ABSTRACT Blueberries are a fruit that is an important source of bioactive components beneficial to the human diet, such as anthocyanins and total phenolics, which are altered by the use of high temperatures during processing. This study aimed to evaluate the use of artificial neural networks in the optimization of sucrose concentration and time for the osmotic pre-treatment of blueberries of the Biloxi variety, to retain the greatest amount of anthocyanins and total phenolics in the subsequent preparation of jam. Artificial neural networks of the feedforward type were used, with a Backpropagation training algorithm with Levenberg-Marquardt weight adjustment, to achieve the optimal predicted combination that maximizes the retention of these bioactive components. The model achieved its best performance with 11 neurons in the hidden layer, achieving an R2 coefficient of 0.98 and a mean square error of 4.76, indicating a strong ability for generalization. Artificial neural networks allowed to obtain the best optimal combination of predicted multiple responses of factors consisting of a sucrose concentration of 1.64 M and a time of 211.52 min, which retained a higher content of total monomeric anthocyanins with 70.98 mg cyanidin-3-O-glucoside 100 g-1 of jam and total phenolics with 110.54 mg GAE g-1 of jam. On the other hand, through single-response optimization was obtained that the combination of experimental factors that maximized total anthocyanins (71.59 mg cyanidin-3-O-glucoside 100 g-1 of jam) was 1.54 M of sucrose and 232.73 min and for total phenols (111.06 mg GAE g-1 of jam) 1.79 M of sucrose and 196.36 min. The use of artificial neural networks is an excellent alternative for modeling phenomena, compared to traditional methods.

RESUMEN El arándano es un fruto que posee una fuente importante de componentes bioactivos beneficiosos para la dieta humana, como las antocianinas y fenoles totales, que se ven alterados por el uso de temperaturas altas durante el procesamiento. El objetivo de este estudio fue evaluar el uso de redes neuronales artificiales en la optimización de la concentración de sacarosa y el tiempo para el pretratamiento osmótico de arándanos de la variedad Biloxi, con la finalidad de retener la mayor cantidad de antocianinas y componentes fenólicos totales en la elaboración posterior de mermelada. Se utilizó redes neuronales artificiales del tipo feedfoward, con algoritmo de entrenamiento de Backpropagation con ajuste de pesos de Levenberg-Marquardt para lograr la combinación óptima predicha que maximice la retención de estos componentes bioactivos. El modelo logró su mejor rendimiento con 11 neuronas en la capa oculta, logrando un coeficiente R2 de 0,98 y un error cuadrático medio de 4,76; lo que indica una gran capacidad de generalización. Las redes neuronales artificiales permitieron obtener la mejor combinación de los factores experimentales -concentración de sacarosa (1,64 M) y tiempo (211,52 min)- que maximizaron los contenidos de antocianinas monoméricas totales (70,98 mg cianidina-3-O-glucósido 100 g-1) y fenoles totales (110,54 mg AGE g-1) presentes en mermelada. En cambio, mediante optimización de respuesta se obtuvo que la combinación de factores experimentales que maximizó las antocianinas totales (71,59 mg cianidina-3-O-glucósido 100 g-1 de mermelada) fue 1,54 M de sacarosa y 232,73 min y para fenoles totales (111,06 mg GAE g-1 de mermelada) 1,79 M y 196,36 min. El uso de redes neuronales artificiales es una excelente alternativa para modelar fenómenos, en comparación con los métodos tradicionales.

Abstract Objective: This article aims to present discursive reformulation and demonstrate its methodological relevance in relation to specific materials and research questions in Discourse Analysis. Originality/Contribution: The topic has traversed the authors research trajectory, and the types and scope of the field are generally illustrated through works she has conducted at different times, using corpora from various domains. Additionally the pedagogical weight of reformulation in the rhetorical tradition and its impact on writing instruction are highlighted. In an era where Artificial Intelligence is developing automatic text generation from extensive databases or from single to multiple texts given as input for tasks such as translation, glossing, correction, or adaptation to different audiences, it becomes relevant to showcase the significance of reformulation and the analysts operational methods. Conclusion: The examples demonstrate how, by highlighting operations on the original texts, regularities can be detected. From these regularities, the analyst infers the representations that guide the production of the new text. From a glottopolitical perspective, which is concerned with the semiotic dimension of social processes as they are presented in the political sphere, encompassing both social discourses and language policies and interventions in educational contexts, the methodological entry through reformulation operations provides data that, in interpretation, are articulated with the conditions of discourse production.

Resumo Objetivo: o artigo tem por objetivo apresentar a reformulação discursiva e mostrar o seu interesse como contributo metodológico, em relação a certos materiais e questões de investigação em análise do discurso. Originalidade/suporte: o tema atravessou a trajetória de investigação do autor. Os tipos e o âmbito do domínio abordado são ilustrados, em geral, com trabalhos que realizou em diferentes momentos com corpora de vários domínios. É também assinalado o peso pedagógico que a reformulação tem tido na tradição retórica e o seu impacto no ensino da escrita. Numa altura em que a inteligência artificial desenvolve a geração automática de textos a partir de grandes bases de dados ou a partir de um ou vários textos fornecidos a programas de tradução, glosagem, correção ou adaptação a diferentes públicos, tornase relevante mostrar o interesse da reformulação e os modos de atuação do analista. Conclusão: os exemplos mostram como o analista, ao fazer o levantamento das operações sobre os primeiros textos, detecta regularidades. A partir delas, ele infere as representações que orientam a produção do novo texto. Na perspetiva glotopolítica, interessada na dimensão semiótica dos processos sociais tal como se expõem no espaço político, que inclui tanto as discursividades sociais quanto as políticas de línguas e as intervenções no campo educacional, a entrada metodológica pelas operações de reformulação fornece dados que, na interpretação, se articulam com as condições de produção dos discursos.

Resumen Objetivo: el artículo se propone presentar la reformulación discursiva y mostrar su interés como entrada metodológica, en relación con ciertos materiales y preguntas de investigación en análisis del discurso. Originalidad/aporte: el tema ha atravesado la trayectoria investigativa de la autora. Los tipos y alcances del campo abordado se ilustran, en general, con trabajos que ella ha realizado en diferentes momentos con corpus provenientes de variados ámbitos. Asimismo, se señala el peso pedagógico que ha tenido la reformulación en la tradición retórica y su incidencia en la enseñanza de la escritura. En una etapa en la que en el marco de la inteligencia artificial se desarrolla la generación automática de textos a partir de amplias bases de datos o de uno o varios textos que se suministran a los programas para tareas de traducción, glosa, corrección, o adaptación a distintos públicos, se vuelve relevante mostrar el interés de la reformulación y los modos de operar del analista. Conclusión: en los ejemplos se muestra cómo el analista, al relevar las operaciones sobre los textos primeros, detecta regularidades. A partir de ellas, infiere las representaciones que orientan la producción del nuevo texto. Desde la perspectiva glotopolítica, interesada por la dimensión semiótica de los procesos sociales tal como se exponen en el espacio político, que incluye tanto las discursividades sociales como las políticas sobre los lenguajes y las intervenciones en el ámbito educativo, el ingreso metodológico por las operaciones de reformulación suministra datos que, en la interpretación, se articulan con las condiciones de producción de los discursos.

ABSTRACT Rainfall forecasts are of great importance to prevent disasters, economic losses in crops and several important aspects for the country's hydroeconomy, hence the need to develop rainfall prediction models. At the Villa Clara Provincial Meteorological Center (CMPVC), mathematical models with a high level of accuracy are used, but they require a lot of processing time. Hence, the need to look for more current and accurate, ways to make accurate rainfall forecasts but in a faster way. The progress of artificial intelligence and especially artificial neural networks have allowed the development of models to solve the problem of rainfall prediction; using the metrics provided by the World Meteorological Organization (WMO) from 1975 to 2016. In this work, an analysis of the different regression models with multiple outputs to predict rainfall is carry out in the months of May, June, July and August. The regression models that best fit this problem were linear regression, regression tree, k-nearest neighbors, direct regression, chained regression and multilayer perceptron. After running the models, the multilayer perceptron was the regression model with the best results, with a high degree of efficiency for rainfall forecasting.

RESUMEN Los pronósticos de las precipitaciones tienen gran importancia para prevenir desastres, pérdidas económicas en cultivos y varios aspectos importantes para la hidroeconomía del país, de ahí la necesidad de desarrollar modelos de predicción de precipitaciones. En el Centro Meteorológico Provincial de Villa Clara (CMPVC) se emplean modelos matemáticos con un nivel de precisión alto, pero requieren mucho tiempo de procesamiento. De ahí la necesidad de buscar maneras más actuales y precisas para realizar pronósticos de lluvia acertados, pero de manera más rápida. El progreso de la inteligencia artificial y en especial, las redes neuronales artificiales han permitido desarrollar modelos para dar solución al problema de predicción de precipitaciones; mediante las métricas proporcionadas por la Organización Meteorológica Mundial (OMM) comprendidas entre los años 1975 hasta el 2016. En este trabajo se realiza un análisis de los diferentes modelos de regresión con múltiples salidas para predecir las precipitaciones en los meses mayo, junio, julio y agosto. Los modelos de regresión que más se ajustaron a esta problemática fueron la regresión lineal, el árbol de regresión, el k-vecinos más cercanos, la regresión directa, la regresión encadenada y el perceptrón multicapa. Luego de realizar las corridas de los modelos resultó el perceptrón multicapa, el modelo de regresión con mejores resultados, con un alto grado de eficacia para el pronóstico de las precipitaciones.

Resumen: México ocupa el primer lugar en obesidad infantil en el mundo, por lo que resulta importante identificar variables asociadas al consumo alimentario. El objetivo del presente trabajo fue establecer si la forma en que el consumo de alimentos se modifica en función de las normas sociales alimentarias y la publicidad alimentaria que recibe la población infantil escolar. Se diseñó un estudio multivariado predictivo utilizando sistemas de lógica difusa tipo dos de intervalo (IT2 FLS), y comparando su ajuste con modelos convencionales, como la regresión lineal múltiple (RLM). Se trabajó con las respuestas emitidas por 196 niños en un estudio previo y almacenadas en una base de datos, seleccionando solo las que correspondieron a las variables de interés para el estudio. Las normas sociales a evitar, el número de comidas y la compra de alimentos por la publicidad alimentaria permitieron predecir el consumo alimentario de los niños mediante IT2 FLS. En RLM las horas de comidas tuvo mayor capacidad predictiva que el número de comidas. El IT2 FLS proporcionó un mayor coeficiente de determinación (R2 = 0.649), que el de la RLM (R2 = 0.370). El consumo alimentario, al ser un fenómeno multicausal y complejo, puede ser mejor predicho al utilizar métodos de análisis que manejen de forma más flexible la incertidumbre, como lo hace la IT2 FLS.

Abstract: Mexico ranks first in childhood obesity in the world, so it is important to identify variables associated with food consumption. The objective of this work was to establish whether the way in which food consumption is modified depending on social food norms and food advertising received by school children. A predictive multivariate study was designed using interval type two fuzzy logic systems (IT2 FLS), and comparing its fit with conventional models, such as multiple linear regression (RLM). We worked with the responses issued by 196 children in a previous study and stored in a database, selecting only those that corresponded to the variables of interest for the study. The social norms to avoid, the number of meals and the purchase of food through food advertising made it possible to predict children’s food consumption through IT2 FLS. In RLM, mealtimes had a greater predictive capacity than the number of meals. The IT2 FLS provided a higher coefficient of determination (R2 = 0.649) than that of the RLM (R2 = 0.370). Food consumption, being a multicausal and complex phenomenon, can be better predicted by using analysis methods that manage uncertainty more flexibly, as the IT2 FLS does.

Abstract: The essay highlights the plurality of ethnographic choices that describe and analyze the digital and its increasingly complex ways of constituting life. In recent decades, anthropology has problematized, through different paths, the conception of the social or society as being the gathering of human individuals and their modes of representation, action, coexistence, and belonging. This includes the emergence of situational and contingent collectives, defined, for example, by the sharing of molecules, by binary and genetic codes, or by the combination of data mined by algorithms. Although projected as global, these technologies encounter resistance and mobilize diffuse interests, gaining new contours in localized practices. Personal computers and modeling software, apps and internet social networks, algorithms and DNA, artificial intelligence, and genetically modified organisms constitute a broad and complex amalgam that intersects digital and life technologies. They shape multiple worlds, modulated by mathematical combinations, technical arrangements, and biological transformations. A future that has been present for some time, although poorly distributed, whether in the emerging forms of social constitution or in the anthropologies interested in it. Abstract decades problematized paths representation action coexistence belonging collectives defined example molecules codes global interests practices software networks DNA intelligence worlds combinations arrangements transformations time distributed it

Resumo: O ensaio destaca a pluralidade de eleições etnográficas que descrevem e analisam o digital e suas formas cada vez mais complexas de constituir a vida. Nas últimas décadas, a antropologia tem problematizado, por diferentes caminhos, a concepção de social ou sociedade como sendo a reunião de indivíduos humanos e seus modos de representação, ação, convivência e pertencimento. Isso inclui a emergência de coletivos situacionais e contingentes, definidos, por exemplo, pela partilha de moléculas, por códigos binários e genéticos, ou pela combinação de dados minerados por algoritmos. Ainda que projetadas como globais, essas tecnologias encontram resistência e mobilizam interesses difusos, ganhando novos contornos nas práticas localizadas. Computadores pessoais e softwares de modelagem, aplicativos e redes sociais da internet, algoritmos e DNA, inteligência artificial e organismos geneticamente modificados constituem um amplo e complexo amálgama que intersecta tecnologias digitais e da vida. Elas dão forma a mundos múltiplos, modulados por combinações matemáticas, técnicas, arranjos e transformações biológicas. Um futuro que já está presente há algum tempo, embora mal distribuído, seja nas formas emergentes de constituição do social ou nas antropologias interessadas nela. Resumo vida décadas problematizado caminhos representação ação pertencimento contingentes definidos exemplo moléculas genéticos globais difusos localizadas modelagem internet DNA múltiplos matemáticas técnicas biológicas tempo distribuído nela

RESUMEN Objetivos: evaluar el rendimiento predictivo de diferentes algoritmos de inteligencia artificial para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama en pacientes críticos. Métodos: estudio metodológico, que utilizó algoritmos de inteligencia artificial para predecir el tiempo de baño en cama en pacientes críticos. Se analizaron los resultados de modelos de regresión múltiple, redes neuronales perceptrón multicapa y función de base radial, árbol de decisión y random forest. Resultados: entre los modelos evaluados, el modelo de red neuronal con función de base radial, que contiene 13 neuronas en la capa oculta, presentó el mejor desempeño predictivo para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama. En la validación de datos, la correlación al cuadrado entre los valores predichos y los valores originales fue del 62,3%. Conclusiones: el modelo de red neuronal con función de base radial mostró mejor rendimiento predictivo para estimar el tiempo de ejecución del baño en cama en pacientes críticos. Objetivos críticos Métodos metodológico múltiple forest Resultados evaluados 1 oculta datos 623 62 3 62,3% Conclusiones 6 62,3 62,

ABSTRACT Objectives: to assess the predictive performance of different artificial intelligence algorithms to estimate bed bath execution time in critically ill patients. Methods: a methodological study, which used artificial intelligence algorithms to predict bed bath time in critically ill patients. The results of multiple regression models, multilayer perceptron neural networks and radial basis function, decision tree and random forest were analyzed. Results: among the models assessed, the neural network model with a radial basis function, containing 13 neurons in the hidden layer, presented the best predictive performance to estimate the bed bath execution time. In data validation, the squared correlation between the predicted values and the original values was 62.3%. Conclusions: the neural network model with radial basis function showed better predictive performance to estimate bed bath execution time in critically ill patients. Objectives patients Methods study analyzed Results assessed 1 layer validation 623 62 3 62.3% Conclusions 6 62.3 62.

RESUMO Objetivos: avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de inteligência artificial para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos. Métodos: estudo metodológico, que utilizou algoritmos de inteligência artificial para predizer o tempo de banho no leito em pacientes críticos. Foram analisados os resultados dos modelos de regressão múltipla, redes neurais perceptron multicamadas e função de base radial, árvore de decisão e random forest. Resultados: entre os modelos avaliados, o modelo de rede neural com função de base radial, contendo 13 neurônios na camada oculta, apresentou melhor performance preditiva para estimar o tempo de execução do banho no leito. Na validação dos dados, o quadrado da correlação entre os valores preditos e os valores originais foi de 62,3%. Conclusões: o modelo de rede neural com função de base radial apresentou melhor performance preditiva para estimar o tempo de execução do banho no leito em pacientes críticos. Objetivos críticos Métodos metodológico múltipla forest Resultados avaliados 1 oculta dados 623 62 3 62,3% Conclusões 6 62,3 62,

ABSTRACT Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly aggressive and lethal form of cancer with limited prognostic accuracy using traditional factors. This has led to the exploration of innovative prognostic models, including convolutional neural networks (CNNs), in PDAC. CNNs, a type of artificial intelligence algorithm, have shown promise in various medical applications, including image analysis and pattern recognition. Their ability to extract complex features from medical images makes them suitable for improving prognostication in PDAC. However, implementing CNNs in clinical practice poses challenges, such as data availability and interpretability. Future research should focus on multi-center studies, integrating multiple data modalities, and combining CNN outputs with biomarker panels. Collaborative efforts and patient autonomy should be considered to ensure the ethical implementation of CNN-based prognostic models. Further validation and optimisation of CNN-based models are necessary to enhance their reliability and clinical utility in PDAC prognostication. (PDAC factors , (CNNs) algorithm applications recognition However challenges interpretability multicenter multi center studies modalities panels CNNbased based (CNNs

RESUMO Contexto O adenocarcinoma ductal pancreático (ACDP) é uma forma de câncer altamente agressiva e letal com precisão prognóstica limitada usando fatores tradicionais. Isso levou à exploração de modelos prognósticos inovadores, incluindo redes neurais convolucionais (CNNs), no ACDP. As CNNs, um tipo de algoritmo de inteligência artificial, mostraram promessa em várias aplicações médicas, incluindo análise de imagem e reconhecimento de padrões. Sua capacidade de extrair características complexas de imagens médicas as torna adequadas para melhorar o prognóstico no ACDP. No entanto, a implementação de CNNs na prática clínica apresenta desafios, como a disponibilidade de dados e a interpretabilidade. Pesquisas futuras devem se concentrar em estudos multicêntricos, integrando múltiplas modalidades de dados e combinando saídas de CNN com painéis de biomarcadores. Esforços colaborativos e autonomia do paciente devem ser considerados para garantir a implementação ética de modelos prognósticos baseados em CNN. Mais validação e otimização de modelos baseados em CNN são necessárias para aumentar sua confiabilidade e utilidade clínica na prognostico do ACDP. ACDP (ACDP tradicionais inovadores , (CNNs) artificial padrões entanto desafios interpretabilidade multicêntricos biomarcadores (CNNs

Resumo A linguagem publicitária tem sido objeto de estudo no campo da comunicação com base em olhares diversos, em especial o da teoria da enunciação oriunda dos estudos do discurso. Barbosa e Trindade (2003) propuseram o modelo da enunciação publicitária, desdobrando-a em seis níveis na emissão e cinco na recepção, revelando uma enunciação coletiva na publicidade. Este artigo revisita tal modelo, identificando as marcas como o enunciador debreado, e localizando os algoritmos como actantes da enunciação publicitária. Propomos o Modelo de Enunciação Algorítmica Marcária na emissão, no qual os algoritmos se inserem em um fluxo ascendente em direção à marca. Ao final, convidamos os pesquisadores em comunicação a pensar as transformações na práxis publicitária em suas múltiplas instâncias. diversos discurso 2003 (2003 desdobrandoa desdobrando recepção publicidade debreado marca final instâncias 200 (200 20 (20 2 (2 (

Abstract The language of advertising has been studied in the field of Communication from different points-of-view, especially the theory of enunciation from discourse studies. Barbosa and Trindade (2003) proposed the model of advertising enunciation, unfolding it into six levels in emission and five in reception, revealing a collective enunciation in advertising. This article revises this model, identifying brands as the enunciator shifted out, and locating the algorithms as actants of advertising enunciation. We propose the Algorithmic Brand Enunciation Model in emission, where algorithms are inserted in an upward flow towards the brand. In conclusion, we invite Communication researchers to think about the transformations in advertising praxis in its multiple instances. pointsofview, pointsofview points view, view points-of-view studies 2003 (2003 reception out brand conclusion instances 200 (200 20 (20 2 (2 (

RESUMO Objetivo: Analisar a relação entre inteligência emocional de trabalhadores de saúde em ambiente hospitalar e a percepção do clima de segurança na pandemia COVID-19. Método: Estudo transversal, analítico, realizado com 81 trabalhadores de saúde que atuaram em hospitais na pandemia, entre setembro-novembro de 2021. A coleta de dados foi realizada com formulário eletrônico reunindo questionário sociodemográfico/ocupacional e versões brasileiras do Safety Attitudes Questionnaire e Schutte Self Test. Aplicou-se teste de correlação de Spearman e análise de regressão linear simples/múltipla. Resultados: O aumento de 1 ponto nos níveis de inteligência emocional repercutiu no aumento de 0,487 pontos nos níveis de percepção do clima de segurança. O preditor mais significativo dessa percepção foi a habilidade de manejo das emoções de outros (β=0,334; p=0,003; R2=0,168). Conclusão: Um maior nível de inteligência emocional de trabalhadores de saúde em ambiente hospitalar tem relação com uma maior percepção do clima de segurança na pandemia COVID-19. Objetivo COVID19. COVID19 COVID 19. 19 COVID-19 Método transversal analitico anali tico analítico 8 saude sau setembronovembro setembro novembro 2021 formulario formula rio eletronico eletro nico questionario questiona sociodemograficoocupacional sociodemogra fico ocupacional versoes verso es Test Aplicouse Aplicou se correlacao correlac o analise ana lise regressao regressa simplesmultipla simples mu ltipla simples/múltipla Resultados 0487 0 487 0,48 β=0,334 β0334 β 334 (β=0,334 p=0,003 p0003 p 003 R2=0,168. R20168 R R2=0,168 . R2 168 R2=0,168) Conclusão COVID1 COVID-1 202 048 48 0,4 β=0,33 β033 33 (β=0,33 p=0,00 p000 00 R2016 R2=0,16 16 COVID- 20 04 4 0, β=0,3 β03 3 (β=0,3 p=0,0 p00 R201 R2=0,1 2 β=0, β0 (β=0, p=0, p0 R20 R2=0, β=0 (β=0 p=0 R2=0 β= (β= p= R2= (β

RESUMEN Objetivo: Analizar la relación entre la inteligencia emocional de los trabajadores de la salud en un ambiente hospitalario y la percepción del clima de seguridad en la pandemia de COVID-19. Método: Estudio transversal, analítico, realizado con 81 trabajadores de la salud que actuaron en hospitales durante la pandemia, entre septiembre y noviembre de 2021. La recolección de datos se realizó mediante formulario electrónico que incluyó un cuestionario sociodemográfico/ocupacional y versiones brasileñas del Safety Attitudes Questionnaire y del Schutte Self Reported Test. Se aplicó la prueba de correlación de Spearman y analices de regresión lineal simple y múltiple. Resultados: Un aumento de 1 punto en los niveles de inteligencia emocional resultó en un aumento de 0,487 puntos en los niveles de percepción del clima de seguridad. El predictor más significativo de esta percepción fue la capacidad de gestionar las emociones de los demás (β=0,334; p=0,003; R2=0,168). Conclusión: Un mayor nivel de inteligencia emocional en trabajadores de la salud en un ambiente hospitalario se relaciona con una mayor percepción del clima de seguridad en la pandemia de COVID-19. Objetivo COVID19. COVID19 COVID 19. 19 COVID-19 Método transversal analítico 8 2021 sociodemográficoocupacional sociodemográfico ocupacional Test múltiple Resultados 0487 0 487 0,48 β=0,334 β0334 β 334 (β=0,334 p=0,003 p0003 p 003 R2=0,168. R20168 R R2=0,168 . R2 168 R2=0,168) Conclusión COVID1 COVID-1 202 048 48 0,4 β=0,33 β033 33 (β=0,33 p=0,00 p000 00 R2016 R2=0,16 16 COVID- 20 04 4 0, β=0,3 β03 3 (β=0,3 p=0,0 p00 R201 R2=0,1 2 β=0, β0 (β=0, p=0, p0 R20 R2=0, β=0 (β=0 p=0 R2=0 β= (β= p= R2= (β

ABSTRACT Objective: To analyze the relationship between the emotional intelligence of healthcare workers in a hospital environment and their perception of the safety climate in the COVID-19 pandemic. Method: Cross-sectional, analytical study, carried out with 81 health workers who worked in hospitals during the pandemic, between September and November 2021. Data collection was carried out using an electronic form, which included a sociodemographic/occupational questionnaire and the Brazilian versions of the Safety Attitudes Questionnaire and the Schutte Self Test. Spearman's correlation test and simple and multiple linear regression analyses were applied. Results: An increase of 1 point in emotional intelligence levels resulted in an increase of 0.487 points in the perception of the safety climate. The most significant predictor of this perception was the ability to manage other people’s emotions (β=0.334; p=0.003; R2=0.168). Conclusion: A higher level of emotional intelligence in hospital healthcare workers was related to a greater perception of the safety climate during the COVID-19 pandemic. Objective COVID19 COVID 19 COVID-1 pandemic Method Crosssectional, Crosssectional Cross sectional, sectional Cross-sectional study 8 2021 form sociodemographicoccupational sociodemographic occupational Test Spearmans Spearman s applied Results 0487 0 487 0.48 peoples people β=0.334 β0334 β 334 (β=0.334 p=0.003 p0003 p 003 R2=0.168. R20168 R R2=0.168 . R2 168 R2=0.168) Conclusion COVID1 COVID- 202 048 48 0.4 β=0.33 β033 33 (β=0.33 p=0.00 p000 00 R2016 R2=0.16 16 20 04 4 0. β=0.3 β03 3 (β=0.3 p=0.0 p00 R201 R2=0.1 2 β=0. β0 (β=0. p=0. p0 R20 R2=0. β=0 (β=0 p=0 R2=0 β= (β= p= R2= (β

Abstract: This study aimed to investigate the association between child maltreatment and human capital, measured by intelligence quotient (IQ) at age 18 years and schooling at age 22 years in 3,736 members from a population-based birth cohort in Southern Brazil. A multiple linear regression was used to assess the association between child maltreatment and human capital measurements. Physical and emotional abuse and physical neglect occurring up to 15 years of age were considered child maltreatment. Physical neglect was associated with lower IQ scores in women (β = -4.40; 95%CI: -6.82; -1.99) and men (β = -2.58; 95%CI: -5.17; -0.01) and lower schooling for all sexes: women (β = -1.19; 95%CI: -1.64; -0.74) and men (β = -0.82; 95%CI: -1.34; -0.30). Moreover, men who had experienced one type of child maltreatment and women who had experienced two or more types had lower years of schooling at 22 years (β = -0.41; 95%CI: -0.73; -0.89 and β = -0.57; 95%CI: -0.91; -0.22, respectively) than those who suffered no kind of maltreatment. Efforts to improve future educational and cognitive outcomes must include early prevention and intervention strategies for child maltreatment.

Resumen: El objetivo de este estudio fue investigar la asociación entre el maltrato infantil y el capital humano, medido utilizando el cociente de inteligencia (CI) a los 18 años y escolaridad a los 22 años, en 3.736 miembros de una cohorte de nacimientos de base poblacional en el Sur de Brasil. Se utilizó una regresión lineal múltiple para evaluar la asociación entre el maltrato infantil y las medidas de capital humano. Se consideraron el maltrato físico y emocional y la negligencia física que ocurrieron hasta los 15 años de edad. La negligencia física se asoció con puntuaciones de CI más bajas entre mujeres (β = -4,40; IC95%: -6,82; -1,99) y hombres (β = -2,58; IC95%: -5,17; -0,01), así como con una menor escolaridad en las mujeres (β = -1,19; IC95%: -1,64; -0,74 y hombres (β = -0,82; IC95%: -1,34; -0,30). Además, los hombres que sufrieron algún tipo de maltrato en la infancia y las mujeres que sufrieron dos o más tipos de maltrato tenían menor escolaridad a los 22 años (β = -0,41; IC95%: -0,73; -0,89 y β = -0,57; IC95%: -0,91; -0,22, respectivamente), en comparación con aquellos que no sufrieron maltratos. Los esfuerzos para mejorar los resultados educativos y cognitivos futuros deben incorporar estrategias de prevención e intervención temprana contra el maltrato infantil.

Resumo: O objetivo deste estudo foi investigar a associação entre maus-tratos infantis e capital humano, medido por meio do quociente de inteligência (QI) aos 18 anos e escolaridade aos 22 anos, em 3.736 membros de uma coorte de nascimentos de base populacional no Sul do Brasil. A regressão linear múltipla foi utilizada para avaliar a associação entre maus-tratos infantis e medidas de capital humano. Foram considerados maus-tratos físicos, emocionais e a negligência física ocorrida até os 15 anos de idade. A negligência física associou-se a menores escores de QI entre mulheres (β = -4,40; IC95%: -6,82; -1,99) e homens (β = -2,58; IC95%: -5,17; -0,01), assim como menor escolaridade em mulheres (β = -1,19; IC95%: -1,64; -0,74 e homens (β = -0,82; IC95%: -1,34; -0,30). Além disso, homens que sofreram algum tipo de mau-trato na infância e mulheres que sofreram dois ou mais tipos apresentaram menor escolaridade aos 22 anos de idade (β = -0,41; IC95%: -0,73; -0,89 e β = -0,57; IC95%: -0,91; -0,22, respectivamente), em comparação com aqueles que não sofreram maus-tratos. Os esforços para aprimorar os futuros resultados educacionais e cognitivos devem incorporar estratégias de prevenção e intervenção precoce contra o mau-trato infantil.

Abstract: This study aimed to investigate the association between child maltreatment and human capital, measured by intelligence quotient (IQ) at age 18 years and schooling at age 22 years in 3,736 members from a population-based birth cohort in Southern Brazil. A multiple linear regression was used to assess the association between child maltreatment and human capital measurements. Physical and emotional abuse and physical neglect occurring up to 15 years of age were considered child maltreatment. Physical neglect was associated with lower IQ scores in women (β = -4.40; 95%CI: -6.82; -1.99) and men (β = -2.58; 95%CI: -5.17; -0.01) and lower schooling for all sexes: women (β = -1.19; 95%CI: -1.64; -0.74) and men (β = -0.82; 95%CI: -1.34; -0.30). Moreover, men who had experienced one type of child maltreatment and women who had experienced two or more types had lower years of schooling at 22 years (β = -0.41; 95%CI: -0.73; -0.89 and β = -0.57; 95%CI: -0.91; -0.22, respectively) than those who suffered no kind of maltreatment. Efforts to improve future educational and cognitive outcomes must include early prevention and intervention strategies for child maltreatment. Abstract (IQ 1 2 3736 3 736 3,73 populationbased population based Brazil measurements 4.40 440 4 40 -4.40 95%CI 95CI CI 95 6.82 682 6 82 -6.82 1.99 199 99 -1.99 2.58 258 58 -2.58 5.17 517 5 17 -5.17 0.01 001 0 01 -0.01 sexes 1.19 119 19 -1.19 1.64 164 64 -1.64 0.74 074 74 -0.74 0.82 082 -0.82 1.34 134 34 -1.34 0.30. 030 0.30 . 30 -0.30) Moreover 0.41 041 41 -0.41 0.73 073 73 -0.73 0.89 089 89 -0.8 0.57 057 57 -0.57 0.91 091 91 -0.91 0.22, 022 -0.22 respectively 373 3,7 4.4 44 -4.4 9 6.8 68 8 -6.8 1.9 -1.9 2.5 25 -2.5 5.1 51 -5.1 0.0 00 -0.0 1.1 11 -1.1 1.6 16 -1.6 0.7 07 7 -0.7 0.8 08 1.3 13 -1.3 03 0.3 -0.30 0.4 04 -0.4 -0. 0.5 05 -0.5 0.9 09 -0.9 0.22 02 -0.2 37 3, 4. -4. 6. -6. 1. -1. 2. -2. 5. -5. 0. -0.3 -0 0.2 -4 -6 -1 -2 -5 -

Resumo: O objetivo deste estudo foi investigar a associação entre maus-tratos infantis e capital humano, medido por meio do quociente de inteligência (QI) aos 18 anos e escolaridade aos 22 anos, em 3.736 membros de uma coorte de nascimentos de base populacional no Sul do Brasil. A regressão linear múltipla foi utilizada para avaliar a associação entre maus-tratos infantis e medidas de capital humano. Foram considerados maus-tratos físicos, emocionais e a negligência física ocorrida até os 15 anos de idade. A negligência física associou-se a menores escores de QI entre mulheres (β = -4,40; IC95%: -6,82; -1,99) e homens (β = -2,58; IC95%: -5,17; -0,01), assim como menor escolaridade em mulheres (β = -1,19; IC95%: -1,64; -0,74 e homens (β = -0,82; IC95%: -1,34; -0,30). Além disso, homens que sofreram algum tipo de mau-trato na infância e mulheres que sofreram dois ou mais tipos apresentaram menor escolaridade aos 22 anos de idade (β = -0,41; IC95%: -0,73; -0,89 e β = -0,57; IC95%: -0,91; -0,22, respectivamente), em comparação com aqueles que não sofreram maus-tratos. Os esforços para aprimorar os futuros resultados educacionais e cognitivos devem incorporar estratégias de prevenção e intervenção precoce contra o mau-trato infantil. Resumo maustratos maus tratos humano (QI 1 2 3736 3 736 3.73 Brasil físicos associouse associou se 4,40 440 4 40 -4,40 IC95% IC95 IC 6,82 682 6 82 -6,82 1,99 199 99 -1,99 2,58 258 58 -2,58 5,17 517 5 17 -5,17 0,01, 001 0,01 , 0 01 -0,01) 1,19 119 19 -1,19 1,64 164 64 -1,64 0,74 074 74 -0,7 0,82 082 -0,82 1,34 134 34 -1,34 0,30. 030 0,30 . 30 -0,30) disso mautrato mau trato 0,41 041 41 -0,41 0,73 073 73 -0,73 0,89 089 89 -0,8 0,57 057 57 -0,57 0,91 091 91 -0,91 0,22, 022 -0,22 respectivamente, respectivamente respectivamente) maustratos. tratos. infantil 373 3.7 4,4 44 -4,4 IC9 6,8 68 8 -6,8 1,9 9 -1,9 2,5 25 -2,5 5,1 51 -5,1 00 0,0 -0,01 1,1 11 -1,1 1,6 16 -1,6 0,7 07 7 -0, 0,8 08 1,3 13 -1,3 03 0,3 -0,30 0,4 04 -0,4 0,5 05 -0,5 0,9 09 -0,9 0,22 02 -0,2 37 3. 4, -4, 6, -6, 1, -1, 2, -2, 5, -5, 0, -0,0 -0 -0,3 0,2 -4 -6 -1 -2 -5 -

Resumen: El objetivo de este estudio fue investigar la asociación entre el maltrato infantil y el capital humano, medido utilizando el cociente de inteligencia (CI) a los 18 años y escolaridad a los 22 años, en 3.736 miembros de una cohorte de nacimientos de base poblacional en el Sur de Brasil. Se utilizó una regresión lineal múltiple para evaluar la asociación entre el maltrato infantil y las medidas de capital humano. Se consideraron el maltrato físico y emocional y la negligencia física que ocurrieron hasta los 15 años de edad. La negligencia física se asoció con puntuaciones de CI más bajas entre mujeres (β = -4,40; IC95%: -6,82; -1,99) y hombres (β = -2,58; IC95%: -5,17; -0,01), así como con una menor escolaridad en las mujeres (β = -1,19; IC95%: -1,64; -0,74 y hombres (β = -0,82; IC95%: -1,34; -0,30). Además, los hombres que sufrieron algún tipo de maltrato en la infancia y las mujeres que sufrieron dos o más tipos de maltrato tenían menor escolaridad a los 22 años (β = -0,41; IC95%: -0,73; -0,89 y β = -0,57; IC95%: -0,91; -0,22, respectivamente), en comparación con aquellos que no sufrieron maltratos. Los esfuerzos para mejorar los resultados educativos y cognitivos futuros deben incorporar estrategias de prevención e intervención temprana contra el maltrato infantil. Resumen humano (CI 1 2 3736 3 736 3.73 Brasil edad 4,40 440 4 40 -4,40 IC95% IC95 IC 6,82 682 6 82 -6,82 1,99 199 99 -1,99 2,58 258 58 -2,58 5,17 517 5 17 -5,17 0,01, 001 0,01 , 0 01 -0,01) 1,19 119 19 -1,19 1,64 164 64 -1,64 0,74 074 74 -0,7 0,82 082 -0,82 1,34 134 34 -1,34 0,30. 030 0,30 . 30 -0,30) Además 0,41 041 41 -0,41 0,73 073 73 -0,73 0,89 089 89 -0,8 0,57 057 57 -0,57 0,91 091 91 -0,91 0,22, 022 -0,22 respectivamente, respectivamente respectivamente) maltratos 373 3.7 4,4 44 -4,4 IC9 6,8 68 8 -6,8 1,9 9 -1,9 2,5 25 -2,5 5,1 51 -5,1 00 0,0 -0,01 1,1 11 -1,1 1,6 16 -1,6 0,7 07 7 -0, 0,8 08 1,3 13 -1,3 03 0,3 -0,30 0,4 04 -0,4 0,5 05 -0,5 0,9 09 -0,9 0,22 02 -0,2 37 3. 4, -4, 6, -6, 1, -1, 2, -2, 5, -5, 0, -0,0 -0 -0,3 0,2 -4 -6 -1 -2 -5 -

ABSTRACT Leaf area data from coffee plants are important for studies and analyses of grain yield, physiology, adaptation to environmental conditions, and cultural management. The objective of this study was to predict leaf area of coffee plants using artificial neural networks and compare the efficiency of this methodology with multiple regression models. Forty-three genotypes of similar reproduction and age were evaluated, testing 14 types of multiple regression equations from combinations of leaf length and width. The backpropagation algorithm was used to develop multilayer perceptron neural networks; several combinations were tested between two activation functions of the intermediate layer (hidden layer) and the number of neurons in this layer. The best fitting results in the artificial neural network modeling were found with the sigmoid activation function and three neurons in the hidden layer (R² = 0.990 and RMSE = 2.855 in the training phase). Considering the errors (RMSE, MAE, and MAPE) and the coefficient of determination as criteria for best fit, the artificial neural network models better estimated the leaf area in the training and validation phases. Therefore, the artificial neural network methodology can be used as alternative for estimating leaf area of coffee plants. yield physiology conditions management Fortythree Forty evaluated 1 width R² R (R 0990 0 990 0.99 2855 2 855 2.85 phase. phase . phase) RMSE, (RMSE MAE MAPE fit phases Therefore 099 99 0.9 285 85 2.8 09 9 0. 28 8 2.

RESUMO Dados de área foliar de plantas de café são importantes para estudos e análises de produtividade, fisiologia, adaptação às condições ambientais e manejos culturais. O objetivo deste trabalho foi predizer a área foliar de plantas de café por meio de redes neurais artificiais e avaliar a eficiência dessa metodologia por meio de comparação com modelos de regressão múltipla. Foram avaliados 43 genótipos de reprodução e idade semelhantes e testados 14 tipos de equações de regressão múltipla a partir de combinações de comprimento e largura de folhas O algoritmo backpropagation foi utilizado para desenvolver redes neurais do tipo perceptron multicamadas, e foram testadas possíveis combinações entre duas funções de ativação da camada intermediária e o número de neurônios na camada intermediária. Na modelagem de redes neurais artificiais, os melhores resultados de ajuste foram encontrados com a função de ativação sigmoide e três neurônios na camada oculta (R² = 0,990; RMSE = 2,855 na fase de treinamento). Considerando os erros (RMSE, MAE e MAPE) e coeficientes de determinação como parâmetros estatísticos comparando os dois métodos utilizados, os modelos que utilizaram redes neurais artificiais apresentaram as melhores estimativas de área foliar nas fases de treinamento e validação. O método de redes neurais artificiais pode ser utilizado como alternativa ou modelo de apoio para estimativa de área foliar de cafeeiros. produtividade fisiologia culturais 4 1 multicamadas R² R (R 0,990 0990 0 990 2855 2 855 2,85 treinamento. . treinamento) RMSE, (RMSE MAPE utilizados validação cafeeiros 0,99 099 99 285 85 2,8 0,9 09 9 28 8 2, 0,

Abstract Purpose: The primary objective of this article is to answer the proposed research questions by analyzing the publications on artificial intelligence (AI), education, business, and conversational agents (CAs) or chatbots within the Scopus database to identify the most frequent terms used by scholars over the years, as well as to classify the research evolution based on the most important thematic trends. Originality/value: The study contributes to the literature by offering insights into the thematic landscape of AI-related research across multiple domains. By employing a comprehensive methodology, the article provides a nuanced understanding of the intersection between AI, education, business, and CAs. Design/methodology/approach: The methodology comprises two main components. Firstly, topic modeling is applied by the year of publication to summaries of articles meeting the search criteria. Secondly, grounded theory coding was used to categorize generated themes into more meaningful classifications. This dual approach ensures a rigorous data analysis and facilitates the identification of overarching thematic trends. Findings: The results reveal five thematic trends investigated in the analyzed publications: 1. student-centered learning in higher education; 2. interactive methods using the natural language processing (NLP) approach; 3. technological solutions and ChatGPT in a university context; 4. enhancing education through intelligent platforms; and 5. challenges for social and academic integration of AI tools. Additionally, the study proposes a research agenda with some questions as future avenues of inquiry. Purpose , (AI) business CAs (CAs years Originality/value Originalityvalue Originality value AIrelated related domains Design/methodology/approach Designmethodologyapproach Design components Firstly criteria Secondly classifications Findings 1 studentcentered student centered 2 NLP (NLP 3 context 4 platforms 5 tools Additionally inquiry (AI

Resumo Objetivo: O objetivo principal deste artigo é responder às questões de pesquisa propostas analisando as publicações sobre inteligência artificial (IA), educação, negócios e agentes conversacionais (CAs) ou chatbots no banco de dados Scopus, a fim de identificar os termos mais frequentes usados por acadêmicos ao longo dos anos, bem como classificar a evolução da pesquisa com base nas tendências temáticas mais importantes. Originalidade/valor: O estudo contribui para a literatura ao oferecer insights sobre o cenário temático da pesquisa relacionada à IA em vários domínios. Ao empregar uma metodologia abrangente, o artigo fornece uma compreensão diferenciada da intersecção entre IA, educação, negócios e CAs. Design/metodologia/abordagem: A metodologia compreende dois componentes principais. Primeiro, a modelagem de tópicos é aplicada por ano de publicação a resumos de artigos que atendem aos critérios de pesquisa. Segundo, a codificação da teoria fundamentada é utilizada para categorizar temas gerados em classificações mais significativas. Essa abordagem dupla garante uma análise rigorosa dos dados e facilita a identificação de tendências temáticas abrangentes. Resultados: Os resultados revelam cinco tendências temáticas investigadas nas publicações analisadas: 1. aprendizagem centrada no aluno no ensino superior; 2. métodos interativos usando a abordagem de processa-mento de linguagem natural (PNL); 3. soluções tecnológicas e ChatGPT em um contexto universitário; 4. aprimoramento da educação por meio de plataformas inteligentes; e 5. desafios para a integração social e acadêmica de ferramentas de IA. Além disso, o estudo propõe uma agenda de pesquisa com algumas questões como futuras vias de investigação. Objetivo , (IA) CAs (CAs Scopus anos importantes Originalidade/valor Originalidadevalor Originalidade valor domínios abrangente Design/metodologia/abordagem Designmetodologiaabordagem Design principais Primeiro Segundo significativas abrangentes Resultados analisadas 1 superior 2 processamento processa mento PNL (PNL) 3 universitário 4 inteligentes 5 disso investigação (IA (PNL

ABSTRACT The tourism sector in the contemporary world has become a priority for many countries and today is presented as the locomotive of innovation for its versatile and dynamic feature, which inserted into a logistics chain in the already fine-tuned travel agency process (AAVV) - transporter - hotel, they give broad participation to multiple sectors, acting as a multiplier effect of the local and national economy. In the present work it is proposed to determine the level of Management of Innovation and Technology (GTI) of the Hotel 3 *. City Panamá, starting from the problem of not having a systematic evaluation in the innovative process and being able to lose position in the face of the strong competition to which the hotel for this purpose a series of tools are applied to quantify this competitiveness factor, based on an evaluation model and procedures supported by software designed by the authors of this article, which allows to determine how innovative the hotel is through of an integral synthetic indicator that takes into account the functions of the GTI and generates responses with artificial intelligence logic about the current state of the management of the innovative process. As a result, an adequate GTI level is obtained, concluding that the company is carrying good practices innovative, and the need to drive in the continuous improvement of workers on innovation and technological development.

RESUMEN El sector turístico en el mundo contemporáneo se ha convertido en prioridad para muchos países y se presenta hoy como la locomotora de la innovación por su característica versátil y dinámica, que insertado a una cadena logística en el ya afinado proceso agencia de viaje (AAVV) transportista - hotel, dan una amplia participación a múltiples sectores, actuado como efecto multiplicador de la economía local y nacional. En el presente trabajo se propone determinar el nivel de Gestión de la innovación y la Tecnología (GTI) del Hotel 3*. Ciudad Panamá, partiendo de la problemática de no tener una evaluación sistemática en el proceso innovador y poder perder posicionamiento ante la fuerte competencia a la que está sometido el hotel, para ello se aplica una un conjunto de herramientas que permiten cuantificar este factor de competitividad, sustentado en un modelo de evaluación y procedimientos con apoyo de un software diseñado por los autores de este artículo, que permite determinar cuan innovador es el hotel a través de un indicador sintético integral que tiene en cuenta las funciones de la GTI y genera respuestas con lógica de inteligencia artificial sobre el estado actual de la gestión del proceso innovador Como resultado se obtiene un adecuado nivel de GTI, concluyendo que la empresa está llevando buenas prácticas innovadoras, y la necesidad de accionar en la superación continua de los trabajadores sobre la innovación y el desarrollo tecnológico.

ABSTRACT The application of innovative Artificial Intelligence techniques has become a powerful work tool that solves multiple problems in all spheres of knowledge, in the field of hydraulics in general and in water supply systems in particular. This report applies data mining techniques to the Aguas de La Habana hydraulic sector to establish the relationship between domestic water consumption and some climatic and bioclimatic variables. In the work the main climatic variables that influence domestic consumption are obtained. This result constitutes the necessary prelude to the construction of a prediction model for domestic water consumption based on the behavior of climate variability, a fundamental tool for activities such as operation, maintenance, and planning of future water demand.

RESUMEN La aplicación de novedosas técnicas de inteligencia artificial se ha convertido en una poderosa herramienta de trabajo que soluciona múltiples problemas en todas las esferas del conocimiento, en el campo de la hidráulica en general y en los sistemas de abasto de agua en lo particular. En este reporte se aplican técnicas de minería de datos a un sector hidráulico de Aguas de La Habana, para establecer la relación entre el consumo doméstico de agua y algunas variables climáticas y bioclimáticas. En el trabajo se obtienen las principales variables climáticas que influyen en el consumo doméstico. Este resultado se constituye en la antesala necesaria para la construcción de un modelo de predicción del consumo doméstico de agua a partir del comportamiento de la variabilidad climática, una herramienta fundamental para actividades como la operación, el mantenimiento y el planeamiento de la demanda futura.