e-Hemeroteca UNAD (Universidad Nacional Abierta)
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Flor de asfalto
Get PDFFlor de asfalto representa mi lucha interna constante con mis miedos y perfeccionismo. A pesar de las cicatrices, sigo floreciendo y resistiendo, como una flor que crece en tierra árida. Esta guerra que es la vida, la gano yo
Zootropo-La carrera-Caminados y rebotes-Vamos a Bailar
No full textZootropo y animación:El zootropo muestra cómo surgió el movimiento en la animación.
La carrera:Dos rivales corren en una animación stop motion creativa y técnica.
Rebote y caminando:Técnicas clave para entender el movimiento y los principios de animación.
Vamos a bailar:José imagina una coreografía usando animación digital y análoga
Zootropo-Flipbook-Alejandra y la Abeja
No full textZootropo: Dispositivo antiguo que muestra movimiento con simpleza y belleza visual.
Flipbook: Dibujar un flipbook reveló la magia del movimiento y el valor del detalle.
Proyecto final: Animación que combinó técnicas tradicionales y digitales en solo 10 segundos
Ritmos culturales: la escena musical electrónica en Sibaté
Get PDFProducto del curso Antropología Visua
Ante la pérdida
Get PDFusa el arte para enfrentar y sanar pérdidas familiares, como el Alzheimer del abuelo y la pérdida de una casa. Mediante talleres, conecta emociones y memoria, mostrando cómo el arte ayuda en la sanación y el bienestar
Tejer Palabra, es conocer, entender y comunicar el sentir del ser
No full textEste artículo permitirá el mejoramiento de las habilidades comunicativas a través de la radio y sus diferentes escenarios, la metodología es una estrategia para promover y mejorar la habilidad de expresión y comprensión oral “speaking” en los estudiantes del ciclo II y III del programa de alfabetización, educación básica ymedia para jóvenes y adultos de UNAD, de igual manera, se siguieron criterios de un autor autores, sus aportes, a partir de talleres de expresión oral, fotografía, producción yedición radial. Los resultados arrojaron una mejora en las habilidades comunicativas, así como, la creación de un espacio llamado “Talking about it”, en el programa de radio Tejiendo palabras
IOT Technologies applied to the cultivation of pleurotus ostreatus, a mushroom of nutritional and therapeutic relevance, in controlled environments
Get PDFObjetivo. Evaluar el impacto de un sistema automatizado de monitoreo y control ambiental, basado en tecnologías IoT, sobre la productividad del hongo comestible Pleurotus ostreatus, de relevancia nutricional y terapéutica, cultivado en Obonuco (Nariño, Colombia), utilizando residuos agropecuarios locales como cáscara de arveja, rastrojos de maíz, pasto kikuyo, aserrín, salvado de trigo y carbonato de calcio. Método. Consistió en el desarrollo de cuatro etapas con diferentes niveles de automatización para el control de la temperatura y la humedad relativa, mediante la integración de sensores DHT11, controladores Arduino, base de datos en línea, electroválvulas, tomacorrientes inteligentes y dispositivos móviles. Se aplicó análisis de varianza (ANOVA) y pruebas de comparaciones múltiples de Tukey (p < 0.001) para determinar el efecto del tipo de sustrato y del nivel de automatización sobre los días de incubación y la eficiencia biológica. Resultados. Él incremento del nivel de automatización genero disminución de los días de incubación de 29 a 24 dís, mientras que la eficiencia biológica aumentó de 29,7 % a 53,6 %. El tratamiento T5, compuesto por una mezcla balanceada de residuos con un 9 % de semilla, fue el más eficiente bajo condiciones de automatización total. Conclusión. la automatización del cultivo mediante tecnologías IoT mejora significativamente la productividad del Pleurotus ostreatus, optimiza las condiciones ambientales y representa una solución escalable para pequeños productores, aportando a la sostenibilidad, la seguridad alimentaria y la innovación tecnológica en el sector agroalimentario.Objective. To evaluate the impact of an automated environmental monitoring and control system, based on IoT technologies, on the productivity of the edible mushroom Pleurotus ostreatus, which is nutritionally and therapeutically important, cultivated in Obonuco (Nariño, Colombia), using local agricultural waste such as pea husks, corn stover, kikuyo grass, sawdust, wheat bran, and calcium carbonate. Method. It consisted of the development of four stages with different levels of automation for temperature and relative humidity control, through the integration of DHT11 sensors, Arduino controllers, an online database, solenoid valves, smart outlets, and mobile devices. Analysis of variance (ANOVA) and Tukey\u27s multiple comparison tests (p < 0.001) were applied to determine the effect of substrate type and automation level on incubation days and biological efficiency. Results. The increase in the level of automation led to a decrease in incubation days from 29 to 24 days, while biological efficiency increased from 29.7% to 53.6%. Treatment T5, consisting of a balanced mixture of waste with 9% seed, was the most efficient under conditions of total automation. Conclusion. Automating cultivation using IoT technologies significantly improves the productivity of Pleurotus ostreatus, optimizes environmental conditions, and represents a scalable solution for small producers, contributing to sustainability, food security, and technological innovation in the agri-food sector
Profiles of Mental Health Risk in University Students Using GHQ-28 and Machine Learning Techniques
No full textEl bienestar psicológico de los estudiantes universitarios es clave para su permanencia y rendimiento académico. Este estudio tuvo como objetivo identificar y caracterizar perfiles de riesgo psicológico en estudiantes de Ingeniería Agronómica y Ciencias Sociales de la Universidad de Cundinamarca, utilizando el cuestionario GHQ-28, que evalúa cuatro subescalas: somatización, ansiedad/insomnio, disfunción social y depresión. La investigación, de tipo cuantitativo con enfoque descriptivo, exploratorio y predictivo, incluyó a 227 estudiantes que diligenciaron voluntariamente el instrumento. Las respuestas fueron codificadas con el método Likert (0-1-2-3) y analizadas junto con variables sociodemográficas. Se aplicaron análisis descriptivo, reducción de dimensionalidad mediante Análisis de Componentes Principales (PCA) y agrupamiento no supervisado con K-Means, identificando tres perfiles de riesgo: bajo, intermedio y alto. Para la clasificación predictiva, se implementaron modelos de regresión logística y Random Forest, evidenciando un mejor desempeño del modelo logístico (AUC = 0.96) frente al Random Forest (AUC = 0.57). Los hallazgos permiten proponer estrategias de intervención diferenciadas y resaltan la utilidad del GHQ-28 como herramienta de cribado en entornos universitarios.University students’ psychological well-being is essential for their academic persistence and performance. This study aimed to identify and characterize psychological risk profiles among students of Agricultural Engineering and Social Sciences at the University of Cundinamarca, using the General Health Questionnaire (GHQ-28), which assesses four subscales: somatization, anxiety/insomnia, social dysfunction, and severe depression. This quantitative research, with a descriptive, exploratory, and predictive approach, included 227 students who voluntarily completed the instrument. Responses were coded using the Likert method (0-1-2-3) and analyzed along with sociodemographic variables. Descriptive statistics, dimensionality reduction through Principal Component Analysis (PCA), and unsupervised clustering with K-Means identified three distinct risk profiles: low, intermediate, and high. For predictive classification, logistic regression and Random Forest models were implemented, with logistic regression showing superior performance (AUC = 0.96) compared to Random Forest (AUC = 0.57). Findings support the design of targeted intervention strategies and highlight the GHQ-28’s utility as a screening tool in university settings
Strategic Cost Management in Smart Microgrids: A Sustainability-Driven Approach Using Genetic Algorithms
Get PDFIntroducción: Las microrredes, concebidas como sistemas autónomos de distribución de energía, requieren un controlador avanzado capaz de decidir de forma autónoma las fuentes óptimas de generación para alcanzar la autosuficiencia energética. Metodología: Esta investigación profundiza en la optimización integral de una microrred mediante la aplicación de algoritmos genéticos, considerando simultáneamente variables económicas y ambientales dentro de un enfoque de gestión sostenible. Se analizan dos métodos de reproducción —mutación y cruce— y su influencia en el desempeño del sistema. La mutación introduce cambios aleatorios que simulan la incorporación de innovaciones, mientras que el cruce combina material genético de configuraciones exitosas para generar soluciones potencialmente superiores. Resultados: Se evaluaron dos métodos de supervivencia —selección aleatoria y elitismo—, observándose que la selección aleatoria aporta diversidad e imprevisibilidad, mientras que el elitismo preserva las soluciones más eficientes. Los resultados demuestran que las mutaciones aleatorias incrementan la energía excedente producida, mientras que la combinación de mutación y elitismo mejora la eficiencia del sistema. Asimismo, el cruce combinado con elitismo arroja el mejor rendimiento al reproducirse solo con el cromosoma más destacado de cada generación. Estos hallazgos aportan evidencia sobre la aplicabilidad de los algoritmos genéticos en la gestión estratégica de costos y en la optimización sostenible de microrredes inteligentes.Introduction: Microgrids, conceived as autonomous power distribution systems, require an advanced controller capable of autonomously determining optimal generation sources to achieve energy self-sufficiency. Methodology: This study delves into the comprehensive optimization of a microgrid through the application of genetic algorithms, simultaneously considering economic and environmental variables within a framework of sustainable management. Two reproduction methods—mutation and crossover—were analyzed for their impact on system performance. Mutation introduces random variations that emulate the introduction of innovations, while crossover combines genetic material from successful configurations to generate potentially superior solutions. Results: Two survival methods—random selection and elitism—were evaluated, revealing that random selection enhances diversity and unpredictability, whereas elitism preserves the most efficient solutions. The results show that random mutations increase the amount of excess energy produced, while combining mutation with elitism improves system efficiency. Likewise, crossover combined with elitism yields the best performance by reproducing only with the most elite chromosome of each generation. These findings provide evidence of the applicability of genetic algorithms in strategic cost management and sustainable optimization of smart microgrids
Spatio temporal analysis of monthly precipitation and temperature estimates from Chirps and Worldclim in the Sonora river basin, Mexico
Get PDFContextualización: se analizan las estimaciones de precipitación y temperatura en la cuenca del río Sonora, México, utilizando datos ráster de Chirps y WorldClim. Con estas plataformas se puede suplir la ausencia de datos debido a la baja o nula instrumentación, aportando información para la planificación y toma de decisiones a nivel territorial.
Vacío de conocimiento: a pesar de la información generada a partir de sensores remotos que facilitan la interpolación y estimación de variables climáticas en áreas sin mediciones directas, persisten dudas sobre la precisión de los datos interpolados en rásters en comparación con los registros climatológicos obtenidos en tierra, especialmente en áreas de baja densidad de estaciones y diversidad geográfica.
Propósito: el objetivo principal es evaluar la precisión de las estimaciones de precipitación de Chirps y de las temperaturas máxima y mínima de WorldClim, usando registros mensuales de 19 estaciones climatológicas en la cuenca del río Sonora durante el periodo 1981-2013.
Metodología: se recopilaron datos de Chirps y WorldClim, comparándolos con registros de estaciones climatológicas mediante el Valor Absoluto del Error Relativo (PBIAS) y la relación de la Desviación Estándar (RSR). Se utilizaron rutinas de código en R.
Resultados y conclusiones: los resultados muestran que las estimaciones de Chirps y WorldClim presentan un ajuste "Bueno" a "Muy bueno". No obstante, se identificaron casos de subestimación y sobreestimación principalmente en las temperaturas. Las estimaciones de temperaturas mostraron un alto grado de ajuste, mientras que las de precipitación fueron más dispersas. Las plataformas con datos en ráster son confiables para estudios climáticos y de planificación en la región.Contextualization: The precipitation and temperature estimates in the Sonora River Basin, Mexico, are analyzed using Chirps and WorldClim raster data. These platforms help compensate for the lack of data due to low or nonexistent instrumentation, providing valuable information for territorial planning and decision-making.
Knowledge Gap: Despite the information generated from remote sensors that facilitate the interpolation and estimation of climate variables in areas without direct measurements, uncertainties persist regarding the accuracy of interpolated raster data compared to ground-based climatological records, especially in regions with low station density and diverse geographical features.
Purpose: The main objective is to assess the accuracy of Chirps precipitation estimates and WorldClim maximum and minimum temperature estimates using monthly records from 19 climatological stations in the Sonora River Basin during the period 1981–2013.
Methodology: Data from Chirps and WorldClim were collected and compared with climatological station records using the Percentage Bias (PBIAS) and the Standard Deviation Ratio (RSR). R programming routines were used for analysis.
Results and Conclusions: The results show that Chirps and WorldClim estimates exhibit a "Good" to "Very Good" fit. However, cases of underestimation and overestimation were identified, primarily in temperature estimates. Temperature estimates showed a high degree of accuracy, whereas precipitation estimates displayed greater dispersion. Raster-based data platforms are reliable for climate studies and planning in the region