Using automatically generated students' clickable conceptual models for e-tutoring

Supplementary Proceedings of the 16th International Conference on Conceptual Structures (ICCS'08). Toulouse, France, July 7-11, 2008.Also published online by CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org, ISSN 1613-0073)Computer methods for evaluating student's knowledge have traditionally been based on Multiple Choice Questions (MCQs) or llin- the-blank exercises, which do not provide a reliable basis upon which to assess student's underlying misconceptions. Because of this lack, we have devised and implemented a procedure for automatically deriving clickable students' conceptual models from their free-text answers. A student's conceptual model can be de ned as a network of interrelated concepts associated with a con dence value that indicates how well each student knows a concept. Several knowledge representation formats are used to show the generated conceptual model to the student. Furthermore, students can click on the concepts to get more information about them. 22 English Studies students are taking advantage of this new resource to review their Pragmatics course. Initial results show that they have found it very useful and claim that it is a good support for their review of the subject.This work has been sponsored by Spanish Ministry of Science and Technology, project number TIN2007-64718

Fortalecimiento comunitario a través de la animación sociocultural y acción participativa del patio de Salud Mental de la Cárcel Modelo de Bogotá

Servicio Social ComunitarioEl instituto penitenciario y cárcel Modelo de Bogotá cuenta con una Unidad de Salud Mental que se encarga de prestar atención médica y tratamiento; se evidencio a través de una evaluación de necesidades falencias en la interacción y comunicación grupal, la cual fue atendida a través del fortalecimiento comunitario con un paradigma interpretativo y una metodología cualitativa enfocada en la animación sociocultural generando un espacio de interacción y socialización de experiencias basado en la intervención de acción participativa para generar una transformación de la realidad en el proceso de realización de una obra de teatro.125 p.1. INTRODUCCIÓN 2. DESCRIPCION DE LA PROBLEMA 3. CONTEXTO INSTITUCIONAL, GEOGRAFICO, POBLACIONAL 4. JUSTIFICACION 5. DELIMITACION DE LA INVESTIGACION OBJETIVOS, GENERALES Y ESPECIFICOS 6. MARCO TEORICO Y CONCEPTUAL 7. MARCO NORMATIVO 8. MARCO METODOLOGICO 9. CATEGORIAS DE ANALISIS 10. MATRIZ OPERATIVA DEL PROYECTO 11. ANALISIS DE PROCESO 12. REFERENCIAS 13. APÉNDICESPregradoPsicólog

Measuring trace element fingerprinting for cereal bar authentication based on type and principal ingredient

This paper introduces a method for determining the authenticity of commercial cereal bars based on trace element fingerprints. In this regard, 120 cereal bars were prepared using microwave-assisted acid digestion and the concentrations of Al, Ba, Bi, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Li, Mn, Mo, Ni, Pb, Rb, Se, Sn, Sr, V, and Zn were later measured by ICP-MS. Results confirmed the suitability of the analyzed samples for human consumption. Multielemental data underwent autoscaling preprocessing for then applying PCA, CART, and LDA to input data set. LDA model accomplished the highest classification modeling performance with a success rate of 92%, making it the suitable model for reliable cereal bar prediction. The proposed method demonstrates the potential of trace element fingerprints in distinguishing cereal bar samples according to their type (conventional and gluten-free) and principal ingredient (fruit, yogurt, chocolate), thereby contributing to global efforts for food authentication.Fil: Pérez Rodríguez, Michael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina. Instituto Tecnologico de Monterrey. Escuela de Ingenieria y Ciencias.; MéxicoFil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Mendoza, Alberto. Instituto Tecnologico de Monterrey. Escuela de Ingenieria y Ciencias.; MéxicoFil: González, Lucy T.. Instituto Tecnologico de Monterrey. Escuela de Ingenieria y Ciencias.; MéxicoFil: Longoria Rodríguez, Francisco. Centro de Investigacion En Materiales Avanzados; MéxicoFil: Goicoechea, Hector Casimiro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentin

Classification of cowpea beans using multielemental fingerprinting combined with supervised learning

Multielemental compositions (Ag, As, Ba, Be, Cd, Cs, Co, Cr, Cu, Mo, Ni, Pb, Sb, Se, Sn, Sr, Tl, Rb, V, and Zn) of 106 cowpea bean samples belonging to different varieties collected from the province of Corrientes in Argentina were determined using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). Based on the multielemental data, five supervised learning techniques, namely, linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA), k nearest neighbors (k-NN), random forest (RF), and support vector machine (SVM) with radial basis function Kernel, were computed aiming at building classification models that allow one to predict the botanical variety of the samples based on their element profiles. The best classification performance was obtained by SVM with 93% accuracy rate. The model developed through this method enabled the correct separation of the samples into the five cowpea varieties investigated, where 100% sensitivity was achieved for most of the predicted classes. Thus, SVM was the algorithm selected for the classification of the cowpea beans according to their botanical variety. Multielemental determination coupled with supervised pattern recognition techniques have proved to be an interesting approach for differentiating a diverse range of cowpea genotypes. This study has contributed toward generalizing the use of multielemental fingerprinting as a promising tool for testing the authenticity of cowpea beans on a global scale.Fil: Pérez Rodríguez, Michael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Gaiad, José Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Avanza, María Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentin

Estudio de prefactibilidad del proyecto construcción de un parque, en el kilómetro 112 carretera Sur, del municipio de Rivas.

El presente documento consiste en el estudio de pre factibilidad del proyecto de construcción de un parque, en el kilómetro 112 carretera sur, en el municipio de Rivas. Se espera contribuir al desarrollo y recreación de los niños, niñas, adolescentes y adultos en un ambiente de seguridad y familia, como lo recalca la Constitución Política de Nicaragua, en su Artículo 65 Capítulo III, Los nicaragüenses tienen derecho al deporte, a la educación física, a la recreación y al esparcimiento

The chimpanzee GH locus: composition, organization, and evolution

In most mammals the growth hormone (GH) locus comprises a single gene expressed primarily in the anterior pituitary gland. However, in higher primates multiple duplications of the GH gene gave rise to a complex locus containing several genes. In man this locus comprises 5 genes including GH-N (expressed in pituitary) and four genes expressed in the placenta, but in other species the number and organization of these genes varies. The situation in chimpanzee has been unclear, with suggestions of up to seven GH-like genes. We have re-examined the GH locus in chimpanzee and have deduced the complete sequence. The locus includes five genes apparently organized in a similar fashion to those in human, with two of these genes encoding GH-like proteins, and three encoding chorionic somatomammotropins/placental lactogens (CSHs/PLs). There are notable differences between the human and chimpanzee loci with regard to the expressed proteins, gene regulation and gene conversion events. In particular, one human gene (hCSH-L) has changed substantially since the chimpanzee/human split, potentially becoming a pseudogene, while the corresponding chimpanzee gene (CSH-A1) has been conserved, giving a product almost identical to the adjacent CSH-A2. Chimpanzee appears to produce two CSHs, with potentially differing biological properties, whereas human produces a single CSH. The pattern of gene conversion in human has been quite different from that in chimpanzee. The region around the GH-N gene in chimpanzee is remarkable polymorphic, unlike the corresponding region in human. The results shed new light on the complex evolution of the GH-locus in higher primates

Elemental tracer determination and modeling for geographical origin designation of sweet oranges

Sweet oranges have long been an integral part of global health and culinary practices, offering a wealth of nutrients and bioactive compounds. Ensuring the authenticity of these citrus fruits is essential for maintaining consumer confidence, promoting transparency in sourcing, and protecting producers´ reputations in the marketplace. In this study, we explored the feasibility of using multi-element profiling combined with pattern recognition algorithms to trace the origin of sweet orange samples. To achieve this, we employed an optimized microwave plasma atomic emission spectroscopy (MP-AES) method to analyze the elemental composition (Al, Ba, Ca, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, K, Li, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, Pb, Sr, and Zn) of 183 orange samples from four production regions in northeastern Argentina. Support vector machine (SVM), random forest (RF), and gradient boosting tree (GBT) models were then built using the collected data to identify elemental tracer´s indicative of origin. Based on a comprehensive evaluation of overall accuracy, receiver operating characteristic (ROC) curves, and area under the curve (AUC), the GBT model demonstrated the best classification performance, achieving a 96.5 % correct prediction rate on test samples, as confirmed by the ROC curve (AUC = 0.973). Consequently, this approach provides compelling evidence for the potential utility of MP-AES combined with supervised modeling to determine the geographic origin of sweet oranges produced in Argentina, thereby contributing to consumer protection against fraud.Fil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Pérez Rodríguez, Michael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Gaiad, José Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Goicoechea, Hector Casimiro. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: Mendoza, Alberto. Instituto Tecnológico de Monterrey; MéxicoFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentin

Geographical origin identification of mandarin fruits by analyzing fingerprint signatures based on multielemental composition

Given rising traders and consumers concerns, the global food industry is increasingly demanding authentic and traceable products. Consequently, there is a heightened focus on verifying geographical authenticity as food quality assurance. In this work, we assessed pattern recognition approaches based on elemental predictors to discern the provenance of mandarin juices from three distinct citrus-producing zones located in the Northeast region of Argentina. A total of 202 samples originating from two cultivars were prepared through microwave-assisted acid digestion and analyzed by microwave plasma atomic emission spectroscopy (MP-AES). Later, we applied linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbor (k-NN), support vector machine (SVM), and random forest (RF) to the element data obtained. SVM accomplished the best classification performance with a 95.1% success rate, for which it was selected for citrus samples authentication. The proposed method highlights the capability of mineral profiles in accurately identifying the genuine origin of mandarin juices. By implementing this model in the food supply chain, it can prevent mislabeling fraud, thereby contributing to consumer protection.Fil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Gaiad, José Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Goicoechea, Hector Casimiro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría; ArgentinaFil: Mendoza, Alberto. Instituto Tecnologico de Monterrey.; MéxicoFil: Pérez Rodríguez, Michael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina. Instituto Tecnologico de Monterrey.; MéxicoFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentin

Cambios en la cobertura del suelo en el municipio de Nechí : Una aproximación al impacto ambiental de la minería, 1986-2010

RESUMEN: El municipio de Nechí (Antioquia, Colombia) es una zona influenciada por la minería aurífera desde épocas prehispánicas. En este artículo se evalúa la evolución de los cambios de cobertura del suelo producidos por la minería aurífera durante 24 años. El análisis espacial de cada imagen fue basado, principalmente, en el cálculo del Índice de Vegetación de Diferencias Normalizada (NDVI) de tres imágenes LANDSAT de los años 1986, 1996 y 2010. Adicionalmente, se calculó la Diferencia de NDVI entre los dos años extremos, con el fin de analizar el estado actual de la vegetación; la dirección de su cambio, es decir, si hubo mejoría, estabilidad o deterioro, y cuantificar la extensión asociada con cada cubierta del suelo. Se extrajeron polígonos para los diferentes tipos de coberturas de cada imagen satelital (bosques, pastos, suelo desnudo y cuerpos de agua), para cuantificar los cambios y elaborar los mapas de cobertura del suelo para cada año. Los resultados muestran que casi 124,8 km² de bosque se han perdido en el período analizado; por el contrario, los cuerpos de agua ganaron un área de 66,3 km²; ambos resultados pueden estar relacionados principalmente con el tipo de explotación del oro en la región.ABSTRACT: The municipality of Nechí (Antioquia, Colombia) has a long mining history associated with the extraction of gold. This paper evaluates the evolution of land cover changes caused by this mining activity over 24 years. The spatial analysis was based on the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) of three LANDSAT images (1986, 1996 and 2010). The difference in NDVI values between 1986 and 2010 were used to determine the actual state of vegetation, the direction of change (improvement, stability or deterioration), and the area associated with each soil cover. Polygons for different types of coverage (forest, pasture, bare soil, and water bodies) were extracted from each satellite image to quantify the changes and develop land cover maps for each year. Results show that almost 124.8 km² of forest have been lost during the analyzed period. By contrast, water bodies gained an area of 66.3 km². Both results may be related to the type of gold exploitation in the region