Abstract: This investigation proposes to develop a methodology based on the mean-variance mapping optimization (MVMO) algorithm to reduce the active power losses of the subtransmission system of the Electric Company Quito (EEQ), determining the best operating point of the system, considering the state of taps of the transformers, the capacitor banks and the contribution of reagents from the generation plants that the company currently has. EEQ. The same ones that, when operating in an adequate manner, lead to reducing the value of active power losses in the network, thus improving the operating conditions of the EEQ Electrical Power System.

Resumen: Esta investigación propone desarrollar una metodología basada en el algoritmo de optimización de mapeo media varianza (MVMO) para reducir las pérdidas de potencia activa del sistema de subtransmisión de la Empresa Eléctrica Quito (EEQ), determinando el mejor punto de operación del sistema, considerando el estado de tap’s de los transformadores, los bancos de capacitores y del aporte de reactivos de las centrales de generación con las que cuenta actualmente la EEQ. Los mismos que al operar de una manera adecuada llevan a reducir el valor de las pérdidas de potencia activa en la red, mejorando así las condiciones operativas del Sistema Eléctrico de Potencia de la EEQ.

SUMMARY: In the present study, it is aimed to reveal the performances of different classification algorithms in sex determination from first cervical vertebra, that is, atlas measurements. The classification success of 4 different machine learning algorithms was comparatively examined for the purpose of sex determination by evaluating 22 atlas measurements on cone beam computed tomography (CBCT) images of 145 female and 145 male adults. Logistic regression (LR), classification and regression tree (CART), support vector machine (SVM) and neural network (NN) algorithms were used for sex diagnosis. Area under the ROC curve (AUC), classification accuracy (CA), F1-ratio, Precision and Recall indexes were used for model performances. Except for 2 measurements, there was a significant difference between men and women in terms of 20 other parameters (p<0.05). The adjusted effects of these parameters on sex determination were examined with multivariate models and algorithms, and the success of all 4 algorithms was quite good. The success of the NN algorithm (Accuracy 91.3 %; 0.87 Specificity, 0.85 Sensitivity) in correctly classifying male and female was the highest, followed by the LR algorithm (Accuracy 90.9 %; 0.86 Specificity, 0.83 Sensitivity). It was found that the machine learning algorithm applied to the variables of the atlas gave high accuracy regarding sex and the NN model was highly effective in sex determination. In addition, a large morphometric database of atlas was presented in our results.

RESUMEN: El objetivo de estudio fue revelar el desempeño de diferentes algoritmos de clasificación en la determinación del sexo a partir de la primera vértebra cervical, el atlas. El éxito de la clasificación de 4 algoritmos diferentes de aprendizaje automático se examinó comparativamente con el fin de determinar el sexo mediante la evaluación de 22 mediciones de atlas en imágenes de tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) de 145 mujeres y 145 hombres adultos. Para el diagnóstico de sexo se utilizaron algoritmos de clasificación y árbol de regresión (CART), máquina de vectores de soporte (SVM) y redes neuronales (NN). Para el rendimiento del modelo se utilizaron el área bajo la curva ROC (AUC), la precisión de clasificación (CA), la relación F1, los índices de precisión y recuperación. Excepto en dos mediciones, hubo una diferencia significativa entre hombres y mujeres en otros 20 parámetros (p<0,05). Los efectos ajustados de estos parámetros en la determinación del sexo se examinaron con modelos y algoritmos multivariados, y el éxito de los cuatro algoritmos fue bastante bueno. El éxito del algoritmo NN (Precisión 91,3 %; 0,87 Especificidad, 0,85 Sensibilidad) en clasificar correctamente a hombres y mujeres fue el más alto, seguido por el algoritmo LR (Precisión 90,9 %; 0,86 Especificidad, 0,83 Sensibilidad). Se encontró que el algoritmo de aprendizaje automático aplicado a las variables del atlas dio una alta precisión con respecto al sexo, y el modelo NN fue altamente efectivo en la determinación del sexo. Además, en nuestros resultados se presentó una importante base de datos morfométricos del atlas.

Abstract The present research work shows the optimal energy management of an isolated microgrid based on nonconventional renewable energy sources. For which an economic dispatch problem is proposed that seeks to supply the electrical demand at the lowest posible operating cost, based on a mixed integer nonlinear optimization problem. The nonlinearity of the algorithm is presented by including the characteristic equation of the real operation of the generating set in the optimization model. The input data to the economic office such as solar radiation and wind speed were obtained from the NASA platform located on Santa Cruz Island, Galapagos province, Ecuador. In addition, the electricity demand data was obtained from real measurements of the sector. The economic dispatch problem has been determined for 12, 24 and 168 hours respectively, obtaining a proportional energy distribution for each case of 50.40% supplied by the photovoltaic generator, 23.92% by the diesel generator, 17.14% by the battery bank and 5.53% by the wind generator, so the demand was supplied in its entirety, meeting the objective that the generating set does not present intermittencies and obtaining the lowest operating cost of the system.

Resumen El presente trabajo de investigación muestra la gestión óptima de la energía de una microrred aislada basada en fuentes de energía renovable no convencional. Para lo cual se plantea un problema de despacho económico que busca abastecer la demanda eléctrica al menor costo de operación posible, a partir de un problema de optimización no lineal entero mixto. La no linealidad del algoritmo se presenta al incluir la ecuación característica del funcionamiento real del grupo electrógeno en el modelo de optimización. Los datos de entrada al despacho económico como radiación solar y velocidad del viento fueron obtenidos de la plataforma de la NASA situada sobre la isla Santa Cruz, provincia de Galápagos, Ecuador. Además, los datos de la demanda eléctrica fueron obtenidos de mediciones reales del sector. El problema de despacho económico se ha resultado para 12, 24 y 168 horas respectivamente, obteniendo una distribución energética proporcional para cada caso del 50.40 % suministrada por el generador fotovoltaico, 23.92 % por el generador diésel, 17.14 % por el banco de baterías y 5.53 % por el generador eólico, por lo que la demanda fue abastecida en su totalidad cumpliendo con el objetivo de que el grupo electrógeno no presente intermitencias y obteniendo el menor costo de operación del sistema.

Resumen El objetivo fue evaluar la Gestión de la Calidad del aire 5 de las 10 ciudades con mayor contaminación del aire en México y que pertenecen al estado de Guanajuato. El método de investigación consistió en medir la información con Inteligencia Artificial orientada con el modelo LART de Gestión ambiental usando el Procesamiento de Lenguaje Natural en las funciones y estrategias para la gestión de la calidad del aire. Se analizó un corpus de 32 enunciados. Como resultado se obtienen una bolsa de 80 palabras y un vocabulario de 82 N-gramas de longitud 1 a 7 para medir la información del proceso de gestión. Los hallazgos revelan que las mejores gestiones están en Celaya, León y Silao de la Victoria. La originalidad del método radica en que la información encontrada por el algoritmo permite validar parcialmente el modelo LART. Se limita a evaluar la gestión y los estudios siguientes se orientarán al desarrollo de un vocabulario más amplio y un corpus mayor para utilizar el modelo W2V que incruste los N-gramas en un modelo n-dimensional.

Abstract The objective was to evaluate Air Quality Management in 5 of the 10 cities with the highest air pollution in Mexico and that belong to the state of Guanajuato. The research method consisted of measuring the information with Artificial Intelligence oriented with the LART model of Environmental Management using Natural Language Processing in the functions and strategies for air quality management. A corpus of 32 statements was analyzed. The result was a bag of 80 words and a vocabulary of 82 N-grams with length 1 to 7 that measure the information of the management process. The findings reveal that the best managements are in Celaya, León and Silao de la Victoria. The originality of the method lies in the fact that the information found by the algorithm allows partial validation of the LART model . It is limited to evaluating the management and subsequent studies will focus on the development of a broader vocabulary and a larger corpus to use the W2V model that embeds the N-grams in a n-dimensional model.

Resumen La agricultura es una actividad humana vital que contribuye al desarrollo sostenible. Hace unas décadas, el sector agrícola introdujo el Internet de las Cosas (IoT), desempeñando un papel relevante en la agricultura de precisión e inteligente. Los desarrollos IoT en agricultura requieren colaboración entre múltiples dispositivos, lo que incrementa su vulnerabilidad, debido principalmente a la falta de seguridad integrada por restricciones del contexto. Otras amenazas a estos dispositivos conciernen el almacenamiento y procesamiento de datos conectados a servidores periféricos o en nube. Para garantizar que las soluciones IoT cumplen los requisitos funcionales y no funcionales, especialmente los de seguridad, las empresas de software deberían adoptar un enfoque centrado en la seguridad para su especificación de requerimientos de software. El objetivo del artículo consistió en proponer un método ligero para especificar escenarios de seguridad integrando los puntos de vista de requisitos y arquitectura en el contexto del IoT en soluciones agrícolas. El método comprende cuatro actividades: (i) crear escenarios de buen uso, (ii) crear escenarios de uso incorrecto, (iii) traducir el escenario anterior en escenario de seguridad aplicando reglas y (iv) refinar el escenario de seguridad resultante. También se describe un prototipo de herramienta que utiliza el algoritmo propuesto para ayudar a reforzar el escenario de uso incorrecto basado en el escenario de uso correcto, dando al experto la posibilidad de completar la información para el análisis y posterior derivación del escenario de seguridad. Por último, se proporciona una evaluación preliminar del método propuesto. Los resultados de mostraron que el enfoque propuesto permite a los ingenieros de software definir y analizar escenarios de seguridad en los contextos de IoT y agricultura con buenos resultados. La encuesta, aplicada a cinco expertos en seguridad, encontró que el método de escenario de seguridad propuesto es generalmente útil, pero necesita mejoras en diferentes áreas.

Abstract Agriculture is a vital human activity that contributes to sustainable development. A few decades ago, the agricultural sector adopted the Internet of Things (IoT), which has played a relevant role in precision and smart farming. The IoT developments in agriculture require that numerous connected devices work cooperatively. This increases the vulnerability of IoT devices, mainly because they lack the necessary built-in security because of their context and computational capacity. Other security threats to these devices are related to data storage and processing connected to edge or cloud servers. To ensure that IoT-based solutions meet functional and non-functional requirements, particularly those concerning security, software companies should adopt a security-focused approach to their software requirements specification. This paper proposes a method for specifying security scenarios, integrating requirements and architecture viewpoints into the context of IoT for agricultural solutions. The method comprises four steps: (i) describe scenarios for the intended software, (ii) describe scenarios with incorrect uses of the system, (iii) translate these scenarios into security scenarios using a set of rules, and (iv) improve the security scenarios. This paper also describes a prototype application that employs the proposed algorithm to strengthen the incorrect use scenario based on the correct use scenario. Then, the expert can complete the information for the analysis and subsequent derivation of the security scenario. In addition, this paper describes a preliminary validation of our approach. The results show that the proposed approach enables software engineers to define and analyze security scenarios in the IoT and agricultural contexts with good results. A survey administered to five security experts found that the proposed security scenario method is generally useful for specifying agricultural IoT solutions but needs improvement in different areas.

Abstract Currently, there is technology available to develop treatments at variable rates on crops. The difficulty is to properly identify the weed species and thus be able to adjust the doses of herbicide to the species present at each point of the plot. For this reason, the objective of this work is to carry out a field trial to study the potential of the integration of the available technology: remote sensing using UAV and image analysis, design of variable application maps based on IPMWise recommendations and finally, application with a sprayer capable of applying variable rates nozzle by nozzle. The trials were carried out in two corn fields located at NE Spain. A pre-emergence treatment was carried out with different products to force variability and subsequently, a UAV flight at 40m height using an RGB camera and a multi-spectral camera. AgrisoftPhotoscan software was used to align the images and they were processed using an advanced OBIA algorithm. The dose of herbicide to be applied was calculated according to species and density using the IPMwise DSS for a 1x1m2 grid and the generated map was loaded into an AGRIFAC Condor sprayer. Considering a treatment threshold of 1 plant/m2, herbicide savings of more than 38% were achieved. The effectiveness evaluation was 22 days after the treatment and it was found that the efficiencies obtained were in line with those predicted, although in areas with very low density, no weeds were detected within the crop line.

Resumen En la actualidad existe tecnología disponible para realizar tratamientos a dosis variable en los cultivos. La dificultad es identificar adecuadamente las especies de malas hierbas y así poder ajustar las dosis de herbicida a las especies presentes en cada punto de la parcela. Por esto, el objetivo del presente trabajo es realizar un ensayo en campo para estudiar el potencial de la integración de la tecnologia disponible: detección remota utilizado UAV y analisis de imagen, diseño de mapas de aplicación variable basados en las recomendacioens de IPMWise y finalmente, aplicación con un pulverizador capaz de aplicar dosis variable boquilla a boquilla.Los ensayos se llevaron a cabo en dos parcelas de maiz situadas en el NE de España.Se realizó un tratamiento de pre-emergencia con productos diferentes para forzar la variabilidad y posteriormente, un vuelo con UAV a 40m de altura utilizando una camara RGB y otra multi-espectral. Posteriormente se utilizó el software AgrisoftPhotoscan para alinear las imágenes y se procesaron utilizando un algoritmo OBIA avanzado. La dosis de herbicida a aplicar se calculó por especie y densidad utilizando el DSS IPMwise para una cuadrícula de 1x1m2 y el mapa generado se cargó en un pulverizador AGRIFAC Condor. Considerando un umbral de tratamiento de 1planta/m2 se consiguió un ahorro de herbicida superior al 38%. La evaluación de eficacia fue 22 días tras el tratamiento y se constató que las eficacias obtenidas estuvieron en línea con las previstas aunque en zonas con muy baja densidad, no se detectaron malas hierbas en la misma linea del cultivo.

Objetivo: describir el desarrollo de un modelo clasificador predictivo de la carga de trabajo de enfermería, utilizando inteligencia artificial. Método: estudio observacional retrospectivo, en fuentes secundarias de registros electrónicos de pacientes, con uso de aprendizaje automático. La muestra por conveniencia se constituyó de 43.871 evaluaciones realizadas por enfermeras asistenciales con el Sistema de Clasificación de Pacientes de Perroca, que sirvieron como patrón oro, y datos clínicos del expediente electrónico de 11.774 pacientes, que constituyeron las variables. Para la organización de los datos y la realización de los análisis se utilizó la plataforma de ciencia de datos Dataiku ® . El análisis de los datos ocurrió de forma exploratoria, descriptiva y predictiva. Estudio aprobado por el Comité de Ética e Investigación de la institución campo del estudio. Resultados: el uso de inteligencia artificial posibilitó el desarrollo del modelo clasificador de evaluación de la carga de trabajo de enfermería, identificando las variables que más contribuyeron para su predicción. El algoritmo clasificó correctamente el 72% de las variables y el área bajo la curva Receiver Operating Characteristic fue del 82%. Conclusión: hubo el desarrollo de un modelo predictivo, demostrando que es posible entrenar algoritmos con datos del expediente electrónico del paciente para predecir la carga de trabajo de enfermería y que las herramientas de inteligencia artificial pueden ser efectivas para la automatización de esta actividad. Objetivo Método retrospectivo pacientes automático 43871 43 871 43.87 Perroca oro 11774 11 774 11.77 exploratoria predictiva Resultados predicción 72 82 82% Conclusión actividad 4387 4 87 43.8 1177 1 77 11.7 7 8 438 43. 117 11.

Objetivo: descrever o desenvolvimento de um modelo classificador preditivo da carga de trabalho de enfermagem, utilizando inteligência artificial. Método: estudo observacional retrospectivo, em fontes secundárias de registros eletrônicos de pacientes, com uso de aprendizado de máquina. A amostra por conveniência constituiu-se de 43.871 avaliações realizadas por enfermeiras assistenciais com o Sistema de Classificação de Pacientes de Perroca, as quais serviram como padrão ouro, e os dados clínicos do prontuário eletrônico de 11.774 pacientes, que constituíram as variáveis. Para a organização dos dados e a realização das análises, utilizou-se a plataforma de ciência de dados Dataiku ® . A análise dos dados ocorreu de forma exploratória, descritiva e preditiva. Estudo aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa da instituição campo do estudo. Resultados: o uso de inteligência artificial possibilitou o desenvolvimento do modelo classificador de avaliação da carga de trabalho de enfermagem, identificando as variáveis que mais contribuíram para a sua predição. O algoritmo classificou corretamente 72% das variáveis e a área sob a curva Receiver Operating Characteristic foi de 82%. Conclusão: houve o desenvolvimento de um modelo preditivo, demonstrando que é possível treinar algoritmos com dados do prontuário eletrônico do paciente para predizer a carga de trabalho de enfermagem e que as ferramentas da inteligência artificial podem ser efetivas para a automatização desta atividade. Objetivo Método retrospectivo pacientes máquina constituiuse constituiu se 43871 43 871 43.87 Perroca ouro 11774 11 774 11.77 análises utilizouse utilizou exploratória preditiva Resultados predição 72 82 82% Conclusão atividade 4387 4 87 43.8 1177 1 77 11.7 7 8 438 43. 117 11.

Objective: to describe the development of a predictive nursing workload classifier model, using artificial intelligence. Method: retrospective observational study, using secondary sources of electronic patient records, using machine learning. The convenience sample consisted of 43,871 assessments carried out by clinical nurses using the Perroca Patient Classification System, which served as the gold standard, and clinical data from the electronic medical records of 11,774 patients, which constituted the variables. In order to organize the data and carry out the analysis, the Dataiku® data science platform was used. Data analysis occurred in an exploratory, descriptive and predictive manner. The study was approved by the Ethics and Research Committee of the institution where the study was carried out. Results: the use of artificial intelligence enabled the development of the nursing workload assessment classifier model, identifying the variables that most contributed to its prediction. The algorithm correctly classified 72% of the variables and the area under the Receiver Operating Characteristic curve was 82%. Conclusion: a predictive model was developed, demonstrating that it is possible to train algorithms with data from the patient’s electronic medical record to predict the nursing workload and that artificial intelligence tools can be effective in automating this activity. Objective Method learning 43871 43 871 43,87 System standard 11774 11 774 11,77 patients Dataiku used exploratory manner Results prediction 72 82 82% Conclusion developed s activity 4387 4 87 43,8 1177 1 77 11,7 7 8 438 43, 117 11,

ABSTRACT Introduction: It is necessary to apply action protocols as tools to homogenize regenerative periodontal plastic procedures and to establish the guidelines for the periodontist to approach gingival recession with this advanced therapeutic modality. Objective: To design a protocol for the treatment of gingival recession using platelet-rich fibrin membrane associated with coronal advancement flap. Methods: A research with a qualitative approach was carried out in the School of Stomatology of Villa Clara, from July 2020 to December 2021. For the design of the protocol, a preparation phase and an elaboration phase were used; within the latter, three moments were structured: systematic review of the literature, application of group techniques (focal and nominal group) and conclusion of the document. An evaluation by external specialists was carried out before finalizing the definitive structure of the protocol. Results: Five guides for the preparation of protocols, five medical and nursing care protocols and 10 stomatological protocols were consulted. The structure of the document consisted of: cover page, introduction, objectives, target professionals, target population, elaboration process, procedure, algorithm, implementation and revision date, implementation process, evaluation indicators, glossary and bibliographic references. Conclusions: An action protocol was designed that establishes the guidelines for carrying out the regenerative therapeutic procedure, from the selection of patients to the evolution of the therapy. The document was positively evaluated by external specialists.

RESUMEN Introducción: Es necesario la aplicación de protocolos de actuación como herramientas que permiten homogeneizar los procedimientos plásticos periodontales regenerativos y establecer las pautas de actuación del Periodontólogo para el abordaje de las recesiones gingivales con esta modalidad terapéutica de avanzada. Objetivo: Diseñar un protocolo para el tratamiento de la recesión gingival mediante la utilización de la membrana de fibrina rica en plaquetas, asociada al colgajo de avance coronal. Métodos: Se realizó una investigación con enfoque cualitativo en la Facultad de Estomatología de Villa Clara, de julio de 2020 a diciembre de 2021. Para el diseño del protocolo se empleó una fase de preparación y una de elaboración; dentro de esta última se estructuraron tres momentos: revisión sistemática de la literatura, aplicación de técnicas grupales (grupo focal y nominal) y conclusión del documento. Se realizó una valoración por criterios de especialistas externos antes de concluir la estructura definitiva del protocolo. Resultados: Se consultaron cinco guías para la confección de protocolos, cinco protocolos de atención médica y enfermería y 10 estomatológicos. La estructura del documento quedó conformada por: portada, introducción, objetivos, profesionales a quienes va dirigido, población diana, proceso de elaboración, procedimiento, algoritmo, fecha de implementación y revisión, proceso de implantación, indicadores de evaluación, glosario y referencias bibliográficas. Conclusiones: Se diseñó un protocolo de actuación que establece las pautas para la realización del proceder terapéutico regenerativo, desde la selección de los pacientes hasta la evolución de la terapéutica. El documento se valoró por especialistas externos como positivo.

Resumo O pensamento algorítmico é um elemento-chave para que os indivíduos estejam alinhados com a era da computação. Seu estudo é importante não apenas no âmbito da ciência da computação, mas também na didática da matemática e em todos os contextos STEAM. No entanto, apesar de sua importância, faltam pesquisas que o tratem como um construto independente e que validem suas definições operacionais ou rubricas para avaliar seu desenvolvimento em estudantes universitários por meio de análises fatoriais confirmatórias. O objetivo deste artigo é realizar uma validação de construto por meio de análise fatorial confirmatória de uma rubrica para o construto pensamento algorítmico, especificamente para medir seu nível de desenvolvimento em estudantes universitários. É realizada uma análise fatorial confirmatória sobre uma série de modelos baseados em uma definição operacional e uma rubrica previamente apresentadas na literatura. As propriedades psicométricas desses modelos são avaliadas, e a maioria deles é descartada. Ainda são necessárias mais pesquisas para ampliar e consolidar uma definição operacional útil e a rubrica correspondente para avaliar o pensamento algorítmico em estudantes universitários. No entanto, a análise fatorial confirmatória realizada confirma a validade de construto da rubrica, pois esta apresenta propriedades psicométricas muito boas, e conduz a uma definição operacional de pensamento algorítmico composta por quatro componentes: análise do problema, construção do algoritmo, identificação dos casos de entrada, e representação do algoritmo.

Resumen El pensamiento algorítmico es un elemento clave para ser un individuo alineado con la era de la computación. Su estudio es importante no solo en el contexto de las ciencias de la computación, sino también en la didáctica de la matemática y en todos los contextos STEAM. Pero a pesar de su importancia, se ha descubierto una carencia de investigaciones que lo traten como un constructo independiente y que validen sus definiciones operacionales o rúbricas para evaluar su desarrollo en estudiantes universitarios mediante análisis factorial confirmatorio. El objetivo de este artículo es realizar una validación de constructo por medio de análisis factorial confirmatorio de una rúbrica para el constructo pensamiento algorítmico, específicamente para medir su nivel de desarrollo en estudiantes universitarios. Se realiza un análisis factorial confirmatorio sobre una serie de modelos basados en una definición operacional y una rúbrica previamente presentadas en la literatura. Se evalúan las propiedades psicométricas de estos modelos, descartándose la mayoría de ellos. Aún se necesita más investigación para ampliar y consolidar una definición operacional útil, y la rúbrica correspondiente, para evaluar el pensamiento algorítmico en estudiantes universitarios. Sin embargo, el análisis factorial confirmatorio llevado a cabo confirma la validez de constructo de la rúbrica, ya que presenta muy buenas propiedades psicométricas y conduce a una definición operacional de pensamiento algorítmico compuesta por cuatro componentes: análisis del problema, construcción del algoritmo, identificación de los casos de entrada y representación del algoritmo.

Abstract Algorithmic thinking is a key element for individuals to be aligned with the computer era. Its study is important not only in the context of computer science but also in mathematics education and all STEAM contexts. However, despite its importance, a lack of research treating it as an independent construct and validating its operational definitions or rubrics to assess its development in university students through confirmatory factor analysis has been discovered. The aim of this paper is to conduct a construct validation through confirmatory factor analysis of a rubric for the algorithmic thinking construct, specifically to measure its level of development in university students. Confirmatory factor analysis is performed on a series of models based on an operational definition and a rubric previously presented in the literature. The psychometric properties of these models are evaluated, with most of them being discarded. Further research is still needed to expand and consolidate a useful operational definition and the corresponding rubric to assess algorithmic thinking in university students. However, the confirmatory factor analysis confirms the construct validity of the rubric, as it exhibits very good psychometric properties and leads to an operational definition of algorithmic thinking composed of four components: Problem analysis, algorithm construction, input case identification, and algorithm representation.

Abstract The hydrological country management depends on the knowledge of the existing basins, their potential and to adequately manage water surpluses. In this sense, the study and analysis of reference (ET0), actual and potential (ETp) evapotranspiration (ET) is to vital importance. Therefore, it is essential to evaluate the behavior of the different ET products that are freely available for use. Therefore, the main work objective is to analyze the data of the existing models in the Climate Engine platform (TerraClimate, ERA 5, MERRA-2 and MOD16A2), which has data at different temporal and spatial scales. In addition, to evaluate the artificial intelligence Support Vector Machine Regression (SVR) algorithm, determined with parameters obtained from NASA Power, with local data in the Argentinean Pampean Region (APR). In general, the Root Mean Square Error (RMSE) varies between 0.5 and 1.2 mm d-1 and Nash-Sutcliffe Efficiency Index (NSE) values between 0.6 and 0.9 (ET0); between 0.4 and 0.7 for actual ET and between 0.6 and 0.9 for ETp were obtained. Likewise, it is demonstrated that the most favorable model for the calculation of ET0 as real ET is SVR, while for ETp it is ERA 5.

Resumen El manejo hidrológico de un país depende, en gran medida, del conocimiento de las cuencas existentes, del potencial de estas y de la manera de gestionar adecuadamente los excedentes hídricos. En este sentido es de vital importancia el estudio y análisis de la evapotranspiración (ET) de referencia (ET0), real y potencial (ETp). Por lo que se torna indispensable evaluar el comportamiento de los diferentes productos de ET que se encuentran disponibles para su uso de manera libre. En este sentido, el objetivo principal de este trabajo es analizar los datos de los modelos existentes en la plataforma Climate Engine (TerraClimate, ERA 5, MERRA-2 y MOD16A2), que posee datos a diferentes escalas temporales y espaciales. Además, evaluar el algoritmo Support Vector Machine Regression (SVR) de inteligencia artificial, aplicado con parámetros obtenidos de NASA Power y con datos locales registrados en la Región Pampeana argentina (RPA). En general, el error cuadrático medio (RMSE) varía entre 0,5 y 1,2 mm d-1 y los valores del índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) entre 0,6 y 0,9 (para ET0); entre 0,4 y 0,7 para ET real y entre 0,6 y 0,9 para ETp. Asimismo, queda demostrado que el modelo más propicio para el cálculo de ET0 como ET real, es el SVR, mientras que para ETp es ERA 5.

ABSTRACT Introduction: In the location of facilities and the orientation for tourist itineraries, there are parameters that could change over time. Currently, location problems do not model the dynamism in the availability of types of facilities. On the other hand, most orienteering problems assume that the interest of a point is fixed over time. Therefore, there is a need to add more flexibility to the models. The objective of this work was to model and solve variants of location and orientation problems that include time-dependent parameters. Methods: To carry out the objective, the following was proposed: a mathematical model of the problem of maximal dynamic coverage with facility types that vary in time, a heuristic algorithm to solve it and another for the partial evaluation of its solutions, and finally, a comparative experimental evidence of two variants of the problem of designing tourist itineraries with time-dependent recommendation factors. Results: The experiments demonstrated the fulfilment of the objectives, because it was shown the expected flexibility in the variation over time of the conditions in both models. Likewise, it was shown that the partial evaluation managed to reduce the execution time to less than a sixth of the original time. Conclusions: the objectives were met, being possible to model situations such as: the planning of police patrols with types of agents not available at a certain time, the planning of the use of antennas with limited activation at certain times, or the generation of tourist itineraries with variable interest over time.

RESUMEN Introducción: En la localización de instalaciones y la orientación para itinerarios turísticos existen parámetros que podrían cambiar en el tiempo. Actualmente, los problemas de localización de instalaciones no modelan el dinamismo en la disponibilidad de los tipos de instalaciones. Por otro lado, en la mayoría de los problemas de orientación se asume que el interés (asumido como valor numérico) de un punto es fijo. Por eso, es necesaria una mayor flexibilidad en los modelos. El objetivo del trabajo es modelar y solucionar problemas de localización y orientación con parámetros dependientes del tiempo. Métodos: Para cumplir el objetivo se propone: un modelo del problema de máxima cobertura dinámico con tipos de instalaciones variables en el tiempo; un algoritmo heurístico para resolverlo y otro para la evaluación parcial de sus soluciones y una evidencia experimental comparativa de 2 variantes del problema del diseño de itinerarios turísticos con factores de recomendación dependientes del tiempo. Resultados: Los experimentos demostraron el cumplimiento de los objetivos, pues se mostró la flexibilidad esperada en la variación en el tiempo de las condiciones en ambos modelos. Igualmente, se comprobó que la evaluación parcial logró reducir el tiempo de ejecución a menos de la sexta parte del tiempo original. Conclusiones: se cumplieron los objetivos del trabajo siendo posible modelar situaciones como la planificación del patrullaje policial con tipos de agentes no disponibles en cierto horario, la planificación del uso de antenas con activación limitada en algunos momentos, o la generación de itinerarios turísticos con un interés variable en el tiempo.

Resumen Este estudio explora la validez factorial del Instrumento de Tamizaje del Espectro Autista-ITEA para identificación de autismo en niños y adolescentes escolares de Ecuador. El estudio psicométrico analiza la validez y fiabilidad, así como la consistencia interna de los ítems de la escala. La muestra consistió de 848 personas autistas y 350 sin esta condición, que asisten al sistema educativo formal en edades comprendidas entre los 4 a 17 años de edad. El Análisis Factorial Confirmatorio muestra que el modelo de ajuste del ITEA se comporta de manera adecuada para la población ecuatoriana, corroborado por medio de un modelo de cuatro factores de primer orden y un factor aglutinador general de segundo orden con 32 ítems, de hecho, los indicadores de ajuste absoluto, relativos y basados en la no centralidad así lo confirman. Además, de que la escala es altamente fiable en términos de consistencia interna con ω= .92 [.91 - .93], ya que permite obtener mayor precisión en la evaluación del constructo estudiado. En conclusión, las evidencias de validez factorial y fiabilidad muestran que el ITEA en su modelo estructural se ajusta adecuadamente para el tamizaje de autismo en escolares de 4 a 17 años del Ecuador. Según el Support Vector Machines (SVM), que permite conocer la exactitud de cada ítem evaluado, el conjunto de 42 ítems llegó a un 89.04%. El análisis mediante la Request for Evidence (RFE) mostró que, para aumentar el nivel de exactitud del instrumento, 31 ítems superaron el valor global. En cuanto a las 7 categorías (lenguaje, comunicación, competencias sociales, afectividad, procesamiento de la información, inflexibilidad y sensopercepción) evaluadas, según el algoritmo SVM con kernel “rbf” se obtuvo un valor de 89.387%. Datos que muestran la capacidad del ITEA para mostrar características específicas para identificar el autismo.

Abstract This study explores factorial validity of the Autism Spectrum Screening Test (ITEA) for the identification of autism in schooled children and adolescents in Ecuador. The psychometric study analyzes the validity and reliability, as well as internal consistency of the elements of the scale. The sample consisted of 848 autistic people, and 350 non-autistic, of ages between 4 and 17 years old, who attended regular schools. The Confirmatory Factor Analysis shows that the ITEA adjustment model behaves adequately for the Ecuadorian population, corroborated by means of a model of four first-order factors and a second-order general agglutinating factor with 32 items, in fact, the absolute, relative, and non-centrality-based fit indicators confirm this. In addition, the scale is highly reliable in terms of internal consistency with ω= .92 [.91 - .93], since it allows obtaining greater precision in the evaluation of the studied construct. It can be concluded that evidence of factorial validity and reliability show that the ITEA, in its structural model, is adequately adjusted for the screening of autism in schooled children with ages between 4 to 17 years old in Ecuador. According to Support Vector Machines (SVM), which allows information regarding the accuracy of each evaluated item, the set of 42 items reached 89.04% Analysis using the Request for Evidence test (RFE) showed that, in order to increase the accuracy level of ITEA, 31 items exceeded the global value. Regarding the 7 categories evaluated (language, communication, social skills, affectivity, information processing, inflexibility, and sensory perception), a value of 89.387% was obtained, according to the SVM algorithm with “rbf” kernel. The data shows the ability of ITEA to show specific characteristics to identify autism.

Resumen El objetivo del estudio es determinar un modelo de predicción de default crediticio usando la base de datos de LendingClub. La metodología consiste en estimar las variables que influyen en el proceso de predicción de préstamos pagados y no pagados utilizando el algoritmo Random Forest. El algoritmo define los factores con mayor influencia sobre el pago o el impago, generando un modelo reducido a nueve predictores relacionados con el historial crediticio del prestatario y el historial de pagos dentro de la plataforma. La medición del desempeño del modelo genera un resultado F1 Macro Score con una precisión mayor al 90% de la muestra de evaluación. Las contribuciones de este estudio incluyen, el haber utilizado la base de datos completa de toda la operación de LendingClub disponible, para obtener variables trascendentales para la tarea de clasificación y predicción, que pueden ser útiles para estimar la morosidad en el mercado de préstamos de persona a persona. Podemos sacar dos conclusiones importantes, primero confirmamos la capacidad del algoritmo Random Forest para predecir problemas de clasificación binaria en base a métricas de rendimiento obtenidas y segundo, denotamos la influencia de las variables tradicionales de puntuación de crédito en los problemas de predicción por defecto.

Abstract The study aims to determine a credit default prediction model using data from LendingClub. The model estimates the effect of the influential variables on the prediction process of paid and unpaid loans. We implemented the random forest algorithm to identify the variables with the most significant influence on payment or default, addressing nine predictors related to the borrower's credit and payment background. Results confirm that the model’s performance generates a F1 Macro Score that accomplishes 90% in accuracy for the evaluation sample. Contributions of this study include using the complete dataset of the entire operation of LendingClub available, to obtain transcendental variables for the classification and prediction task, which can be helpful to estimate the default in the person-to-person loan market. We can draw two important conclusions, first we confirm the Random Forest algorithm's capacity to predict binary classification problems based on performance metrics obtained and second, we denote the influence of traditional credit scoring variables on default prediction problems.

Abstract. - Currently, dependence on fossil resources continues to dominate, even with the economic-environmental impacts that they generate; Therefore, it is necessary to encourage the production and use of renewable, affordable and sustainable sources. In this sense, this work focuses on developing solar thermal simulation software for the evaluation of low-cost and low environmental impact materials that can be used in solar heaters or thermal accumulators. Optimizing the use of stone, organic materials and those available locally with optothermal properties of high absorption and great thermal residence, to use them as containers for solar thermal energy. In this way, a desktop application has been developed in the Python programming language to simulate the absorbance and thermal accumulation of materials with the aforementioned characteristics using properties such as ambient temperature of the test site, solar absorbance, thermal conductivity and mass of the material. This software aims to make experimental processes more efficient, reducing economic, technological and material resources, by having a model of the thermal physics of solar thermal accumulation in natural materials, predicting their energy behavior without the need to build full-scale prototypes. Finally, it has been proven that the developed simulator provides a much more dynamic and easy-to-interpret analysis with easily obtained statistical data. That is, it allows not only the curve to be observed but also provides the dispersion of a continuous system of values, which can help to infer research data with greater simplicity and effectiveness on the optical and thermal properties of the materials studied. However, the development of the computer program can be improved, so it maintains a free access and open-source scheme.

Resumen. - Actualmente, la dependencia a los recursos fósiles sigue dominando, aún con los impactos económico-ambientales que estos generan; por lo que es necesario incentivar la producción y uso de fuentes renovables, asequibles y sustentables. En este sentido, el presente trabajo se enfoca en desarrollar un software de simulación termosolar para la evaluación de materiales de bajo costo y bajo impacto ambiental que puedan ser utilizados en calentadores solares o acumuladores térmicos. Optimizando el uso de materiales pétreos, orgánicos y aquellos disponibles localmente con propiedades optotérmicas de alta absorción y gran residencia térmica, para utilizarlos como contenedores de energía termosolar. De este modo, se ha desarrollado una aplicación de escritorio en lenguaje de programación Python, para simular la absortancia y acumulación térmica de materiales con las características mencionadas utilizando propiedades como temperatura ambiente del lugar de prueba, absortancia solar, conductividad térmica y masa del material. Este software pretende eficientar los procesos experimentales, reduciendo recursos económicos, tecnológicos y materiales, al contar con un modelo de la física térmica de acumulación termosolar en materiales naturales, prediciendo su comportamiento energético sin la necesidad de construir prototipos a escala real. Finalmente, se ha comprobado que el simulador desarrollado, proporciona un análisis mucho más dinámico y fácil de interpretar con datos estadísticos de fácil obtención. Es decir, permite observar no solo la curva sino también proporciona la dispersión de un sistema continuo de valores, el cual puede ayudar a inferir los datos de una investigación con mayor sencillez y efectividad sobre las propiedades ópticas y térmicas de los materiales estudiados. No obstante, el desarrollo del programa computacional puede ser mejorado, por lo que mantiene un esquema de libre acceso y código abierto.

ABSTRACT Introduction: Safety in medical practices with ionizing radiation has been an international concern. The methodologies for these risk assessments are scattered, from the conceptual and computer point of view. The objective of the work is "to develop a risk management system in medical practices with ionizing radiation, supported by a comprehensive risk assessment tool, aimed at optimizing safety and quality." Additionally, risk patterns are generated in a group of practices, which had not been addressed with these studies. Methods: Prospective risk matrix and failure modes and effects analysis methods are used, as well as reactive incident learning methods. Results: An algorithm was designed that achieves a coupled methodological approach for risk analysis. The SECURE-MR-FMEA code was programmed that links the stated methods. Its databases include more than 30 prospective risk patterns and a reactive database, containing the experiences of international databases. Discussion: The results of the system have been successfully compared against similar tasks. The system has distinctive capabilities for risk-based applications. The code and its risk patterns have been used in various national entities, as well as in national and international training courses. Its applications have been the subject of scientific publications and participation in events. Conclusions: The integration of study capabilities achieved with SECURE-MR-FMEA is a scientific contribution, as are some of the risk patterns developed. The system has the capabilities to respond to regulatory requirements and optimize risk-based decision making. It also achieves contributions of a social nature, supported in the prevention of accidents for patients and workers, as well as of an environmental nature, by predicting sequences of damage to the public and the environment.

RESUMEN Introducción: La seguridad en las prácticas médicas con radiaciones ionizantes ha constituido una preocupación a nivel internacional. Las metodologías para las evaluaciones de riesgos de dichas prácticas se encuentran dispersas, desde el punto de vista conceptual e informático. El objetivo de la investigación es desarrollar un sistema de gestión de riesgo en prácticas médicas con radiaciones ionizantes, soportado en una herramienta integral de evaluación de riesgos, destinada a la optimización de la seguridad y la calidad. Adicionalmente, se generan patrones de riesgos para un grupo de prácticas, que no habían sido abordadas con estos estudios. Métodos: Se emplean métodos prospectivos de matriz de riesgos y de análisis de modos y efectos de fallos, así como métodos reactivos de aprendizaje por incidentes. Resultados: Se diseñó un algoritmo que logra un enfoque metodológico acoplado para análisis de riesgos. Se programó el código SECURE-MR-FMEA que enlaza los métodos enunciados. Sus bases de datos incluyen más de 30 patrones prospectivos de riesgos y una base de datos reactiva, contentiva de las experiencias de bases internacionales. Discusión: Los resultados del sistema han sido comparados con éxito contra tareas similares. El sistema dispone de capacidades distintivas para aplicaciones basadas en riesgo. Conclusiones: La integración de capacidades de estudio logradas con SECURE-MR-FMEA resulta un aporte científico, al igual que algunos de los patrones de riesgo desarrollados. El sistema puede responder a requisitos regulatorios y optimizar la toma de decisiones basadas en riesgos. También logra aportes de tipo social, soportados en la prevención de accidentes para pacientes y trabajadores, así como de tipo medioambiental, al pronosticar secuencias de daño al público y al medioambiente.