The Research Space: using the career paths of scholars to predict the evolution of the research output of individuals, institutions, and nations

In recent years scholars have built maps of science by connecting the academic fields that cite each other, are cited together, or that cite a similar literature. But since scholars cannot always publish in the fields they cite, or that cite them, these science maps are only rough proxies for the potential of a scholar, organization, or country, to enter a new academic field. Here we use a large dataset of scholarly publications disambiguated at the individual level to create a map of science-or research space-where links connect pairs of fields based on the probability that an individual has published in both of them. We find that the research space is a significantly more accurate predictor of the fields that individuals and organizations will enter in the future than citation based science maps. At the country level, however, the research space and citations based science maps are equally accurate. These findings show that data on career trajectories-the set of fields that individuals have previously published in-provide more accurate predictors of future research output for more focalized units-such as individuals or organizations-than citation based science maps

Estandarización de los procesos principales del área de planeación institucional de una institución educativa bajo la metodología BPM

El presente trabajo de obtención de grado consiste en la propuesta de una optimización de procesos en una institución educativa, que permita solucionar problemas actuales de la misma, siguiendo las primeras tres fases del ciclo de vida de Business Process Management (BPM). Este proyecto se desarrolló en una universidad privada de Zapopan, Jalisco, dentro del área de planeación y evaluación institucional, en la cual se llevan a cabo dos principales procesos: el ‘Proceso de recolección de datos’ y el ‘Proceso de generación de encuestas’, recopilando y organizando información tanto de los académicos como de los alumnos de la dicha universidad privada. Dada la gran cantidad de información que se maneja en el área de planeación y evaluación de esta universidad, es que la problemática a resolver en este trabajo de tesis fue la de disminuir o evitar los retrasos, el incumplimiento en las fechas de entrega y la entrega de datos incorrectos. La resolución de este proyecto se llevó a cabo en tres fases: La primera llamada ‘Planeación estratégica’ consistió en el levantamiento de requerimientos y entendimiento del problema basado en la estrategia y objetivos que se manejan en la universidad. La segunda fase ‘Análisis de procesos’ consistió en el análisis detallado del problema, haciendo distintos diagramas y modelados de procesos para identificar en qué parte del proceso radicaba la principal problemática a resolver. La tercera fase ‘Diseño de procesos’ consistió en proponer la solución a dicha problemática previamente identificada, diseñando una nueva propuesta de proceso que permita optimizar y hacer más eficaz la metodología llevada a cabo actualmente en el área. Finalmente, como conclusión, se realizó un plan de implantación de los procesos realizados, el cual podrá utilizarse como propuesta de mejora al área y a la propia universidad.ITESO, A. C

Infraestructura de Cloud Computing

El avance notable de tecnologías como la computación distribuida, Internet y grid computing, han posibilitado que Cloud Computing forme parte de un nuevo modelo de computación y de negocios. Cloud Computing está transformando los modos tradicionales de cómo las organizaciones utilizan y adquieren los recursos de Information Technology (IT). Representa un nuevo tipo del valor de la computación en red, gracias a la entrega de mayor eficiencia, escalabilidad masiva y más rápido y fácil desarrollo de software.\nEn la actualidad las organizaciones han comenzado a montar sus propias infraestructuras de cloud con el objeto de contar con las ventajas de Cloud Computing sumado a la privacidad de los datos que consideren estratégicos y adecuada a las necesidades del área. Contar con una infraestructura de cloud asegura una infraestructura escalable y personalizada que permita a los usuarios explotar el potencial de la virtualización en función a las necesidades de las aplicaciones que se van a desarrollar.Eje: Procesamiento Distribuído y Paralel

Infraestructura de Cloud Computing

El avance notable de tecnologías como la computación distribuida, Internet y grid computing, han posibilitado que Cloud Computing forme parte de un nuevo modelo de computación y de negocios. Cloud Computing está transformando los modos tradicionales de cómo las organizaciones utilizan y adquieren los recursos de Information Technology (IT). Representa un nuevo tipo del valor de la computación en red, gracias a la entrega de mayor eficiencia, escalabilidad masiva y más rápido y fácil desarrollo de software.\nEn la actualidad las organizaciones han comenzado a montar sus propias infraestructuras de cloud con el objeto de contar con las ventajas de Cloud Computing sumado a la privacidad de los datos que consideren estratégicos y adecuada a las necesidades del área. Contar con una infraestructura de cloud asegura una infraestructura escalable y personalizada que permita a los usuarios explotar el potencial de la virtualización en función a las necesidades de las aplicaciones que se van a desarrollar.Eje: Procesamiento Distribuído y Paralel

Comparison of 3D scan matching techniques for autonomous robot navigation in urban and agricultural environments

Global navigation satellite system (GNSS) is the standard solution for solving the localization problem in outdoor environments, but its signal might be lost when driving in dense urban areas or in the presence of heavy vegetation or overhanging canopies. Hence, there is a need for alternative or complementary localization methods for autonomous driving. In recent years, exteroceptive sensors have gained much attention due to significant improvements in accuracy and cost-effectiveness, especially for 3D range sensors. By registering two successive 3D scans, known as scan matching, it is possible to estimate the pose of a vehicle. This work aims to provide in-depth analysis and comparison of the state-of-the-art 3D scan matching approaches as a solution to the localization problem of autonomous vehicles. Eight techniques (deterministic and probabilistic) are investigated: iterative closest point (with three different embodiments), normal distribution transform, coherent point drift, Gaussian mixture model, support vector-parametrized Gaussian mixture and the particle filter implementation. They are demonstrated in long path trials in both urban and agricultural environments and compared in terms of accuracy and consistency. On the one hand, most of the techniques can be successfully used in urban scenarios with the probabilistic approaches that show the best accuracy. On the other hand, agricultural settings have proved to be more challenging with significant errors even in short distance trials due to the presence of featureless natural objects. The results and discussion of this work will provide a guide for selecting the most suitable method and will encourage building of improvements on the identified limitations.This project has been supported by the National Agency of Research and Development (ANID, ex-Conicyt) under Fondecyt grant 1201319, Basal grant FB0008, DGIIP-UTFSM Chile, National Agency for Research and Development (ANID)/PCHA/Doctorado Nacional/2020-21200700, Secretaria d’Universitats i Recerca del Departament d’Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya (grant 2017 SGR 646), the Span ish Ministry of Science, Innovation and Universities (project RTI2018- 094222-B-I00) for partially funding this research. The Spanish Ministry of Education is thanked for Mr. J. Gene’s pre-doctoral fellowships (FPU15/03355). We would also like to thank Nufri (especially Santiago Salamero and Oriol Morreres) for their support during data acquisitio

Smartphone overuse, depression & anxiety in medical students during the COVID-19 pandemic

"Introduction Medical students have made particular use of smartphones during the COVID-19 pandemic. Although higher smartphone overuse has been observed, its effect on mental disorders is unclear. This study aimed to assess the association between smartphone overuse and mental disorders in Peruvian medical students during the COVID-19 pandemic. Methods A cross-sectional study was conducted in 370 students aged between 16 and 41 years (median age: 20) in three universities from July to October 2020. A survey including Smartphone Dependence and Addiction Scale, PHQ-9, and GAD-7 was applied. Prevalence ratios were estimated using generalized linear models. Results Smartphone overuse was a common feature among students (n = 291, 79%). Depressive symptoms were present in 290 (78%) students and anxiety symptoms in 255 (69%). Adjusted for confounders, addictive/dependent smartphone use was significantly associated with presence of depressive symptoms (PR = 1.29, 95% CI: 1.20–1.38 for dependent use; PR = 1.30, 95% CI: 1.12–1.50 for addictive use). Also, addictive/dependent smartphone use was significantly associated with presence of anxiety symptoms (PR = 1.59, 95% CI: 1.14–2.23 for dependent use; PR = 1.61, 95% CI: 1.07–2.41 for addictive use). Conclusions Our findings suggest that medical students exposed to smartphone overuse are vulnerable to mental disorders. Overuse may reflect an inappropriate way of finding emotional relief, which may significantly affect quality of life and academic performance. Findings would assist faculties to establish effective measures for prevention of smartphone overuse.

Hypereosinophilic syndrome with erythrodermia

A 77-year-old male, with a history of heart failure and atrial fibrillation receiving warfarin, hypothyroidism, diabetes mellitus and hyperuricaemia, with a one-year history of erythematous and desquamative skin lesions in the trunk, pruritic and moderate recurrent eosinophilia. After allergic, parasitic, autoimmune and neoplastic causes were ruled out, the diagnosis of idiopathic hypereosinophilic syndrome was done. He was treated with prednisone and hydroxyurea, resulting in complete remission of eosinophilia and progressive improvement of dermal lesions.Varón de 77 años de edad, con antecedentes de insuficiencia cardiaca y fibrilación auricular recibiendo warfarina, hipotiroidismo, diabetes mellitus e hiperuricemia, con historia de un año de lesiones dérmicas eritematosas y descamativas en el tronco, pruriginosas y con moderada eosinofilia recurrente. Después de descartarse causas alérgicas, parasitarias, autoinmunes y neoplásicas, se hizo el diagnóstico de síndrome hipereosinofílico idiopático. Recibió tratamiento con prednisona e hidroxiurea, consiguiéndose una remisión completa de la eosinofilia y mejoría progresiva de las lesiones dérmicas

Framework de gestión del conocimiento (FGC) basado en capas

Research in the eld of Knowledge Management (KM) has grown in accumulation and importance in both the academic and business worlds. However, it has not properly established how and when a KM initiative should be implemented. For the above, this paper describes the layers that conform the structure of a KMF that enables management of knowledge resources among members of an organization. From the KMF a prototype of Knowledge Management System (KMS) is presented oriented to the management of the knowledge of research groups.La investigación en el campo de la Gestion del Conocimiento (GC) ha crecido en acumuladoe importancia tanto en el mundo académico como empresarial. Sin embargo, no ha establecido apropiadamente cómo y cúando una iniciativa de GC debe ser aplicada. Por lo anterior, en el presente artículo se describe la estructura -basada en capas- de un framework de gestión del conocimiento (FGC) que permite la administración de los recursos de conocimiento articulando, por niveles, diferentes funciones y actividades para la administración de los recursos de conocimiento entre los integrantes de una organización. Se presenta a partir del FGC un prototipo de Sistema de Gestión del Conocimiento (SGC) orientado al manejo del conocimiento de grupos de investigación

Identificación de algoritmos de cómputo Intensivo para big data y su implementación en clouds

Almacenar, transferir y procesar grandes volúmenes de datos en el área que se ha denominado Big Data son un factor determinante y un reto para el Cómputo de Alto Rendimiento (sigla en inglés: HPC de High Performance Computing). Los algoritmos usados para procesar esos datos deben sacar provecho de las ventajas ofrecidas por el cómputo en la Nube (Cloud), mediante el uso de algoritmos que permitan agilizar/acelerar el cómputo de o con esos datos.\nLa conjunción de Big Data y HPC se suele enfocar en la paralelización del procesamiento mediante la distribución de los datos y la delegación del cómputo en los nodos de procesamiento de la plataforma. Estas arquitecturas de cómputo, que para el caso de la memoria distribuida eran tradicionalmente los clusters, se pueden migrar al Cloud. La migración permite montar clusters virtuales (Cluster as a Service) logrando un entorno auto-escalable dependiente de la carga de trabajo. Se propone la identificación y evaluación de un conjunto representativo de algoritmos usados en Big Data con énfasis en su implementación en clouds.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralel