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NIR spectroscopy for predicting the aroma potential of intact tempranillo grape berries during ripening
Get PDFDirectionality of Chalcogen Bonds: an IQA Analysis
Get PDFAmong the plethora of noncovalent interactions (NCIs), the family of chalcogen bonds (ChB) is attractingincreasing attention due to their applicablity in, for example, crystal engineering, organocatalysis or ionrecognition.ChB refers to the interaction between an electron rich moiety (i.e., a Lewis base) and a chalcogen atom,which has an electron-deficient region called a σ-hole through which it interacts with the Lewis base[1]. The samepattern was first recognised in halogen bonds and its binding mechanism was attributed to a main electrostaticstabilisation, although its real role has been questioned in recent years in favour of other contributions such asdispersion, charge transfer or polarisation[2].With the aim of contributing to a more complete picture of ChBs, we present a thorough real-space analysisusing quantum chemical topology techniques in model systems exhibiting this type of NCI. These are composedof two subunits, namely a ChX2 species (Ch=O, S, Se) and a halide anion (X=F, Cl, Br) that interact via the central,chalcogen atom. The study focuses on the orientation preferences of these bonds, which are known to be highlydirectional. Thus, we study these preferences along the Ch-X- stretching in terms of different energeticcontributions provided by the Interacting Quantum Atoms (IQA) energy decomposition[3] in combination withDFT[4]. In addition, the angular dependence of these energy components is analysed and the evolution of boththe Coulomb and its non-classical counterpart, the exchange-correlation contribution to the interaction energy, islinked to either the angular dependence of the multipoles in the former case or the available delocalisationchannels in the latter
La mejora del aprendizaje mediante estímulos reales fuera de lasaulas: pisando el suelo con las botas puestas
No full text
Geografías del control fronterizo
Get PDFAlthough the notion of a border always expresses a limit, it cannot be equated with a mere territorial delimitation. The territory is the substrate of what is border-related, but its functionality suggests understanding it rather as a space of governance: a field of intervention defined, more or less precisely, by a series of devices and power practices. In this sense, the object of border management shifts from the territory to the mobility that crosses it. It is a space of incessant striations that seek to condition that mobility—depending on the case—by preventing, interrupting, detaining, reversing, or pushing it. The limit expressed by the border is the one that discerns between desirable and undesirable circulation, between the acceptance and rejection of bodies in transit. The evolution of border control mechanisms, in their political, legal, and technological components, offers refined solutions to this problem of governance under an open pragmatism. This monograph addresses these transformations in mobility management mechanisms in Europe, in both their external and internal projections, and the spatial recompositions of the border that follow from them.Aunque la noción de frontera expresa siempre un límite, no puede asimilarse a una mera delimitación territorial. El territorio es sustrato de lo fronterizo, pero su funcionalidad sugiere entenderla, más bien, como un espacio de gobierno: un campo de intervención acotado, de forma más o menos precisa, por una serie de dispositivos y prácticas de poder. En esa clave, el objeto de la gestión fronteriza transita desde el territorio hacia la movilidad que lo atraviesa. Es un espacio de estriaciones incesantes que tratan de condicionar aquella movilidad, según los casos, impidiéndola, interrumpiéndola, reteniéndola, revirtiéndola, empujándola. El límite que expresa la frontera es el que discierne entre la circulación deseable e indeseable, entre la aceptación y el rechazo de los cuerpos en tránsito. La evolución de los dispositivos de control fronterizo, en sus componentes políticos, jurídicos y tecnológicos, proponen soluciones afinadas a ese problema de gobierno bajo un abierto pragmatismo. Este monográfico atiende a esas transformaciones de los dispositivos de gestión de la movilidad en Europa, en sus proyecciones exteriores e interiores, y a las recomposiciones espaciales de la frontera que se deducen.Encara que la noció de frontera expressa sempre un límit, no pot assimilar-se a una mera delimitació territorial. El territori és substrat del que és fronterer, però la seva funcionalitat suggereix entendre-la, més aviat, com un espai de govern: un camp d'intervenció acotat, de manera més o menys precisa, per una sèrie de dispositius i pràctiques de poder. En aquesta clau, l'objecte de la gestió fronterera transita des del territori cap a la mobilitat que el travessa. És un espai d’estriacions incessants que intenten condicionar aquella mobilitat, segons els casos, impedint-la, interrompent-la, retenint-la, revertint-la, empenyent-la. El límit que expressa la frontera és el que discerneix entre la circulació desitjable i indesitjable, entre l'acceptació i el rebuig dels cossos en trànsit. L’evolució dels dispositius de control fronterer, en els seus components polítics, jurídics i tecnològics, proposa solucions afinades a aquest problema de govern sota un pragmatisme obert. Aquest monogràfic atén aquestes transformacions dels dispositius de gestió de la mobilitat a Europa, en les seves projeccions exteriors i interiors, i a les recomposicions espacials de la frontera que se’n dedueixen
Estudio fotofísico de complejos heterometálicos de oro(I) y plata(I) en sistemas confinados
No full textJosé Manuel Corredoira Viñuela, Comedia auriburlesca: postilas, Madrid, Publicaciones del Área de Teoría de la Literatura y Literatura Comparada de la Universidad de Alcalá y de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), 2025, 995 (pp.)
No full textIntergenerational environmental leisure practices in post-pandemic times
No full textSustainable-ecological leisure activities shared between grandparents and grandchildren contribute to their personal, social, and familial development, promoting cohesion, emotional ties, and well-being. These activities also foster respect for the environment and align with the Sustainable Development Goals outlined in Agenda 2030. This study aims to analyze the practice of sustainable-ecological leisure among grandparents and grandchildren in northern Spain during the post-pandemic era. The research employed a combined methodology: quantitative, using an ad hoc questionnaire, and qualitative, through group discussion. The quantitative sample included 350 grandparents with grandchildren aged 6–12, while the qualitative stage involved a discussion group of 9 grandparents with primary school-aged grandchildren. Results revealed that both generations have adopted more pro-environment and prosocial attitudes compared to previous periods. However, grandparents feel the need for more quality time with their grandchildren, as the pandemic has led to a perceived emotional distance. Despite this, grandparents find multiple benefits in these shared leisure practices, primarily enjoying them because they want to spend more time together. The findings highlight the significance of environmental leisure activities, which are seen as satisfying, valuable, and healthy. These activities promote co-learning, intergenerational knowledge, and respect for natural environments
Grape yield estimation in commercial vineyards using artificial intelligence, image analysis, and proximal RGB sensing
No full textLa estimación precisa del rendimiento de la uva es un reto histórico en viticultura, con implicaciones directas en la gestión del viñedo, la planificación de la vendimia, la logística de bodega y la calidad final del vino. Los métodos tradicionales —muestreo manual y evaluaciones de expertos— son costosos, subjetivos, destructivos y poco escalables, lo que reduce su fiabilidad en viñedos comerciales heterogéneos. La combinación de inteligencia artificial y visión por computador con sensores proximales RGB ofrece un enfoque no invasivo, rápido y objetivo para superar estas limitaciones en condiciones reales de campo.
El objetivo de esta Tesis fue estimar el rendimiento en viñedos comerciales mediante inteligencia artificial, análisis de imágenes y sensado RGB proximal a través de cinco estudios sobre visibilidad de órganos, variabilidad fenológica, iluminación, preparación de imágenes y rasgos morfológicos relevantes.
El primer estudio examinó la detección de racimos bajo distintos niveles de oclusión. La arquitectura de la canopia condicionó el desempeño, con pérdidas de precisión al aumentar la oclusión, aunque se lograron resultados robustos con densidad moderada cuando los modelos se entrenaron con conjuntos de datos heterogéneos con escenarios diversos. Se demostró que es posible estimar sin desfoliación —ventaja para mantener el equilibrio de la vid— y que la diversidad del dataset es clave para generalizar entre parcelas, campañas y estructuras; la detección por imagen fue una alternativa viable al conteo manual y toleró la variación entre sitios.
El segundo estudio evaluó cómo la etapa fenológica y la iluminación condicionan la detección temprana de inflorescencias y racimos. El estado de fruit-set a la luz del día fue más favorable para identificar racimos, mientras que la iluminación artificial nocturna mejoró la visibilidad de inflorescencias en fases tempranas como pre-bloom. Combinar imágenes diurnas y nocturnas amplió la cobertura y permitió pautas para programar la adquisición equilibrando velocidad y calidad.
El tercer estudio determinó el momento óptimo y la preparación de imagen para detectar racimos entre E-L 09 y E-L 38. La ventana E-L 13–E-L 15 (de racimo visible a racimo separado) resultó la más confiable, cuando los racimos están desarrollados pero aún poco ocultos por hojas. SmartROI superó de forma consistente a los enfoques raw y de ventana deslizante, evidenciando que la preparación pesa más que el reescalado; aumentar la resolución aportó beneficios marginales frente a una mejor selección de regiones.
El cuarto estudio abordó la clasificación automática de estados fenológicos con imágenes RGB convencionales. YOLOv11-Classification ofreció el mejor equilibrio entre precisión y eficiencia, mientras que ResNet-34 y Vision Transformer fueron competitivos con mayor coste o métricas menos equilibradas. La clasificación automática, esencial porque la estimación del rendimiento depende del estado de desarrollo, respalda riego, manejo de la canopia, prevención de enfermedades y fenotipificación a escala, con decisiones casi en tiempo real e integración en plataformas móviles.
El quinto estudio investigó la estimación del peso de racimos mediante análisis morfológico de imágenes RGB bajo regímenes de riego contrastados. Descriptores como área proyectada, perímetro y compacidad fueron predictores sólidos del peso y mostraron alta correlación con mediciones manuales. La estimación no destructiva del peso complementa el conteo para una visión más completa del rendimiento; modelos de regresión confirmaron el valor predictivo de los rasgos de imagen y, aunque el estado hídrico influyó en morfología y peso, la contribución principal fue demostrar la morfometría como enfoque simple, interpretable y escalable.
En conjunto, esta Tesis demuestra que el rendimiento puede estimarse antes, con mayor objetividad y a mayor escala integrando inteligencia artificial, visión por computador y sensado RGB proximal. Se aportan herramientas de relevancia agronómica como alternativa práctica a métodos de muestreo y se clarifican los compromisos entre iluminación, oclusión y preparación de imagen para adaptar la adquisición y el procesamiento a las limitaciones de cada sitio.Accurate grape yield estimation has long been a challenge in viticulture, with direct implications for vineyard management, harvest planning, winery logistics, and final wine quality. Traditional methods—manual sampling and expert evaluations—are costly, subjective, destructive, and poorly scalable, which reduces their reliability in heterogeneous commercial vineyards. The integration of artificial intelligence and computer vision with proximal RGB sensing provides a non-invasive, rapid, and objective approach to overcome these limitations under real field conditions.
The main objective of this PhD Thesis was to estimate grape yield in commercial vineyards through artificial intelligence, image analysis, and proximal RGB sensing, across five studies addressing organ visibility, phenological variability, illumination, image-preparation strategies, and morphological traits relevant to yield.
The first study examined grape bunch detection under varying levels of canopy occlusion. Canopy architecture strongly conditioned performance, with accuracy decreasing as occlusion increased, although robust results were obtained under moderate canopy density when models were trained with heterogeneous datasets covering diverse scenarios. It was demonstrated that yield can be reliably estimated without defoliation—a clear advantage for maintaining vine balance—and that dataset diversity is critical for generalisation across plots, seasons, and canopy structures. Image-based detection emerged as a viable alternative to manual counting and tolerated variation across sites.
The second study evaluated how phenological stage and illumination influenced the early detection of inflorescences and bunches. Fruit-set under daylight provided the most favourable conditions for identifying bunches, whereas artificial illumination at night improved visibility of inflorescences in early stages such as pre-bloom. Combining daytime and night-time images expanded coverage and provided guidelines for scheduling image acquisition while balancing speed and quality.
The third study determined the optimal timing and image-preparation strategies for bunch detection between E-L 09 and E-L 38. The window between E-L 13 and E-L 15 (from visible bunch to separated bunch) proved to be the most reliable, when bunches are sufficiently developed but still minimally occluded by leaves. SmartROI consistently outperformed raw and sliding-window approaches, showing that preparation strategies weigh more heavily than resolution scaling. Increasing resolution provided only marginal benefits compared with smarter region selection, confirming that preprocessing is the most decisive factor.
The fourth study addressed the automated classification of major grapevine phenological stages using conventional RGB imagery. Since yield estimation depends on knowing the developmental stage, this task is essential. Among the architectures tested, YOLOv11-Classification achieved the best balance between accuracy and efficiency, enabling reliable use in complex field conditions. ResNet-34 and Vision Transformer also delivered competitive results, though with higher computational cost or less balanced metrics. Automatic classification supports vineyard management in irrigation scheduling, canopy handling, disease prevention, and large-scale phenotyping. Moreover, the pipeline is scalable and integrates with proximal platforms and mobile devices, supporting near real-time applications.
The fifth study investigated the estimation of grape bunch weight through morphological analysis of RGB images under contrasting irrigation regimes. Descriptors such as projected area, perimeter, and compactness proved to be strong predictors of bunch weight and showed high correlations with manual measurements. Agronomically, this approach complements bunch counting and provides a more complete view of yield potential. Technically, regression models confirmed the predictive value of image-derived traits under variable field conditions. Although water status influenced morphology and weight, the main contribution was demonstrating morphometrics as a simple, interpretable, and scalable method for yield prediction.
Overall, this Thesis demonstrates that grape yield can be estimated earlier, more objectively, and at larger scale by integrating artificial intelligence, computer vision, and proximal RGB sensing. The studies provide agronomically relevant tools as a practical alternative to traditional sampling-based methods and highlight the trade-offs between illumination, canopy occlusion, and image-preparation strategies, offering guidelines to adapt acquisition and processing to the specific constraints of each vineyard
¿Son atractivas las tiendas?: Observación del centro urbano de Logroño 2025
No full textSi bien el comercio electrónico ha ganado terreno, las tiendas físicas conservan un importante valor añadido: ofrecen experiencias sensoriales, atención personalizada y una conexión emocional difícil de replicar en el entorno digital. Cuanto más atractiva es una zona comercial mayor será su grado de atracción de clientes.
Desde el Observatorio del Comercio de Logroño —impulsado por la Cátedra de Comercio de la Universidad de La Rioja y el Ayuntamiento de Logroño— se lanza esta investigación bajo el título: ¿Son atractivas las tiendas? Observación del centro urbano de Logroño 2025.
Este estudio aborda la observación del comercio urbano con el objetivo de evaluar su grado de atractivo mediante la identificación y caracterización de los establecimientos, su entorno y el personal de atención al público. Analizar estos elementos resulta fundamental dado el papel clave que desempeñan en la dinamización del comercio local, en su competitividad frente al canal online y en la experiencia de compra de los consumidores. Esta evaluación permite detectar oportunidades de mejora y orientar tanto a comerciantes como a responsables públicos en la toma de decisiones estratégicas. Asimismo, el atractivo comercial contribuye a la revitalización del entorno urbano, refuerza la identidad de la ciudad y favorece una mayor sostenibilidad económica y social