Abstract Nowadays, the technological world continues to evolve at an accelerated pace, which constantly increases the demand for energy. This has forced humanity to look for new ways to generate energy that are more sustainable and environmentally friendly. One of the most efficient ways to produce this energy is through photovoltaic systems, which take advantage of solar radiation to generate electricity in a clean way. However, the analysis of energy production presents significant challenges due to various influential variables, such as system size, temperature, solar irradiation and other environmental factors that can affect. In this context, having a monitoring and visualization system for these parameters becomes a crucial need to optimize the performance of solar panels.For this reason, a monitoring and visualization system for electrical parameters was developed, in order to maximize the performance and energy production of solar panels installed at the Faculty of Engineering and Applied Sciences (FICA) of the Technical University of Manabí. The objective was to implement IoT technologies and high-precision sensors to capture data in real time, allowing for detailed and constant analysis. The cascading development methodology facilitated a structured approach, ensuring efficient execution at each phase of the project. The results demonstrated that the system not only improves the monitoring of solar panels, but also their production, promoting the efficient use of renewable energy sources, encouraging more sustainable and responsible management.

Resumen En la actualidad, el mundo tecnológico sigue evolucionando de manera acelerada, lo que incrementa constantemente la demanda de energía. Esto ha obligado a la humanidad a buscar nuevas formas de generar energía que sean más sostenibles y respetuosas con el medio ambiente. Una de las maneras más eficientes de producir esta energía es mediante sistemas fotovoltaicos, que aprovechan la radiación solar para generar electricidad de manera limpia. Sin embargo, el análisis de la producción energética presenta desafíos significativos debido a diversas variables influyentes, tales como el tamaño del sistema, la temperatura, la irradiación solar y otros factores ambientales que pueden afectar. En este contexto, contar con un sistema de monitoreo y visualización de estos parámetros se vuelve una necesidad crucial para optimizar el rendimiento de los paneles solares. Por tal motivo, se desarrolló un sistema de monitoreo y visualización de parámetros eléctricos, con el fin de maximizar el rendimiento y la producción energética de los paneles solares instalados en la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas (FICA) de la Universidad Técnica de Manabí. El objetivo fue implementar tecnologías IoT y sensores de alta precisión para capturar datos en tiempo real, permitiendo un análisis detallado y constante. La metodología de desarrollo en cascada facilitó un enfoque estructurado, garantizando una ejecución eficaz en cada fase del proyecto. Los resultados demostraron que el sistema no solo mejora el monitoreo de los paneles solares, sino también, su producción, esto promueve el uso eficiente de las fuentes de energía renovable, fomentando una gestión más sostenible y responsable.

Abstract Cities have a high environmental impact on both the site and the surrounding area due to their energy requirements. In this article, we analyze the implementation of photovoltaic (PV) solar technology as a clean energy self-supply alternative in a mixed-residential sector in the Andean equatorial city of Cuenca, Ecuador. Based on the energy demands of the buildings in the selected area, LiDAR is used to identify rooftops that, due to their geometry, orientation, or location, are suitable for PV panel installation. Real energy consumption data is collected, and using SAM software with local climate data, the self-sufficiency capacity is simulated with the integration of PVs to achieve energy neutrality in each property. The combined electrical generation is determined and it is established that the energy demand can be met by 94.88%, with the installation of 427 PV panels of 335 Wp distributed across 29 properties and with a spatial occupation requirement of 11.95% of the available roofs. It is concluded that the entire electrical demand can be self-supplied through rooftop space, and this could even serve as an alternative to meet other demands such as cooking and transportation that are currently met with fossil fuels.

Resumen Las ciudades propician un alto impacto ambiental en el sitio y en el entorno por sus requerimientos energéticos. En este artículo analizamos la implementación de la tecnología solar fotovoltaica (PV) como alternativa de autoaprovisionamiento energético limpio en un sector de uso mixto-residencial en la ciudad ecuatorial andina de Cuenca, Ecuador. A partir de las demandas energéticas de las edificaciones de la zona seleccionada, a través de LiDAR se identifican techumbres que, por su geometría, orientación o emplazamiento, son adecuadas para la instalación de paneles PV. Se obtienen consumos energéticos reales y, usando el software SAM con datos climáticos locales, se simula la capacidad de autoabastecimiento con la integración de PVs para alcanzar la neutralidad energética en cada inmueble. Se determina la generación eléctrica conjunta y se establece que la demanda energética puede ser cubierta en un 94,88%, con la instalación de 427 placas PV de 335 Wp distribuidas en 29 predios y con requerimiento de ocupación espacial de 11,95% de las cubiertas disponibles. Finalmente, se concluye que por espacio en techumbres se puede autoabastecer la totalidad de la demanda eléctrica, siendo incluso esta una alternativa para cubrir demandas alternativas como cocción y transporte que actualmente se solventan con combustibles fósiles.

Resumen Desde 2015 China es el líder mundial en la producción y uso de energía solar y también el principal exportador de paneles solares. En este trabajo se argumenta que el liderazgo de China surge de la convergencia de factores como el agravamiento del cambio climático, el empleo por varios países de estímulos fiscales para fomentar los paneles solares, los avances en tecnología fotovoltaica y el impulso de las políticas públicas que aprovecharon las propias condiciones económicas del país. El objetivo es describir la evolución de China como líder mundial en energía solar mediante un enfoque de políticas públicas. La metodología parte de la revisión cualitativa de las estadísticas de la producción mundial de energía solar y del comercio internacional en paneles fotovoltaicos de 2001 a 2021 para evaluar la evolución de China en este campo. Los datos sugieren que las políticas públicas instrumentadas por China han desempeñado un rol crucial en fomentar su liderazgo en energías renovables.

Abstract Since 2015, China has been the world’s leading producer and user of solar energy and also the world’s largest exporter of solar panels. This paper argues that China’s leadership arises from the convergence of factors such as worsening climate change, the use by several countries of fiscal stimuli to promote solar panels, advances in photovoltaic technology (PV), and the momentum of public policies that took advantage of the country’s own economy. The objective is to describe China’s evolution as a world leader in solar energy through a public policy approach. The methodology is based on a qualitative review of global solar energy production statistics and international trade in PV panels from 2001 to 2021 to assess China’s evolution in this field. Empirical findings suggest that China’s policies have played a crucial role in fostering its leadership in renewable energy.

Resumo A Educação no século XXI está cada vez mais mediada pelas tecnologias digitais em um contexto em que enormes quantidades de informação são geradas diariamente. Nesse sentido, considerando a iminente aplicação de tendências emergentes, como a “Internet das Coisas” (IoT), o estudo de seus efeitos educacionais torna-se uma questão de grande relevância tanto para pesquisadores quanto para profissionais da Educação. Nesse contexto, o “Learning Analytics” adquire uma importância especial como uma perspectiva para abordar o tema supracitado, especialmente a partir de um tema muito relevante: a personalização da aprendizagem. Por isso, uma revisão sistemática da literatura sobre learning analytics publicada nas últimas décadas se torna importante para identificar o seu potencial como fator para fortalecer a personalização da aprendizagem. Os resultados mostram um conjunto de fatores chave que incluem aspectos relacionados à avaliação, utilização de quadros, redes sociais de aprendizagem e tutoria inteligente, e a importância do acompanhamento, feedback e apoio. diariamente sentido emergentes Internet Coisas IoT, IoT , (IoT) tornase Learning Analytics supracitado relevante isso avaliação quadros inteligente acompanhamento apoio (IoT

Abstract Education in the 21 st century is increasingly mediated by digital technologies in a context in which enormous amounts of information are daily generated. Regarding this and considering the imminent application of emerging trends such as “Internet of Things” (IoT), the study of its educational effects becomes a matter of great relevance for both educational researchers and practitioners. In this context, “Learning Analytics” takes on special importance as a perspective to approach the aforementioned issue, especially from a very relevant topic: the personalization of learning. In this sense, a systematic review of literature about learning analytics published in the last two decades was carried out to identify its potential as a factor in strengthening the personalization of learning. The results show a set of key factors that include aspects related to assessment, the use of dashboards, social learning networks, and intelligent tutoring, and the importance of monitoring, feedback, and support. 2 generated Internet Things IoT, IoT , (IoT) practitioners Learning Analytics issue topic sense assessment dashboards networks tutoring monitoring feedback support (IoT

Resumen La Educación en el siglo XXI está cada vez más mediada por las tecnologías digitales en un contexto en el que se generan diariamente enormes cantidades de información. Con respecto a esto y considerando la aplicación inminente de tendencias emergentes como el “Internet de las cosas” (IoT), el estudio de sus efectos educativos se convierte en un asunto de gran relevancia tanto para los investigadores educativos como para los profesionales. En este contexto, “Learning Analytics” adquiere especial importancia como perspectiva para abordar el tema mencionado, especialmente desde un tema muy relevante: la personalización del aprendizaje. En este sentido, se llevó a cabo una revisión sistemática de la literatura sobre análisis de aprendizaje publicada en las últimas dos décadas para identificar su potencial como factor de fortalecimiento de la personalización del aprendizaje. Los resultados muestran un conjunto de factores clave que incluyen aspectos relacionados con la evaluación, el uso de paneles, redes de aprendizaje social y tutoría inteligente, y la importancia del monitoreo, retroalimentación y apoyo información Internet cosas IoT, IoT , (IoT) profesionales Learning Analytics mencionado relevante sentido evaluación paneles inteligente monitoreo (IoT

Abstract: Machine learning is a tool that is being used to optimize highly complex industrial processes. In the plywood panel production industry, veneer drying is one of the most important processes as it allows to obtain high quality products. The biological nature and high structural variability of wood turns its industrial processing multivariate and difficult to control. The large number of variables present and the increasing possibility to measure them in real time are enabling the availability of a large amount of data. Nowadays, data-driven approach and Intelligence Artificial techniques, specifically Machine Learning can enable robust prediction and control approaches. In the process industry, with high levels of automation, it is possible to enable decision making to predict product quality by monitoring explanatory control variables. The objective of this work was to evaluate a Machine Learning algorithm capable of predicting the quality of the veneer drying process from a considerable number of input variables captured from a real industrial process. The Weka platform and Python code were used. Three algorithms were evaluated: K-Nearest-Neighbor, eXtreme Gradient Boosting and Support Vector Machine. Variable and dimensionality reduction, correlation analysis and Principal Component Analysis were performed. The results showed that eXtreme Gradient Boosting achieved an accuracy of 76 % in predicting quality scores. Finally, it is concluded that both the data engineering methodology and the evaluated algorithms were efficient in predicting industrial data.

Resumen: El Aprendizaje automático o Machine learning es una herramienta que está siendo utilizada para optimizar procesos industriales de alta complejidad. En la industria de producción de paneles contrachapados, el secado de chapas es uno de los procesos más importantes ya que permite obtener productos con alta calidad. La naturaleza biológica y alta variabilidad estructural de la madera hace que su procesamiento industrial sea multivariado y difícil de controlar. La gran cantidad de variables presentes y la posibilidad cada vez más frecuente de medirlas en tiempo real están permitiendo la disponibilidad de una gran cantidad de datos. En la actualidad, el enfoque basado en datos y las técnicas de Inteligencia Artificial, específicamente Machine learning, pueden permitir enfoques robustos de predicción y de control. En la industria de procesos con altos niveles de automatización es posible viabilizar la toma de decisiones para predecir la calidad del producto, monitoreando las variables de control explicativas. El objetivo de este trabajo fue evaluar el comportamiento de tres algoritmos de Machine learning para predecir la calidad del proceso de secado de chapas a partir de un número considerable de variables de entrada capturadas de un proceso industrial real. Se utilizó la plataforma Weka y código Python. Se evaluaron los algoritmos: K-Nearest-Neighbor, eXtreme Gradient Boosting y Support Vector Machine. Se realizó reducción de variables y dimensionalidad de análisis de correlación y de componentes principales. Los resultados demostraron que eXtreme Gradient Boosting logró una precisión del 76 % en la predicción de resultados de calidad. Finalmente, se concluye que la metodología de ingeniería de datos y los algoritmos fueron eficientes para predecir los datos industriales.

RESUMEN El extenso territorio de México abarca diversas condiciones climáticas, lo cual influye directamente en la selección de tecnologías fotovoltaicas comerciales. Este estudio utiliza datos de irradiancia solar, temperatura e índice de nubosidad (derivados de fuentes satelitales) para generar un mapa de idoneidad de las tecnologías de paneles solares comerciales, a través de la metodología del proceso analítico jerárquico incorporado a los sistemas de información geográfica. El mapa muestra que las calcopiritas y el telururo de cadmio emergen como las tecnologías más adecuadas en el 47.12 % del territorio nacional. Les sigue de cerca el silicio amorfo, que cubre el 30.45 % del territorio, en tanto que el silicio monocristalino y policristalino representan el 22.43 %. El objetivo principal de este artículo es proporcionar orientación para la adecuada selección del tipo de tecnología de paneles solares que mejor se alinee a las condiciones climáticas de México. Este enfoque estratégico ayuda a fortalecer la planificación y viabilidad de los proyectos de energía solar fotovoltaica en todo el país.

ABSTRACT Mexico’s expansive territory spans diverse climatic conditions, which directly influences the selection of commercial photovoltaic technologies. This study utilizes solar irradiance, temperature, and cloud index data (derived from satellite sources) to generate a suitability map for commercial solar panel technologies through the Analytical Hierarchy Process-Geographical Information Systems methodology. The map illustrates that chalcopyrites and cadmium telluride emerge as the most suitable technologies in 47.12% of the national territory. Following closely behind is amorphous silicon, covering 30.45%, while monocrystalline and polycrystalline silicon account for 22.43%. The primary objective of this paper is to guide the proper selection of solar panel technology types that align optimally with Mexico’s climatic conditions. This strategic approach aims to strengthen the planning and viability of photovoltaic solar energy projects nationwide.

No Município do Rio de Janeiro, Brasil, a incorporação do conceito de inteligência epidêmica e de recursos tecnológicos sustentou novas perspectivas para a utilização de dados pela vigilância em saúde, a partir da pandemia de COVID-19. Neste artigo apresenta-se o Centro de Inteligência Epidemiológica (CIE), ferramentas e produtos desenvolvidos na coordenação. O CIE foi inaugurado em março de 2022, com equipe multiprofissional, apoiado nas premissas de transparência e integração de diversas fontes de dados para detecção precoce de mudanças nas tendências de eventos de importância em Saúde Pública. A aquisição inicial de um data lake favoreceu mudanças nos processos de consumo, gerenciamento e segurança para os dados processados. Esse data lake armazena, atualmente, a Base Carioca - uma coorte retrospectiva composta de indivíduos com histórico vacinal para COVID-19 e/ou eventos relacionados à doença. Painéis descritivos e analíticos foram desenvolvidos e disponibilizados, respectivamente, para uso público e para os gestores da vigilância em saúde. Um painel de alertas, voltado ao monitoramento de tendências nos atendimentos da rede de urgência e emergência municipal, foi implantado e subsidiou ações de resposta rápida nos territórios da cidade. O CIE desenvolveu o conceito de inteligência epidemiológica no Sistema Único de Saúde, e essa mudança de paradigma tornou-se possível em função de investimentos em recursos físicos/humanos, integração de métodos epidemiológicos, estatísticos e das ciências de dados, além de incorporação de fontes de dados diferenciadas nas análises de dados.

En el municipio de Río de Janeiro, Brasil, la inclusión del concepto de inteligencia epidémica y de recursos tecnológicos favoreció nuevas perspectivas en el uso de datos por parte de la vigilancia sanitaria desde la pandemia del COVID-19. Este artículo presenta el Centro de Inteligencia Epidemiológica (CIE), las herramientas y los productos desarrollados en coordinación. El CIE se creó en marzo de 2022 con un equipo multidisciplinar bajo las premisas de transparencia e integración de diversas fuentes de datos para la detección temprana de cambios en las tendencias a grandes eventos en Salud Pública. La adquisición inicial de un data lake promovió cambios en los procesos de consumo, gestión y seguridad de los datos procesados. Este data lake almacena actualmente la Base Carioca, una cohorte retrospectiva compuesta por individuos con antecedentes de vacunación contra el COVID-19 y/o eventos relacionados con la enfermedad. Se desarrollaron paneles descriptivos y analíticos, y se los pusieron a disposición, respectivamente, para uso público y para los gerentes de la vigilancia sanitaria. Se implementó un panel de alerta, dirigido a monitorear las tendencias a la asistencia en la red de urgencia y emergencia del municipio, el cual subvenciona acciones de pronta respuesta en los territorios de la ciudad. El CIE desarrolló el concepto de inteligencia epidemiológica en el Sistema Único de Salud, y este cambio de paradigma se hizo posible gracias a las inversiones en recursos físicos/humanos, la integración de métodos epidemiológicos, estadísticos y de ciencia de datos, además de la inclusión de fuentes de datos diferenciadas en el análisis de datos.

In the municipality of Rio de Janeiro, Brazil, the incorporation of the concept of epidemic intelligence and technological resources has supported new perspectives for the use of data by health surveillance, since the COVID-19 pandemic. This article presents the Epidemiological Intelligence Center (CIE) and the tools and products developed in its coordination. The CIE was inaugurated in March 2022, with a multiprofessional team, supported by the premises of transparency and integration of various data sources for early detection of changes in the trends of events of importance in Public Health. The initial acquisition of a data lake favored changes in the consumption, management and security processes for the data processed. This data lake currently stores the Carioca Base - a retrospective cohort of individuals with a history of COVID-19 vaccination and/or events related to the disease. Descriptive and analytical dashboards have been developed and made available, respectively for public use and for health surveillance administrators. An alert panel, aimed at monitoring trends in care in the urgency and emergency network, was implemented and subsidizes rapid response actions in the city’s territories. The CIE developed the concept of epidemiological intelligence in the Brazilian Unified National Health System and this paradigm shift was made possible by investments in physical/human resources, the integration of epidemiological, statistical and data science methods, as well as the incorporation of different data sources in data analysis.

Resumo Os objetivos foram analisar o intervalo entre as datas de notificação e digitação de casos suspeitos de dengue e discorrer sobre as propriedades dos painéis de monitoramento de dados epidemiológicos. Pesquisa aplicada com análise quantitativa do tempo entre a notificação e digitação e método Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para a construção dos painéis. Foi desenvolvido no Centro de Informações Estratégicas em Vigilância em Saúde de Campo Grande. Os resultados revelaram um período superior a sete dias em 93,33% dos casos. Os painéis de monitoramento analisados foram de Arboviroses, Síndromes Respiratórias, Atendimento e notificações quantitativo e qualitativo. Observou-se a integração dos dados, pois o consumo e a manipulação das informações são feitos no Power BI, com a consolidação de dois a quatro sistemas de informação de saúde. O estudo de contexto e sua relação temporal é cumprida em todos os painéis com indicadores epidemiológicos. Conclui-se a relevância da utilização de painéis epidemiológicos interativos para a tomada de decisão na gestão da vigilância e da atenção à saúde.

Resumen El objetivo fue analizar el intervalo entre las fechas de notificación y digitación de casos sospechosos de dengue y discurrir sobre las propiedades de los paneles de monitoreo de datos epidemiológicos. Investigación aplicada, con análisis cuantitativo del tiempo entre la notificación y la digitación y el método Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), para la construcción de los paneles. Se desarrolló en el Centro de Información Estratégica de Vigilancia en Salud de Campo Grande. Los resultados revelaron un período superior a siete días en el 93,33% de los casos. Los paneles de monitoreo analizados fueron de arbovirosis, síndromes respiratorios, atención y notificaciones, cuantitativos y cualitativos. Se observó la integración de los datos, ya que el consumo y la manipulación de la información se realizan en Power BI, con la consolidación de dos a cuatro sistemas de información en salud. El estudio de contexto y su relación temporal se cumple en todos los paneles con indicadores epidemiológicos. Se concluye que es relevante el uso de paneles epidemiológicos interactivos para la toma de decisiones en la gestión de la vigilancia y de la atención a la salud.

Abstract This study aimed to analyze the interval between the dates of notification and data entry of suspected dengue cases and discuss the properties of epidemiological data monitoring dashboards. Applied research with quantitative analysis of the time between notification and data entry, using the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), for the construction of the dashboards. This was developed at the Center for Strategic Health Surveillance Information in Campo Grande. The results revealed a period exceeding seven days in 93.33% of cases. The monitored dashboards included Arboviruses, Respiratory Syndromes, Attendance, and quantitative and qualitative notifications. We observed data integration, as information process are performed in Power BI, consolidating data from two to four health information systems. The contextual study and its temporal relationship are complied with in all dashboards with epidemiological indicators. The study concludes that using interactive epidemiological dashboards for surveillance and healthcare management decision-making is relevant.

ABSTRACT The present study estimates the impacts of mergers and acquisitions on Brazilian private higher education institutions in the period from 2007 to 2016. This was done by using as a database undergraduate courses of private higher education institutions. Information was collected from public data disclosed by the National Institute of Studies and Research Anísio Teixeira, as well as at the Brazilian Institute of Geography and Statistics. With an initial sample of 35,324 observations, a panel database was formed on which two methodologies were applied: Propensity Score Matching and Differences in Differences. The results indicated that M&A generate positive and statistically significant effects for academic quality only from the third triennium onwards, confirming the initial hypothesis that university mergers, in the long term, increase the averages of students in the National Student Performance Exam. 200 2016 Teixeira Statistics 35324 35 324 35,32 observations applied MA M A onwards term Exam 20 201 3532 3 32 35,3 2 353 35,

RESUMO O presente estudo estima os impactos das fusões e aquisições (M&A) no Ensino Superior privado brasileiro no período de 2007 a 2016. Para isso, foram utilizados como base de dados cursos de graduação de instituições de ensino superior privadas. As informações foram coletadas por meio de dados públicos divulgados no Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Anísio Teixeira, bem como no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Com uma amostra inicial de 35.324 observações, formou-se um banco de dados em painel sobre o qual se aplicaram duas metodologias: Propensity Score Matching e Diferenças em Diferenças. Os resultados demonstraram que as M&A geram efeitos positivos e estatisticamente significativos para a qualidade acadêmica somente a partir do terceiro triênio, confirmando a hipótese inicial, de que as fusões universitárias, em longo prazo, aumentam as médias dos estudantes no Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes. MA M A (M&A 200 2016 isso privadas Teixeira Estatística 35324 35 324 35.32 observações formouse formou metodologias triênio universitárias prazo Estudantes 20 201 3532 3 32 35.3 2 353 35.

RESUMEN El presente estudio estima los impactos de las fusiones y adquisiciones (M&A) en la educación superior privada (ES) brasileña en el período de 2007 a 2016. Para ello, se utilizaron como base de datos cursos de pregrado de Instituciones privadas de Educación Superior (IES). La información fue recolectada a través de datos públicos divulgó en el Instituto Nacional de Estudios e Investigaciones Anísio Teixeira (INEP), así como en el Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE). Con una muestra inicial de 35.324 observaciones, se formó una base de datos de paneles sobre la que se aplicaron dos metodologías: Propensity Score Matching (PSM) y Differences in Differences (DD). Los resultados indicaron que las fusiones y adquisiciones generan efectos positivos y estadísticamente significativos para la calidad académica, solo a partir del tercer trienio, confirmando la hipótesis inicial de que las fusiones universitarias, a largo plazo, aumentan los promedios de los estudiantes en el Examen Nacional de Desempeño Estudiantil (Enade). M&A MA M A (M&A ES (ES 200 2016 ello IES. IES . (IES) INEP, INEP , (INEP) IBGE. IBGE (IBGE) 35324 35 324 35.32 observaciones metodologías PSM (PSM DD. DD (DD) académica trienio universitarias plazo Enade. Enade (Enade) 20 201 (IES (INEP (IBGE 3532 3 32 35.3 (DD (Enade 2 353 35.

Objective: to develop an information model on pain management in hospitalized aged people. Method: a Big Data retrospective and observational study guided by the Applied Healthcare Data Science Roadmap. The sample included all Electronic Health Records related to pain management in older adults aged at least 75 years old considered vulnerable in the institution and admitted to clinical and surgical units. Data science packages were used in Python ® for data analysis. Results: a total of 9,635 hospitalizations were found for 4,753 patients, with a mean age of 81 years old and 54% belonging to the female gender. The main reasons for hospitalization were diseases of the circulatory system (n=1,593; 28.6%), neoplasms (n=893; 16%) and diseases of the genitourinary system (n=508; 9.1%). A total of 60 attributes related to pain were identified and organized into groups: current pain, assessment instruments and characteristics, Nursing diagnosis, etiology of the Nursing diagnosis, interventions for relief, consultations to specialties and pain reassessment. The groups were classified into four large panels that constituted the information model. Conclusion: the information model developed presented an overview of the healthcare reality of pain management in vulnerable aged people, supporting decision-making for pain management in this population segment. Objective people Method Roadmap 7 units analysis Results 9635 9 635 9,63 4753 4 753 4,75 patients 8 54 gender n=1,593 n1593 n 1 593 (n=1,593 28.6%, 286 28.6% , 28 6 28.6%) n=893 n893 893 (n=893 16% 16 n=508 n508 508 (n=508 9.1%. 91 9.1% . 9.1%) characteristics diagnosis relief reassessment Conclusion decisionmaking decision making segment 963 63 9,6 475 4,7 5 n=1,59 n159 59 (n=1,59 28.6 2 n=89 n89 89 (n=89 n=50 n50 50 (n=50 9.1 96 9, 47 4, n=1,5 n15 (n=1,5 28. n=8 n8 (n=8 n=5 n5 (n=5 9. n=1, n1 (n=1, n= (n= n=1 (n=1 (n

Objetivo: desenvolver um modelo de informação sobre o gerenciamento da dor em pessoas idosas hospitalizadas. Método: estudo observacional retrospectivo de Big Data, guiado pelo Applied Healthcare Data Science Roadmap . A amostra incluiu todos os Registros Eletrônicos de Saúde relacionados ao gerenciamento da dor em pessoas idosas com 75 anos ou mais, considerados vulneráveis na instituição, internados em unidades clínicas e cirúrgicas. Para análise foram utilizados pacotes de ciência de dados em Python ® Resultados: encontrou-se 9.635 internações referentes a 4.753 pacientes, com média de 81 anos, sendo 54% do sexo feminino. Os principais motivos de hospitalização foram doenças do aparelho circulatório (n = 1.593, 28,6%), neoplasias (n = 893, 16%) e doenças do aparelho geniturinário (n = 508, 9,1%). Identificou-se 60 atributos relacionados à dor, organizados nos grupos: dor atual; instrumentos e características de avaliação; diagnóstico de enfermagem; etiologia do diagnóstico de enfermagem; intervenções para alívio; consultorias com especialidades; e reavaliação da dor. Os grupos foram classificados em quatro grandes painéis que constituíram o modelo de informação Conclusão: o modelo de informação desenvolvido apresentou um panorama da realidade assistencial do gerenciamento da dor em pessoas idosas vulneráveis, subsidiando a tomada de decisão para a gestão da dor nesta população Objetivo hospitalizadas Método 7 mais instituição cirúrgicas Resultados encontrouse encontrou se 9635 9 635 9.63 4753 4 753 4.75 pacientes 8 54 feminino n 1593 1 593 1.593 28,6%, 286 28,6% , 28 6 28,6%) 893 16% 16 508 9,1%. 91 9,1% 9,1%) Identificouse Identificou atual avaliação enfermagem alívio especialidades Conclusão 963 63 9.6 475 4.7 5 159 59 1.59 28,6 2 89 50 9,1 96 9. 47 4. 15 1.5 28, 9, 1.

Objetivo: desarrollar un modelo de información sobre el manejo del dolor en adultos mayores hospitalizados. Método: estudio observacional retrospectivo de Big Data guiado por el Applied Healthcare Data Science Roadmap . La muestra incluyó todos los Registros Médicos Electrónicos relacionados con el manejo del dolor en adultos mayores de 75 años o más, considerados vulnerables en la institución, ingresados en unidades clínicas y quirúrgicas. Para el análisis se utilizaron paquetes de ciencia de datos en Python ® . Resultados: se encontraron 9.635 hospitalizaciones para 4.753 pacientes, con edad promedio de 81 años, de los cuales 54% eran del sexo femenino. Los principales motivos de hospitalización fueron enfermedades del sistema circulatorio (n=1.593, 28,6%), neoplasias (n=893, 16%) y enfermedades del sistema genitourinario (n=508, 9,1%). Se identificaron 60 atributos relacionados con el dolor, organizados en los siguientes grupos: dolor actual, instrumentos y características de evaluación, diagnóstico de enfermería, etiología del diagnóstico de enfermería, intervenciones para el alivio, consultoría de especialidades y reevaluación del dolor. Los grupos se clasificaron en cuatro grandes paneles que conformaron el modelo de información. Conclusión: el modelo de información desarrollado presentó una visión general de la realidad asistencial del manejo del dolor en adultos mayores vulnerables, que contribuye a la toma de decisiones para el manejo del dolor en esta población. Objetivo hospitalizados Método 7 más institución quirúrgicas Resultados 9635 9 635 9.63 4753 4 753 4.75 pacientes 8 54 femenino n=1.593, n1593 n 1 593 (n=1.593 28,6%, 286 28,6% , 28 6 28,6%) n=893, n893 893 (n=893 16% 16 n=508, n508 508 (n=508 9,1%. 91 9,1% 9,1%) actual evaluación enfermería alivio Conclusión población 963 63 9.6 475 4.7 5 n=1.593 n159 59 (n=1.59 28,6 2 n=893 n89 89 (n=89 n=508 n50 50 (n=50 9,1 96 9. 47 4. n=1.59 n15 (n=1.5 28, n=89 n8 (n=8 n=50 n5 (n=5 9, n=1.5 n1 (n=1. n=8 (n= n=5 n=1. (n=1 n= (n n=1

Abstract This study aimed to analyze the interval between the dates of notification and data entry of suspected dengue cases and discuss the properties of epidemiological data monitoring dashboards. Applied research with quantitative analysis of the time between notification and data entry, using the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), for the construction of the dashboards. This was developed at the Center for Strategic Health Surveillance Information in Campo Grande. The results revealed a period exceeding seven days in 93.33% of cases. The monitored dashboards included Arboviruses, Respiratory Syndromes, Attendance, and quantitative and qualitative notifications. We observed data integration, as information process are performed in Power BI, consolidating data from two to four health information systems. The contextual study and its temporal relationship are complied with in all dashboards with epidemiological indicators. The study concludes that using interactive epidemiological dashboards for surveillance and healthcare management decision-making is relevant. CrossIndustry Cross Industry CRISPDM, CRISPDM CRISP DM , (CRISP-DM) Grande 9333 93 33 93.33 Arboviruses Syndromes Attendance notifications integration BI systems indicators decisionmaking decision making relevant (CRISP-DM 933 9 3 93.3 93.

Resumo Os objetivos foram analisar o intervalo entre as datas de notificação e digitação de casos suspeitos de dengue e discorrer sobre as propriedades dos painéis de monitoramento de dados epidemiológicos. Pesquisa aplicada com análise quantitativa do tempo entre a notificação e digitação e método Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para a construção dos painéis. Foi desenvolvido no Centro de Informações Estratégicas em Vigilância em Saúde de Campo Grande. Os resultados revelaram um período superior a sete dias em 93,33% dos casos. Os painéis de monitoramento analisados foram de Arboviroses, Síndromes Respiratórias, Atendimento e notificações quantitativo e qualitativo. Observou-se a integração dos dados, pois o consumo e a manipulação das informações são feitos no Power BI, com a consolidação de dois a quatro sistemas de informação de saúde. O estudo de contexto e sua relação temporal é cumprida em todos os painéis com indicadores epidemiológicos. Conclui-se a relevância da utilização de painéis epidemiológicos interativos para a tomada de decisão na gestão da vigilância e da atenção à saúde. CrossIndustry Cross Industry CRISPDM CRISP DM (CRISP-DM Grande 9333 93 33 93,33 Arboviroses Respiratórias qualitativo Observouse Observou se BI saúde Concluise Conclui 933 9 3 93,3 93,

Resumen El objetivo fue analizar el intervalo entre las fechas de notificación y digitación de casos sospechosos de dengue y discurrir sobre las propiedades de los paneles de monitoreo de datos epidemiológicos. Investigación aplicada, con análisis cuantitativo del tiempo entre la notificación y la digitación y el método Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), para la construcción de los paneles. Se desarrolló en el Centro de Información Estratégica de Vigilancia en Salud de Campo Grande. Los resultados revelaron un período superior a siete días en el 93,33% de los casos. Los paneles de monitoreo analizados fueron de arbovirosis, síndromes respiratorios, atención y notificaciones, cuantitativos y cualitativos. Se observó la integración de los datos, ya que el consumo y la manipulación de la información se realizan en Power BI, con la consolidación de dos a cuatro sistemas de información en salud. El estudio de contexto y su relación temporal se cumple en todos los paneles con indicadores epidemiológicos. Se concluye que es relevante el uso de paneles epidemiológicos interactivos para la toma de decisiones en la gestión de la vigilancia y de la atención a la salud. aplicada CrossIndustry Cross Industry CRISPDM, CRISPDM CRISP DM , (CRISP-DM) Grande 9333 93 33 93,33 arbovirosis respiratorios notificaciones cualitativos BI salud (CRISP-DM 933 9 3 93,3 93,

In the municipality of Rio de Janeiro, Brazil, the incorporation of the concept of epidemic intelligence and technological resources has supported new perspectives for the use of data by health surveillance, since the COVID-19 pandemic. This article presents the Epidemiological Intelligence Center (CIE) and the tools and products developed in its coordination. The CIE was inaugurated in March 2022, with a multiprofessional team, supported by the premises of transparency and integration of various data sources for early detection of changes in the trends of events of importance in Public Health. The initial acquisition of a data lake favored changes in the consumption, management and security processes for the data processed. This data lake currently stores the Carioca Base - a retrospective cohort of individuals with a history of COVID-19 vaccination and/or events related to the disease. Descriptive and analytical dashboards have been developed and made available, respectively for public use and for health surveillance administrators. An alert panel, aimed at monitoring trends in care in the urgency and emergency network, was implemented and subsidizes rapid response actions in the city’s territories. The CIE developed the concept of epidemiological intelligence in the Brazilian Unified National Health System and this paradigm shift was made possible by investments in physical/human resources, the integration of epidemiological, statistical and data science methods, as well as the incorporation of different data sources in data analysis. Janeiro Brazil COVID19 COVID 19 COVID-1 pandemic (CIE coordination 2022 team consumption processed andor or disease available administrators panel network citys city s territories physicalhuman physical human methods analysis COVID1 1 COVID- 202 20 2

No Município do Rio de Janeiro, Brasil, a incorporação do conceito de inteligência epidêmica e de recursos tecnológicos sustentou novas perspectivas para a utilização de dados pela vigilância em saúde, a partir da pandemia de COVID-19. Neste artigo apresenta-se o Centro de Inteligência Epidemiológica (CIE), ferramentas e produtos desenvolvidos na coordenação. O CIE foi inaugurado em março de 2022, com equipe multiprofissional, apoiado nas premissas de transparência e integração de diversas fontes de dados para detecção precoce de mudanças nas tendências de eventos de importância em Saúde Pública. A aquisição inicial de um data lake favoreceu mudanças nos processos de consumo, gerenciamento e segurança para os dados processados. Esse data lake armazena, atualmente, a Base Carioca - uma coorte retrospectiva composta de indivíduos com histórico vacinal para COVID-19 e/ou eventos relacionados à doença. Painéis descritivos e analíticos foram desenvolvidos e disponibilizados, respectivamente, para uso público e para os gestores da vigilância em saúde. Um painel de alertas, voltado ao monitoramento de tendências nos atendimentos da rede de urgência e emergência municipal, foi implantado e subsidiou ações de resposta rápida nos territórios da cidade. O CIE desenvolveu o conceito de inteligência epidemiológica no Sistema Único de Saúde, e essa mudança de paradigma tornou-se possível em função de investimentos em recursos físicos/humanos, integração de métodos epidemiológicos, estatísticos e das ciências de dados, além de incorporação de fontes de dados diferenciadas nas análises de dados. Janeiro Brasil saúde COVID19. COVID19 COVID 19. 19 apresentase apresenta se CIE, , (CIE) coordenação 2022 multiprofissional Pública consumo processados armazena atualmente COVID-1 eou ou doença disponibilizados respectivamente alertas municipal cidade tornouse tornou físicoshumanos físicos humanos físicos/humanos epidemiológicos COVID1 1 (CIE 202 COVID- 20 2

En el municipio de Río de Janeiro, Brasil, la inclusión del concepto de inteligencia epidémica y de recursos tecnológicos favoreció nuevas perspectivas en el uso de datos por parte de la vigilancia sanitaria desde la pandemia del COVID-19. Este artículo presenta el Centro de Inteligencia Epidemiológica (CIE), las herramientas y los productos desarrollados en coordinación. El CIE se creó en marzo de 2022 con un equipo multidisciplinar bajo las premisas de transparencia e integración de diversas fuentes de datos para la detección temprana de cambios en las tendencias a grandes eventos en Salud Pública. La adquisición inicial de un data lake promovió cambios en los procesos de consumo, gestión y seguridad de los datos procesados. Este data lake almacena actualmente la Base Carioca, una cohorte retrospectiva compuesta por individuos con antecedentes de vacunación contra el COVID-19 y/o eventos relacionados con la enfermedad. Se desarrollaron paneles descriptivos y analíticos, y se los pusieron a disposición, respectivamente, para uso público y para los gerentes de la vigilancia sanitaria. Se implementó un panel de alerta, dirigido a monitorear las tendencias a la asistencia en la red de urgencia y emergencia del municipio, el cual subvenciona acciones de pronta respuesta en los territorios de la ciudad. El CIE desarrolló el concepto de inteligencia epidemiológica en el Sistema Único de Salud, y este cambio de paradigma se hizo posible gracias a las inversiones en recursos físicos/humanos, la integración de métodos epidemiológicos, estadísticos y de ciencia de datos, además de la inclusión de fuentes de datos diferenciadas en el análisis de datos. Janeiro Brasil COVID19. COVID19 COVID 19. 19 CIE, , (CIE) coordinación 202 Pública consumo procesados Carioca COVID-1 yo o enfermedad analíticos disposición respectivamente alerta ciudad físicoshumanos físicos humanos físicos/humanos epidemiológicos COVID1 1 (CIE 20 COVID- 2

ABSTRACT The present investigation was carried out with the objective of establishing the foundations to determine energy sustainability based on the implementation of Renewable Energy Sources (FRE) in the pig center of "El Guayabal" farm. Aspects such as characteristics of the productive scenario, meteorological data of the place, energy demand and possible technological applications based on the use of the FRE were considered, from which the design of a hybrid system with the implementation of these technologies was elaborated. In it, the management of biomass (biogas), solar thermal energy (solar heaters) and solar photovoltaic (photovoltaic panels) was worked on. It was determined that with the electrical energy produced by using biogas, the demand for electricity is covered by 64.84%. The rest of the electricity demand can be covered with the use of solar photovoltaic and solar thermal energy (20.96 and 14.20%, respectively). When carrying out the analysis of the environmental impact, it was evident that the proposed energy system prevents the emission of 9.41 Teq of CO2/year, 7.95 m3/day of methane into the atmosphere, and the consumption of 4.11 Teq of oil/year. It is also possible to produce 0.13 m3/day of biofertilizers. It is concluded that the proposal constitutes an alternative to minimize damages to the environment, save conventional energy, reduce costs for electricity and obtain biofertilizers that can be marketed and used in different crops; it also improves the conventional energy scheme taking advantage of the FRE.

RESUMEN Con el objetivo de establecer los fundamentos que posibiliten determinar la sostenibilidad energética basada en la implementación de Fuentes Renovables de Energía (FRE) en el centro porcino de la granja “El Guayabal”, se realizó la investigación. Se consideraron aspectos como: características del escenario productivo, datos meteorológicos del lugar, demanda de energía y posibles aplicaciones tecnológicas basadas en el uso de las FRE a partir de las cuales se elaboró el diseño de un sistema híbrido con la implementación de estas tecnologías. En el mismo se trabajó el manejo de la biomasa (biogás), energía solar térmica (calentadores solares) y solar fotovoltaica (paneles fotovoltaicos). Se determinó que con la energía eléctrica producida al utilizar biogás, se cubre la demanda de electricidad en 64,84%. El resto de la demanda de electricidad es posible cubrirla con el uso de la energía solar fotovoltaica y solar térmica (20,96 y 14,20%, respectivamente). Al realizar el análisis del impacto ambiental, se evidencia que se deja de emitir a la atmósfera 9,41 Teq de CO2/año, 7,95 m3/día de metano, y de consumir 4,11 Teq de petróleo/año, además es posible producir 0,13 m3/día de biofertilizantes. Se concluye que la propuesta constituye una alternativa para minimizar los daños al medio ambiente, ahorrar energía convencional, disminuir costos por concepto de electricidad y obtener biofertilizantes que pueden ser comercializados y utilizados en diferentes cultivos, además mejora el esquema energético convencional aprovechándose las FRE.

Resumen Esta investigación demuestra que es posible para los inversores anticipar los efectos de las campañas publicitarias; además, examina la relación a largo plazo entre la publicidad y la información asimétrica basada en las teorías de creación de valor a través de la publicidad y la microestructura del mercado. Se supone una relación positiva y significativa entre la información asimétrica y la publicidad y se analizan los datos de empresas que cotizan en un mercado de valores en desarrollo durante 57 trimestres. La publicidad se define como la relación entre los gastos de venta y la información asimétrica de acuerdo con la medida Corwin-Schultz S_2. Los resultados de los determinantes tradicionales de las finanzas fueron controlados; se observa una relación a largo plazo entre la publicidad y la información asimétrica, la cual confirma el marco teórico. Las implicaciones están relacionadas con la anticipación de los efectos de la publicidad a corto y largo plazo a través de información asimétrica y cointegración para estudiar los fenómenos de la interfaz marketing-financiación; las restricciones están relacionadas con la cobertura de la muestra.

Abstract This research demonstrates that it is possible for investors to anticipate the effects of advertising campaigns. It examined the long-term relationship between advertising and asymmetric information based on the theories of value creation through advertising and market microstructure. We assume that asymmetric information and advertising have a positive and significant relationship. Data from corporations listed on a developing stock market for 57 quarters were analyzed. Advertising was defined as the relationship between selling expenses, and asymmetric information according to the Corwin-Schultz S_2 measure. The results were controlled for traditional determinants of finance. A long-term relationship was observed between advertising and asymmetric information, thus confirming the theoretical framework. The implications are related to the anticipation of short- and long-term effects resulting from advertising through asymmetric information and cointegration to study the phenomena of the marketing-finance interface; restrictions are related to the coverage of the sample. JEL classification: C33; D82; G32; M37.

Resumo Esta pesquisa mostra que é possível para os investidores antecipar os efeitos das campanhas publicitárias; além disso, examina a relação de longo prazo entre publicidade e informação assimétrica com base nas teorias de criação de valor por meio da publicidade e da microestrutura do mercado. Supõe-se uma relação positiva e significativa entre informação assimétrica e publicidade, se analisam-se dados de empresas listadas em um mercado de ações em desenvolvimento por 57 trimestres. A publicidade define-se como a relação entre despesas de vendas e informação assimétrica de acordo com a medida Corwin-Schultz S_2. Os resultados dos determinantes tradicionais das finanças foram controlados; observa-se uma relação de longo prazo entre publicidade e informação assimétrica, o que confirma o referencial teórico. As implicações estão relacionadas com a antecipação dos efeitos da publicidade a curto e longo prazo através da informação assimétrica e da cointegração para estudar os fenómenos da interface marketing-financiamento; as restrições estão relacionadas à cobertura da amostra.

Resumen Objetivo: Examinar el nexo entre la sustentabilidad de la deuda subnacional y el crecimiento regional. Métodos: El estudio emplea paneles dinámicos (Arellano-Bond) y modelos de curvatura (Seo-Shin) para estimar umbrales de deuda. Resultados: Encontramos una asociación positiva entre la deuda subnacional y el crecimiento del PIB regional que difiere por tipo de deuda. La arquitectura de las intergubernamentales fiscales del sistema fiscal federal en México genera umbrales menores respecto a los nacionales. Recomendaciones: Las reglas fiscales, regulatorias y normativas sobre la deuda bancaria deberían proveer incentivos para alentar el crecimiento regional. Limitaciones: Los resultados de la muestra pequeña en este estudio son una primera aproximación al nexo entre deuda y crecimiento. La falta de datos actualizados y consistentes para horizontes de tiempo largos limita la generalización de los resultados. Originalidad: El estudio ayuda a comprender el efecto de la deuda subnacional sobre el crecimiento del PIB regional en sistemas fiscales centralizados y el impacto diferencial por tipo de endeudamiento. Conclusiones: Modelos fiscales centralizados con autonomía limitada pueden generar problemas de presupuestos suaves e crear ineficiencias en la administración financiera.

Abstract Aim: To examine the nexus between subnational debt sustainability and regional economic growth. Method: The study employs dynamic panels by Arellano-Bond and the kink model to estimate debt thresholds by Seo and Shin. Results: The study finds a positive association between subnational debt and regional GDP growth, which differs by type of debt. The fiscal intergovernmental architecture of federal system in Mexico results in lower debt thresholds compared to national thresholds. Recommendations: Fiscal, regulatory and normative rules on bank debt should aim to provide the right incentives to encourage regional growth. Limitations: Results from a small sample are a first approximation to the regional debt-growth nexus in Mexico. The lack of updated and consistent data for longer horizons on subnational public finance limits the generalization of the findings. Originality: The study helps to understand the effect of increasing debt on regional GDP growth in centralized fiscal systems and the differential effect by type of financing. Conclusions: Highly centrally regulated fiscal models with limited revenue autonomy could engender soft budget problems and create financial management inefficiencies.