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Este repositorio contiene los datos y el código necesario para reproducir el trabajo Carrero Pazos, M. "Análisis de patrones espaciales de puntos para el estudio de tendencias de localización en distribuciones de yacimientos arqueológicos" (Vegueta 2023)

La investigación se desarrolló en tres instituciones educativas públicas del departamento del Huila que se encuentra ubicado al sur de Colombia, se trabajó con una población de 85 estudiantes de educación media que oscila entre las edades de 14 a 18 años de distintos niveles socioeconómicos; donde nos enfatizamos en reconocer las actitudes en relaciónconcuestiones sociocientíficas sobre actividad física, ocio y alimentación al interior del aula por medio de la asignatura de ciencias naturales. Para ello sehan caracterizado las concepciones iniciales y finales que tienen los educandos entorno a las dimensiones ya mencionadas; en este sentido se empleó un enfoque mixto en el cual se hizo uso de los aspectos cualitativos y cuantitativos con un diseño cuasi experimental utilizando la técnica de análisis de contenido y el análisis estadístico correlacional. De esta manera se destaca que es necesario iniciar procesos de promoción y adquisición de buenas habilidades y actitudes en niños, niñas y jóvenes en entornos formativos como la escuela. Por tanto,estos procesos deben ser pensados como cuestiones de aula, ya que la orientación y modificación de hábitos alimentarios y físico-deportivos involucran a todos los miembros de la comunidad educativa.

Ante la eminente sindemia de tipo social y ambiental que se ha desarrollado en el marco de unas deficientes prácticas antropocéntricas, la Educación Ambiental se ha presentado como una forma de concientizar a la población acerca de la relación existente entre la humanidad y los sistemas vivos, ahondando en temas como el respecto, la valorización y la dignificación de toda forma de vida. Teniendo en cuenta esto, mediante este estudio se planteó el objetivo de sensibilizar a unos docentes en formación, a través de un seminario formativo fundamentado en el pensamiento ambiental latinoamericano. Para lograr esto, se hizo uso de un enfoque de tipo cualitativo, con un paradigma inductivo y un diseño de investigación-acción, del cual se derivó el método de Investigación-Formación-Práctica; además, la población de estudio correspondió a estudiantes que cursaban el curso de Didáctica de la Física en la Universidad Surcolombiana. Los resultados debelaron que existe un descontento por parte de los participantes hacia su formación ambiental, quienes afirmaban que existe una necesidad de mejorar aspectos pedagógicos y didácticas en torno a esta, así como la importancia de desarrollar este proceso educativo con más contacto con las comunidades y con el entorno natural.

Al iniciar el año, conversando acerca de: ¿qué enseñar y cómo enseñar en ciencias?, ¿qué relación hay entre la naturaleza y el arte?, se planteó llevar adelante un proyecto interdisciplinario, acordado entre las asignaturas Visual y Plástica, y Biología.Se trabajó con estudiantes de primer año de Ciclo Básico de Educación Media. En primer lugar, se indagó acerca de aves del Uruguay, y de otros espacios naturales incluyendo los intereses de estudiantes extranjeros. Se realizaron diseños de vestuarios y personajes teniendo en cuenta las características del ave seleccionada. Se crearon “aves fantásticas” con materiales reciclados; posteriormente se montó una exposición itinerante. En una segunda etapa, se planteó una visita al Museo Nacional de Historia Natural (MNHN).Promoviendo el fortalecimiento de la competencia científica: se empleó una rutina de pensamiento que estimuló la curiosidad y los intercambios. Finalmente: los estudiantes elaborarán textos narrativos, que involucren personajes diseñados y una problemática ambiental, que pueda afectar nuestros ecosistemas. El proyecto planteado, pretende aportar un granito de arena en la búsqueda de unidad, no disociando: “la ciencia” y “el arte”, los aspectos “cognitivos” de los aspectos“afectivos” en el proceso de enseñanza y aprendizaje; apunta al desarrollo integral de la persona.

++WEEK+13] LA Chargers vs. LV Raiders Live streams Games Live free [LIVE+Streams]* Raiders vs Chargers live stream free: How to watch NFL Week 13 [Whereto-watch ]* Los Angeles Chargers vs. Las Vegas Raiders Live How to Watch NFL Week 13 Games Live free WATCH NFL GAME 2022 LIVE Which NFL teams are playing this week? And what channels are airing the games? Here’s this week’s lineup. (The home team is listed second.) Sunday, Dec. 4 Green Bay Packers vs Chicago Bears, 1:00 p.m. ET on Fox Pittsburgh Steelers vs. Atlanta Falcons, 1:00 p.m. ET on CBS New York Jets vs. Minnesota Vikings, 1:00 p.m. ET on CBS Jacksonville Jaguars vs. Detroit Lions, 1:00 p.m. ET on Fox Tennessee Titans vs. Philadelphia Eagles, 1:00 p.m. ET on Fox Cleveland Browns vs. Houston Texans, 1:00 p.m. ET on CBS Washington Commanders vs. New York Giants, 1:00 p.m. ET on Fox Denver Broncos vs. Baltimore Ravens, 1:00 p.m. ET on CBS Miami Dolphins vs. San Francisco 49ers, 4:05 p.m. ET on Fox Seattle Seahawks vs. Los Angeles Rams, 4:05 p.m. ET on Fox Los Angeles Chargers vs. Las Vegas Raiders, 4:25 p.m. ET on CBS Kansas City Chiefs vs. Cincinnati Bengals, 4:25 p.m. ET on CBS Indianapolis Colts vs. Dallas Cowboys, 8:20 p.m. ET on NBC Not since 2006 have the Socceroos made the knockout stage while Belgium have never played a last-16 game at the World Cup, and with a ferocious backing in Qatar they will be under pressure to grab a vital win today.dfg Τhe CORD-19 dataset released by the team of Semantic Scholar1 anddg Τhe curated data provided by the LitCovid hub2.gdgdf These data have been cleaned and integrated with data from COVID-19-TweetIDs and from other sources (e.g., PMC). The result was dataset of 500,314 unique articles along with relevant metadata (e.g., the underlying citation network). We utilized this dataset to produce, for each article, the values of the following impact measures:dgf Influence: Citation-based measure reflecting the total impact of an article. This is based on the PageRank3 network analysis method. In the context of citation networks, it estimates the importance of each article based on its centrality in the whole network. This measure was calculated using the PaperRanking (https://github.com/diwis/zdhPaperRanking) library4.dgfd These data have been cleaned and integrated with data from COVID-19-TweetIDs and from other sources (e.g., PMC). The result was dataset of 500,314 unique articles along with relevant metadata (e.g., the underlying citation network). We utilized this dataset to produce, for each article, the values of the following impact measures:sdgfdfggh Influence: Citation-based measure reflecting the total impact of an article. This is based on the PageRank3 network analysis method. In the context of citation networks, it estimates the importance of each article based on its centrality in the whole network. This measure was calculated using the PaperRanking (https://github.com/diwifss/PaperRanking) library4.sddfggd Influence_alt: Citation-based measure reflecting the total impact of an article. This is the Citation Count of each article, calculated based on the citation network between the articles contained in the BIP4COVID19 dataset.sddggf safs Popularity: Citation-based measure reflecting the current impact of an article. This is based on the AttRank5 citation network analysis method. Methods like PageRank are biased against recently published articles (new articles need time to receive their first citations). AttRank alleviates this problem incorporating an attention-based mechanism, akin to a time-restricted version of preferential attachment, to explicitly capture a researcher's preference to read papers which received a lot of attention recently. This is why it is more suitable to capture the current "hype" of an article.asdsgdg sf Popularity alternative: An alternative citation-based measure reflecting the current impact of an article (this was the basic popularity measured provided by BIP4COVID19 until version 26). This is based on the RAM6 citation network analysis method. Methods like PageRank are biased against recently published articles (new articles need time to receive their first citations). RAM alleviates this problem using an approach known as "time-awareness". This is why it is more suitable to capture the current "hype" of an article. This measure was calculated using the PaperRanking (https://github.com/diwis/PaperRanking) library4.sfbsdf Social Media Attention: The number of tweets related to this article. Relevant data were collected from the COVID-19-TweetIDs dataset. In this version, tweets between 23/6/22-29/6/22 have been considered from the previous dataset. We provide five CSV files, all containing the same information, however each having its entries ordered by a different impact measure. All CSV files are tab separated and have the same columns (PubMed_id, PdfMC_id, DOI, influence_score, popularity_alt_score, popularity score, influence_alt score, tweets count).

Markdown de R que dada una serie de dataciones por radiocarbono, las separa en distintas ventanas temporales sucesivas, de tamaño definido por el usuario, en base a los HPD.

En el análisis de procesos asistenciales de larga duración, en el caso de pacientes con enfermedades crónicas (i.e., largas supervivientes de cáncer de mama, personas con diabetes tipo 2, personas con insuficiencia cardíaca, personas que han sufrido un ictus isquémico) mediante el uso de minería de procesos a partir de las información de actividades y contactos con el sistema sanitario registrada en los distintos sistemas de información de salud. El algoritmo se trata de un conjunto de instrucciones en Python v.3.9.2 que integra la lectura de un histórico de eventos ('event_log') modificado, generado a partir de la minería de procesos de larga duración, y aplica una función en SQL para compactar las trazas de actividades con objeto de reducir su heterogeneidad y facilitar su análisis comparado. La reducción de la heterogeneidad se consigue 'compactado' o apilando secuencias de actividades del mismo tipo, estableciendo el número de actividades registradas en el nuevo nodo compactado, con fecha de comienzo en la fecha de comienzo de la primera actividad de la secuencia y fecha de fin en la fecha de fin de la última actividad de la secuencia y con una duración igual a la diferencia entre la fecha de fin y la fecha de comienzo de la nueva actividad dividida por el número de actividades (como fracción equivalente para todas las actividades en la secuencia). Por ejemplo, si una persona con insuficiencia cardíaca acude seis veces seguidas a consulta con su médico de atención primaria durante 6 semanas, y luego tiene una visita a urgencias, la traza compactada constaría de una actividad 'Visita AP - médico' con un valor de 6 actividades, y una duración de 6 semanas/6 visitas, y una actividad 'Visita a Urgencias Hospital' con un valor de 1 actividad, y una duración de X horas. La compactación de trazas facilita el descubrimiento visual de procesos asistenciales crónicos de larga duración al reducir la heterogeneidad y disminuir la complejidad de los mapas de procesos. Por otro lado, también facilita el análisis comparativo entre trazas ya que mantiene íntegra la información sobre el proceso reduciendo la complejidad de su comparación contra otros procesos de larga duración. Este algoritmo ha sido desarrollado dentro del proyecto: "Ciencia de datos aplicada a la evaluación de los cuidados sanitarios del paciente con Insuficiencia Cardiaca" (CONCEPT-IC Aragón). Cofinanciado por la convocatoria Grupos de Investigación 2020-2022 del Gobierno de Aragón (Orden CUS/1466/2020, de 19 de noviembre). Este algoritmo está siendo probado y aplicado dentro de los proyectos coordinados CONCEPT

Humanitarian Demining Project by Universidad de los Andes was mainly supported by USAID. It aims to detect landmines using GPR technology. This repository contains the following files of the project: • Laboratory GPR control software. • Post-processing source code for GPR raw data. • Guides and documentation regarding GPR use. • Field-based GPR measurement reports and applied processes such as imagining algorithms and machine learning models source code. • Simulation files for HFSS and gprMax software together with corresponding reports. • Multimedia files (pictures and videos) about laboratory equipment. • Access links to additional repositories of the project. This release is intended for USAID Cumulative Final Report 2022, regarding PEER project "A database of field-based radar images to assist in the safe removal of landmines in Colombia". If you use this software, please cite it as below.

Actualmente, existe un amplio interés por mejorar los diseños de implantes ortopédicos, dado que la edad promedio poblacional a nivel mundial está en aumento y el ratio de emergencias quirúrgicas asociadas a la fractura ósea ha incrementado por la vida activa de la sociedad actual. El presente estudio está enfocado en proponer una metodología de optimización de implantes de cadera, específicamente del componente en contacto con el material óseo y que actúa como invasor de fémur, denominado vástago. Se parte del análisis de la estructura externa del fémur proximal dada la compleja estructura de esta región, que abarca desde la epífisis hasta la diáfisis superior. Para ello se utilizó algoritmos de clustering, ya que son capaces de inferir patrones de difícil percepción bajo las capacidades humanas; estos otorgaron las locaciones anatómicas: lateral, medial, anterior y posterior en cada sección de diseño del vástago corto. Posteriormente, se procede a plantear técnicas de machine learning (ML) que sean robustas al estimar la respuesta mecánica femoral a partir del diseño del vástago; según las métricas de desempeño se seleccionaron las técnicas de ensamble random forest y stacking. Estos modelos sirven en el proceso de optimización dado que permiten evaluar distintas opciones de diseño sin necesidad de elaborar los modelos CAD del implante. Finalmente, se plantea optimizar el diseño del vástago mediante algoritmos genéticos, para lo que se trabaja con los modelos de ML entrenados según la información femoral del paciente específico. Como resultado se obtienen magnitudes del vástago que restauran lo mayor posible el patrón y magnitud fisiológica de las cargas. Todos los códigos fueron desarrollados en Python 3.7.14 y en cada carpeta se encuentra un archivo README.txt para guiar el manejo de los notebooks y archivos de referencia. Este proyecto ha sido financiado por el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC) mediante el esquema financiero "Becas de Mentorías María Reiche 2021-01" ejecutado bajo el contrato N°014-2021-PROCIENCIA.