C&T Riqchary Revista de investigación en ciencia y tecnología
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Evaluation of the quality of alcohol vinegars for domestic
No full textEl vinagre es un saborizante y preservante natural cuyo uso en la industria de alimentos es amplio. En la investigación se plateó el objetivo de evaluar parcialmente la calidad en diversas marcas de vinagre de alcohol domestico mediante análisis físico y químico. Se realizó un muestreo aleatorio simple representado por diez (10) marcas comercializadas en Ciudad Bolívar. Los resultados muestran que todas las marcas cumplen con valores por debajo de pH = 3. En cuanto a la acidez total, M5 presenta una acidez total de 5,0% con una desviación estándar de <0,01%. Por otro lado; M3, M4, M9 y M10 presentaron valores ligeramente por encima del 5% establecido por la norma, mientras que M1, M6, M7 y M8 valores ligeramente por debajo de 5%. Finalmente, M2 presentó la menor concentración 3,5% con una desviación estándar de 0,02%. En cuanto a las densidades todas las marcas cumplen con la norma, sin embargo M2 con una densidad de 1,0036 g·mL-1 con una desviación estándar de 0,0003 g·mL-1, se encuentra por debajo del rango establecido. En conclusión, se encontró que M5 es el producto con mejor calidad de todos los evaluados, por otra parte M2 mostró algunas faltas en la acidez total y su densidad.Vinegar is a natural flavoring and preservative whose use in the food industry is wide. In the research, the objective was set to partially evaluate the quality in various brands of domestic alcohol vinegar through physical and chemical analysis. A simple random sampling was carried out, represented by ten (10) brands marketed in Ciudad Bolívar. The results show that all brands comply with values below pH = 3. Regarding total acidity, M5 presents a total acidity of 5.0% with a standard deviation of <0.01%. On the other hand; M3, M4, M9 and M10 presented values slightly above the 5% established by the standard, while M1, M6, M7 and M8 values slightly below 5%. Finally, M2 presented the lowest concentration 3.5% with a standard deviation of 0.02%. Regarding densities, all brands comply with the standard, however M2 with a density of 1.0036 g·mL-1 with a standard deviation of 0.0003 g·mL-1, is below the established range. In conclusion, it was found that M5 is the product with the best quality of all those evaluated, on the other hand M2 showed some faults in total acidity and density
Methodological Approach for Disaster Risk Prevention and Reduction in Educational Institutions: The Case of UNAMBA
No full textLa Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac (UNAMBA) está en una región andina expuesta a lluvias intensas, sismos e incendios urbanos. Este estudio desarrolla el Plan de Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres (PPRRD) 2024-2030, un modelo metodológico para reducir vulnerabilidades, garantizar la continuidad operativa y fortalecer la resiliencia institucional con enfoque en salud pública. El diagnóstico identificó que el 91% de las infraestructuras tienen riesgo "alto" frente a lluvias y sismos, y el 19% enfrenta riesgo "muy alto" por incendios urbanos debido a sistemas eléctricos obsoletos. Además, el 66% de los estudiantes provienen de familias en pobreza o pobreza extrema, aumentando su vulnerabilidad. El PPRRD se alinea con el Marco de Sendai, la política nacional de GRD al 2050 y el plan estratégico de la UNAMBA, proponiendo 21 acciones estratégicas como Evaluaciones de Riesgo, Medidas Correctivas, Sistemas de Alerta Temprana y Fortalecimiento de Capacidades. Con un presupuesto de S/ 2,143,000, el plan combina análisis técnico, participación comunitaria y medidas prospectivas y correctivas, consolidándose como un modelo replicable en contextos educativos vulnerables.The National University Micaela Bastidas of Apurímac (UNAMBA) is located in an Andean region exposed to heavy rains, earthquakes, and urban fires. This study develops the 2024-2030 Disaster Risk Prevention and Reduction Plan (PPRRD), a methodological model to reduce vulnerabilities, ensure operational continuity, and strengthen institutional resilience with a focus on public health. The assessment identified that 91% of infrastructures have a "high" risk from rains and earthquakes, and 19% face a "very high" risk from urban fires due to outdated electrical systems. Additionally, 66% of students come from families in poverty or extreme poverty, increasing their vulnerability. The PPRRD aligns with the Sendai Framework, the national DRR policy for 2050, and UNAMBA’s strategic plan, proposing 21 strategic actions such as Risk Assessments, Corrective Measures, Early Warning Systems, and Capacity Building. With a budget of S/ 2,143,000, the plan integrates technical analysis, community participation, and both prospective and corrective measures, positioning itself as a replicable model for vulnerable educational contexts
Evaluating the Performance and Scalability o fan Apache Spark and Hadoop Cluster in a Low-Cost Environment
No full textEste artículo presenta el diseño, configuración e implementación de un clúster de cómputo distribuido utilizando Apache Spark y Hadoop sobre Ubuntu Server 24.04.1 LTS. La arquitectura consta de un nodo maestro y múltiples nodos esclavos conectados en red local mediante Ethernet. Se detalla el proceso de instalación, configuración y pruebas de rendimiento con PySpark. Los resultados demuestran que, si bien una configuración local es más eficiente para datasets pequeños (<100 MB), el clúster distribuido ofrece mejoras significativas para volúmenes de datos superiores a 1 GB, validando su escalabilidad y viabilidad para entornos educativos y de investigación con recursos limitados.This article presents the design, configuration, and implementation of a distributed computing cluster using Apache Spark and Hadoop on Ubuntu Server 24.04.1 LTS. The architecture consists of a master node and multiple slave nodes connected to a local network via Ethernet. The installation, configuration, and performance testing process with PySpark are detailed. The results demonstrate that, while a local configuration is more efficient for small datasets (<100 MB), the distributed cluster offers significant improvements for data volumes greater than 1 GB, validating its scalability and viability for resource-constrained educational and research environments
Benefits and challenges of cloud infrastructure integration in IT service management: a systematic review
Get PDFEste artículo presenta una revisión sistemática sobre los beneficios y desafíos asociados con la integración de la infraestructura en la nube en la gestión de servicios de TI. Utilizando la metodología PRISMA, se seleccionaron y analizaron estudios recientes que exploran cómo la adopción de la nube transforma la manera en que las organizaciones gestionan sus recursos tecnológicos, impulsando su transformación digital. Los resultados muestran que los principales beneficios de la nube incluyen escalabilidad, flexibilidad, reducción de costos operativos y la mejora de la seguridad mediante tecnologías emergentes como blockchain e inteligencia artificial. Sin embargo, también se identificaron desafíos clave, como la seguridad en entornos multi-nube, la integración con sistemas heredados y la falta de personal capacitado. El análisis destaca que, a pesar de los beneficios evidentes, las organizaciones deben superar varios obstáculos técnicos y culturales para implementar con éxito la infraestructura en la nube. Se recomienda la adopción de tecnologías emergentes y la capacitación continua del personal para mitigar los desafíos.This article presents a systematic review of the benefits and challenges associated with integrating cloud infrastructure into IT service management. Using the PRISMA methodology, recent studies were selected and analyzed to explore how cloud adoption is transforming the way organizations manage their technological resources, driving their digital transformation. The results show that the main benefits of cloud computing include scalability, flexibility, reduced operational costs, and enhanced security through emerging technologies such as blockchain and artificial intelligence. However, key challenges were also identified, such as security in multi-cloud environments, integration with legacy systems, and a lack of skilled personnel. The analysis highlights that despite the evident benefits, organizations must overcome various technical and cultural barriers to successfully implement cloud infrastructure. The adoption of emerging technologies and continuous staff training is recommended to mitigate these challenges
Avocado crop thirpc pest recognition model using convolutional neural
No full textLa producción de la palta desempeña un papel importante en la satisfacción de las necesidades nutricionales alimentaria a nivel mundial. Las enfermedades en las plantas es un fenómeno bastante común que dificulta la producción bruta y causa enormes perdidas a los agricultores. En este contexto, la detección precoz de la enfermedad del TRIPS es esencial para la producción sana. Esta investigación es desarrollada en el modelo de ResNet18, un enfoque basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para detectar enfermedad del TRIPS, dado que, ocasiona una perdida total en la mayoría en las paltas en quitasol Abancay, en cuanto a, utilizando imágenes de las hojas de la palta (aguacate), este modelo se desempeña especialmente para el reconocimiento de enfermedad de esta, en el lugar de quitasol Abancay utilizando un novedoso aprendizaje profundo por medio de imágenes que conforman un conjunto de datos específicos de la región y se clasifica en dos clases como son Trips y Sanas de la palta, en rendimiento de ResNet18 se evalúa con una media de exactitud, precisión, recall del 99.24%, 98.94% y 99.29% respectivamente, en una validación de VGG-16 con una medición, precisión, recall 96.78%, 96.77% y 95.74% respectivamente, con una variación superior a la del modelo como VGG-16. ResNet18 puede ser útil en la detección de síntomas temprano de la enfermedad de TRIPS, lo que en última instancia conduce a una mayor producción de aguacate.Avocado production plays an important role in meeting the world's nutritional food needs. Plant disease is a fairly common phenomenon that hampers gross production and causes huge losses to growers. In this context, early detection of TRIPS disease is essential for healthy production. This research is developed on the ResNet18 model, an approach based on convolutional neural networks (CNN) to detect TRIPS disease, since, it causes a total loss in most avocados in quitasol Abancay, as for, using images of avocado leaves, this model performs especially for the recognition of avocado disease, in the place of quitasol Abancay using a novel deep learning by means of images that conform a set of specific data of the region and is classified in two classes as they are Trips and Healthy of the avocado, in ResNet18 performance is evaluated with an average of accuracy, precision, recall of 99. 24%, 98.94% and 99.29% respectively, in a VGG-16 validation with a measurement, accuracy, recall 96.78%, 96.77% and 95.74% respectively, with a higher variation than the model as VGG-16. ResNet18 can be useful in detecting early symptoms of TRIPS disease, ultimately leading to higher avocado yield
Evaluation of the quality of domestic chlorine produced in commercial cleaning product stores
Get PDFDebido a su accesibilidad y efectividad, el cloro doméstico es un producto químico ampliamente utilizado. Su poderosa acción desinfectante de amplio espectro y bajo costo la han transformado en un producto de consumo masivo. En Ciudad Bolívar (Bolívar, Venezuela) han surgido numerosos establecimientos dedicados a elaborar y vender productos de limpieza entre ellos, el cloro doméstico. En este estudio se evaluó la calidad del cloro doméstico elaborado en estos locales comerciales. Se realizó un muestreo aleatorio simple representado por diez establecimientos de elaboración y venta de productos de limpieza en la ciudad. Se evaluó el contenido de cloro y la alcalinidad total disponible, además del pH y densidad. En los resultados, se apreció que solo las muestras M1 (pH 10,4) y M8 (pH 9,3) tuvieron valores de pH bajos, en contraste con el pH fuertemente alcalino del resto de las muestras. En cuanto a la densidad relativa se encontró que todos los productos poseen valores bajos lo que sugiere que las muestras pueden estar diluidas. El mayor porcentaje de cloro disponible corresponde a M1 (2,10%). En el porcentaje de alcalinidad total disponible el 100% reportan valores bajos, donde el mayor valor corresponde a M6 (0,55%p/p). Se concluye que del total analizado, solo las muestras M2 y M6 cumplieron con los parámetros de pH, contenido de cloro disponible y alcalinidad total disponible. Se recomienda implementar un control de calidad más riguroso para este tipo de productos.Due to its accessibility and effectiveness, household chlorine is a widely used chemical product. Its powerful broad-spectrum disinfectant action and low cost have transformed it into a mass-consumer product. In Ciudad Bolívar (Bolívar, Venezuela), numerous establishments dedicated to the production and sale of cleaning products, including household chlorine, have emerged. This study evaluated the quality of household chlorine produced in these commercial premises. A simple random sampling was carried out, represented by ten establishments that produce and sell cleaning products in the city. The content of chlorine and total available alkalinity, as well as pH and density, were evaluated. The results showed that only samples M1 (pH 10.4) and M8 (pH 9.3) had low pH values, in contrast to the strongly alkaline pH of the rest of the samples. Regarding the relative density, it was found that all products have low values, which suggests that the samples may be diluted. The highest percentage of available chlorine corresponds to M1 (2.10%). In the percentage of total available alkalinity, 100% reported low values, with the highest value corresponding to M6 (0.55%w/w). It is concluded that of the total analyzed, only samples M2 and M6 met the parameters of pH, available chlorine content, and total available alkalinity. It is recommended to implement a more rigorous quality control for this type of product
Web system for the objective evaluation of the sensory quality of chocolate using machine learning
Get PDFEste estudio presenta el diseño, implementación y validación de una plataforma web desarrollada en Python para la evaluación objetiva de la calidad sensorial del chocolate mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático. La evaluación sensorial en la industria chocolatera enfrenta una limitación crítica debido a la subjetividad inherente en las percepciones de consumidores y expertos. Con el fin de superar esta problemática, el sistema propuesto integra datos estructurados sobre ingredientes, origen geográfico y descriptores sensoriales, complementados con valoraciones emitidas por consumidores y catadores expertos. Se entrenó y validó un modelo predictivo basado en el algoritmo XGBoost, alcanzando un error cuadrático medio (RMSE) de 0.3867, superando en precisión a otros modelos de regresión evaluados. La plataforma permite a los usuarios ingresar perfiles de nuevos chocolates, obtener predicciones automáticas de calidad, contribuir con evaluaciones y acceder a análisis detallados. El conjunto de datos empleado comprende más de 1,700 muestras de chocolate evaluadas por expertos de la industria en múltiples regiones de origen. El código fuente y los datos están disponibles públicamente en: https://bit.ly/4ci1P4YThis study introduces the design, implementation, and validation of a web-based platform, developed in Python, for the objective assessment of chocolate’s sensory quality utilizing state-of-the-art machine learning techniques. The intrinsic subjectivity in sensory evaluation—arising from heterogeneous consumer and expert perceptions—poses a significant challenge to the chocolate industry. Addressing this limitation, the proposed system integrates structured data on ingredients, geographic origin, and sensory descriptors, augmented with evaluative scores from both consumers and connoisseurs. A predictive model based on the XGBoost algorithm was trained and rigorously validated, achieving a root mean square error (RMSE) of 0.3867, outperforming alternative regression approaches in predictive accuracy. The platform enables users to input new chocolate profiles, receive automated quality predictions, contribute evaluations, and access in-depth analytical insights. The dataset comprises over 1,700 chocolate samples rated by industry experts across diverse origins. The full source code and dataset are openly available at: https://bit.ly/4ci1P4Y 
Transformation and Digital Government in the Transparency of the National University of the Altiplano
No full textLa presente investigación aborda la problemática del nivel de avance de la transformación y gobierno digital en la transparencia, lo cual limita el acceso a la información pública sobre el uso de recursos de la entidad El objetivo principal fue determinar el nivel de avance de la transformación y gobierno digital y su relación en la transparencia de la universidad. La metodología utilizada fue de enfoque cuantitativo, con alcance explicativo y diseño no experimental. La población estudiada incluye a 20,878 personas entre docentes, estudiantes y personal administrativo, con una muestra de 378 personas. Los resultados indican que la percepción del gobierno digital es mayoritariamente de nivel medio (50.5%), la tecnologías digitales y infraestructura a nivel bajo (40.2%), la ciudadanía digital a nivel medio (60.6%), la simplificación de procesos a nivel bajo (47.4%), el marco legal y regulatorio a nivel medio (49.5%), la transparencia activa a nivel medio (54.8%) y la transparencia pasiva a nivel medio (47.9%). Además, se encontró una correlación significativa entre el nivel de transformación y gobierno digital y el nivel de transparencia (valor de 0.952). Se concluye que la transformación y gobierno digital se relaciona positivamente en la transparencia de la universidad.This research addresses the problem of the level of progress of the transformation and digital government in transparency, which limits access to public information about the use of the entity's resources. The main objective was to determine the level of advancement of the digital transformation and government and its relationship to the transparency of the university. The methodology used was a quantitative approach, with explanatory scope and non-experimental design. The studied population includes 20,878 people, including teachers, students and administrative staff, with a sample of 378 people. The results indicate that the perception of digital government is mostly at a medium level (50.5%), digital technologies and infrastructure at a low level (40.2%), digital citizenship at a medium level (60.6%), the simplification of processes at a low level . (47.4%), the legal and regulatory framework at a medium level (49.5%), active transparency at a medium level (54.8%) and passive transparency at a medium level (47.9%). In addition, a significant evaluation was found between the level of transformation and digital government and the level of transparency (value of 0.952). It is concluded that the transformation and digital government are positively related to the transparency of the university
Main database security mechanisms: A systematic review
Get PDFLa seguridad de la información en las bases de datos es un elemento esencial que mantiene la confidencialidad y disponibilidad, especialmente en los últimos años, cuando las amenazas y vulnerabilidades se han incrementado debido a la constante evolución tecnológica. Esta investigación tiene como objetivos identificar y compilar los principales mecanismos de seguridad empleados en bases de datos, evaluando su efectividad y aplicabilidad en varios contextos organizacionales. Para ello, se realizó una revisión sistemática de literatura siguiendo la metodología PRISMA, lo que permitió asegurar un proceso de búsqueda, selección y análisis de información riguroso y transparente. Se establecieron criterios de inclusión y exclusión para considerar artículos publicados entre 2018 y 2025, con enfoque en contextos empresariales y académicos. Los resultados evidencian mecanismos clave como el control de acceso, cifrado de datos, auditoría, copias de seguridad y detección de intrusiones, resaltando sus fortalezas y limitaciones. Asimismo, se identificó que la combinación de medidas preventivas y reactivas es esencial para una protección integral. El principal aporte de este estudio es una nueva perspectiva que radica en ofrecer una visión actualizada y sistematizada que sirva como referencia para la implementar estrategias de seguridad más efectivas en sistemas de gestión de bases de datos.Information security in databases is essential for maintaining confidentiality and availability, especially in recent years, when threats and vulnerabilities have increased due to constant technological evolution. This research seeks to identify and compile the main security mechanisms used in databases, evaluating their effectiveness and applicability in various organizational contexts. To this end, a systematic literature review was conducted following the PRISMA methodology, which guaranteed a rigorous and transparent process of information search, selection, and analysis. Inclusion and exclusion criteria were determined to consider articles published between 2018 and 2025, with a focus on business and academic contexts. The results reveal key mechanisms such as access control, data encryption, auditing, backups, and intrusion detection, highlighting their strengths and limitations. Furthermore, the combination of preventive and reactive measures was identified as essential for comprehensive protection. The main contribution of this study is a new perspective that offers an updated and systematic view that serves as a reference for implementing more effective security strategies in database management systems
Conjunctivitis detection from ocular images using CNN architectures and a fusion model
Get PDFLa conjuntivitis es una causa frecuente de consulta oftalmológica y puede generar complicaciones graves si no se detecta a tiempo. Este estudio evalúa tres arquitecturas de redes neuronales convolucionales preentrenadas —EfficientNetB0, InceptionV3 y ResNet50— para la clasificación automática de imágenes oculares con y sin signos de conjuntivitis. Además, se propone un modelo de fusión que combina las salidas intermedias de InceptionV3 y ResNet50. Todos los modelos fueron entrenados usando aceleración por GPU y técnicas de regularización y aumento de datos. InceptionV3 obtuvo el mejor desempeño general, con una exactitud del 95.00 % y una precisión de 0.98 para la clase positiva y 0.92 para la clase negativa, mostrando un balance sólido entre sensibilidad y especificidad. EfficientNetB0 destacó por alcanzar el mayor recall en la clase positiva y la menor tasa de falsos negativos, aunque con una precisión considerablemente menor. ResNet50 presentó la menor tasa de falsos positivos, siendo útil para reducir diagnósticos erróneos en casos negativos. El modelo de fusión alcanzó métricas competitivas y un tiempo de entrenamiento reducido, demostrando que la integración de arquitecturas puede aumentar la robustez del sistema. Este trabajo ofrece una guía práctica y reproducible para la selección de modelos en el diagnóstico automatizado de conjuntivitis, especialmente útil en contextos con recursos médicos limitados.Conjunctivitis is a common cause of ophthalmologic consultation and may lead to serious complications if not diagnosed early. This study evaluates three pretrained convolutional neural network architectures—EfficientNetB0, InceptionV3, and ResNet50—for the automated classification of ocular images with and without signs of conjunctivitis. Additionally, a fusion model combining intermediate outputs from InceptionV3 and ResNet50 is proposed. All models were trained using GPU acceleration and employed regularization and data augmentation techniques. InceptionV3 achieved the best overall performance, with an accuracy of 95.00% and a precision of 0.98 for the positive class and 0.92 for the negative class, showing a solid balance between sensitivity and specificity. EfficientNetB0 achieved the highest recall in the positive class and the lowest false negative rate, although with considerably lower precision. ResNet50 obtained the lowest false positive rate, making it valuable for reducing misdiagnosis in negative cases. The fusion model achieved competitive metrics and a reduced training time, indicating that combining complementary architectures can enhance system robustness. This work provides a practical and reproducible guide for selecting CNN models for automated conjunctivitis diagnosis, particularly in resource-limited medical settings