Journal articles: 'Predicción de rendimiento'

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Tejeiro. "PREDICCIÓN DEL RENDIMIENTO EN MÚSICA." Revista de Musicología 12, no. 1 (1989): 95. http://dx.doi.org/10.2307/20795271.

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Márquez-Sánchez, Fidel. "COMPARACIÓN ENTRE LA PREDICCIÓN CLÁSICA DEL RENDIMIENTO EN UN SINTÉTICO DE MAÍZ Y LA PREDICCIÓN GENERAL." Revista Fitotecnia Mexicana 37, no. 4 (November 27, 2014): 313. http://dx.doi.org/10.35196/rfm.2014.4.313.

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Abstract:

La ecuación de la predicción clásica (Wright, 1922) del rendimiento en un sintético de maíz formado con progenitores no emparentados homocigóticos es: Y2 = Y1 – (Y1 – Y0)/n (Ec. 1) en donde Y2 es el rendimiento esperado en la generación F2, Y1 es el rendimiento promedio de los cruzamientos posibles entre n líneas, y Y0 es el rendimiento promedio de las líneas como tales. El segundo término de la Ec. 1 es la heterosis de los cruzamientos posibles dividida entre el número de líneas.

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Magaña Torres, Octavio S., Juan Manuel Torres Rojo, Carlos Rodríguez Franco, Heriberto Aguirre Díaz, and Aurelio M. Fierros González. "Predicción de la producción y rendimiento de Pinus rudis Endl. en Aloapan, Oaxaca." Madera y Bosques 14, no. 1 (August 30, 2016): 5–19. http://dx.doi.org/10.21829/myb.2008.1411214.

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Abstract:

Se muestra la estrategia metodológica para el desarrollo de un sistema de ecuaciones para predecir el rendimiento y producción de Pinus rudis Endl. Los datos para la construcción del modelo fueron obtenidos de dos mediciones en sitios permanentes de muestreo ubicados en Aloapan, Oaxaca. El modelo de predicción es un modelo de rodales completos con proyección de estructuras diamétricas a través de la distribución Weibull. La predicción de atributos del rodal se realiza en forma explícita e implícita. La primera se basa en modificaciones a los modelos compatibles de área basal y volumen; la segunda en la recuperación de distribuciones diamétricas predichas a partir del método de predicción de parámetros. Todos los modelos, incluso los de predicción de parámetros de la distribución Weibull, mostraron una bondad de ajuste excelente.

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García-Arteaga, Joel Junior, Jesús Javier Zambrano-Zambrano, Roberth Alcivar-Cevallos, and Walter Daniel Zambrano-Romero. "Predicción del rendimiento de cultivos agrícolas usando aprendizaje automático." Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía 5, no. 2 (October 1, 2020): 144. http://dx.doi.org/10.35381/r.k.v5i2.1013.

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Abstract:

Se aborda la predicción del rendimiento de los cultivos a través del aprendizaje automático. Se usaron dos variables predictoras: hectáreas cosechadas, y producción en toneladas. Para el primer caso, el mejor modelo fue una arquitectura de red neuronal densa (DNN), con un MSE de 0.0081, seguido de los Random Forest (RF) con un MSE de 0.0104, árboles de decisión (AD) con 0.0168, y finalmente las máquinas de soporte vectorial (SVM) con 0.0328. Cuando se predijo producción en toneladas, el mejor modelo fue el de los RF con un MSE de 0.0550, seguidos de AD con 0.1418, DNN con 0.1489, y finalmente SVM con 0.3420. El test estadístico de diferencia significativa mostró que no existe tal diferencia entre el rendimiento de los modelos cuando se predice la variable hectáreas cosechadas, pero si para el caso de producción en toneladas, donde la capacidad predictiva de RF fue de 95% aproximadamente.

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Vargas Rojas, Luis Felipe, and Victor Andrés Bucheli Guerrero. "Arquitectura para el análisis de datos agronómicos en un ambiente de Big Data." Investigación e Innovación en Ingenierías 8, no. 2 (November 19, 2020): 233–50. http://dx.doi.org/10.17081/invinno.8.2.4211.

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Abstract:

Los datos en la agricultura se caracterizan por ser ruidosos, heterogéneos, de gran volumen, y con diferentes niveles de detalle. Sin embargo, las tecnologías más recurrentes para procesar y almacenar estos datos carecen de métodos para atender las demandas de los sistemas modernos. Objetivo: en este estudio se presenta una arquitectura de Big Data especializada en el proceso de predicción del rendimiento de un cultivo. Metodología: Se investigó tomando en cuenta dos enfoques, por un lado, el proceso de predicción de rendimientos de cultivos, por otro lado, se estudiaron arquitecturas de software relacionadas. A partir de las investigaciones se definieron los requerimientos para un sistema de almacenamiento y procesamiento en este ámbito. Resultados: la arquitectura incluyó (1) un modelo de datos en colecciones MongoDB; (2) un sistema de encolamiento Kafka; y (3) un sistema de procesamiento en PySpark. La arquitectura hereda de las tecnologías usadas la capacidad de escalamiento vertical y horizontal, de atender datos heterogéneos y variables de dominio específico, además de permitir la interacción con diferentes transformaciones y modelos de aprendizaje automático. Conclusión: Las tecnologías de Big Data pueden modelar el proceso de predicción de rendimientos de cultivo, este esquema sirve como referencia para llevar a cabo análisis de datos agronómicos sobre un ambiente de Big Data escalable y flexible.

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García-Fernández, José M., Cándido J. Inglés, María S. Torregrosa, Cecilia Ruiz-Esteban, Ángela Díaz-Herrero, Elena Pérez-Fernández, and María C. Martínez-Monteagudo. "Propiedades psicométricas de la Escala de Autoeficacia Percibida Específica de Situaciones Académicas en una muestra de estudiantes españoles de Educación Secundaria Obligatoria." European Journal of Education and Psychology 3, no. 1 (June 1, 2010): 61. http://dx.doi.org/10.30552/ejep.v3i1.51.

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Abstract:

El objetivo de este estudio consistió en analizar las propiedades psicométricas de la Escala de Autoeficacia Percibida Específica de Situaciones Académicas en una muestra de 656 estudiantes españoles de Educación Secundaria Obligatoria de 12 a 16 años. Los análisis factoriales revelaron que la EAPESA presenta una estructura unidimensional, con coeficientes de consistencia interna (0.89) y fiabilidad test-retest (0.87) adecuados. Las relaciones entre autoeficacia académica, metas académicas, autoconcepto académico y rendimiento escolar apoyaron la validez de constructo de la escala. Los modelos de regresión logística para la predicción del rendimiento académico a partir de la autoeficacia y la predicción de ésta a partir del rendimiento apoyaron empíricamente el papel autorregulatorio de la autoeficacia ya que la probabilidad de presentar alta autoeficacia aumenta un 94% por cada punto que aumenta la nota media, mientras que la probabilidad de presentar éxito académico aumenta un 8% al incrementarse la autoeficacia académica percibida.

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Gotzens Busquets, Concepción, Ramón Cladellas Pros, Mercè Clariana Muntada, and Mar Badia Martín. "Indisciplina Instruccional y Convencional: Su Predicción en el Rendimiento Académico." Revista Colombiana de Psicología 24, no. 2 (October 7, 2015): 317–30. http://dx.doi.org/10.15446/rcp.v24n2.44148.

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Abstract:

El objetivo de esta investigación fue analizar la posible incidencia que tienen los comportamientos disruptivos (instruccional y convencional) en el aula sobre el rendimiento académico. Respecto al método, la muestra se configuró con un total de 391 participantes y se utilizó la escala IG de indisciplina, la cual discrimina tipos de comportamientos disruptivos en el aula. Los resultados y conclusiones muestran congruencia con la existencia de dos factores diferenciados que explican la indisciplina escolar, y que se han denominado indisciplina instruccional e indisciplina convencional. Además, se ha confirmado que los comportamientos característicos de la indisciplina instruccional se correlacionan negativa y significativamente con el rendimiento académico.

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Menacho Chiok, Cesar Higinio. "Predicción del rendimiento académico aplicando técnicas de minería de datos." Anales Científicos 78, no. 1 (June 30, 2017): 26. http://dx.doi.org/10.21704/ac.v78i1.811.

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Atencio-Valladares, Oscar, Nelson Huerta-Leidenz, Argenis Rodas-González, and Nancy Jerez-Timaure. "Predicción del rendimiento en cortes, hueso y grasa en búfalos de agua en Venezuela." Pesquisa Agropecuária Brasileira 42, no. 12 (December 2007): 1801–9. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2007001200019.

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Abstract:

Los objetivos de este estudio fueron determinar la asociación entre rasgos de la canal y el rendimiento en cortes (RCD), rendimiento en hueso y recortes de grasa en búfalos de agua, y desarrollar ecuaciones predictivas para cada variable mencionada. Se utilizaron 48 búfalos de agua (24 castrados y 24 enteros), sacrificados a los 17, 19 y 24 meses de edad con mestizaje de razas Murrah y Mediterránea. Se evaluaron las variables de la canal y del rendimiento en cortes. Se realizaron: pruebas descriptivas, análisis de correlación, residuos y de regresión lineal múltiple. En los castrados, el acabado de grasa y la circunferencia del muslo explicaron la mayor variación en RCD. El espesor de grasa y el porcentaje de grasa renal fueron las variables mayormente asociadas con el rendimiento en hueso. En los enteros, el acabado de grasa y la longitud de la canal explicaron la mayor variación en RCD. El recorte de grasa se asoció más con acabado de grasa, y el rendimiento en hueso se asoció con la conformación. Las ecuaciones obtenidas lograron explicar más del 50% de la variación del RCD. Las ecuaciones para recorte de grasa y rendimiento en hueso tuvieron mayor fuerza predictiva.

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Almeida, Leandro S., M. Adelina Guisande, Ricardo Primi, and Gina Lemos. "Contribuciones del factor general y de los factores específicos en la relación entre inteligencia y rendimiento escolar." European Journal of Education and Psychology 1, no. 3 (November 1, 2008): 5. http://dx.doi.org/10.30552/ejep.v1i3.13.

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Abstract:

En este artículo se pretende analizar en qué medida, factores más específicos de la cognición, asociados a contenido verbal, numérico o figurativo, complementan un factor más general de raciocinio en la predicción del rendimiento escolar de los alumnos, al inicio y final de la adolescencia. A una muestra de estudiantes portugueses (n=4.899) entre el 5º y el 12º año de escolaridad, se le aplicó una Batería de Pruebas de Raciocinio en sus tres versiones. El rendimiento escolar de los alumnos se estimó en base a sus clasificaciones en Lengua Portuguesa y Matemáticas. El modelo de ecuaciones estructurales mostró un mayor impacto del factor general (inteligencia fluida-inductiva) asociado a todas las pruebas de la BPR en la predicción del rendimiento escolar, observándose que esa significación disminuía progresivamente a lo largo de la escolaridad. Por otro lado, elementos específicos de cada prueba entraron en un segundo modelo, especialmente, en el grupo de los alumnos más jóvenes (5º y 6º año). Entre el 7º y el 9º año las contribuciones específicas de las pruebas se refieren, sobre todo, a la prueba de raciocinio verbal (la prueba de raciocinio numérico aparece también en el 9º año). Así, aún reconociendo la relevancia del factor g en la explicación del rendimiento académico, componentes cognitivos específicos pueden también contribuir para asociar inteligencia y realización académica.Palabras clave: Inteligencia, factor g, factores específicos, Gf-Gc, rendimiento académico.

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Reyes González, Fernando, Arturo Galvis Spinola, Juan José Almaraz Suárez, and Teresa Marcela Hernández-Mendoza. "Modelo estadístico para la predicción del rendimiento de grano en maíz." Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas 12, no. 3 (May 8, 2021): 447–59. http://dx.doi.org/10.29312/remexca.v12i3.2482.

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Abstract:

El crecimiento de la población mundial conlleva a la demanda de alimentos, y estos se deben obtener mediante el uso eficiente de los recursos, esto se podría lograr mediante la planificación y priorización de los factores que intervienen en los procesos de producción. Los modelos de simulación son una herramienta con la que se puede visualizar escenarios y cuantificar los insumos a usar. En el presente trabajo, con datos de los rendimientos máximos de maíz (RG) de 1943 a 2017 obtenidos de experimentos de campo a nivel mundial y con predominancia de datos de Estados Unidos de América (80%), se generó un modelo estadístico para estimar el rendimiento del grano en maíz (RGE) y sirva de apoyo para la toma de decisiones de quienes participan en el proceso de producción de maíz para grano. Las variables de mayor peso para expresar el modelo fueron: densidad de población (DP), dosis de potasio (K), lamina de riego (LR), dosis de nitrógeno (N) y dosis de fósforo (P) y se usaron para generar el modelo con el método de regresión múltiple stepwise, y se expresó como: RGE = 3.158205 + 0.693319 (DP) - 0.022246 (K) + 0.005990 (LR) + 0.010687 (N) + 0.013794 (P), tuvo un R2= 0.73 y un error estándar de 0.964 Mg ha-1. La DP fue la variable que explicó en mayor proporción el valor del RGE, con el análisis de datos de RG se observó el incremento de la tasa de siembra a través del tiempo para lograr una mayor DP e incrementar el RG, lo cual generó la demanda de insumos.

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Heredia R, Jobany J., Aida G. Rodríguez H, and José A. Vilalta A. "Predicción del rendimiento en una asignatura empleando la regresión logística ordinal." Estudios pedagógicos (Valdivia) 40, no. 1 (2014): 145–62. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-07052014000100009.

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Castrillón, Omar D., William Sarache, and Santiago Ruiz-Herrera. "Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial." Formación universitaria 13, no. 1 (February 2020): 93–102. http://dx.doi.org/10.4067/s0718-50062020000100093.

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De la Calle Cabrera, Ana María. "La predicción del rendimiento lector temprano: una perspectiva comparada en escolares españoles y chilenos." Revista Complutense de Educación 30, no. 4 (June 4, 2019): 935–50. http://dx.doi.org/10.5209/rced.59564.

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Abstract:

Los sistemas educativos en el contexto internacional incorporan las competencias lingüísticas en el currículum educativo en los niveles de la Educación Infantil. Nuestra investigación plantea la necesidad de profundizar en el análisis comparativo del rendimiento lector en la Educación Infantil. Se realiza una comparativa del rendimiento lector temprano y de las destrezas en los precursores cognitivos de la lectura en una muestra de 100 prelectores de Chile y España. Se emplea la Batería de Inicio a la Lectura (BIL), the Rapid Automatized Naming Test (RAN), una prueba de fluidez verbal y la versión revisada de la Batería de Evaluación de los Procesos Lectores (PROLEC-R). La perspectiva comparada de este estudio descubre la existencia de diferencias en las habilidades cognitivas y el rendimiento lector entre escolares chilenos y españoles a edades tempranas. Asimismo, se resalta al conocimiento de las letras como el mejor precursor de la lectura temprana en español y el eje de las diferencias en la predicción. Nuestros hallazgos orientan hacia la optimización del rendimiento lector en español desde los inicios de la escolarización en los sistemas educativos chileno y español y motiva hacia la necesidad de la Educación Comparada en Educación Infantil.

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Contreras, Françoise, Juan Carlos Espinosa, Gustavo Esguerra, Andrea Haikal, Alejandra Polanía, and Adriana Rodríguez. "Autoeficacia, ansiedad y rendimiento académico en adolescentes." Diversitas 1, no. 2 (December 31, 2005): 183. http://dx.doi.org/10.15332/s1794-9998.2005.0002.06.

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Abstract:

Este estudio tuvo como propósito determinar si las variables psicológicas percepción de autoeficacia y ansiedad guardan relación con el rendimiento académico en un grupo de 120 estudiantes de secundaria de un colegio privado de Bogotá. Para ello, se aplicó la Escala de Autoeficacia Generalizada [EAG] y el Cuestionario de Ansiedad Estado - Rasgo [STAI]. Los resultados evidenciaron que la autoeficacia está asociada directamente con el rendimiento académico general, mientras que la ansiedad no. Al examinar por áreas de conocimiento, se encontró que tanto la autoeficacia como la ansiedad resultan ser significativas para la predicción del rendimiento académico. Se discute el papel contextual de la ansiedad así como de su posible mediación en la autoeficacia y el rendimiento académico.Palabras clave: autoeficacia, ansiedad y rendimiento académico.

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Tomás, JM, Melchor Gutiérrez Sanmartín, and I. Fernández. "Predicción de la satisfacción y el rendimiento escolar: el compromiso como mediador." Búsqueda 3, no. 16 (June 27, 2016): 7–19. http://dx.doi.org/10.21892/01239813.162.

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Abstract:

Introducción. Los resultados académicos en la escuela, tanto el rendimiento como el sentimiento de satisfacción con ella, han sido estudiados desde diversas perspectivas, dadas sus implicaciones en el diseño de políticas educativas. El objetivo de este estudio es poner a prueba dos modelos estructurales predictivos, uno del rendimiento académico y el otro sobre la satisfacción con la escuela. Método. Estos modelos valoran importantes variables del contexto académico y posicionan el compromiso escolar del estudiante como un mediador de los efectos del contexto sobre las variables resultado. Para poner a prueba estos modelos se ha contado con una muestra de 1164 estudiantes de enseñanza media dominicanos. Los modelos estructurales se estimaron en EQS 5.7. Los resultados empíricos dan apoyo a ambos modelos predictivos; los productos obtenidos apuntan a que el compromiso escolar es un relevante intermediario de los efectos de las variables contextuales y del alumnado en sus logros académicos. Conclusiones. El fruto del trabajo da pie a concluir que hay que replantear el contexto escolar para primar la calidad de la instrucción, las relaciones afectivas entre los profesores y los alumnos, y un clima socioemocional que favorezca el aprendizaje orientado a la maestría. Así, se discuten los resultados obtenidos a la luz de la evidencia anterior y se sugieren también las limitaciones derivadas del carácter transversal del estudio así como las direcciones de cara a investigaciones futuras.

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Rico Páez, Andrés, and Daniel Sánchez Guzmán. "Diseño de un modelo para automatizar la predicción del rendimiento académico en estudiantes del IPN / Design of a model to automate the prediction of academic performance in students of IPN." RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo 8, no. 16 (February 27, 2018): 246–66. http://dx.doi.org/10.23913/ride.v8i16.340.

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Abstract:

La minería de datos educativa permite extraer conocimiento útil y comprensible a partir de datos académicos para la solución de problemas acerca de diversos procesos de enseñanza y de aprendizaje. Una de las aplicaciones más populares de la minería de datos educativa es la predicción del rendimiento académico. El principal objetivo de este trabajo fue diseñar y automatizar un modelo predictivo del rendimiento académico de estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN).Para la construcción del modelo, se analizaron las calificaciones de actividades académicas y la calificación final de 94 estudiantes inscritos en una carrera de ingeniería perteneciente al IPN. Este modelo se aplicó a 86 estudiantes para predecir su rendimiento académico. Posteriormente, se compararon estas predicciones con los resultados reales obtenidos por los estudiantes al final del curso. Se obtuvieron exactitudes de las predicciones de la aprobación del curso de hasta 73%, únicamente con cinco atributos correspondientes a las calificaciones de las actividades académicas iniciales del mismo. Además, se construyó una plataforma que facilita la implementación del modelo para predecir automáticamente el desempeño académico de nuevos estudiantes. También se identificaron las principales actividades académicas que influyen en el desempeño académico a través del valor de las probabilidades del modelo. En particular, los resultados muestran que las actividades 3, 4 y 5 fueron las que influyeron de manera más significativa en la predicción de aprobación de los estudiantes que participaron en este estudio. El desarrollo de este tipo de modelos permite a las instituciones educativas predecir el rendimiento académico de sus estudiantes e identificar los principales factores que influyen en él.

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Delgado Cuadro, Enrique Ismael, Joffre Vicente León Acurio, Luis Isaías Bastidas Zambrano, and Cristhian Augusto Solórzano Moreno. "Predicción de pérdidas de propagación para sistemas de Televisión Digital Terrestre." Pro Sciences 3, no. 29 (December 27, 2019): 100–113. http://dx.doi.org/10.29018/issn.2588-1000vol3iss29.2019pp100-113.

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Abstract:

Este trabajo es una revisión de los diferentes modelos de predicción de pérdidas de propagación para sistemas de televisión digital terrestre (TDT), tanto para transmisión de datos, audio y video. Dicha revisión es de suma importancia dentro del diseño y montaje de infraestructura de redes de Telecomunicaciones para su planificación y dimensionamiento (PyD), la cual es indispensable antes de construir una red y no caer en el subdimensionamiento ni sobredimensionamiento de equipos e infraestructura. Dentro de esta investigación se comparará los diferentes modelos de medición y se concluirá el de mejor rendimiento en base al RMSE (Root Mean Square Error) para la predicción de pérdidas de propagación en los sistemas antes mencionados.

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Rodríguez, Vianel, Ana da Silva, and Orlando Rodríguez. "Balance nutricional y número de hojas como variables de predicción del rendimiento del plátano Hartón." Pesquisa Agropecuária Brasileira 40, no. 2 (February 2005): 175–77. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2005000200011.

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Abstract:

El objetivo de este trabajo fue desarrollar una ecuación de regresión que permitiese estimar el rendimiento (Y) del plátano Hartón (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón), con la relación entre el Índice de Balance de Nutrientes DRIS (IBN-DRIS) (X1) y el número de hojas de la planta madre (X2). Usando un muestreo completamente al azar, se colectaron 398 muestras de tejido foliar. Se obtuvo la ecuación: Y = 30,351** - 8,644** log X1 + 0,27502*X2, con R² de 0,6206***, con distribución normal de los residuos. Pudo demostrarse que con la misma se puede predecir el rendimiento potencial de cualquier plantación del plátano Hartón en el área de estudio.

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López Puycán, Luis Asunción. "El RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ALUMNOS SECUNDARIA Y EL PUNTAJE DE INGRESO A LA UNIVERSIDAD EN LA PREDICCION ÓEL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE LOS ESTUDIANTES DEL PRIMER AÑO DE LA UNJBG." Ciencias 2, no. 1 (September 6, 2019): 102–8. http://dx.doi.org/10.33326/27066320.2018.1.852.

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Abstract:

El objetivo de la presente investigación es determinar el rendimiento académico de los alumnos de secundaria y el puntaje de ingreso a la universidad en la predicción del rendimiento académico de los estudiantes del primer año de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna en el año 2011. El trabajo se ha realizado con una muestra de 302 estudiantes universitarios de ambos sexos de diferentes carreras profesionales, basado en análisis documentario de promedios de los alumnos de secundario en las materias de comunicación, matemáticas y CTA., puntaje de ingreso y rendimiento académico de los alumnos del primer año de Universidad, según las actas finales de evaluación y certificados de estudios de secundaria. Las conclusiones a las que se arribó al finalizar esta investigación son: El rendimiento académico de los estudiantes de secundaria al ingresar a la universidad es buena con un 54.3%. El puntaje de ingreso a la universidad de los estudiantes es regular con 69.9% y el rendimiento académico en el primer año de estudios universitarios es regular con 64%.

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Armas, Jimmy. "Business analytics: una ventaja competitiva en la toma de decisiones para empresas inteligentes." Review of Global Management 3, no. 2 (July 23, 2018): 19. http://dx.doi.org/10.19083/rgm.v3i2.772.

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Abstract:

Business analytics se define como el proceso para realizar análisis estadísticos más profundos de la información, utilizando algoritmos y datos históricos para hacer una predicción sobre el rendimiento futuro de un producto o servicio de la empresa. Este proceso contribuye eficientemente en la estrategia organizacional en la toma de decisiones, y, de ese modo, también en la automatización y optimización de los procesos de una compañía.

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Frez De-Negri, Guillermo. "Aptitudes y predicción del rendimiento en la educación media técnico-profesional (EMTP). Bases para un proceso de selección de alumnos." Revista de Psicología 5 (January 1, 1994): 5. http://dx.doi.org/10.5354/0719-0581.1994.18485.

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Abstract:

Actualmente la mayoría de las Escuelas Secundarias Técnico Profesionales no tiene procesos de selección de los alumnos. Sólo algunas realizan un proceso de admisión. En general los procesos y los instrumentos de selección no han sido evaluados, por lo cual no existen datos acerca de los resultados de estos procedimientos e instrumentos.El requerimiento mínimo para un proceso de admisión, en cuanto a procedimientos e instrumentos, es una capacidad moderada de predecir el rendimiento en el siguiente año de estudio en la Educación Técnico Profesional.El procedimiento de selección de estudiantes, podría considerar aspectos tales como: (a) variables demográficas (NSE, nivel educacional de los padres); (b) rendimientos académicos previos (promedio de notas); (c) variables personales (aptitudes, intereses y personalidad).

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Incio Flores, Fernando Alain, Dulce Lucero Capuñay Sanchez, Ronald Omar Estela Urbina, Jorge Antonio Delgado Soto, and Segundo Edilberto Vergara Medrano. "Diseño e implementación de una red neuronal artificial para predecir el rendimiento académico en estudiantes de Ingeniería Civil de la UNIFSLB." REVISTA VERITAS ET SCIENTIA - UPT 10, no. 1 (May 22, 2021): 107–17. http://dx.doi.org/10.47796/ves.v10i1.464.

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Abstract:

Predecir los resultados académicos de los estudiantes permite al docente buscar técnicas y estrategias en el tiempo indicado durante el proceso de enseñanza y aprendizaje con el fin de mejorar el logro de competencias en sus estudiantes. En esta investigación se implementó una red neuronal artificial (RNA) para predecir los resultados académicos del curso de física de los estudiantes del II ciclo de la carrera profesional de Ingeniería Civil de la universidad Nacional Intercultural Fabiola Salazar Leguía de Bagua-Perú en función de datos históricos. La RNA se diseñó e implemento en el Software MATLAB, su arquitectura está formada por una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida, para el entrenamiento de la RNA se utilizó dos algoritmos que posee la Toolbox de MATLAB: el Scaled Conjugate Gradient logrando un porcentaje de predicción del 70% y el Levenberg-Marquardt logrando un porcentaje de predicción 86%.

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Garza-González, Elena L., Elaine A. Gallegos-Flores, Jazmín Hernández Gutiérrez, Janeth E. Flores-Monsivais, and Edna J. Nava González. "BIOMARCADORES MOLECULARES EN LA PREDICCIÓN DE SARCOPENIA." RESPYN Revista de Salud Pública y Nutrición 16, no. 1 (April 7, 2017): 23–32. http://dx.doi.org/10.29105/respyn16.1-4.

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Abstract:

A lo largo de la vida se presentan diferentes cambios a nivel de composición corporal, siendo más notorios durante el proceso de envejecimiento. La sarcopenia se define como la pérdida progresiva y constante de la masa muscular magra así como la función y la fuerza del músculo esquelético. Se presenta como un proceso del envejecimiento, en el que el cuerpo experimenta un deterioro progresivo de calidad, reducción de tamaño, número de las fibras musculares, colágeno, modificación de unidad motora que se ha relacionado con el aumento de porcentaje de grasa, cambios hormonales, mecanismos inflamatorios, estrés oxidativo, ingesta de proteínas y actividad física. El envejecimiento puede ser considerado como la resistencia de varios estímulos anabólicos al músculo (sistema nervioso central [SNC], hormona del crecimiento, estrógeno, testosterona, proteína dietética, actividad física, acción de insulina) y posiblemente el desarrollo de varios procesos catabólicos naturales del mismo (inflamación subclínica, producción de citoquinas catabólicas: factor de necrosis tumoral- [TNF-], interleucina-6 [IL-6], interleucina-1 [IL -1, antagonista del receptor de IL-1, IL-1R]). Aunque las causas de la sarcopenia todavía no se comprenden claramente, existen muchos mecanismos potenciales que han sido investigados en mayor o menor medida, como la edad, las relacionadas a la enfermedad, nutrición y actividad física. Los criterios para identificar a la sarcopenia incluye la cantidad, función muscular y el rendimiento físico, lo cual, si se llegaran a integrar biomarcadores moleculares en la evaluación clínica, el diagnóstico podría efectuarse de una manera temprana, para evitar la complicaciones asociadas a la fragilidad.

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De la Casa, A., G. Ovando, L. Bressanini, J. Martínez, and A. Rodríguez. "Predicción de la variabilidad del rendimiento de papa a partir de la cobertura del follaje." AgriScientia 29, no. 1 (June 30, 2012): 15–24. http://dx.doi.org/10.31047/1668.298x.v29.n1.2795.

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Abstract:

La cobertura del follaje (f) es un parámetro biofísico importante para determinar tanto la fracción de radiación fotosintéticamente activa interceptada (fRFAI), como la tasa de agua que transpira un cultivo. En cultivos de papa (Solanum tuberosum L., cv. Spunta) de ciclo otoñal se analizó en 2009 y 2010 la relevancia de f y fRFAI, para estimar el rendimiento y evaluar la variabilidad productiva espacial en un lote del cinturón verde de la ciudad de Córdoba, Argentina. Si bien fRFAI presentó mayor capacidad para explicar la variabilidad del rendimiento de tubérculo a cosecha, el empleo de la duración de la cobertura, f acumulada hasta los 60 días de la plantación, en 2009 alcanzó un R2 de 0,77 (P < 0,01), valor que aumentó a 0,95 en 2010 a los 70 días de la plantación a partir de un muestreo más intensivo. El empleo de un único valor de f obtenido próximo a cobertura máxima reduce la capacidad predictiva respecto de los valores acumulados. A partir de una grilla de muestreo de 5x5, en 2009 se constató que existe un componente significativo de la variabilidad asociada a la estructura de plantación por surcos.

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Mateos Claros, Francisco, Francisco Javier Olmedo Ruiz, Macarena Esteban Ibáñez, and Luis Vicente Amador Muñoz. "Predicción de las variables familiares que interfieren en el progreso académico en contextos multiculturales." Revista Portuguesa de Educação 32, no. 2 (December 30, 2019): 107–21. http://dx.doi.org/10.21814/rpe.17694.

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Abstract:

Este artículo pretende examinar los principales factores culturales y familiares que condicionan el aprendizaje en el periodo infantil en contextos multiculturales, teniendo en cuenta la influencia de esta etapa en el desarrollo del niño. El objetivo de este estudio fue conocer que variables culturales inciden en los avances educativos de estos alumnos. Para analizar estos elementos se utilizó una muestra de 968 sujetos, de los cuales 633 correspondieron al alumnado del tercer curso de Educación Infantil de la C. A. de Ceuta y 335 a los padres de estos alumnos. A todos ellos se les aplicaron instrumentos de elaboración propia: a los alumnos se les midió el rendimiento académico de áreas del lenguaje, mientras que los padres cumplimentaron un cuestionario relacionado con la dinámica familiar. Los resultados obtenidos a través de los análisis estadísticos (descriptivos, inferencial y modelos de regresión) indicaron la existencia de diferencias de rendimiento en todas las áreas relacionadas con el lenguaje en aquellos alumnos con lengua materna distinta a la oficial. Este estudio verificó que los contrastes negativos tienen una relación directa con la dinámica familiar, definida por la religión que en ella se profesa, que en el caso de los musulmanes determina que la lengua cultural-familiar darija es la causa principal.

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Barreyro, R. A., and G. E. Sánchez Vallduvi. "Delimitacion del periodo critico de competencia de malezas en el cultivo de lino (Linum usitatissimum)." Planta Daninha 20, no. 3 (December 2002): 399–403. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-83582002000300010.

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Abstract:

La planta de lino oleaginoso es especialmente sensible a la competencia con malezas, que limita el rendimiento potencial. El objetivo de este trabajo fue delimitar el período crítico de competencia del lino con una comunidad natural de malezas. Se realizó una experiencia de campo durante 1993, 1994 y 1995 en La Plata, Argentina. Los tratamientos consistieron en mantener el lino con y sin presencia de malezas en distintas etapas de su desarrollo. La comunidad de malezas fue evaluada en su composición y producción de materia seca y el cultivo en su rendimiento en semillas y componentes. El período crítico se delimitó entre los 30 y 80 días después de la siembra. En este período, la disminución de rendimiento de lino respecto del testigo sin malezas fue superior al 10%. La disminución de rendimiento del cultivo totalmente enmalezado fue del 79% respecto del desmalezado todo el ciclo. Fue afectado el número de semillas por planta ya que su definición está incluida en el período delimitado. Los resultados obtenidos sugieren que las alternativas de control deben considerar el período crítico y también propiciar su utilización en modelos de predicción.

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Closas, Antonio Humberto, Norberto Ferreyra, Mariana Valdés, Moira Carrió, and Daniela Torrente. "Modelización de las relaciones entre estrategias de aprendizaje y el rendimiento universitario mediante predicción logística." Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, no. 13 (September 8, 2014): 72. http://dx.doi.org/10.30972/rfce.013387.

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Abstract:

El objetivo principal de este estudio fue desarrollar un modelo de regresión logística que explique de qué manera las estrategias de aprendizaje, que habitualmente utilizan los estudiantes universitarios, se encuentran vinculadas con el rendimiento académico. Concretamente, se examinaron las relaciones existentes entre las dimensiones adquisición, codificación, recuperación y apoyo, correspondientes a la Escala de Estrategias de Aprendizaje ACRA-Abreviada, y las calificaciones obtenidas por los alumnos encuestados, los cuales pertenecen a una Universidad Nacional (de gestión pública) de Argentina. La muestra estuvo conformada por un total de 125 estudiantes (49 mujeres y 76 hombres), con una media de 21.63 años (DE = 3.09). La investigación responde a un diseño cuantitativo, descriptivo, explicativo y transversal. Los análisis de datos relativos a estudios descriptivos y psicométricos, permitieron conocer el comportamiento de cada una de las dimensiones de la prueba, así como los índices de consistencia interna de las cuatro subescalas y del instrumento en su conjunto, valores que en todos los casos pueden considerarse adecuados y correctos. Los cálculos de inferencia estadística implementados dieron lugar a determinar que el modelo logístico que mejor se ajusta a los datos muestrales propone como variables explicativas del rendimiento académico: a) las dimensiones codificación y apoyo de la Escala ACRA-Abreviada, y b) el tipo de carrera que estudian los jóvenes encuestados. Los resultados educativos representan un fenómeno multicausal que posee especial relevancia a la hora de implementar decisiones en el ámbito de la política, planificación y gestión educativa, de allí que el presente trabajo conlleva implícitamente verdaderas perspectivas de transferencia.

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Acuña Pinaud, Leoncio Luis, Pedro Celino Espinoza Haro, Isabel Moromi Nakata, Ana Victoria Torre Carrillo, and Francisco García Fernandez. "CONCRETO DE ALTO RENDIMIENTO, PREDICCIÓN DE SU RESISTENCIA A LA COMPRESIÓN MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES." Revista Cientifica TECNIA 27, no. 1 (January 4, 2018): 51. http://dx.doi.org/10.21754/tecnia.v27i1.125.

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Abstract:

En las edificaciones de las viviendas modernas el concreto es un elemento fundamental que interviene. De otro lado en las construcciones de puentes, diques, túneles, esto es en la construcción de estructuras no estándares de la ingeniería civil, el concreto que se utiliza es el de alto rendimiento (CAR) que aparte de los componentes básicos como el agua, cemento, agregados finos y gruesos, contienen otros aditivos cementantes, como las microsílices. El problema es conseguir un recurso tecnológico que ayude a pronosticar la resistencia de CAR a partir de sus datos de fabricación, pero esto es imposible. Sin embargo, se tiene las redes neuronales artificiales que cumplen este papel, que luego de entrenadas se transforman en verdaderas funciones matemáticas que aproximan los valores esperados de las resistencias de las probetas de concreto. El nivel de aproximación se estima por la correlación entre la respuesta y el valor esperado de la red. Entonces resulta muy útil contar con una red neuronal que permita simular numéricamente la resistencia del concreto, incluso antes de su fabricación. En esta investigación se han obtenido diversas redes neuronales artificiales que pronostican la resistencia a compresión del CAR con correlaciones que varían entre 0.86 y 0.91. . Palabras clave.- Red Neuronal Artificial, probeta, compresión axial, aditivos. em> ABSTRACT The building of modern housing concrete is a fundamental element that intervenes. On the other hand, in the construction of bridges, dams, tunnels, this is in the construction of non‐standard civil engineering structures, the concrete that is used is the high performance (CAR) that apart from the basic components such as water, Cement, fine and coarse aggregates, contain other cementing additives, such as microsílices. The problem is to get a technological resource that helps predict the resistance of CAR from its manufacturing data, but this is impossible. However, we have artificial neural networks that fulfill this role, which after being transformed into true mathematical functions that approximate the expected values ??of the resistance of concrete specimens. The approximation level is estimated by the correlation between the response and the expected value of the network. It is then very useful to have a neural network that simulates numerically the resistance of the concrete, even before its manufacture. In this investigation, several artificial neural networks have been obtained that predict the resistance to compression of the CAR with correlations that vary between 0.86 and 0.91. Keywords.- Artificial Neural Network, test tube, axial compression, additives.

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Puentes Puentes, Luis Orlando, and Juan Pablo Amaya Pino. "Rendimiento del he4 en el diagnóstico, pronóstico y predicción de recidiva en cáncer de endometrio." Revista Ciencias Biomédicas 7, no. 2 (November 9, 2020): 274–84. http://dx.doi.org/10.32997/rcb-2016-2856.

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Abstract:

Introducción: el cáncer de endometrio es un cáncer ginecológico frecuente. La biopsia de endometrio es la prueba de oro para el diagnóstico. Ningún biomarcador ha mostrado relevancia clínica hasta el momento. El HE4 parece ser de alta sensibilidad y especificidad, incluso en los estadios tempranos.Objetivos: analizar la evidencia médica publicada hasta la fecha sobre el potencial valor del HE4 como prueba diagnóstica, al igual que su utilidad en lo concerniente al pronóstico y recaída en las pacientes con cáncer de endometrio.Materiales y métodos: se realizó revisión narrativa de la literatura en las bases de datos Pubmed-Medline y EMBASE desde 1990 a 2016. La búsqueda se estructuró utilizando términos MESH.Resultados: los resultados de sensibilidad varían según los diferentes puntos de cortes de HE4 entre 41% y 94%, especificidad entre 36% y 100%. El punto de corte que mejor rendimiento mostró fue 70 pmol/L, con sensibilidad de 59.4% y especificidad de 100%.En pronóstico, los estudios muestran que el HE4 puede ayudar en la predicción del riesgo de invasión miometrial, para la adecuada estatificación, así como definición del compromiso extrauterino y ganglionar para determinar de una manera más acertada lanecesidad de linfadenectomía.Conclusión: resultados iniciales sugieren que el HE4 es un biomarcador que puede ser útil en el diagnóstico de las mujeres con cáncer de endometrio, además puede identificar aquellas con alto riesgo de recurrencia y puede ser utilizado en el seguimiento y detección de esta. Rev.cienc.biomed. 2016;7(2):274-284.

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Vázquez-Cano, Esteban, Ana-María De-la-Calle-Cabrera, Carlos Hervás-Gómez, and Eloy López-Meneses. "El contexto sociofamiliar y su incidencia en el rendimiento lector del estudiante en PISA." Ocnos: Revista de estudios sobre lectura 19, no. 1 (March 31, 2020): 43–54. http://dx.doi.org/10.18239/ocnos_2020.19.1.2122.

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Abstract:

Esta investigación pretende analizar la influencia del nivel educativo de los padres y madres, la profesión y el rol educativo de los mismos en el rendimiento lector de sus hijos e hijas de forma comparada entre países de lengua iglesa y española. El estudio se aborda desde un análisis multinivel y de regresión logística binaria. Los resultados muestran que el contexto sociofamiliar aporta una predicción entorno al 20% en países de habla española y el 15% en países de habla inglesa. La incidencia más significativa se produce por el nivel de estudios medio de los padres y la muestra de interés de los padres en las actividades escolares y el apoyo educativo hacia sus hijos en ambos bloques de países.

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Prună, Laurențiu Cătălin. "Estilos de aprendizaje y rendimiento académico en alumnos de un liceo en Bucarest." RIEE | Revista Internacional de Estudios en Educación 21, no. 1 (June 30, 2021): 12–20. http://dx.doi.org/10.37354/riee.2021.208.

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Abstract:

Esta investigación tuvo como objetivo determinar si existe una relación entre los estilos de aprendizaje y las calificaciones de 308 estudiantes de entre 15 y 18 años, de un liceo en Bucarest. Para identificar los estilos de aprendizaje, se utilizó el Cuestionario Honey-Alonso de Estilos de Aprendizaje, el cual está compuesto por 80 ítems que responden a cuatro estilos de aprendizaje: activo, reflexivo, teórico y pragmático. Se utilizó como prueba estadística el análisis de regresión lineal múltiple. Los resultados mostraron que los estilos de aprendizaje activo y reflexivo son predictores significativos de las calificaciones de los estudiantes. Los estilos teórico y pragmático no contribuyen significativamente a la predicción del rendimiento académico de los estudiantes encuestados. Es importante que los docentes adecuen sus estrategias para que los estudiantes, independientemente de su estilo de aprendizaje, tengan un desempeño exitoso.

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Zenteno Cruz, Guillermo Alberto, Enrique Palacios Vélez, Leonardo Tijerina Chávez, and Héctor Flores Magdaleno. "Aplicación de tecnologías de percepción remota para la estimación del rendimiento en caña de azúcar." Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas 8, no. 7 (November 13, 2017): 1575. http://dx.doi.org/10.29312/remexca.v8i7.513.

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Abstract:

Los productores de caña de azúcar buscan en forma constante reducir costos, aumentar la productividad y el rendimiento. Por otra parte, toma gran importancia la predicción del rendimiento de los cultivos para una mejor planificación de políticas agrícolas y de seguridad alimentaria en una economía de mercado globalizado. La presente investigación se llevó a cabo en la zona de abasto del Ingenio Emiliano Zapata, en el estado de Morelos, en una superficie de 10 664 ha, durante el ciclo agrícola 2009-2010. El objetivo del estudio fue calibrar una metodología para estimar el rendimiento de caña de azúcar (Saccharum officinarum) con base en el análisis temporal de índices de vegetación de diferencias normalizadas (NDVI) e índices de estrés de humedad (MSI) obtenidos de imágenes Landsat-7 ETM+ y la evapotranspiración del cultivo (ETc) estimada calculando la variable Kc en función de índices NDVI y utilizando la evapotranspiración de referencia (ETo) obtenida de estaciones meteorológicas. Como resultado del estudio se obtuvieron relaciones entre los valores promedio de los índices y la ETc, con el rendimiento medido en campo en 23 parcelas de control; observándose una R2 de 0.92, 0.77 y 0.85, respectivamente. A partir del modelo de mejor ajuste, se estimó el rendimiento promedio para la zona de estudio de 114.3 t ha-1. La Secretaría de Agricultura Pesca y Alimentación; a través, del Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP), reportó un rendimiento promedio en Morelos para el año 2009 de 115.4 t ha-1. Lo que permite conocer la efectividad de las estimaciones realizadas.

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Cevallos-Valdiviezo, Holger, Ariana Rodríguez-Cristiansen, Patricia Valdiviezo-Valenzuela, Danny Arévalo-Avecillas, and Carmen Padilla-Lozano. "Predicción del nivel de cosecha de camarón blanco: el caso de una pequeña camaronera en la parroquia Tenguel del cantón Guayaquil, Ecuador." Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa 30 (December 1, 2020): 227–57. http://dx.doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.3791.

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Abstract:

Actualmente el sector camaronero del Ecuador es uno de los sectores no petroleros con mayor proyección de crecimiento hacia el mercado internacional. A pesar del auge de este sector, la mayoría de los pequeños productores de camarón toman sus decisiones operativas en función del conocimiento empírico del negocio, sin considerar datos históricos ni ninguna herramienta científica como fundamento de sus decisiones. En este trabajo implementamos y comparamos técnicas de aprendizaje estadístico de vanguardia para la predicción del nivel de cosecha de camarón blanco Litopenaeus vannamei de una pequeña camaronera ubicada en la parroquia Tenguel del cantón Guayaquil, Ecuador. Datos de 35 pescas que corresponden a 7 ciclos se usaron como datos. Luego se hicieron predicciones reales de cosecha para los dos siguientes ciclos. Las técnicas comparadas son: Regresión Lineal Múltiple (RLM) por mínimos cuadrados, Árbol de Regresión CART, Bosques Aleatorios, Regresión adaptativa multivariante por tramos (MARS) y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). MARS sin interacciones, el modelo de RLM aditivo con selección de predictores por Best Subset Selection y SVM con Núcleo lineal produjeron un menor error de predicción por Validación Cruzada. El buen rendimiento predictivo de estos métodos fue confirmado con buenos resultados de predicción real en los dos siguientes ciclos. El uso de técnicas estadísticas de vanguardia puede ser de gran ayuda para obtener predicciones confiables, y, por tanto, para mejorar los procesos operativos de las pequeñas camaroneras.

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Galán Larrea, Rolando, Héctor Manuel De los Santos Posadas, and Juan Ignacio Valdez Hernández. "Crecimiento y rendimiento de Cedrela odorata L. y Tabebuia donnell-smithii Rose en San José Chacalapa, Pochutla, Oaxaca." Madera y Bosques 14, no. 2 (August 30, 2016): 65–82. http://dx.doi.org/10.21829/myb.2008.1421213.

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Abstract:

Se construyó un Sistema de Crecimiento Maderable (SCM) de tipo explícito a partir de datos de sitios con remediciones de Cedrela odorata (cedro rojo) y Tabebuia donnell-smithii (primavera) en la región de la costa oaxaqueña. Como primera fase del SCM se construyeron modelos de volumen total y comercial por árbol con base en datos de volumen obtenidos mediante métodos no destructivos. Los datos de las parcelas se ajustaron a un SCM explícito, a través de regresión aparentemente no correlacionada para lograr compatibilidad total entre componentes de predicción y proyección.

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Bastidas Guacho, Gisel Katerine, Patricio Xavier Moreno Vallejo, and María Elena Vallejo Sanaguano. "Predicción del nivel de riesgo de reprobación estudiantes de educación superior usando un modelo de red neuronal artificial." ConcienciaDigital 4, no. 3.1 (August 5, 2021): 95–104. http://dx.doi.org/10.33262/concienciadigital.v4i3.1.1816.

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Abstract:

La deserción de los estudiantes universitarios de las carreras y las altas tasas de reprobación es un problema en las instituciones de educación superior en el Ecuador y mientras más alta es la tasa de reprobación en una asignatura, mayor es el número de estudiantes que deben cursar nuevamente dicha asignatura lo cual limita los recursos disponibles y hace que las autoridades de las instituciones educativas realicen una constante reestructuración de espacios físicos y de docentes. Por lo tanto, el objetivo del presente estudio es usar la minería de datos educativa con técnicas de aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo para analizar y modelar datos educativos de tal forma que se puede predecir el rendimiento académico de un estudiante. El diseño de la investigación fue mixta y longitudinal debido a que se analizó información obtenida durante 6 periodos académicos. A diferencia de estudios previos, en el presente estudio se consideran datos académicos, sociodemográficos y socioeconómicos los cuales fueron obtenidos mediante encuestas digitales y sistemas informáticos académicos de una institución de educación superior y se propone un modelo de red neuronal artificial MLP para predecir el nivel de riesgo de reprobación de los estudiantes, el cual permitirá a estudiantes, docentes y autoridades conocer el riesgo de reprobación en una asignatura de la forma que se pueda tomar las acciones correspondientes con el fin de menorar la tasa de reprobación. El modelo propuesto alcanzó una certeza de aproximadamente el 88% demostrando un buen desempeño. Adicionalmente, se comparó el rendimiento del modelo propuesto con el rendimiento de un modelo de árbol de decisión y de un modelo de regresión logística aplicados al mismo conjunto de datos, estos modelos obtuvieron una certeza de aproximadamente 85% y 82%, respectivamente.

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Sternberg, Robert J. "La Inteligencia Exitosa: Un Modelo para evaluar la Inteligencia más allá de los test de Cociente Intelectual (CI)." European Journal of Education and Psychology 8, no. 2 (January 4, 2018): 76. http://dx.doi.org/10.30552/ejep.v8i2.151.

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Abstract:

Las pruebas estandarizadas convencionales, evalúan sólo una muestra de las amplias habilidades requeridas para conseguir éxito en la escuela y en la vida. En contraste, la teoría aumentada de la inteligencia exitosa afirma, que la inteligencia implica habilidades creativas en la producción de nuevas ideas, habilidades analíticas para evaluar si las ideas son buenas, habilidades prácticas para implementar las ideas en la práctica y para convencer a otras personas sobre el valor de las ideas, y habilidades basadas en la sabiduría para confirmar que uno está utilizando sus conocimientos y habilidades para servir a un bien común. Se crearon tres proyectos para evaluar la teoría respecto al acceso a la universidad. En primer lugar, el Proyecto Rainbow (Arco Iris) demostró que la predicción del primer año de rendimiento académico en la universidad se podría aumentar; al mismo tiempo, se puede conseguir la disminución de diferencias entre los grupos étnicos en una evaluación predictiva, en comparación con la prueba de acceso a la Universidad. En segundo lugar, el Proyecto Caleidoscopio, mejoró la predicción del rendimiento académico y extracurricular en comparación con los resultados obtenidos por los alumnos en las pruebas de acceso a la Universidad, pero las diferencias entre los grupos étnicos que se obtienen habitualmente, desaparecieron. En tercer lugar, el Proyecto Panorama mostró el éxito de técnicas similares, en una población menos selectiva (es decir, de menos éxito académico). Los proyectos demuestran que la aplicación de la teoría de la inteligencia exitosa aumentada mejora los procedimientos de acceso a la universidad.

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Herrera Ramírez, Mª Inmaculada, Francisco Herrera Clavero, and Mª Inmaculada Ramírez Salguero. "¿Qué ocurre entre el autoconcepto y el rendimiento académico, en un contexto pluricultural?" REOP - Revista Española de Orientación y Psicopedagogía 18, no. 2 (January 28, 2014): 201. http://dx.doi.org/10.5944/reop.vol.18.num.2.2007.11312.

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Abstract:

RESUMENEste trabajo pretende describir y explicar los diferentes tipos (dimensiones), niveles y relaciones del autoconcepto y el rendimiento académico del alumnado en un contexto educativo pluricultural, como base para poder diseñar, desarrollar y evaluar la intervención más adecuada.Los análisis llevados a cabo han permitido constatar diferencias estadísticamente significativas en diversas dimensiones del autoconcepto y el rendimiento, por curso, cultura y sexo; destacando particularmente la desventaja del alumnado musulmán.Asimismo, se han podido observar correlaciones moderadas entre las variables estudiadas y, además, el poder de predicción del autoconcepto sobre el rendimiento, en sus distintas dimensiones.ABSTRACTThis work tries to describe and to explain the different types (dimensions), levels and relations of self-concept and academic achievement of pupils in a pluricultural educational context, as a basis to be able to design, develop and evaluate the most suitable intervention.The analyses carried out have allowed to state statistically significant differences in diverse dimensions of self-concept and academic achievement, by course, culture and gender; particularly emphasizing the disadvantage of the Muslim pupils.Also, it has been possible to observe moderate correlations between the studied variables and, in addition, the power of prediction of self-concept on academic achievement, in its different dimensions.

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Bedoya Herrera, Oscar Mauricio, Marcelo López Trujillo, and Carlos Eduardo Marulanda Echeverry. "Modelo predictivo para la identificación de factores socioculturales asociados al tiempo de búsqueda del primer empleo en egresados universitarios." Revista Virtual Universidad Católica del Norte, no. 58 (October 2019): 3–18. http://dx.doi.org/10.35575/rvucn.n58a6.

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Algunos programas de educación superior en Colombia desconocen si las variables socioculturales de sus recién egresados son influyentes en el tiempo que tardan en conseguir su primer empleo. Este artículo muestra los resultados del uso de técnicas automáticas de extracción de datos, para el análisis predictivo del tiempo que un graduado tarda en conseguir su primer empleo, orientadas a egresados de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Caldas, en el último lustro. Para su desarrollo se emplearon rutinas de análisis de datos, utilizando el algoritmo de longitud de descripción mínima, estableciendo que los factores representativos, que permiten pronosticar el tiempo de búsqueda satisfactoria del primer empleo, son el nivel de educación de la madre, el rendimiento académico y el factor de ingreso. El estudio contrasta el valor objetivo original con el valor de predicción para 135 registros, donde se concluye que los graduados que tienen un rendimiento de 3, entre 1 y 5, siendo este último el rendimiento ideal, con un nivel de educación de su madre correspondiente a “Primaria Completa”, y cuyo factor de ingreso es “Sus habilidades y destrezas”, se proyectan para conseguir su primer empleo en “Menos de 3 meses”, con un 63% de certeza.

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Duarte, Mery, and Jonathan Ayala. "Nivel de relación y estimación de la eficacia predictiva de la personalidad, la inteligencia fluida y la situación laboral con respecto al rendimiento académico en estudiantes de una universidad privada de Asunción." Revista Científica Estudios e Investigaciones 8 (December 30, 2019): 239–40. http://dx.doi.org/10.26885/rcei.foro.2019.239.

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Abstract:

La presente investigación consistió en identificar el nivel de predicción y relación de la personalidad, la inteligencia fluida y la situación laboral con respecto al rendimiento académico en estudiantes de una universidad privada de Asunción. El trabajo es un estudio de tipo descriptivo correlacional, de diseño no experimental el cual contó con una muestra de 155 personas seleccionadas por medio de muestreo no probabilístico por conveniencia de corte transversal, los instrumentos utilizados para la investigación se citan a continuación ;el Inventario de Personalidad NEO Revisado NEO PI-R de Costa y McCrae (1985), Test de Matrices Progresivas de Raven Avanzado creado por Raven (1938) y la Escala de situación laboral cuestionario auto aplicable creado, que presenta nueve ítems y evalúa la situación laboral usando los criterios planteados por Ibrahim, Freeman y Shelle (2011). Los resultados indican asociación entre los constructos: sentido del deber, responsabilidad, reflexión, impulsividad, modestia e inteligencia fluida en relación a rendimiento académico. Estos valores demuestran la existencia de asociación con efecto de tamaño mínimo entre los constructos mencionados. Finalmente, se elaboró un modelo formado por la faceta sentido del deber e inteligencia fluida, el cual explica el 15% de la varianza total del rendimiento académico.

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Broc, Miguel Ángel. "La Predicción Del Rendimiento Académico En Alumnos De Bachillerato. Estudio De Un Caso (Centro) En España." European Scientific Journal, ESJ 12, no. 25 (September 30, 2016): 111. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2016.v12n25p111.

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Abstract:

This paper studies the assessment during the first year of baccalaureate in seventy-six students. In a public educational institution of Saragossa (Spain), no differences in academic achievement between men (forty) and women (thirty-six) were found, but between two main modalities (Sciences, thirty-five students, versus Humanities and social Sciences, with forty-one students), finding differences outstrip students Sciences throughout the year, equaling to end with their counterparts. This leads us to study the hypothesis of whether the ratings could be “inflated” by teachers in Humanities students. For this they were conducted by a retrospective design “ex post facto” an multiple lineal regression analysis, using as a dependent variable grades in the third final evaluation, and as independent, performance in the first and second assessment and all subjects, not including any other variables. The results show different prediction equations that explaining 87% and 88% of the variance in the final performance, in the two types of modalities respectively. The values predicted by the model resulting in a significant percentage of “inflation” in the ratings of 23% in the group of Sciences and 37% in the Humanities and Social Sciences. The mean scores of the subjects discussed in three different moments are analyzed and significant difference was observed in the three evaluations, emerging some evaluation patterns in the teachers. It intuits that the “rating inflation” could begin much earlier than in the preuniversity entrance course.

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Steyerberg, Ewout W., Ben Van Calster, and Michael J. Pencina. "Medidas del rendimiento de modelos de predicción y marcadores pronósticos: evaluación de las predicciones y clasificaciones." Revista Española de Cardiología 64, no. 9 (September 2011): 788–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.recesp.2011.04.017.

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Torrecillas, Marcelo Gustavo, Luis Máximo Bertoia, and Leandro Jorge Rey. "Nutrición nitrogenada y tipo de híbrido y su influencia sobre atributos que determinan la aptitud bioenergética de sorgos." AgriScientia 35, no. 2 (December 27, 2018): 1. http://dx.doi.org/10.31047/1668.298x.v35.n2.18744.

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Abstract:

El uso de fuentes de energía renovable está creciendo en el mundo y la búsqueda de biomasa alternativa para la producción de combustible, como el etanol, se ha intensificado. El objetivo de este trabajo fue estudiar el efecto de diferentes dosis de nitrógeno (N) sobre la eficiencia de uso y distintos atributos de la biomasa azucarada y lignocelulósica de cuatro morfotipos (Hib) de sorgo (Sorghum bicolor (L.) Moench). Durante dos campañas se evaluó el rendimiento de azúcar fermentable (RAF), rendimiento teórico de etanol a partir del jugo azucarado (REazu), rendimiento de etanol celulósico (REcel) y la eficiencia de uso de N (EUN) para la producción de materia seca (RMS). Se detectó significancia del efecto año en la mayoría de las variables. La aplicación de N influenció sobre todas las variables estudiadas, excepto azúcares solubles (SST). La interacción N×Hib no influyó significativamente sobre ningún atributo. Los morfotipos sileros se destacaron para RAF, debido a mayores valores de SST. La dosis de 50 N presentó el valor más alto de EUN. Si bien no existieron diferencias significativas entre morfotipos, la productividad de biomasa en morfotipos fotosensitivos fue determinante en la predicción del rendimiento de etanol, tanto a partir de azúcares como celulosa.

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Mendoza Mendoza, Adel, Delimiro Visbal Cadavid, and Sandra Díaz Santana. "Estrategias de aprendizaje en la educación superior." Sophia 13, no. 2 (June 30, 2017): 70–81. http://dx.doi.org/10.18634/sophiaj.13v.2i.461.

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Abstract:

Este trabajo presenta un estudio realizado a los estudiantes de la facultad de Ingenierías en una universidad, en donde se identifican las estrategias de aprendizaje que ellos emplean, su relación con las variables: rendimiento académico, género, estrato social, tipo de colegio y el tipo de ingeniería que estudian. En este estudio se emplean diversas herramientas estadísticas para el análisis de la información obtenida por medio de una encuesta, tales como análisis descriptivo, regresión logística y árboles de decisión, los resultados obtenidos en cada uno de los análisis estadísticos se contrastaron entre ellos, además se presentan unas propuestas resultantes del análisis de los datos.En la regresión logística, se evaluó la relación que existía entre el rendimiento académico de los estudiantes y las demás variables de estudio con un 61,3 % de predicción de casos correcta, en los resultados obtenidos con el árbol de decisión se observa una coherencia con lo mostrado por la regresión logística.

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Guzmán Duchen, Daniel, and Julio Montero Torres. "Interacción de bacterias y plantas en la fijación del nitrógeno." Revista de Investigación e Innovación Agropecuaria y de Recursos Naturales 8, no. 2 (August 28, 2021): 87–101. http://dx.doi.org/10.53287/uyxf4027gf99e.

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Abstract:

El ecosistema está constituido por las interrelaciones de los factores bióticos y abióticos, en la cual se sostiene la vida. Las leguminosas y otras plantas, viven de forma simbiótica con bacterias que proliferan en el suelo y son capaces de fijar nitrógeno atmosférico (N₂), elemento vital, para la nutrición de las plantas. Las bacterias del género Rhizobium y las de diazótrofos tienen la capacidad de fijar N₂ convirtiendo este a una forma asimilable por las plantas. Las bacterias promotoras del crecimiento en plantas, (PGPB) por sus siglas en inglés son importantes en diferentes ecosistemas donde se presentan adversidades de sequía, baja fertilidad de los suelos cultivables y bajo rendimiento de la producción. La distribución, identificación y predicción de las funciones de la diversidad microbiana ayuda al manejo productivo e incrementa el rendimiento en cultivos agrícolas. Este artículo de revisión estudia la fijación biológica del nitrógeno a través de la interacción y simbiosis de plantas-bacterias.

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Bausela Herreras, Esperanza. "¿Qué papel tiene la asistencia a Educación Infantil en la predicción del rendimiento matemático en PISA? / What is the role of child education assistance in predicting mathematical performance in PISA?" Magister 31, no. 1 (October 9, 2019): 9. http://dx.doi.org/10.17811/msg.31.1.2019.9-16.

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Abstract:

Las matemáticas son críticas para el desarrollo del individuo, siendo diferentes las variables que pueden predecir un bajo rendimiento en esta competencia. Estas variables pueden estar relacionadas con el sujeto que aprende o con el docente que instruye. El objetivo del trabajo es comparar el riesgo de tener bajo rendimiento en competencia matemática evaluada en PISA en función de las estrategias de enseñanza-aprendizaje que emplean los estudiantes y las enseñanzas docentes, en hombres y en mujeres que han asistido o no han asistido a la etapa de Educación Infantil. Se ha seguido una metodología no experimental, diseño comparativo – causal. Se han realizado análisis de regresión logística binaria. Entre los resultados destacar que la no asistencia a Educación Infantil aumenta significativamente el riesgo de tener bajo rendimiento en matemáticas en los dos modelos (estrategias docentes y estrategias de aprendizaje). Por tanto, existen diferentes variables que aumentan la probabilidad y/o riesgo de tener bajo rendimiento en la competencia matemática en los diferentes modelos estudiados.

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Lozano-Ramírez, Águeda, Amalio Santacruz-Varela, Félix San-Vicente-García, José Crossa, Juan Burgueño, and José D. Molina-Galán. "MODELACIÓN DE LA INTERACCIÓN GENOTIPO X AMBIENTE EN RENDIMIENTO DE HÍBRIDOS DE MAÍZ BLANCO EN AMBIENTES MÚLTIPLES." Revista Fitotecnia Mexicana 38, no. 4 (December 4, 2015): 337. http://dx.doi.org/10.35196/rfm.2015.4.337.

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Abstract:

Los programas de fitomejoramiento enfocados a la obtención de genotipos con mayor rendimiento y estables en una amplia gama de condiciones ambientales enfrentan factores ambientales que enmascaran el potencial de los genotipos. La interacción genotipo × ambiente (G × A) puede hacer que esta predicción no sea precisa. El objetivo de este estudio fue modelar la interacción G × A mediante distintos modelos estadísticos, en un grupo de híbridos de maíz (Zea mays L.) en ambientes de clima tropical. Se evaluaron 29 híbridos de endospermo blanco en 15 ambientes de América tropical, con un diseño alfa-látice. La variable rendimiento se analizó primero con un análisis combinado de varianza. Posteriormente se aplicaron los métodos de efectos principales aditivos e interacción (AMMI) y de regresión en los sitios (SREG) con el modelo de factores analítico (FA), para estudiar la interacción G × A y definir ambientes que discriminen mejor a los genotipos, y que permitan el agrupamiento de ambiente y genotipos. El análisis AMMI señaló a una localidad de Guatemala, una de México y una de Nicaragua como las de mayor interacción, identificó cuatro mega-ambientes, y definió al híbrido más estable y con buen rendimiento. El método SREG FA resultó un buen predictor porque permitió identificar cuatro subgrupos y agrupó ambientes de diferentes países con características semejantes.

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Amaya Díaz, Laura Patricia, Raquel Rivera Carvajal, and Hadder Uriel Acosta Salazar. "Análisis de la relación entre el resultado de lectura crítica en las pruebas Saber 11, el promedio académico y el desempeño en tareas de atención y memoria en estudiantes universitarios." Revista Temas, no. 14 (November 30, 2020): 99–108. http://dx.doi.org/10.15332/rt.v0i14.2461.

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Se analizó la relación entre el resultado de lectura crítica en las pruebas Saber 11, el rendimiento académico y el desempeño en tareas de atención y memoria en 55 estudiantes universitarios (edad media=20 años, D.T.=2.51) a través de la prueba Memometric, la subprueba de retención de dígitos de Wechsler y el test de cancelación de la A. Como resultado, se encontró que el rendimiento en el módulo de lectura crítica y el desempeño académico no se relacionan únicamente con procesos psicológicos básicos como la atención selectiva y la memoria de trabajo. Adicionalmente, las correlaciones entre las variables estudiadas fueron bajas (con puntuaciones entre r = .004 y r = .42; p < .05), a excepción de dos, que pueden ser consideradas como moderadas: inverso memometric y promedio académico con un r ,50 p < .05; y directo memometric e inverso memometric, con un r = ,67, p < .05. Con el análisis posterior del modelo de regresión se observó que el desempeño en la prueba de lectura crítica Saber 11 fue significativo para la predicción del rendimiento académico. En conclusión, solo fueron corroboradas dos de las relaciones planteadas. Se sugiere para futuras investigaciones incluir variables relacionadas con los recursos afectivos del estudiante y los ambientes de aprendizaje.

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Corrales, David Camilo. "Toward detecting crop diseases and pest by supervised learning." Ingenieria y Universidad 19, no. 1 (July 15, 2015): 207. http://dx.doi.org/10.11144/javeriana.iyu19-1.tdcd.

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Abstract:

El cambio climático ha provocado amenazas a la producción agrícola; los cambios extremos de temperatura y humedad, y otros factores de estrés abióticos contribuyen a la aparición de enfermedades y plagas en los cultivos. En este sentido, recientes esfuerzos de investigación se han enfocado en la predicción de plagas y enfermedades en cultivos haciendo uso de algoritmos de aprendizaje supervisado. En este artículo es presentada una revisión bibliográfica de los algoritmos de aprendizaje supervisado más utilizados para la detección de plagas y enfermedades en cultivos como: maíz, arroz, café, mango, maní, tomate, entre otros, con el objetivo de seleccionar los algoritmos con mejor rendimiento para el sector agrícola.

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Inzunza-Ibarra, Marco A., Ernesto A. Catalán-Valencia, M. Magdalena Villa-Castorena, Ignacio Sánchez-Cohen, Ernesto Sifuentes-Ibarra, and Abel Román-López. "MODELOS DE PREDICCIÓN DE RENDIMIENTO DE CANOLA EN FUNCIÓN DEL CONTENIDO DE HUMEDAD DISPONIBLE EN EL SUELO." Revista Fitotecnia Mexicana 37, no. 1 (March 15, 2014): 49. http://dx.doi.org/10.35196/rfm.2014.1.49.

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Abstract:

La canola (Brassica napus L.) es un cultivo de gran demanda por su aceite de alta calidad para consumo humano y por ser alternativa viable en la rotación de cultivos por sus reducidas necesidades hídricas. El estudio se realizó en Gómez Palacio, Durango en 2009, con el objetivo de determinar un modelo matemático que prediga confiablemente a la producción de grano de la canola ante diferentes condiciones de estrés hídrico en el suelo en dos etapas de su crecimiento. Se ensayaron siete tratamientos resultantes del diseño de tratamientos San Cristóbal para dos factores: humedad aprovechable consumida del suelo (HAC) [40-40, 40-80, 60-60, 60-100, 80-40, 80-80, y 100-60], en combinación con dos etapas fenológicas (vegetativa, que comprende de emergencia a inicio de floración; y reproductiva, de inicio de floración a madurez fisiológica). Los tratamientos se distribuyeron en forma aleatoria en un diseño experimental de bloques al azar con cuatro repeticiones. Las variables medidas fueron: rendimiento de grano (kg ha-1), eficiencia de uso de agua de la canola (kg m-3), evapotranspiración del cultivo, y régimen efectivo de humedad en el suelo. Los resultados mostraron que la canola alcanza los mayores valores de rendimiento de grano y de eficiencia de uso del agua (3.3 t ha-1 y de 0.585 kg m-3), al desarrollarse con 65 y 61 % de HAC en las etapas vegetativa y reproductiva, respectivamente. Los modelos de predicción mostraron que la canola maximiza su producción de grano (3.15 t ha-1) al consumir láminas de agua de 21 y 35 cm, en las dos etapas fenológicas citadas.

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