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7 results for “Ingeniería”
Materiales complementarios para la metodología sobre Entornos Personales de Aprendizaje (PLEs) en ingeniería
<p>Materiales complementarios para el articulo sobre entornos personales de aprendizaje en ingeniería (PLEs). Los materiales están compuestos de los siguientes documentos:</p> <ol> <li>Encuestas aplicadas a los estudiantes (años 2020 y 2021).</li> <li>Guiones de entrevistas semiestructurada aplicadas en los años 2020 y 2021.</li> <li>Rúbrica de evaluación diseñada y aplicada para la evaluación de los blogs y videos en los cursos.</li> </ol>
v1 Datos Revistas de Ingenierías Publindex convocatoria 830 de 2018
<p>Datos de citación en Google Académico consultado mediante el software Publish or Perish (Anne Wil Harzing, 2019), de revistas científicas de ingenierías clasificadas por Publindex en la convocatoria 830 de 2018.</p>
Linked collectors and determiners for: EMMA-Algae. Colección de algas del herbario EMMA, Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Montes, Forestal y del Medio Natural. UPM.
Natural history specimen data linked to collectors and determiners held within, "EMMA-Algae. Colección de algas del herbario EMMA, Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Montes, Forestal y del Medio Natural. UPM". Claims or attributions were made on Bionomia by volunteer Scribes, <a href="https://bionomia.net/dataset/3deed540-a6b9-47ea-96dd-378caaff6100">https://bionomia.net/dataset/3deed540-a6b9-47ea-96dd-378caaff6100</a> using specimen data from the dataset aggregated by the Global Biodiversity Information Facility, <a href="https://gbif.org/dataset/3deed540-a6b9-47ea-96dd-378caaff6100">https://gbif.org/dataset/3deed540-a6b9-47ea-96dd-378caaff6100</a>. Formatted as a Frictionless Data package.
Sistema web para la gestión de teleradiología en instituto peruano de investigación en ingeniería avanzada - 2022
<p> </p> <p>Esta publicación presenta un conjunto de datos de imágenes médicas obtenidas a través de un instituto peruano de investigación en ingeniería avanzada.</p>
Integración de la cultura "Maker" en ingeniería: Fomentando la creatividad y la innovación en el aula
<p>La Cultura Maker en Ingeniería es un enfoque educativo y cultural que promueve la creatividad, el aprendizaje práctico y la colaboración a través de la construcción y el diseño de proyectos con tecnologías y herramientas de fabricación digital. Esta cultura fomenta la actitud de "hacerlo tú mismo" (DIY, por sus siglas en inglés) y empodera a los estudiantes para que sean creadores y solucionadores de problemas. En la Cultura Maker en Ingeniería, los estudiantes tienen la oportunidad de aplicar los conocimientos teóricos en proyectos reales, donde pueden experimentar, prototipar y desarrollar soluciones innovadoras. Esta cultura fomenta el espíritu emprendedor, el pensamiento crítico y la habilidad para enfrentar desafíos de manera creativa. La Cultura Maker en Ingeniería se basa en la filosofía de que cualquier persona puede convertirse en un creador y que el acceso a herramientas y tecnologías de fabricación digital es fundamental para el aprendizaje y la exploración. En este enfoque, se promueve el trabajo en equipo, la colaboración multidisciplinaria y la tranferencia de conocimientos y experiencias. Esta cultura se ha visto impulsada por el avance de las tecnologías como la impresión 3D, el corte láser, la electrónica y la programación, que han permitido la creación de prototipos y proyectos de ingeniería de manera más accesible y económica. El presente trabajo muestra como la cultura maker ha promovido en ingenieróa un enfoque educativo y cultural basado en la creatividad, el aprendizaje práctico y la colaboración, donde los estudiantes se convierten en creadores y solucionadores de problemas a través de la construcción y el diseño de proyectos con tecnologías y herramientas de fabricación digital.</p>
Ingeniería del sueño para la salud en la sociedad: una visión hacia las políticas públicas
<p>El sueño es una función fisiológica fundamental para la salud física y mental. La mala salud del sueño es un factor determinante en múltiples trastornos tales como diabetes, hipertensión, enfermedad cardiovascular, accidente cerebrovascular, obesidad, enfermedad coronaria y mayor mortalidad. Así mismo, las características neurobiológicas del sueño afectan directamente aspectos cognitivos tales como la toma de decisiones, memoria y el desempeño sicomotor (Buysse, 2014). Esto hace que la salud del sueño sea un aspecto de alto interés en la sanidad y, por ende, debería priorizarse desde la perspectiva de prevención para el bienestar. Sin embargo, la salud del sueño es una noción muy compleja, lo cual dificulta su implementación en la agenda pública (Irish et al., 2015). Por tal motivo, en nuestro sistema de salud los trastornos del sueño se evalúan más desde la sintomatología y poco desde la prevención. A pesar de la evidencia del buen sueño como factor preventivo de la salud pública, en Colombia no existen políticas definidas para la promoción de la salud del sueño. Sin embargo, hay evidencia sustancial de que en nuestro país hay grandes grupos de la población presentan dificultades clínicas y no clínicas de sueño. Particularmente, en nuestro país la prevalencia general de las quejas de sueño alcanza casi el 60% y casi el 14% de los sujetos tiene somnolencia diurna excesiva (Morales et al., 2016). Esto afecta aún más a la población de menores recursos socioeconómicos, las cual presenta mayores problemas de sueño subóptimo y por ende, las consecuencias que ello conlleva (Buysse, 2014). Sin embargo, muchos de los trastornos de sueño pueden ser identificados de manera temprana y pueden ser modificados mediante el mejoramiento de hábitos del sueño, llegando incluso a reducir el riesgo a largo plazo de complicaciones por otras enfermedades crónicas relacionadas. Por ende, en esta investigación proponemos un modelo teórico-práctico para la implementación de herramientas tecnológicas para el reconocimiento de factores que afectan el sueño, así como para la promoción, prevención y predicción de la salud del sueño en la población colombiana. Este modelo está basado en un estudio multidimensional con diferenciación territorial aplicando de técnicas analíticas, de modelamiento, inteligencia artificial y minería de datos. Para ello, se propone el uso flexible y expandible de tecnologías que permitan analizar el amplio espectro que factores que afectan el sueño. Para ello, se incluye la integración y análisis de bases de datos de registros electrofisiológicos junto en conjunto con datos de hábitos en salud, variables fisiológicas, estatus socioeconómico y salud mental de la población, los cuales pueden ser continuamente monitoreados usando tecnologías portables. Nuestro modelo propone una gobernanza de datos enfocado en la seguridad de la información y aborda los aspectos éticos de la misma. Así, el flujo continuo de la información del sueño se convierte en cimiento para un mejor servicio de salud personalizado, y que igualmente, presente un mapeo territorial y epidemiológico que permita a las autoridades locales incluir la salud del sueño de la población en la toma de decisiones para desarrollar políticas de salud más efectivas.</p>
Aplicación de técnicas cualitativas para mejorar el uso no académico de evidencia científica en ingeniería de software - Encuesta individual
<p>Data collected to evaluate the EBSE and SRs course taught in 2021 at the Faculty of Engineering, Universidad de la República of Uruguay.</p><p>More information about our first EBSE and SRs course and its evaluation can be found in the following paper:</p><p>- Pizard, S., Acerenza, F., Otegui, X. et al. Training students in evidence-based software engineering and systematic reviews: a systematic review and empirical study. Empir Software Eng 26, 50 (2021). https://doi.org/10.1007/s10664-021-09953-9</p><p>More information about the first three courses and their effects on students are presented at:</p><p>- Sebastián Pizard, Diego Vallespir, and Barbara Kitchenham. 2022. A longitudinal case study on the effects of an evidence-based software engineering training. In the 44nd International Conference on Software Engineering: Software Engineering Education and Training (ICSE-SEET '22), May 21–29, 2022, Pittsburgh, PA, USA. ACM, New York, NY, USA, 13 pages. https://doi.org/10.1145/3510456.3514150</p>
ScienceDex guides
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Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.