad.

Getty Images
La poca claridad respecto al número de contagiados en el mundo es uno de los factores que hace difícil hacer proyecciones correctas respecto a la enfermedad.

“En esencia, todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles”, decía en 1976 el estadístico británico George Box.

44 años más tarde, sus palabras vuelven a cobrar sentido en medio de la profunda crisis sanitaria que golpea a todo el mundo ante la veloz propagación del covid-19.

En palabras simples, los modelos matemáticos son proyecciones estadísticas que, a partir de una cierta cantidad de datos, nos ayudan a hacer estimaciones respecto a diversos fenómenos o procesos.

En la ciencia y, específicamente en el estudio de las enfermedades, se suelen utilizar con frecuencia porque para los investigadores es una efectiva manera de entender con qué están lidiando.

Sin embargo, los modelos matemáticos no siempre son perfectos. Y en el caso del nuevo coronavirus, parece ser que al menos hasta ahora varios de ellos han dado resultados equivocados.

Pero ¿por qué es tan difícil hacer proyecciones con esta pandemia?

Confusiones con las proyecciones

Pongamos un ejemplo: el renombrado estudio del Imperial College de Londres que terminó por cambiar la estrategia del Reino Unido -basada hasta ese momento en la “inmunidad del rebaño”– para hacer frente al coronavirus.

El mensaje detrás del modelo de la universidad británica no podía ser más claro: o se cambiaba de estrategia o más de un cuarto de millón de personas iban a morir a causa del covid-19.

El panorama en Estados Unidos, según este mismo estudio, era aún más sombrío: se determinaba que podían morir entre un millón y 1.2 millones de personas si no se tomaban medidas inmediatas.

Los modelos matemáticos han sido clave para la toma de decisiones de muchos países. En la foto, la campaña del Reino Unido para que los británicos se queden en sus casas.

Getty Images
Los modelos matemáticos han sido clave para la toma de decisiones de muchos países. En la foto, la campaña del Reino Unido para que los británicos se queden en sus casas.

No obstante, días después, el propio creador del célebre modelo, Neil Ferguson, afirmó que el virus tiene una mayor capacidad de transmisión de la que se pensó originalmente.

Si existe una tasa más alta de contagios, entonces la tasa de mortalidad será más baja.

Además, el científico rebajó considerablemente el número de muertes en el Reino Unido, señalando que, tras las restricciones impuestas por el gobierno de Boris Johnson, no deberían sobrepasar las 20 mil.

Esto generó una serie de confusiones. Algunos investigadores salieron a cuestionar el estudio mientras Ferguson tuvo que hacer aclaraciones a través de su cuenta de Twitter.

Algo similar sucedió con un modelo hecho por la Universidad de Oxford que dio pie a titulares que declaraban que el coronavirus ya pudo haber contagiado a la mitad de la población del Reino Unido. Es decir, 34 millones de personas.

Pero, según los creadores de este modelo, esa cifra correspondía al resultado más extremo, añadiendo que hay otro extremo donde solo una pequeña proporción ha estado expuesta a la enfermedad.

¿Cuánta gente, entonces, podría haber padecido covid-19 según el estudio de Oxford? Puede ser mucha o muy poca. Nadie lo sabe.

Y ese es precisamente el problema: muchos de estos modelos están hoy utilizando suposiciones pues no hay datos concretos.

“Los modelos son tan buenos como los datos que tú tienes”

Hasta ahora, es muy difícil saber cuánta gente hay realmente contagiada de coronavirus a lo largo del mundo.

El número de personas que supuestamente padecen la enfermedad varía extraordinariamente dependiendo del país y de cuántas pruebas se estén realizando en ese país.

Por ejemplo, Alemania -que está haciendo 160 mil pruebas a la semana-, tiene una tasa de mortalidad de casi 0.4%, mientras que la de Italia supera el 9%.

Test de coronavirus

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Del número de pruebas que se hagan depende la precisión de las tasas de mortalidad.

Y esto, según expertos, se explica en parte porque el número de contagiados confirmados en Alemania es altísimo gracias a la cantidad de pruebas que se están haciendo, lo que inmediatamente reduce su tasa de letalidad.

En Italia, en cambio, solo se está examinando a quienes llegan al hospital, en condiciones muy precarias.

Así, si no hay claridad en los números de base, tampoco habrá suficiente claridad en las proyecciones sobre la enfermedad.

Los modelos son tan buenos como los datos que tú tienes. Y en el coronavirus, los modelos van a tener un índice de error bastante alto porque los datos que tenemos son en general muy malos”, explica a BBC Mundo el investigador del Instituto de Salud Pública y Psiquiatría de la Universidad de Cambridge, Andrés Roman-Urrestarazu.

“La única manera de hacer estimaciones -agrega- es hacerlo como lo hacen los alemanes: haciéndoles tests a 160 mil personas por semana”.

El académico explica que, de esta forma, los alemanes pueden tener una idea de cuánta es la efectividad de sus medidas de aislamiento, pero también qué tan mortal es este virus.

“Porque si calculamos las tasas de contagiados solo con la gente que llega al hospital, entonces la tasa de mortalidad será muy alta”, dice.

¿Cómo afecta esto a las decisiones de los gobiernos?

Teniendo esto en cuenta, el trabajo de quienes están detrás de las estrategias de los gobiernos para hacer frente a la enfermedad se hace aún más difícil.

Así lo explica a BBC Mundo Christian Yate, investigador y profesor de biología matemática de la Universidad de Bath.

“Pequeños cambios en los datos pueden hacer grandes cambios en el modelo. Y esto realmente puede afectar la forma en que un gobierno toma decisiones. Es una tarea muy difícil, no me gustaría ser hoy parte de un gobierno tratando de resolver esto”, dice.

El número de pruebas que se realiza en cada país es diferente. Esto hace que no haya claridad respecto a los contagios y, en consecuencia, a la tasa de mortalidad del virus.

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El número de pruebas que se realiza en cada país es diferente. Esto hace que no haya claridad respecto a los contagios y, en consecuencia, a la tasa de mortalidad del virus.

De esta forma, el autor del libro “Los números de la vida” añade que “la tarea de quien hace los modelos es advertir de los supuestos en los que se basa y también de la incertidumbre que hay detrás“.

Asimismo, Yate dice que es importante que los modelos se actualicen si es que surgen datos nuevos.

Sería ridículo no actualizar nunca un modelo con un brote como este. Así es como funciona la ciencia; tenemos que estar preparados para cuestionar nuestras conclusiones originales y actualizarlas con la nueva evidencia. Y eso no es un signo de debilidad sino de fortaleza”, dice.

¿Es correcto comparar los casos entre países?

Otro de los problemas es que existen proyecciones que se han basado en comparaciones entre países. Con ello, se han hecho estimaciones que en muchos casos son incorrectos.

“Comparar entre países en términos de casos es algo realmente difícil de hacer. Porque si no están haciéndole pruebas a muchas personas, entonces no encontrarás muchos casos y los números se verán más pequeños que en otros países”, explica Yate.

Además, según el investigador, en el coronavirus hay una variable que hace aún más difícil el trabajo de los estadísticos: los enfermos asintomáticos.

“Hay muchas personas que contraen coronavirus con síntomas leves, o incluso sin síntomas, que no necesariamente lo informarán y eso hace que la tasa de mortalidad parezca más alta de lo que es porque reconocemos todas las muertes, pero no necesariamente todos los casos”, dice.

Esto hace que tener un buen manejo del virus sea un trabajo muy, muy difícil, agrega.

Así, mientras el virus sigue avanzando en el mundo, los científicos, investigadores y matemáticos siguen intentando a contrarreloj resolver preguntas en un terreno que no parece estar demasiado firme todavía.

Y es que, tal como dice Andrés Roman-Urrestarazu, puede que parte del problema sea que la gente hoy quiere respuestas que, para la ciencia, demoran mucho tiempo.

Enlaces a más artículos sobre el coronavirus

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