University of Cádiz
Repositorio de Objetos de Docencia e Investigación de la Universidad de CádizNot a member yet
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Aplicación de modelos de aprendizaje profundo al Predictive Mutation Testing
No full textEste proyecto surge de una de las principales limitaciones de la técnica de Prueba de Mutantes, o Mutation Testing. Este método de validación del software permite evaluar la eficacia de un conjunto de pruebas introduciendo modificaciones pequeñas e intencionadas, denominadas mutantes, en el código fuente. El objetivo es comprobar si las pruebas implementadas son capaces de detectar los cambios generados, lo que sirve como indicador de su capacidad para encontrar errores reales.
En este contexto, es el proyecto elaborado el que se centra en abordar los principales desafíos asociados a esta técnica, el elevado coste computacional que implica ejecutar la totalidad de las pruebas sobre cada mutante generado. Con este trabajo se propone avanzar en la prueba de mutantes predictiva, conocida como PMT (Predictive Mutation Testing), que plantea reemplazar la ejecución directa de los mutantes por un proceso de predicción automatizada, mediante el diseño y análisis de modelos basados en técnicas de deep learning, con el objetivo de explorar su capacidad para identificar patrones más complejos en las métricas del código y de las ejecuciones de pruebas. El propósito es determinar si los enfoques investigados logran una mayor precisión en la predicción de mutantes, sin que ello implique un aumento significativo en el coste computacional del entrenamiento o la inferencia.
Para dar soporte al proceso completo de análisis y predicción, se ha desarrollado una plataforma web que centraliza todas las etapas implicadas en el estudio del PMT. Esta herramienta permite cargar proyectos, gestionar las características previamente extraídas y preparar estos datos para su uso por los algoritmos predictivos. Asimismo, facilita la administración de los modelos utilizados en la predicción, incluyendo su incorporación, actualización y evaluación, y ofrece un entorno unificado para visualizar los resultados obtenidos.
La plataforma constituye una solución pionera en su ámbito, al integrar en un único entorno web un flujo de trabajo modular y extensible que cubre desde la gestión de datos hasta la experimentación con modelos de predicción. Gracias a esta infraestructura, el proceso de investigación en PMT se vuelve más accesible, reproducible y escalable, lo que permitirá explorar nuevos enfoques, comparar modelos y avanzar en el desarrollo de técnicas más precisas y eficientes.This project arises from one of the main limitations of the Mutant Testing technique, also known as Mutation Testing. This software validation method evaluates the effectiveness of a test suite by introducing small and intentional modifications, called mutants, into the source code. The goal is to determine whether the implemented tests are able to detect the generated changes, which serves as an indicator of their ability to find real faults.
In this context, the present project focuses on addressing one of the main challenges associated with this technique: the high computational cost of executing the full test suite for every generated mutant. To tackle this issue, this work proposes advancing Predictive Mutation Testing (PMT), which replaces the direct execution of mutants with an automated prediction process. This is achieved through the design and analysis of models based on deep learning techniques, aimed at identifying more complex patterns in code metrics and test execution data. The objective is to determine whether the proposed approaches can achieve higher accuracy in mutant prediction without a significant increase in the computational cost of training or inference.
To support the complete analysis and prediction workflow, a web platform has been developed that centralizes all stages involved in the study of PMT. This tool allows users to upload projects, manage previously extracted features, and prepare these data for use by predictive algorithms. It also facilitates the management of the models used for prediction, including their incorporation, updating, and evaluation, and provides a unified environment for visualizing the obtained results.
The platform represents a pioneering solution in its domain, as it integrates into a single web environment a modular and extensible workflow covering everything from data management to experimentation with predictive models. Thanks to this infrastructure, PMT research becomes more accessible, reproducible, and scalable, enabling the exploration of new approaches, comparison of models, and advancement in the development of more accurate and efficient techniques.209 página
Leer para aprender: un análisis de las preferencias de lectura en papel de docentes en formación
No full textÚltimamente se han realizado estudios comparativos de lectura en papel y digital que han destacado ventajas y desventajas de cada modalidad. Esta investigación aborda la preferencia por leer en papel entre estudiantes universitarios españoles que se están formando como futuros docentes. El objetivo es trazar un perfil de las preferencias de lectura en papel de los estudiantes. La metodología emplea un enfoque cuantitativo y exploratorio con una muestra no probabilística de 1384 estudiantes. Se utilizó un cuestionario validado para recopilar datos sobre preferencias y actividades de lectura. Los resultados revelan una clara preferencia por leer en papel en contextos académicos, más acentuada en las mujeres que en los hombres. Además, se encontró una relación negativa entre la preferencia por leer en papel y la lectura en pantalla. Estos hallazgos son relevantes para la formación docente. Como líneas prospectivas, se propone indagar en la brecha de género desde una perspectiva psicológica
BPSmart-CARE: a Framework for Managing Contextualized Actions in IoT Systems through the Integration of Business Process Modelling and Complex Event Processing
No full textThe exponential growth of Internet of Things (IoT) sensors and data has led to multiple software applications which aim at collecting, monitoring, controlling, and automating decisions based on such data in several domains such as smart cities. Even though early IoT frameworks and software architectures relied on correlating data from a single application domain, missing opportunities to improve contextualisation; in the last years several Complex Event Processing (CEP)-based frameworks and applications have been provided to improve the correlation of data from heterogenous domains, facilitating context-aware decision making. However, several issues remain unsolved: on the one hand, frameworks should not only provide the means for data correlation and contextualisation, but also for the definition of customisable real-time actions based on the context. On the other hand, CEP patterns update remains static in these frameworks, while there is a need for dynamically updating CEP pattern logic to adapt to changing contexts in real time. Even more, CEP patterns logic understanding might also be a handicap for developers. To face these challenges, in this paper, we enhance an existent CEP-based framework and software architecture by incorporating Business Process Modelling (BPM) to facilitate the definition of CEP patterns rationale, manage interdependencies between patterns, define and handle contextualised user actions, and enable real-time updating of CEP pattern logic based on detected situations. The proposed approach is illustrated through a case study, assessed via usability and performance evaluations, which show improvements in comprehensibility, maintainability, and updatability of CEP-based software applications for context-aware IoT scenarios.El crecimiento exponencial de los sensores y los datos del Internet de las Cosas (IoT) ha dado lugar a múltiples aplicaciones software cuyo objetivo es recopilar, monitorizar, controlar y automatizar decisiones basadas en dichos datos en diversos dominios, como las ciudades inteligentes. Aunque los primeros marcos de IoT y arquitecturas de software se basaban en correlacionar datos de un único dominio de aplicación —perdiendo oportunidades de mejorar la contextualización—, en los últimos años se han propuesto varios marcos y aplicaciones basados en Procesamiento de Eventos Complejos (CEP) para mejorar la correlación de datos procedentes de dominios heterogéneos, facilitando la toma de decisiones consciente del contexto. Sin embargo, siguen quedando varios problemas sin resolver: por un lado, los marcos no deberían proporcionar únicamente los medios para la correlación y la contextualización de datos, sino también para la definición de acciones personalizables en tiempo real basadas en el contexto. Por otro lado, la actualización de los patrones CEP permanece estática en estos marcos, cuando existe la necesidad de actualizar dinámicamente la lógica de los patrones CEP para adaptarse a contextos cambiantes en tiempo real. Además, la comprensión de la lógica de los patrones CEP también puede suponer un obstáculo para los desarrolladores. Para afrontar estos retos, en este artículo mejoramos un marco y una arquitectura de software existentes basados en CEP incorporando Modelado de Procesos de Negocio (BPM) para facilitar la definición del razonamiento de los patrones CEP, gestionar las interdependencias entre patrones, definir y manejar acciones de usuario contextualizadas, y habilitar la actualización en tiempo real de la lógica de los patrones CEP en función de las situaciones detectadas. El enfoque propuesto se ilustra mediante un caso de estudio y se evalúa mediante análisis de usabilidad y rendimiento, que muestran mejoras en la comprensibilidad, la mantenibilidad y la capacidad de actualización de aplicaciones software basadas en CEP para escenarios IoT sensibles al contexto.Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU)
Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER
Actividad Arqueológica Puntual en la Muralla Norte del Castillo de Doña Blanca (El Puerto de Santa María, Cádiz) – 2024 – DB003
No full textSe presentan los resultados de la Actividad Arqueológica Puntual (DB003), desarrollada entre junio y noviembre de 2024 en el yacimiento del Castillo de Doña Blanca (El Puerto de Santa María, Cádiz). Esta intervención marca la reactivación de la investigación arqueológica en el sitio, concretamente en el sector norte de la muralla, tras dos décadas de inactividad. A través de siete sondeos estratigráficos se han obtenido datos decisivos que precisan la secuencia constructiva y la evolución del complejo sistema defensivo fenicio-púnico. Entre los hallazgos más relevantes destacan el descubrimiento de una poterna integrada en una torre de flanqueo de la fase púnico-helenística (CDB III), la identificación de estructuras viarias previas de la fase CDB II amortizadas por dicha torre, y la documentación de una secuencia estratigráfica inédita de vertidos extramuros datada en el siglo IV a.n.e., crucial para afinar la cronología. Los resultados permiten rectificar aspectos de la periodización establecida y subrayan la necesidad de un Proyecto General de Investigación que, mediante excavaciones en extensión, aborde integralmente la complejidad urbanística y poliorcética del enclave. La intervención define además una prometedora línea de trabajo futuro centrada en el estudio de la posible entrada monumental localizada en este sector norte.The results of the Specific Archaeological Activity (DB003) are presented, carried out between June and November 2024 at the Castillo de Doña Blanca site (El Puerto de Santa María, Cádiz). This intervention marks the reactivation of archaeological research at the This intervention marks the reactivation of archaeological research at the site, specifically in the northern sector of the wall, after two decades of inactivity. Seven stratigraphic surveys have yielded decisive data that clarify the construction sequence and evolution of the complex Phoenician-Punic defensive system. Among the most relevant findings are the discovery of a postern gate integrated into a flanking tower from the Punic-Hellenistic phase (CDB III), the identification of earlier road structures from the CDB II phase that were covered by this tower, and the documentation of an unprecedented stratigraphic sequence of extramural waste dating from the 4th century BCE, crucial for refining the chronology. The results allow for the rectification of aspects of the established periodisation and highlight the need for a General Research Project which, through extensive excavations, comprehensively addresses the urban and poliorcetic complexity of the enclave. The intervention also defines a promising line of future work focused on the study of the possible monumental entrance located in this northern sector.Grupo de Investigación PHOENIX MEDITERRANEA (HUM-509), Universidad de Cádi
A Synchronous Data Approach to Analyze Cloud-Induced Effects on Photovoltaic Plants Using Ramp Detection Algorithms
No full textThe proliferation of photovoltaic energy in the electricity grid presents a significant challenge in terms of management, control, and optimization, especially due to its dependence on weather behavior and cloud passing. Even if there are a great number of articles centered on study cloud passing effects, such as voltage flickers, voltage fluctuations, or ramping events, the approaches are quite heterogeneous and lack a broader perspective. A key factor might be the limiting data sets, as wide power generation data sets often omit meteorological data and vice versa. This study uses an advanced monitoring system based on phasor measurement units (PMUs), developed by the authors. The monitoring system is installed at a photovoltaic plant and generates high-quality synchronous irradiance and power data, enabling the joint analysis of irradiance transients, solar power ramp rates, and voltage fluctuations. Therefore, the results of this article present a detailed analysis of the production parameters of photovoltaic plants, focusing on the effects of passing clouds on the photovoltaic plant’s power, current, and voltage. To that end, compression algorithms such as the Swinging Door Algorithm (SDA), commonly used to detect ramp events, were employed. It was found that SDA produces a similar ramp rate output with power and irradiance data, suggesting that both data sets may be complementary. In addition, voltage fluctuations attributable to passing clouds were analyzed
Ser/estar + inlative locative phrase of spatial location in Spanish
No full textEste trabajo ofrece un estudio de las estructuras en las que ser y estar se construyen con sintagmas locativos inlativos de ubicación espacial (La fiesta es en su casa, Juan está en su casa). En primer lugar, haremos una reflexión crítica sobre las propuestas que han catalogado ser y estar en esta índole de estructuras como verbos predicativos o como meras cópulas. Posteriormente, nos centraremos en los dos objetivos básicos de este artículo: 1)la caracterización de ser/estar más esta clase de sintagma locativo como un tipo de predicado complejo distinto de los que se conforman con los denominados verbos ligeros, y 2) la compatibilidad de estos predicados con la naturaleza eventiva o no eventiva de sus sujetos.This paper studies the construction of ser and estar with inlative locative phrases of spatial location (La fiesta es en su casa, Juan está en su casa). First, we will offer a critical examination of the proposals that have classified ser and estar in this type of structure as full verbs or as mere copulas. Subsequently, we will focus on the two basic objectives of this article: 1) the characterisation of ser/estar plus this kind of locative phrase as a type of complex predicate distinct from those formed by the so-called light verbs, and 2) the compatibility of these predicates with the eventive or non-eventive nature of their subjects
Social Media Monetization: The Case of Instagram.
No full textTrabajo de Fin de Grado centrado en el análisis de la monetización de las redes sociales digitales, con especial atención a la plataforma Instagram. El estudio examina las principales estrategias utilizadas por creadores de contenido y marcas para generar ingresos, así como los factores económicos y digitales que influyen en este proceso dentro del actual contexto de la economía digital.
Bachelor’s Thesis focused on the analysis of monetization within digital social media platforms, with particular emphasis on Instagram. The study explores the main strategies employed by content creators and brands to generate revenue, as well as the economic and digital factors that shape this process in the current digital economy.Este Trabajo de Fin de Grado estudia la monetización en el entorno de las redes sociales digitales, prestando especial atención a la plataforma Instagram, pues es la más representativa dentro de la economía digital actual. El propósito del análisis es identificar y evaluar los principales mecanismos mediante los cuales los creadores de contenido, tanto a nivel individual como empresarial, logran convertir su actividad online en una fuente de ingresos sostenibles.
La investigación se apoya en una metodología cualitativa basada en el análisis de literatura académica especializada, junto con la observación de prácticas reales, el estudio de casos y la realización de entrevistas. A partir de este enfoque, se examinan las dinámicas económicas asociadas al crecimiento de la economía de los creadores y el papel estratégico que desempeñan las plataformas sociales en este contexto.
El trabajo analiza las distintas vías de monetización disponibles en Instagram, incluyendo la colaboración con marcas, la generación de contenidos patrocinados, la comercialización directa de productos y servicios y los sistemas de suscripción. Asimismo, se consideran elementos clave como la gestión de la identidad digital, la interacción con la audiencia, el funcionamiento de los algoritmos y la medición del rendimiento.
Por último, se comparan estas estrategias con las de otras plataformas digitales y se reflexiona sobre los retos y oportunidades futuras del modelo, concluyendo que Instagram representa un espacio consolidado para la experimentación y evolución de modelos de negocio digitales.This Bachelor’s Thesis explores the economic use of digital social media platforms, focusing on Instagram as a prominent example within current online ecosystems. The study aims to examine how different types of content creators, including individuals and organizations, are able to generate revenue through their activity on social networking platforms.
The analysis adopts a qualitative research design supported by a review of academic publications, along with practical observation, case-based analysis and interview data. This methodological framework makes it possible to assess the transformation of social media from communication tools into economically relevant digital environments.
Special attention is given to the monetization options offered by Instagram, such as collaborations with brands, sponsored digital content, direct sales initiatives and subscription-based features. The research also addresses additional factors influencing monetization outcomes, including audience engagement, visibility mechanisms driven by algorithms and performance evaluation metrics.
The study further contrasts Instagram’s monetization dynamics with those of other digital platforms and considers emerging challenges and future developments in this field. Overall, the findings indicate that Instagram functions as a stable and adaptable platform for the implementation and evolution of digital business strategies
Efecto de los precursores del desarrollo de la conciencia fonológica en el aprendizaje temprano de la lectura
No full textSe sabe como consecuencia de los estudios realizados en los últimos años que la conciencia fonológica es
el mejor predictor de la capacidad lectora temprana y que carencias en su dominio es un claro indicador
de posibles dificultades lectoras. Sin embargo, a pesar de la importancia que presenta esta habilidad no
se encuentran estudios centrados en conocer cómo se puede potenciar su desarrollo con el propósito de
favorecer el aprendizaje lector y a su vez contribuir a la prevención de dificultades lectoras. El objetivo de este estudio se ha centrado en determinar qué variables facilitan la adquisición de la conciencia fonológica desde las primeras fases en las que se accede al aprendizaje del lenguaje escrito. Se ha utilizado un diseño cuasi-experimental de comparación entre grupos con medidas pretest y postest. La muestra ha estado formada por alumnado de entre 5 y 6 años, en concreto 412 escolares han participado en el estudio. Los resultados señalan la existencia de una serie de habilidades potenciadoras de la conciencia fonológica y que impactan de manera positiva en el aprendizaje inicial de la lectura como es el caso de la riqueza léxica, memoria auditiva, comprensión verbal, velocidad de procesamiento y la memoria visual
Prenatal determinants of youth Physical Fitness: Maternal BMI before pregnancy, Gestational length, Physical Activity, and Gestational anemia. UP&DOWN study
No full textObjectives: Our purpose is to investigate the relative weight of prenatal determinants on children's and adolescents' physical fitness outcomes at different ages. Design: Cross-sectional study with retrospectively collected data. Methods: We obtained data from 1188 children (571 girls) aged 6–11 years and 1020 adolescents (495 girls) aged 12–17 years. Maternal prenatal determinants were self-reported by mothers. The ALPHA fitness test battery for youth was used to assess offspring's physical fitness (motor fitness, cardiorespiratory fitness and muscular strength). Regression analyses were performed to examine the different physical fitness outcomes. Results: Higher maternal BMI before pregnancy was positively associated with lower physical fitness levels in offspring, regardless of age and sex; offspring of mothers who were physically active before to and during pregnancy exhibited higher physical fitness levels, specifically in female adolescents (all p < 0.05). The length of gestation was positively associated with physical fitness in male adolescents and absence of gestational anemia was related to higher physical fitness levels in female children (all p < 0.05). Conclusions: Our results show the strongest prenatal determinants of physical fitness in children and adolescents and can contribute to the development of health promotion programs that could start even before children are born
Aspects of Lymph Node Staging in Intermediate- and High-Risk Prostate Cancer
No full textThe aim of this thesis was to explore the role of pelvic lymph node dissection (PLND) in staging newly diagnosed prostate cancer patients and to evaluate its long-term impact on oncological outcomes. Surgical removal of pelvic lymph nodes with subsequent microscopic evaluation is the most reliable method for detecting nodal involvement, but the procedure is invasive and associated with morbidity. Consequently, different imaging modalities are generally preferred to guide treatment decisions. However, their diagnostic accuracy should be validated against that of extended PLND (ePLND) as the reference standard. The thesis is based on four papers. The first three studies evaluated different imaging approaches for the detection of nodal spread in intermediate and high-risk prostate cancer. In Paper I, conventional magnetic resonance imaging (MRI) with only T1- and T2-weighted (nonfunctional) sequences was evaluated. Although this protocol is widely applied prior to prostate biopsy, it demonstrated the lowest pooled sensitivity of 24.5%, and even patients with high-volume nodal metastases were missed. In Paper II, the addition of diffusion-weighted imaging (DWI) improved MRI diagnostic performance, achieving a sensitivity of 55%. Paper III evaluated [11C]-acetate positron emission tomography/computed tomography, which also showed limited sensitivity at 38%. However, in papers II and III, the missed cases predominantly represented low-volume nodal disease. Paper IV investigated the long-term oncological impact of ePLND in high-risk settings before prostate external beam radiation therapy (EBRT), using limited PLND as the reference group. ePLND was associated with improved biochemical recurrence-free, metastasis-free, and cancer-specific survival with differences mostly evident 10–15 years after EBRT. Collectively, the current imaging modalities examined in this thesis perform poorly and cannot replace ePLND, which appears to improve long-term oncological outcomes