Universidad Nacional de Trujillo: Publicaciones Científicas
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Management Information system for hemoparasitosis detection in canines through machine learning techniques
No full textThis study presents the development and implementation of a web-based and mobile Management Information System (MIS) for the early detection and diagnosis of hemoparasitosis in canines, using machine learning algorithms. The system was deployed at Animal Place, a veterinary clinic in Guayaquil, in response to the increasing number of clinical cases associated with hemoparasitic infections. The platform integrates multiple clinical management modules, including a dedicated diagnostic module powered by a decision tree classification algorithm (J48), which achieved an accuracy of 96.4% based on a training set of 746 symptomatological records. The mobile application complements the web system by allowing users to monitor their pets’ clinical data and interact with an integrated chatbot assistant developed with DialogFlow. For system development, the Extreme Programming (XP) methodology was employed to ensure iterative progress, client feedback, and continuous testing. In parallel, the Knowledge Discovery in Databases (KDD) methodology was used to structure and preprocess clinical data, enabling the identification of key variables relevant to hemoparasitosis and training of the predictive model. Usability testing was conducted with 10 participants, including veterinary staff and administrative personnel. Results showed high levels of satisfaction (mean score = 4.5 on a 5-point scale), particularly regarding system functionality, ease of use, and interface clarity. These findings highlight the system's relevance, practicality, and user acceptance in a clinical setting. In conclusion, the proposed MIS successfully automates critical veterinary processes such as client registration, clinical history management, and disease detection, while significantly enhancing the accuracy and efficiency of early hemoparasitosis diagnosis in dogs. This research points out the transformative effects of machine learning and intelligent digital tools in veterinary practice and provides a scalable model for similar applications in animal health
Revisión sistemática: Identificación de flora melífera en apiarios de Perú, 2020-2025
No full textEl objetivo de esta investigación fue identificar la flora melífera en apiarios de Perú a través de una revisión sistemática. Se analizaron estudios realizados entre 2020 y 2025 utilizando el método PRISMA. La búsqueda se realizó en Google Scholar utilizando palabras clave en ingles relacionadas con flora melífera. Se identificaron un total de 15,00 estudios de los cuales al aplicar criterios de inclusión y exclusión solo cumplieron 10, los cuales fueron incluidos en el análisis final. Se identifico una gran diversidad florística con 98 familias vegetales y 300 especies utilizadas por las abejas. Las familias más representativas fueron Asteraceae con el 19% de representatividad seguido de Fabaceae con el 16% y finalmente Anacardiaceae con el 9%, siendo Asteraceae la más frecuente y destacable en 5 estudios. Se observa mayor concentración de estudios en el departamento de San martín, mientras que en los departamentos como Cusco, Puno, Ayacucho y Pasco (zona sur de Perú) se presentan vacíos de información. Se concluye que existe alto potencial melífero en los ecosistemas tropicales del Perú. Es importante conservar las especies vegetales melíferas como estrategia para el desarrollo sostenible de la apicultura.
DOI: http://dx.doi.org/10.17268/rebiol.2025.45.01.0
Inteligencia artificial y redes 5G en la agricultura de precisión: Una nueva era para el monitoreo de cultivos
No full textLa integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes 5G en la agricultura de precisión está transformando las prácticas agrícolas tradicionales mediante el uso de tecnologías avanzadas orientadas a optimizar la eficiencia productiva y la sostenibilidad ambiental. Este artículo analiza el papel conjunto de la IA y el 5G en el monitoreo de cultivos en tiempo real, así como en la gestión eficiente de recursos agrícolas, como el agua y los fertilizantes. Se desarrolló una revisión sistemática de la literatura y un análisis bibliométrico de 575 estudios publicados entre 2018 y 2024 en inglés y español, con el fin de identificar tendencias de investigación y vacíos de conocimiento en este campo emergente. Los resultados evidencian un alto potencial de estas tecnologías para la modernización del sector agrícola; sin embargo, su implementación enfrenta desafíos asociados a la adopción tecnológica, la seguridad de los datos y las limitaciones de infraestructura. Se concluye que es necesario fortalecer la investigación interdisciplinaria para consolidar el uso de la IA y las redes 5G en la agricultura sostenible.
DOI: http://dx.doi.org/10.17268/rebiol.2025.45.01.0
Optimización de Red Neuronal para Detección de Zonas Inestables en Macizo Rocoso mediante Procesamiento Digital de Imágenes
No full textEste estudio aborda la optimización y entrenamiento de una red neuronal convolucional (CNN) orientada a la detección y segmentación de zonas inestables en macizos rocosos mediante procesamiento digital de imágenes. Para ello, se implementó la arquitectura YOLO v8 en el lenguaje de programación Python, aprovechando sus capacidades de aprendizaje profundo. El objetivo principal fue desarrollar una herramienta rápida y eficaz que permita identificar áreas potencialmente peligrosas en operaciones mineras, especialmente en entornos subterráneos, con el fin de fortalecer la seguridad en el sector. La metodología incluyó el entrenamiento de la CNN con una base de imágenes recolectadas en los alrededores de Huamachuco, complementada con la revisión de investigaciones previas que aplicaron soluciones basadas en YOLO a problemas similares. Los resultados evidencian que el procedimiento propuesto es adecuado para lograr una detección y segmentación efectiva de zonas inestables en macizos rocosos. En conclusión, la solución planteada tiene el potencial de mejorar significativamente la seguridad minera al ofrecer una herramienta confiable para la identificación de áreas de riesgo. Palabras clave: Red neuronal convolucional (CNN); procesamiento digital de imágenes; macizo rocoso; zonas inestables; optimización; aprendizaje profundo; entrenamiento; YOLO v8.
Referencias
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[24] P. Ebenezer, «Automated object and image level classification of TB images using support vector neural network classifier,» 2016. DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-009-0275-4Este estudio aborda la optimización y entrenamiento de una red neuronal convolucional (CNN) orientada a la detección y segmentación de zonas inestables en macizos rocosos mediante procesamiento digital de imágenes. Para ello, se implementó la arquitectura YOLO v8 en el lenguaje de programación Python, aprovechando sus capacidades de aprendizaje profundo. El objetivo principal fue desarrollar una herramienta rápida y eficaz que permita identificar áreas potencialmente peligrosas en operaciones mineras, especialmente en entornos subterráneos, con el fin de fortalecer la seguridad en el sector. La metodología incluyó el entrenamiento de la CNN con una base de imágenes recolectadas en los alrededores de Huamachuco, complementada con la revisión de investigaciones previas que aplicaron soluciones basadas en YOLO a problemas similares. Los resultados evidencian que el procedimiento propuesto es adecuado para lograr una detección y segmentación efectiva de zonas inestables en macizos rocosos. En conclusión, la solución planteada tiene el potencial de mejorar significativamente la seguridad minera al ofrecer una herramienta confiable para la identificación de áreas de riesgo. Palabras clave: Red neuronal convolucional (CNN); procesamiento digital de imágenes; macizo rocoso; zonas inestables; optimización; aprendizaje profundo; entrenamiento; YOLO v8
Evaluación de la contaminación acústica producida por la perforación de la piedra caliza en la cantera La Encantadora S.A.
No full textThe investigation into noise pollution at the La Encantadora S.A. quarry aimed to evaluate the noise levels generated by limestone drilling and its impact on occupational and environmental health. A descriptive-correlational design was used, with on-site measurements at 29 points and surveys of 462 workers, complemented by statistical analyses (Student's t-test, Spearman's rank correlation coefficient, and Cronbach's alpha reliability coefficient).The results showed noise levels between 50.9 and 74.3 dB, exceeding the WHO's recommended limit (70 dB), although within national legal parameters (80–85 dB). The average was 60.22 dB, reflecting moderate exposure, but with critical areas along roads and in extraction zones. 85.1% of the workers perceived high levels of noise pollution, which correlated significantly with the intensity of the drilling, confirming risks of auditory fatigue, stress, and hearing loss.These findings highlight the urgent need to implement hearing conservation programs, acoustic barriers, continuous environmental monitoring, and preventative training. In short, noise management in non-metallic mining is not only a regulatory obligation but also an ethical commitment to health, human dignity, and environmental sustainability
References
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[14] Serna Sánchez, J. (2018). Metodología de la investigación científica. Editorial Universitaria.
[15] Paredes, J., Vargas, M., & Sandoval, C. (2023). Diseño experimental en estudios de contaminación acústica en minería. Minería y Medio Ambiente, 19(3), 78-95.
[16] Fuentes, R., & Morales, P. (2023). Estrategias de muestreo en estudios de impacto ambiental en minería no metálica. Estudios Geológicos y Mineros, 21(3), 78-95.La investigación sobre la contaminación acústica en la cantera La Encantadora S.A. tuvo como objetivo evaluar los niveles de ruido generados por la perforación de piedra caliza y su impacto en la salud ocupacional y ambiental. Se aplicó un diseño descriptivo–correlacional con mediciones in situ en 29 puntos y encuestas a 462 trabajadores, complementadas con análisis estadísticos (prueba t de Student, Spearman y confiabilidad Alfa de Cronbach).Los resultados mostraron niveles de ruido entre 50.9 y 74.3 dB, superando el límite recomendado por la OMS (70 dB), aunque dentro de los parámetros legales nacionales (80–85 dB). El promedio fue de 60.22 dB, reflejando exposición moderada, pero con zonas críticas en caminos y áreas de extracción. El 85,1% de los trabajadores percibió contaminación acústica alta, correlacionada significativamente con la intensidad de la perforación, confirmando riesgos de fatiga auditiva, estrés y pérdida de audición.Estos hallazgos evidencian la necesidad urgente de implementar programas de conservación auditiva, barreras acústicas, monitoreo ambiental continuo y capacitación preventiva. En síntesis, la gestión del ruido en minería no metálica constituye no solo un deber normativo, sino un compromiso ético con la salud, la dignidad humana y la sostenibilidad ambiental.
Referencias
[1] González, A., Pérez, B., & Rodríguez, S. (2023). Pequeña minería no metálica y su impacto en el desarrollo económico y social. Revista Latinoamericana de Minería, 41(1), 22-40. https://doi.org/10.15381/iigeo.v26i51.25261
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[16] Fuentes, R., & Morales, P. (2023). Estrategias de muestreo en estudios de impacto ambiental en minería no metálica. Estudios Geológicos y Mineros, 21(3), 78-95
Consenso cultural y estructura del conocimiento terapéutico en Contumazá (Cajamarca, Perú): análisis mediante el factor de consenso del informante
No full textEl análisis cuantitativo del conocimiento etnobotánico permite evaluar el grado de consenso cultural dentro de los sistemas médicos tradicionales. El presente estudio tuvo como objetivo examinar la estructura del acuerdo intracomunitario en el uso de plantas medicinales en el distrito de Contumazá (Cajamarca, Perú) mediante el cálculo del Factor de Consenso del Informante (FCI). Se desarrolló un estudio descriptivo de corte transversal basado en 96 entrevistas semiestructuradas realizadas durante 2023–2024. Las dolencias reportadas fueron agrupadas en categorías biomédicas y se estimaron los valores de FCI para cada una. Los resultados mostraron mayor homogeneidad terapéutica en enfermedades degenerativas (FCI = 0.50) y cardiovasculares (FCI = 0.43), mientras que las gastrointestinales presentaron consenso intermedio (FCI = 0.25). Las categorías respiratorias y musculoesqueléticas evidenciaron bajo acuerdo (FCI = 0.08). Estos hallazgos indican que el sistema médico local posee una estructura diferenciada y permiten identificar prioridades para validación farmacológica y gestión sostenible de recursos medicinales.
DOI: http://dx.doi.org/10.17268/rebiol.2025.45.02.1
Biorremediación de agua contaminada con metales pesados utilizando plumas de pollo en humedales de Ite, Tacna, Perú
No full textLos objetivos planteados en el presente estudio fueron: 1) Determinar el efecto del tratamiento (plumas de pollos de engorde) a diferentes proporciones en la remoción de cobre, 2) Determinar el efecto del tratamiento (plumas de pollos de engorde) a diferentes proporciones en la remoción de hierro y 3) Estimar el grado de asociación entre la remoción de iones metálicos (cobre y hierro). Se realizó muestreo por conveniencia en 5 puntos, con 3 repeticiones y 3 tratamientos (control, 4 g/L y 8 g/L) respectivamente. Se aplicó la prueba estadística de ANOVA, prueba de Tukey y la correlación por Rho de Spearman. El tratamiento de dosis de 4 gramos de plumas/litro presentó una mayor remoción de cobre en 69,4%. Asimismo, el tratamiento de dosis de 4 gramos de plumas/litro también presentó una mayor remoción de hierro en un 93,1%. El grado de asociación entre la remoción de iones metálicos de cobre y hierro en base a plumas de pollo de engorde no es estadísticamente significativo. Las plumas de pollo son un adsorbente natural que demostró ser eficaz para remediar agua contaminada con metales pesados. Los biomateriales en base a la queratina tienen un enorme potencial en la biorremediación de agua contaminada con metales pesados
Risk analysis and phytosanitary measures to prevent the introduction of the quarantine pest Huanglongbing (HLB) of citrus into Ecuador
No full textCitrus Huanglongbing (HLB) is considered the most devastating disease of citrus plants because of the damage it causes, its difficulty in diagnosis, and its speed of dissemination, mainly due to the international trade in plant propagation material and its vectors Diaphorina cilri and Trioza erylreae. Nowadays, there is no effective treatment for HLB, so early detection is necessary to mitigate its spread to eradicate infected trees. In 2016, Colombia confirmed the presence of HLB in its territory, so there is a need to prepare this research to determine the risk level and the options for adequate phytosanitary measures to exclude the introduction of the HLB to Ecuador; the study with documentary bibliographic methodology uses an adaptation to "Work Guide for the preparation of Pest Risk Analysis (PRA) studies per Pest" established by "Agrocality" under Resolution 0002 of January 03, 2020, which comprises three stages supported by scientific-technical information that allowed to identify a high-risk level of introduction of HLB to Ecuador and the options of phytosanitary measures to avoid the introduction and dispersion of HLB; among these are the prohibition of importing citrus propagating material from countries with HLB, production of certified plants, strengthening border control s, to control the vector
Zoonosis parasitaria, en cerdos (Sus scrofa domesticus), de los parques porcinos del distrito de Sullana, Piura 2024
No full textEl estudio tuvo como objetivo determinar la presencia de parásitos zoonóticos en cerdos (Sus scrofa domesticus) procedentes de parques porcinos del distrito de Sullana, Piura, durante 2024. Se desarrolló una investigación de tipo básico, descriptivo y prospectivo, aplicando procedimientos diagnósticos de sanidad animal según lineamientos de la UDSA y SENASA. Se analizaron 181 muestras fecales provenientes de siete parques porcinos mediante los métodos de Flotación y McMaster. Los resultados mostraron una prevalencia general de parásitos gastrointestinales del 53,04%, con predominio de Eimeria spp. (40,33%) y Trichuris spp. (22,10%). Asimismo, se identificaron parásitos zoonóticos, principalmente Trichuris spp. y Strongylus spp., evidenciando la presencia de zoonosis parasitaria en los parques porcinos evaluados.
DOI: http://dx.doi.org/10.17268/rebiol.2024.44.02.0
Diversidad florística y visitantes florales en el Área de Conservación Privada Lomas de Atiquipa, Arequipa, Perú
No full textLas lomas costeras constituyen ecosistemas singulares caracterizados por una elevada diversidad biológica y complejas interacciones ecológicas, entre las que destaca la polinización. No obstante, las actividades antrópicas representan una amenaza para la integridad de estas interacciones. El presente estudio tuvo como objetivo describir la diversidad florística y los visitantes florales en el Área de Conservación Privada Lomas de Atiquipa, Arequipa, Perú. Se realizaron muestreos en dos transectos, registrándose especies de flora en antesis y entomofauna asociada. Se identificaron 57 especies vegetales, destacando Philoglossa peruviana y Fuertesimalva peruviana. Los visitantes florales estuvieron representados principalmente por Insecta, con predominio de Diptera, seguidos por Lepidoptera e Hymenoptera. Los resultados evidencian que las interacciones planta–polinizador en Lomas de Atiquipa están dominadas por entomofilia.
DOI: http://dx.doi.org/10.17268/rebiol.2025.45.01.0