Soil carbon sequestration rates under Mediterranean woody crops using recommended management practices : A meta-analysis

This work was supported by the projects: CARBOLIVAR (P11-RNM-7186) funded by Consejería de Innovación, Ciencia y Empresa of Junta de Andalucía and GEISpain project (CGL2014‐52838‐C2‐1‐R) funded by Ministerio de Economía y Competitividad, both including European Union ERDF funds. This work was also supported by the FPU 2012 grant program of the Ministerio de Educación, Cultura y Deporte of Spain. Dr. Roberto Garcia-Ruiz and Eduardo Aguilera gratefully acknowledge support by the Sustainable Farm Systems project (SSHRC 895-2011-1020) funded by the Canadian Social Sciences and Humanities Research Council.Peer reviewedPostprin

Fast Feature Ranking Algorithm

The attribute selection techniques for supervised learning, used in the preprocessing phase to emphasize the most relevant attributes, allow making models of classification simpler and easy to understand. The algorithm has some interesting characteristics: lower computational cost (O(m n log n) m attributes and n examples in the data set) with respect to other typical algorithms due to the absence of distance and statistical calculations; its applicability to any labelled data set, that is to say, it can contain continuous and discrete variables, with no need for transformation. In order to test the relevance of the new feature selection algorithm, we compare the results induced by several classifiers before and after applying the feature selection algorithms

Fast Feature Selection by Means of Projections

The attribute selection techniques for supervised learning, used in the preprocessing phase to emphasize the most relevant attributes, allow making models of classification simpler and easy to understand. The algorithm (SOAP: Selection of Attributes by Projection) has some interesting characteristics: lower computational cost (O(m n log n) m attributes and n examples in the data set) with respect to other typical algorithms due to the absence of distance and statistical calculations; its applicability to any labelled data set, that is to say, it can contain continuous and discrete variables, with no need for transformation. The performance of SOAP is analyzed in two ways: percentage of reduction and classification. SOAP has been compared to CFS [4] and ReliefF [6]. The results are generated by C4.5 before and after the application of the algorithms

Minería de Datos: Conceptos y Tendencias

Hoy en día, la minería de datos (MD) está consiguiendo cada vez más captar la atención de las empresas. Todavía es infrecuente oír frases como “deberíamos segmentar a nuestros clientes utilizando herramientas de MD”, “la MD incrementará la satisfacción del cliente”, o “la competencia está utilizando MD para ganar cuota de mercado”. Sin embargo, todo apunta a que más temprano que tarde la minería de datos será usada por la sociedad, al menos con el mismo peso que actualmente tiene la Estadística. Así que ¿qué es la minería de datos y qué beneficios aporta? ¿Cómo puede influir esta tecnología en la resolución de los problemas diarios de las empresas y la sociedad en general? ¿Qué tecnologías están detrás de la minería de datos? ¿Cuál es el ciclo de vida de un proyecto típico de minería de datos? En este artículo, se intentarán aclarar estas cuestiones mediante una introducción a la minería de datos: definición, ejemplificar problemas que se pueden resolver con minería de datos, las tareas de la minería de datos, técnicas usadas y finalmente retos y tendencias en minería de datos

Efecto antibacteriano in vitro del plasma rico en plaquetas contra bacterias Gram positivas y Gram negativas

Este trabajo trata acerca de la obtención del Plasma Rico en Plaquetas y su posible efecto antibacteriano estudiado sobre dos bacterias Gram positivas (Staphylococcus aureus y Staphylococcus sp) así como también en dos bacterias Gram negativas (E. coli y P. aeruginosa.). La utilización de materiales fácilmente obtenibles en nuestro medio y las muestras bacterianas proporcionadas por el personal del Departamento de Microbiología de nuestra Facultad, permite la reproducibilidad y continuidad en dicha temática. Dicho estudio permitió observar el comportamiento el Plasma Rico en Plaquetas en contacto con microorganismos patógenos permitiendo realizar diferentes conclusiones y propuestas a tomar en cuenta en investigaciones futuras así como posibles cambios en la metodología para simplicar el proceso de investigación

A stable anthraquinone-derivative cathode to develop sodium metal batteries: the role of ammoniates as electrolytes

Rechargeable sodium metal batteries constitute a cost-effective option for energy storage although sodium shows some drawbacks in terms of reactivity with organic solvents and dendritic growth. Here we demonstrate that an organic dye, indanthrone blue, behaves as an efficient cathode material for the development of secondary sodium metal batteries when combined with novel inorganic electrolytes. These electrolytes are ammonia solvates, known as liquid ammoniates, which can be formulated as NaI·3.3NH3 and NaBF4·2.5NH3. They impart excellent stability to sodium metal, and they favor sodium non-dendritic growth linked to their exceedingly high sodium ion concentration. This advantage is complemented by a high specific conductivity. The battery described here can last hundreds of cycles at 10 C while keeping a Coulombic efficiency of 99% from the first cycle. Because of the high capacity of the cathode and the superior physicochemical properties of the electrolytes, the battery can reach a specific energy value as high as 210 Wh kg−1IB, and a high specific power of 2.2 kW kg−1IB, even at below room temperature (4 °C). Importantly, the battery is based on abundant and cost-effective materials, bearing promise for its application in large-scale energy storage.This work has been developed in the context of project RTI2018–102061–B–I00 financed by FEDER/Ministerio de Ciencia e Innovación-Agencia Estatal de Investigación. The Generalitat Valenciana through project PROMETEO/2020/089 is also gratefully acknowledged

Searching for rules to detect defective modules: A subgroup discovery approach

Data mining methods in software engineering are becoming increasingly important as they can support several aspects of the software development life-cycle such as quality. In this work, we present a data mining approach to induce rules extracted from static software metrics characterising fault-prone modules. Due to the special characteristics of the defect prediction data (imbalanced, inconsistency, redundancy) not all classification algorithms are capable of dealing with this task conveniently. To deal with these problems, Subgroup Discovery (SD) algorithms can be used to find groups of statistically different data given a property of interest. We propose EDER-SD (Evolutionary Decision Rules for Subgroup Discovery), a SD algorithm based on evolutionary computation that induces rules describing only fault-prone modules. The rules are a well-known model representation that can be easily understood and applied by project managers and quality engineers. Thus, rules can help them to develop software systems that can be justifiably trusted. Contrary to other approaches in SD, our algorithm has the advantage of working with continuous variables as the conditions of the rules are defined using intervals. We describe the rules obtained by applying our algorithm to seven publicly available datasets from the PROMISE repository showing that they are capable of characterising subgroups of fault-prone modules. We also compare our results with three other well known SD algorithms and the EDER-SD algorithm performs well in most cases.Ministerio de Educación y Ciencia TIN2007-68084-C02-00Ministerio de Educación y Ciencia TIN2010-21715-C02-0

Fast feature selection aimed at high-dimensional data via hybrid-sequential-ranked searches

We address the feature subset selection problem for classification tasks. We examine the performance of two hybrid strategies that directly search on a ranked list of features and compare them with two widely used algorithms, the fast correlation based filter (FCBF) and sequential forward selection (SFS). The pro-posed hybrid approaches provide the possibility of efficiently applying any subset evaluator, with a wrap-per model included, to large and high-dimensional domains. The experiments performed show that our two strategies are competitive and can select a small subset of features without degrading the classifica-tion error or the advantages of the strategies under study

Un itinerario garantista: sobre la credencial para votar en México

La credencial para votar en México se ha consolidado como el documento de identificación oficial de las y los mexicanos. La necesidad material de contar con esta para efectos de identificación y la regulación electoral estricta sobre su expedición hangenerado demandas legales de ciudadanos en las cuales se advierte una opción judicial por la maximización de derechos. El itinerario garantista de la credencial para votar como documento de identificación se observa aún más porque los justiciables fueron personas en situación de vulnerabilidad. En este artículose exponen tres asuntos, a saber, el de quien estaba en situación de calle y no cumplía los requisitos para laexpediciónde su credencial, de quienes incluso no podían expresar su voluntad para solicitar el trámite y de quien tenía suspendidos sus derechos político-electorales. Esos asuntos muestran cómo es posible leer la construcción de la democracia en México a partir de los derecho

Problema de optimización de consumo de combustible en las rutas de transporte terrestre de mercancías.

La logística es la gestión integrada de todas las actividades necesarias para mover los productos a través de la cadena de suministro. Para la mayoría de los productos de una cadena de suministro, el proceso abarca desde la adquisición de materia prima de los proveedores, se incluyen las actividades a través del sistema de producción, la distribución del producto terminado hasta el punto de consumo y la logística inversa asociada. Las principales actividades logísticas comprenden transporte de mercancías, almacenaje, gestión de inventarios, manejo de materiales y todo lo relacionado procesamiento de información. El principal objetivo de la logística es coordinar estas actividades de manera que se cumpla con los requisitos del cliente a un costo mínimo. Uno de los procesos en el que la eficiencia logística participa activamente es el transporte de mercancías, esta actividad es vital para mantener activo el flujo de bienes y servicios a lo largo de la cadena de suministro, pero consecuentemente también es una de las actividades que representa mayores costos para una organización. Según datos del Council of Supply Chain Management Professionals [1], el transporte de productos hasta el cliente final por lo general representa entre el 10 y el 20 % del valor final del producto vendido