Curso de Especialización en Psicología Ciclo I Y II de 2022.

El presente es un informe resumen que busca de forma recopilatorio y sintética ordenar los conocimientos adquiridos, durante el proceso de especialización en psicología clínica de egresados en la licenciatura en Psicología de universidad de El Salvador. cuya finalidad, fue el generar las capacidades, habilidades y destrezas para realizar: evaluaciones psicológicas y presentar informes diagnósticos a nivel clínico, psicopedagógico, pericial o laboral dese una metodología teórica práctica. El proceso de especialización cursado creo habilidades en el manejo de criterios de evaluación en los diferentes tipos de entrevistas, como también habilidades de redacción en la creación de informes psicológicos según tipo de entrevistas aplicadas y habilidades en la aplicación de Instrumentos de evaluación y entrevistas clínicas, psicopedagógicas, forenses y laborales. La especialización se dividió en tres módulos, el primero, el diseño y aplicación de las entrevistas psicológicas focalizadas en los aspectos de la violación, la discapacidad, en trastornos clínicos, la entrevista laboral y psicopedagógica. El módulo II abordaba el informe psicológico centrándose en la creación de expedientes clínicos, forenses, psicopedagógicos, laborales, educativos y finalmente el módulo III la aplicación de pruebas psicológicas especializadas: TEST de NEUROSIP, EFEN, BENDER, EDAH, GADS, TDAH, PAI, CHIPS, OTIS

Curso de especialización en Psicología ciclo I y II de 2022

El presente es un informe resumen que busca de forma recopilatorio y sintética ordenar los conocimientos adquiridos, durante el proceso de especialización en psicología clínica de egresados en la licenciatura en Psicología de universidad de El Salvador. cuya finalidad, fue el generar las capacidades, habilidades y destrezas para realizar: evaluaciones psicológicas y presentar informes diagnósticos a nivel clínico, psicopedagógico, pericial o laboral dese una metodología teórica práctica. El proceso de especialización cursado creo habilidades en el manejo de criterios de evaluación en los diferentes tipos de entrevistas, como también habilidades de redacción en la creación de informes psicológicos según tipo de entrevistas aplicadas y habilidades en la aplicación de Instrumentos de evaluación y entrevistas clínicas, psicopedagógicas, forenses y laborales. La especialización se dividió en tres módulos, el primero, el diseño y aplicación de las entrevistas psicológicas focalizadas en los aspectos de la violación, la discapacidad, en trastornos clínicos, la entrevista laboral y psicopedagógica. El módulo II abordaba el informe psicológico centrándose en la creación de expedientes clínicos, forenses, psicopedagógicos, laborales, educativos y finalmente el módulo III la aplicación de pruebas psicológicas especializadas: TEST de NEUROSIP, EFEN, BENDER, EDAH, GADS, TDAH, PAI, CHIPS, OTI

LIBRO BLANCO PARA UNA ESTRATEGIA DE ESPECIALIZACIÓN INTELIGENTE EN BOSQUES COMPLEJOS DEL SUDOE

29 páginasEl objetivo del proyecto COMFOR-SUDOE es potenciar los bosques con estructuras complejas (mixtos e irregulares) así como la plantación con varias especies, como una estrategia de adaptación que dé respuesta al cambio climático y a la disminución de la biodiversidad. Entendemos como “bosque complejo” aquellas estructuras irregulares o disetáneas y/o de composición pluriespecífica gestionadas bajo un principio de persistencia y de acuerdo con objetivos de multifuncionalidad (producción, protección y uso social) y estabilidad. El proyecto ha sido financiado por INTERREG-SUDOE en el marco del IV Programa y se lanzó para fomentar las sinergias y fortalecer una red que una transnacionalmente la investigación y la innovación en sectores específicos del Sudoeste Europeo (SUDOE). Se trata de promover un crecimiento inteligente y sostenible mediante la promoción de la investigación, el desarrollo, la innovación y la transferencia tecnológica. El proyecto se desarrolló para definir prioridades de innovación, investigación y especialización entorno a los bosques complejos, abarcando ámbitos como la biodiversidad y bioeconomía, la participación ciudadana y acciones transformadoras para incrementar los paisajes resilientes. El presente informe recoge los principales resultados del proyecto y las recomendaciones para incluir los bosques complejos como una prioridad estratégica de especialización inteligenteProyecto financiado por el programa INTERREG-SUDOE a través del Fonde Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Presupuesto 1.289.211,57 €N

Estudio de la diversidad micorrícica de Betula celtiberica en zonas contaminadas por metales pesados

Escuela Politécnica de Mieres. Grado en Ingeniería Forestal y del Medio Natura

Optimisation of Knowledge Management (KM) with Machine Learning (ML) Enabled

The emergence of artificial intelligence (AI) and its derivative technologies, such as machine learning (ML) and deep learning (DL), heralds a new era of knowledge management (KM) presentation and discovery. KM necessitates ML for improved organisational experiences, particularly in making knowledge management more discoverable and shareable. Machine learning (ML) is a type of artificial intelligence (AI) that requires new tools and techniques to acquire, store, and analyse data and is used to improve decision-making and to make more accurate predictions of future outcomes. ML demands big data be used to develop a method of data analysis that automates the construction of analytical models for the purpose of improving the organisational knowledge. Knowledge, as an organisation’s most valuable asset, must be managed in automation to support decision-making, which can only be accomplished by activating ML in knowledge management systems (KMS). The main objective of this study is to investigate the extent to which machine learning applications are used in knowledge management applications. This is very important because ML with AI capabilities will become the future of managing knowledge for business survival. This research used a literature review and theme analysis of recent studies to acquire its data. The results of this research provide an overview of the relationship between big data, machine learning, and knowledge management. This research also shows that only 10% of the research that has been published is about machine learning and knowledge management in business and management applications. Therefore, this study gives an overview of the knowledge gap in investigating how ML can be used in KM for business applications in organisations