bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Estimating the trend of COVID-19 in Norway by combining multiple surveillance indicators
Authors: Rø Gunnar , Lyngstad Trude Marie , Seppälä Elina , Nærland Skodvin Siri , Trogstad Lill , White Richard Aubrey , Paulsen Arve , Hessevik Paulsen Trine , Skogset Ofitserova Trine , Langlete Petter , Madslien Elisabeth Henie , Nygård Karin , Freisleben de Blasio Birgitte
Published: January 2025

Estimating the trend of new infections was crucial for monitoring risk and for evaluating strategies and interventions during the COVID-19 pandemic. The pandemic revealed the utility of new data sources and highlighted challenges in interpreting surveillance indicators when changes in disease severity, testing practices or reporting occur. Our study aims to estimate the underlying trend in new COVID-19 infections by combining estimates of growth rates from all available surveillance indicators in Norway. We estimated growth rates by using a negative binomial regression method and aligned the growth rates in time to hospital admissions by maximising correlations. Using a meta-analysis framework, we calculated overall growth rates and reproduction numbers including assessments of the heterogeneity between indicators. We find that the estimated growth rates reached a maximum of 25% per day in March 2020, but afterwards they were between -10% and 10% per day. The correlations between the growth rates estimated from different indicators were between 0.5 and 1.0. Growth rates from indicators based on wastewater, panel and cohort data can give up to 14 days earlier signals of trends compared to hospital admissions, while indicators based on positive lab tests can give signals up to 7 days earlier. Combining estimates of growth rates from multiple surveillance indicators provides a useful description of the COVID-19 pandemic in Norway. This is a powerful technique for a holistic understanding of the trends of new COVID-19 infections and the technique can easily be adapted to new data sources and situations.
Exploring the textural characteristics of foods preferred by Chinese elderly individuals based on IDDSI levels
Authors: Chen Muxi , Cheng Yi , Hu Wen , Wang Mengyan , Duan Juan , Shi Lei
Published: January 2025

Objective

This study aimed to investigate the textural characteristics of foods preferred by elderly Chinese individuals and their suitability based on the International Dysphagia Diet Standardization Initiative (IDDSI) framework. The goal was to provide objective data to support the development of safe and nutritious diets tailored to the swallowing abilities of the elderly.

Methods

A cross-sectional observational study was conducted, using web-scraping technology to identify 26 commonly preferred food ingredients among elderly individuals across seven regions of China. These foods were prepared and evaluated according to IDDSI levels 0–7. Texture analysis was performed to measure hardness, cohesiveness, and adhesiveness, with statistical tests including chi-square analysis and multiple linear regression used to explore the relationships between these textural properties and IDDSI levels.

Results

As IDDSI levels increased, the hardness of various food categories generally showed an upward trend, with significant increases observed in fruits, vegetables, grains, and tubers at IDDSI levels 6–7 (p≤0.05). Cohesiveness varied without a clear linear trend, showing significant changes at specific IDDSI levels for meats, grains, and tubers (p≤0.05). Adhesiveness initially increased and then decreased across the IDDSI spectrum, with the most significant fluctuations occurring in mixed beans, fruits, and grains at levels 5–7 (p≤0.05). Regression analysis revealed that cohesiveness had the most substantial impact on IDDSI levels (coefficient = -5.224, p≤0.05), followed by adhesiveness (coefficient = -0.021, p≤0.05), and hardness (coefficient = 0.002, p≤0.05).

Conclusion

The findings underscore the importance of considering the textural properties of foods when designing diets for elderly individuals with dysphagia. The study provides empirical evidence supporting the IDDSI framework and offers a predictive model that can assist in the development of customized diets, ensuring both safety and nutritional adequacy. Future research should focus on refining food preparation methods to better meet the specific needs of this population.
Habitat suitability mapping and landscape connectivity analysis to predict African swine fever spread in wild boar populations: A focus on Northern Italy
Authors: Faustini Giulia , Soret Marie , Defossez Alexandre , Bosch Jaime , Conte Annamaria , Tran Annelise
Published: January 2025

African swine fever (ASF) is a highly contagious disease affecting wild and domestic pigs, characterised by severe haemorrhagic symptoms and high mortality rates. Originally confined to Sub-Saharan Africa, ASF virus genotype II has spread to Europe since 2014, mainly affecting Eastern Europe, and progressing through wild boar migrations and human action. In January 2022, the first case of ASF, due to genotype II, was reported in North-western Italy, in a wild boar carcass. Thereafter, numerous positive wild boars were identified, indicating an expanding wild epidemic, severely threatening Italian pig farming and trade. This study focused on the mapping of the suitable habitats for wild boars and their potential dispersal corridors in Northern Italy, using species distribution models and landscape connectivity analysis. The resulting maps identified areas with higher likelihood of wild boar presence, highlighting their preferential pathways crossing Northern Italy. The distribution of ASF positive wild boars along the major corridors predicted by the model suggests the obtained maps as valuable support to decision-makers to improve ASF surveillance and carcass early detection, aiming for eradication. The applied framework can be easily replicated in other regions and countries.
Long-term Double-J stenting is superior to short-term Single-J stenting in kidney transplantation
Authors: Oudmaijer Christiaan A. J. , Muller Kelly , van Straalen Erika , Minnee Robert C. , Kimenai Diederik J. A. N. , Reinders Marlies E. J. , van de Wetering Jacqueline , IJzermans Jan N. M. , Terkivatan Turkan
Published: January 2025

Background and objectives

Urological complications after kidney transplantation, due to the ureteroneocystostomy, are associated with significant morbidity, prolonged hospital stay and even mortality. Ureteral stents can minimize the number of complications but are not consistently used, as previous studies were retrospective in nature. We aim to prospectively determine the most effective stenting approach.

Methods

We performed a non-blinded single-centre randomised controlled trial in an academic hospital. Kidney transplant recipients were randomised to either a Single-J stent or a Double-J stent, removed according to respective protocols. Primary outcome was PCN placement within six months. Secondary outcomes encompassed urinary tract infections, cost-effectiveness, and hospital admission time. The study was conducted from November 2018 to August 2023, during which 300 recipients were included with complete follow-up.

Results

PCN was performed in 14.5% in the Single-J group (21/145) and 4.5% in the Double-J group (7/155), p = 0.003. Multivariable logistic regression, corrected for recipient age, BMI, sex, and donor type, showed an OR of 0.26 [0.10, 0.61] (OR [95%CI]). To prevent PCN in one recipient, 10 would have to receive the Double-J. All secondary outcomes were comparable, whereas hospital admission time and cost-effectiveness analysis heavily favoured Double-J stenting. An important limitation was that Single-J participants were unable to leave, even if their recovery allowed earlier discharge.

Conclusion

This trial showed that Double-J stenting consistently reduced urological complications from 14.5% to 4.5%, while being highly cost-effective. Transplant surgeons should favour Double-J stenting to minimise the risk of complications.
Comparison of two active warming techniques on body temperature in healthy, anesthetized dogs premedicated with acepromazine or dexmedetomidine: A pilot study
Authors: Rastas Jacob P. , Zhao Qianqian , Johnson Rebecca A.
Published: January 2025

Temperature regulation in dogs is significantly impaired during general anesthesia. Glabrous skin on paws may facilitate thermoregulation from this area and is a potential target for interventions attenuating hypothermia. This pilot study aimed to compare efficacy of an innovative warming device placed on the front paws (AVAcore; AVA), with no warming methods (NONE) and conventional truncal warming methods (CONV; circulating water blanket/forced air warmer) on rectal temperature and anesthetic recovery times. Dogs were premedicated with acepromazine (ACE) or dexmedetomidine (DEX), induced with intravenous propofol and maintained on isoflurane. The change in rectal temperature was statistically separated into three segments: 15 minutes following premedication, prior to induction (T0-T15), 15 minutes following anesthetic induction into isoflurane maintenance (T15-T30), and >30 minutes of isoflurane maintenance (>T30). Overall, when warming treatments and time points were combined, the decrease in rectal temperature from baseline was significantly greater with ACE than DEX (P < 0.05). When ACE and DEX were analyzed separately, changes in rectal temperatures did not differ between warming techniques at T0-T15 and T15-T30 (P > 0.05). However, at >T30 minutes, slopes of the temperature change differed between all three warming device groups, despite whether ACE or DEX was administered; temperature decreased least in CONV whereas the NONE had the largest decreases (P < 0.05). At >T30, when warming devices were considered separately, slopes of the temperature change in AVA and NONE did not differ between ACE and DEX (P > 0.050). However, in CONV, DEX had a significantly faster increase in slope than did ACE (P < 0.05). No differences in recovery times were observed between techniques or premedications (P > 0.05). Although CONV provided the most stable thermoregulation in anesthetized dogs, the AVAcore also moderated decreases in body temperature associated with general anesthesia despite premedication, providing an additional warming technique in dogs.
Modelling epidemiological dynamics with pseudo-recovery via fractional-order derivative operator and optimal control measures
Authors: Olaniyi Samson , Chuma Furaha M. , Lebelo Ramoshweu S. , Ogbonna Richard C. , Abimbade Sulaimon F.
Published: January 2025

In this study, a new deterministic mathematical model based on fractional-order derivative operator that describes the pseudo-recovery dynamics of an epidemiological process is developed. Fractional-order derivative of Caputo type is used to examine the effect of memory in the spread process of infectious diseases with pseudo-recovery. The well-posedness of the model is qualitatively investigated through Banach fixed point theory technique. The spread of the disease in the population is measured by analysing the basic reproduction of the model with respect to its parameters through the sensitivity analysis. Consequently, the analysis is extended to the fractional optimal control model where time-dependent preventive strategy and treatment measure are characterized by Pontryagin’s maximum principle. The resulting Caputo fractional-order optimality system is simulated to understand how both preventive and treatment controls affect the pseudo-recovery dynamics of infectious diseases in the presence of memory. Graphical illustrations are shown to corroborate the qualitative results, and to demonstrate the importance of memory effects in infectious disease modelling. It is shown that time-dependent preventive strategy and treatment measure in the presence of memory engenders significant reduction in the spread of the disease when compared with memoryless situation.
Stochastic simulation of soil moisture dynamics in farmland in the eastern region of the Songnen Plain
Authors: Meng Bo , Wang Jin , Meng Fanxiang , Zheng Ennan , Li Tianxiao , Tang Bowen
Published: January 2025

Soil moisture is the core of the hydrological cycle in agroecosystems, and most of the studies on soil moisture dynamics modeling adopt deterministic research methods, which are not well suited to study the hydrological processes in agricultural fields under changing conditions. Therefore, the present study adopts a stochastic approach to reveal the distribution characteristics of soil moisture in agroecosystems under the effects of soil, climate, vegetation, and other influencing factors. Using soil moisture and precipitation data and based on a stochastic model of soil moisture dynamics, the point-scale soil moisture dynamic characteristics and soil moisture probability density function of farmland systems in the Songnen Plain region were investigated. The soil moisture of maize in the study area showed a certain degree of stochasticity, and the curve characteristics of the probability density function of soil moisture p(s) obtained from the simulation were very close to those of the measured p(s). It shows that the stochastic model can effectively simulate the probability density function of soil moisture in the study area, which can provide a theoretical basis and scientific method for efficiently using soil and water resources in the area.
Sexo de pago, pandemia y ley de extranjería
Authors: Meneses Falcón Carmen , Rúa Vieites Antonio , García Vázquez Olaya
Published: January 2025

Este estudio analiza las relaciones entre el ejercicio de la prostitución femenina en España y su situación administrativa, destacando las implicaciones de las leyes migratorias en sus vidas. Partiendo de una considerable muestra cuantitativa -mediante encuesta- administrada a mujeres (n=415) en situación de prostitución, se identifican diferencias significativas -tanto en el inicio de la prostitución como en la permanencia en esta actividad- según si las mujeres están en situación regular o irregular. Los resultados indican diferencias estadísticamente significativas, siendo las mujeres indocumentadas más propensas a sufrir desafíos más severos: poseían mayores deudas por venir a España, tenían menos apoyos familiares en España, ganaban menos dinero en la prostitución, tenían menos acceso sanitario y habían vivido peores condiciones tanto en el ejercicio como vitales durante la pandemia de Covid-19. Con respecto a los análisis interseccionales, encontramos una especial situación de vulnerabilidad en las mujeres indocumentadas subsaharianas. Se concluye que las leyes migratorias restrictivas, que dificultan a las mujeres ser ciudadanas de pleno derecho, están directamente relacionadas con la actividad de la prostitución, tanto en su fase inicial como en su permanencia. Por lo tanto, es imperativo una profunda reflexión y revisión de las leyes de extranjería en el contexto político, para así abordar de manera efectiva las problemáticas de la población en contextos de prostitución en España.
Afecto y control paterno/materno filial según el discurso de los hijos e hijas
Authors: Montañés Serrano Manuel , Moreno Mínguez Almudena
Published: January 2025

Múltiples artículos concluyen que los hijos/as perciben el modo de crianza del padre diferente al de la madre. El objetivo de este artículo es conocer si el género y la situación laboral son variables que condicionan las relaciones afectivas y el control paterno/ materno filial. De acuerdo con una metodología cualitativa/estructural, se realizaron tres grupos de discusión, participando en cada uno de ellos cuatro niños y cuatro niñas entre 12 y 14 años. Analizando la materia prima discursiva se concluye que no hay diferencias entre los padres que tienen un empleo público, independientemente de su cualificación/formación. Las diferencias tienen lugar entre los padres cuyos empleos se adscriben al sector privado y su cualificación/formación es escasa. Entre ellos se da una panoplia de situaciones. Si bien, todos los padres son afectuosos. Cuestionándose, por tanto, el paradigma tradicional que asigna a la madre la dimensión afectuosa y al padre el control y la responsabilidad de establecer las normas y castigos.
Googling immigration: The associations between search behavior, immigration levels and migration attitudes
Authors: Mariscal de Gante Martín Álvaro
Published: January 2025

Google Trends has garnered scholarly attention for its application in fields such as disease spread, consumption patterns, or voting behavior. However, research concerning ethnic attitudes is limited, with most literature concentrating on racist searches in the United States, thereby neglecting immigration and European contexts. Furthermore, no previous studies have contrasted search patterns with explicit survey measures of racial or antiimmigrant prejudice. This study intends to fill these gaps by examining the case of Spain to explore whether and which Google searches about immigration are associated with migration attitudes and/or immigration levels. Based on a panel region-level database from 2010 to 2022, we applied Fixed-Effects OLS regression models to contrast search behavior with European Social Survey and/or Spanish Population register data. Queries related to immigrants are significantly more prevalent in areas with higher proportions of immigrants that are often othered. Furthermore, queries concerning the number of people of in the country are consistently associated with restrictive migration policy preferences regarding immigrant influxes, in line with longstanding survey research on negative attitudes and perceived demographic threat. Even if prone to false positives, this suggests that a surge in certain queries regarding immigrant volumes could serve as a useful, free, real-time tool for detecting potential shifts regarding restrictive immigration policy preferences.
Translational AI: Bridging the Gap Between Research and Clinical Practice
Authors: Reddy Sandeep , Mathur Piyush
Published: January 2025

Translational AI rapidly transforms healthcare by bridging the gap between AI research successes and practical clinical applications. This perspective examines the translational AI pipeline, from lab research to clinical implementation, highlighting the challenges and solutions within this framework. We discuss the incongruence between AI model development and validation, the limitations of relying solely on randomized controlled trials for validation, and explainable AI's role in building clinicians' trust. Adaptive clinical trial designs, real-world evidence studies, collaborative research networks, and standardized development and reporting practices are proposed as solutions to accelerate translational AI. We also explore key research directions, including data harmonization, bias mitigation, clinical trial optimization, and real-time monitoring. As AI becomes increasingly integrated into healthcare, addressing these challenges and prioritizing research is crucial to ensure the responsible and effective translation of AI into clinical practice, ultimately leading to improved patient care and outcomes.
Meretas Jalan Kesetaraan: Praktik Baik Dan Refleksi Program Sekolah Gender Di Perguruan Tinggi
Authors: Nasrul Latifi Yulia , Elly Triantini Zusiana
Published: January 2025

Abstrak
Artikel ini akan menjelaskan tentang praktik baik pengarusutamaan gender di salah satu perguruan tinggi Islam di Indonesia. Dengan menggunakan pendekatan peran dan jaringan aktor (actor network theory/ANT) dan metode penelitian kualitatif, artikel ini menjelaskan temuan penelitian terkait dengan bagaimana upaya program pengausutamaan gender di lingkungan perguruan tinggi di tengah derasnya arus tehnologi informasi yang terus bergerak dinamis, sementara persoalan gender belum bergerak dan masih seringkali muncul berupa persoalan klasik dan berulang. Berangkat dari metode analisis yang digunakan dan didasarkan pada pencarian makna yang secara ontologik bergerak antara empiris, logis, dan etik dengan corak berfikir reflektif dan verstehen, temuan penelitian ini menunjukkan kuatnya peran, kontribusi, dan tantangan Sekolah Gender dalam penguatan paradigma kesetaraan gender dan penguatan kampus inklusi. Analisis atas temuan data menghadirkan refleksi dan rekomendasi bagi penguatan pengausutamaan gender seperti yang terlihat dalam program Sekolah Gender terutama terkait: bentuk dan substansi, kurikulum dan materi, pendekatan pembelajaran, strategi publikasi, dan pengembangan jejaring internal dan eksternal dan merekomendasikan forum atau program serupa di berbagai perguruan tinggi di Indonesia.   
Kata Kunci: Pengarusutamaan, Gender, Peran, Tantangan, Perguruan Tinggi 
[This article will discuss the best practices of gender mainstreaming at one of the Islamic universities in Indonesia. Using an actor-network theory (ANT) and qualitative methods, this article presents interesting findings on how gender mainstreaming programs survive and are implemented in the higher education environment amidst the dynamic flow of information technology, while gender issues remain stagnant and often present as recurring, classical problems. Based on the analytical methods used and the search for meaning that ontologically navigates between empirical, logical, and ethical dimensions with a reflective and verstehen way of thinking, the research findings highlight the significant role, contributions, and challenges faced by the Gender School in strengthening the paradigm of gender equality and fostering an inclusive campus. The analysis of the data findings provides reflections and recommendations for strengthening gender mainstreaming, as seen in the Gender School program particularly related to: the form and substance, curriculum and materials, learning approaches, publication strategies, and the development of internal and external networks. It also recommends similar forums or programs in various universities across Indonesia.]
Keywords: Mainstreaming, Gender, Role, Challenges, University
Comparative toxicity of certain medicinal plants against invasive chili thrips, Thrips parvispinus (Karny)
Authors: Elaiyabharathi T , Satya bhanu G , Saikumar T , Suganthi A , Kavitha C , Karthikeyan M
Published: January 2025

Chilli thrips, Thrips parvispinus, is an invasive pest causing significant yield losses of up to 80%. To manage this, pest farmers rely only upon insecticides and this situation leads to insecticidal residues being higher than the maximum residual level (MRL). To find out alternative strategies to insecticides, a laboratory bioassay was conducted to evaluate the effectiveness of leaf extracts from medicinal and aromatic plants, including Adhatoda vasica, Andrographis paniculata and Coleus aromaticus, against T. parvispinus. The plant extracts were tested at a concentration of 20%, and adult mortality was observed within 24 h of exposure. The results showed that A. vasica leaf extract had the highest toxicity with an LC50 of 7.90%, followed by A. paniculata with an LC50 of 11.14%, and C. aromaticus with the lowest toxicity at an LC50 of 13.92%. A field study was also conducted to evaluate the efficacy of A. vasica leaf extract against the invasive thrips, T. parvispinus, in chilli under field conditions. The results indicated that A. vasica leaf extract at 5 mL/L (43.91 to 45.52%) and 7 mL/L (49.32 to 50.98%) were the most effective doses against T. parvispinus at both locations, besides being safer to natural enemies chilli. The present findings confirm that A. vasica leaf extract (10%) could be a potential eco-friendly alternative to chilli farmers against T. parvispinus.
Insecticidal effect of Essential Oils of Citrus limon, Cymbopogon citratus and Syzygium aromaticum and their Synergistic Combinations Against Anopheles Mosquitoes
Authors: Owolabi Tunde Ayobami , Okubor Philippine Chigozie , Danga James , Onimisi Issa
Published: January 2025

While synthetic insecticides offer effective pest control, their many side effects necessitate exploring alternatives, this study investigates the insecticidal potential of essential oils from lemon (Citrus limon), lemongrass (Cymbopogon citratus), and clove (Syzygium aromaticum) against Anopheles mosquitoes, a prime vector of malaria, a deadly global disease.
The oils were extracted via hydro-distillation, Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS) was used to analyze the chemical profiles. The insecticidal activity was tested using a susceptibility test to evaluate the knockdown, mortality rates and time against adult mosquitoes following standard protocols.
The extraction procedure yielded of 0.5, 0.48, and 0.2% were obtained for Lemon, Lemongrass, and Clove respectively. GC-MS showed limonene as the dominant compound in lemon oil (66.4%), while citral a (48.26%) and citral b (39.85%) were most abundant in lemongrass oil, and that of Clove is eugenol (68.98%). Adulticidal efficacy results put clove oil to have the best activity with a knockdown rate of 75 ± 0.75 at 14 minutes, a mortality rate of 45 ± 0.74 at 25 minutes, lemon oil exhibited the least activity with 30 ± 0.866 knockdown rate at 26 minutes, a mortality rate of 15 ± 0.47 at 42 minutes. However, the combination of Lemongrass and Clove (FM2) demonstrated an enhanced overall insecticidal efficacy beyond the capabilities of individual oils with a knockdown rate of 85 ± 0.25 at 7 minutes and a mortality rate of 60 ± 0.37 at 16 minutes.
Despite mosquitoes’ resistance to the individual oil, these findings suggest that these oils can be optimized for more effective insect control when combined, consequently, this research has contributed to the quest for a better, cheaper, safer and eco-friendly for mosquito control.
Impact of Biosynthesized Zinc Oxide Nanoparticles on the Kidneys Tissues of Male Mice Experimentally Infected with Entamoeba histolytica
Authors: Yaaqoob Laith A. , Hamid Jasim Mohannad , Youash Lazar Lima Tariq , Abdalkareem Jasim Saade , Salih Thaer Abdulqader
Published: January 2025

Entamoeba histolytica has been detected in stool samples of patients attending the Children’s General Hospital in Kirkuk City. Zinc oxide nanoparticles (ZnO NPs) are biosynthesized by Pseudomonas aeruginosa, which produces the pigment pyocyanin that acts as an agent of reducing in the production of ZnO NPs. The purpose of this work was to ascertain how ZnO NPs might be used therapeutically to treat E. histolytica-infected mice's kidney tissues. Scanning electron microscopy used to characterize biosynthesized ZnO NPs , atomic force microscopy, Fourier transform infrared spectroscopy, UV-visible spectroscopy and X-ray diffraction. ZnO NPs were used to treat mice that had been experimentally infected with E. histolytica. Mouse kidneys were collected and divided into six groups for evaluation. Two groups served as negative and positive controls, respectively. Three other groups (four mice each) were treated with 30, 45, or 60 µg/mL ZnO NPs once daily for ten days. The final group was the uninfected group and treated with 30 µg/mL ZnO NPs. Mice treated with 30, 45, and 60 µg/mL ZnO NPs had kidney histological sections that resembled the negative control, demonstrating that the nanoparticles were effective against the parasite. The uninfected group treated with ZnO NPs showed no negative effects on the kidney tissue.
Optimal Consumption and Portfolio Choices with Housing Dynamics
Authors: Deng Xiaoyu , Liu Xixian , Sun Qianmin , Wu Banggang
Published: January 2025

This study develops a dynamic model to analyze the optimal consumption and portfolio choices of households acquiring housing services through renting or owning. The model incorporates time-varying financial constraints, represented by the liquid wealth-to-house value ratio, to provide a unified framework for decision-making. We examine the optimal timing and size of house purchases, highlighting the role of intergenerational transfers in facilitating homeownership. By employing a recursive utility function that disentangles risk aversion from the elasticity of intertemporal substitution, the model extends beyond the limitations of standard CRRA utility. Empirical validation using data from the China Household Finance Survey reveals strong consistency between theoretical predictions and observed household behaviors, offering new insights into housing and portfolio decisions under financial constraints.
Implicit pragmatic phenomena in headlines of Hungarian health-related fake news
Authors: Németh T. Enikő , Németh Zsuzsanna , Nagy C. Katalin
Published: January 2025

Fake news is often designed with clickbait headlines to reach a wide readership. The current work focuses on implicit pragmatic phenomena in fake news headlines, namely implicit arguments, implicit contents in speech acts, and implicatures, in order to add to the findings of earlier research on the topic. It provides a corpus-based analysis of Hungarian health-related fake news headlines. It concludes that (i) implicit arguments in headlines create an information gap and are only used as tools of manipulation to generate clicks; (ii) the intended perlocutionary effect of the headlines that appear as speech acts with incomplete propositional content or implicit illocutionary force is not the effective transfer of information but rather to evoke emotions manipulatively; (iii) the goal of the unfair use of implicatures may be to avoid responsibility. This study reveals that the special combination of explicit and implicit content in fake news headlines can create or widen an information gap, manipulate readers by generating psychological effects, convey false information, and stimulate peripheral processing.
Desarrollo de programas de Python de uso educativo para los PE’s de Ingeniería Química Sustentable e Ingeniería Física
Authors: Barrientos-Alvarez Luis Carlos , García-Paredes Joel Alejandro , Valdivia-Sánchez Felipe Alejandro , Ley-Soto Brandon Jesús , Reyes-Aguilera José Antonio , Armas-Pérez Julio César
Published: January 2025

Se elaboraron códigos en lenguaje Python con fines educativos para abordar problemas de Física Computacional y Métodos Numéricos en el área de Física, y códigos de Procesos de Separación, Ingeniería de Calor y Termodinámica Química, que permitieron abordar problemas clásicos de la Ingeniería Química. Los códigos se elaboraron por medio de Google Colab, y fueron publicados en repositorios creados para cada tópico en la plataforma GitHub con licencia pública general GNU v3.0. Los resultados demostraron que el uso de Python permitió resolver eficazmente la parte matemática de los problemas de Ingeniería Física e Ingeniería Química, y que el uso de este lenguaje favoreció la adecuada presentación de gráficas y tablas relativas a estos problemas educativos.
Propuesta de diseño para la construcción de un espectrofotómetro UV-VIS a base arduino y fibra óptica
Authors: Jiménez Salazar Jorge Ándres , Rivera Manrique Solange Ivette
Published: January 2025

La espectrofotometría es una de las técnicas más utilizadas para cuantificar la concentración de analitos, está es una técnica analítica que se basa en la ley de Lamber-Beer, la cual expresa la relación entre la absorbancia de la luz monocromática y la concentración de la muestra. En el presente trabajo se han revisado diversos trabajos de diseño y construcción de fotómetros y espectrofotómetros elaborados ya sea para fines didácticos o para ser usados en laboratorios escolares, teniendo algunos de ellos resultados aceptables comparados con los comerciales. Se presenta una propuesta de diseño con un microcontrolador Arduino UNO o similar, ya que este permite controlar con facilidad el servomotor, estableciendo en un código los grados de inclinación en los que se ajusta el motor para mover la rejilla de dispersión y acceder a diferentes longitudes de onda. Al igual que este, podrá recibir los datos del sensor espectral. La configuración del Arduino puede alterarse a través de código de manera sencilla, por lo tanto, parece una buena opción para adaptarse a las necesidades del usuario
Retos en la generación de información financiera con criterios ASG
Authors: Morales Ornelas Aylin Berenice , Pérez Quijas Gerardo , Galvan Zavala Karina , Conraud Koellner Eva
Published: January 2025

El objetivo de la presente investigación es construir el marco normativo y teórico para la generación de información financiera con criterios ASG, así como identificar los potenciales y oportunidades que representa para los sujetos económicos la generación e incorporación de criterios ASG en la formulación de la información financiera. La metodología a llevar a cabo de la presente investigación es cualitativa, exploratoria, con técnica documental y analítica, basada en la revisión del marco normativo existente. La integración de criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ASG) en la información financiera es esencial en la actualidad debido a la creciente conciencia sobre la importancia de la sostenibilidad empresarial. La normativa internacional, representada por la Fundación IFRS, está respondiendo a esta necesidad con estándares específicos para la divulgación de información financiera relacionada con la sostenibilidad (NIIF S1 y NIIF S2). Dichas NIIF tienen vigencia para los períodos anuales que comiencen a partir del 1 de enero de 2024. Entre los principales hallazgos se encuentra que empresas como Grupo Bimbo están liderando el camino al incorporar estos criterios en su estrategia empresarial, lo que mejora su imagen corporativa y acceso a financiamiento sostenible. Sin embargo, hay desafíos, como la falta de estándares claros de medición y reporte, y la necesidad de un cambio cultural dentro de las organizaciones para adoptar una perspectiva sostenible en México. La adopción de criterios ASG en la información financiera promueve una gestión empresarial más responsable y sostenible, generando valor tanto para las organizaciones como para la sociedad.
Diagnóstico de la Infraestructura hidrosanitaria de las sedes universitarias del Campus Guanajuato
Authors: Flores Martínez Carlos Rivaldo , Mejia Castillo Maria de los Angeles , Patlán Palafox Eduardo , Mejía Morales Sandra Beatriz , Gómez López Zahaira Angélica , Delgado Galván Xitlali Virginia , Mora Rodríguez José de Jesús
Published: January 2025

El acceso a los servicios de agua, saneamiento e higiene en las escuelas aumenta el acceso a una educación de calidad, lo que se traduce en mejores resultados educativos. La infraestructura se entiende como el conjunto de estructuras de ingeniería e instalaciones que constituyen la base sobre la cual se produce la prestación de servicios considerados necesarios para el desarrollo de fines productivos, políticos, sociales y personales, también tiene repercusiones importantes en el medioambiente. De acuerdo con el Instituto Nacional de Infraestructura Física Educativa (INIFED), el proyecto de instalaciones hidráulicas para el suministro y distribución de agua potable a un edificio deberá diseñarse en tal forma que garantice la pureza del agua y evite su contaminación, el consumo mínimo de agua necesario, el correcto funcionamiento y limpieza del sistema. Así mismo, el proyecto de instalaciones sanitarias para el drenaje tiene como objetivo la eliminación o desalojo de las aguas negras y pluviales de un edificio. Se realiza un diagnóstico de las instalaciones hidráulicas y sanitarias de las sedes universitarias del Campus Guanajuato de la Universidad de Guanajuato a través de una lista de verificación y levantamiento de datos para conocer el estado actual de las instalaciones, evaluar los parámetros y determinar su cumplimiento en conformidad con la normatividad aplicable. Se demuestra la importancia de la infraestructura hidrosanitaria, los impactos de su deficiencia, que existe una estrecha relación entre los ODS 4 “Educación de calidad”, ODS 6 “Agua limpia y saneamiento” y ODS 9 “Industria, innovación e infraestructura”, que los gastos de válvulas de control de flujo con las mismas características varían significativamente y se determina que todas sedes cumplen con ciertos parámetros, pero no con todos los establecidos en la norma.
Análisis de la concentración de azúcar en agua destilada usando la técnica de moteado
Authors: Torres Sirangua Emmanuel , Ledesma Carrillo Luis Manuel , Mata Chávez Ruth Ivonne
Published: January 2025

Este estudio exploró la relación entre los patrones de moteado generados por una fibra óptica plástica expuesta a soluciones de azúcar en diferentes concentraciones y la posibilidad de utilizar redes neuronales para clasificar dichas soluciones. Se realizaron experimentos con dos fibras ópticas, variando la concentración de azúcar y capturando imágenes de los patrones de moteado. Estas imágenes fueron procesadas digitalmente para extraer características relevantes y posteriormente ser utilizadas para entrenar redes neuronales convolucionales. Los resultados obtenidos mostraron que las redes neuronales lograron clasificar las concentraciones de azúcar con una precisión de 91% y 88% para cada fibra, respectivamente. Estos hallazgos sugieren que los patrones de moteado pueden contener información discriminante sobre la concentración de solutos y que las redes neuronales son una herramienta eficaz para extraer dicha información. A largo plazo, esta investigación podría contribuir al desarrollo de sensores ópticos basados en fibras ópticas para aplicaciones en monitoreo ambiental y control de procesos industriales, ofreciendo una alternativa más económica y menos invasiva a las técnicas convencionales.
Significados del acoso sexual en estudiantes universitarios. Un estudio a través de redes semánticas
Authors: Quintero Hernández Yazmin Alejandra , Tirado Prieto Karla Ximena , Vázquez Ortiz Sara Stephanie , Leal Ocampo Alexa Jimena
Published: January 2025

Reconocer e identificar el Acoso Sexual (AS) es el primer paso para su erradicación. El estudio tuvo como objetivo conocer los significados que estudiantes universitarios tenían del Acoso Sexual. El estudio se realizó por medio de investigación documental, redes semánticas, diario de campo y observación participante.  Los resultados preliminares permitieron acceder a una serie de significados sobre el AS en estudiantes de las carreras de ingeniería civil, enfermería y obstetricia, y administración financiera, del Campus Celaya Salvatierra, de la Universidad de Guanajuato. Derivados de los resultados se diseñaron productos de divulgación dirigidos a la erradicación de este tipo de violencia en la Comunidad Universitaria.
Evaluación de la actividad antinociceptiva de Leucaena leucocephala y la interacción antinociceptiva con Diclofenaco
Authors: Angeles Torres José Guillermo , Magno Paleo Cecilia Patricia , Martínez Espinosa María Guadalupe , Perales Rocha Ángel Ernesto , Rosas Arroyo Ángel , Rosiles Aguilera Mariana , Villanueva López Marco Polo , Zapata Morales Juan Ramón
Published: January 2025

Actualmente, el alivio al dolor es lo que más se busca en agentes farmacológicos, sin embargo, el tratamiento que suele usarse son los AINES, este tratamiento presenta efectos adversos conocidos como lo son los daños gastrointestinales, nefrotoxicidad y riesgo de abuso. Por lo que un analgésico seguro y efectivo es de suma importancia en la investigación actual. Es por ello que nos basamos en el uso de un extracto acuoso de Leucaena leucocephala como agente analgésico, cuyo efecto antinociceptivo se evaluó con la prueba de formalina en ratones, junto con el uso de diclofenaco a diferentes dosis para evaluar una posible interacción. El efecto antinociceptivo se evaluó durante las fases I y II de la prueba en diferentes grupos de ratones, donde el extracto de Leucaena leucocephala supera el 30% de efecto en las dosis evaluadas, al igual que la combinación del extracto con el diclofenaco en la fase I de este modelo. De la misma manera que el % de antinocicepción es dosis dependiente tanto en el extracto de Leucaena leucocephala como en la combinación en la fase II. Finalmente se obtuvo una DE50 para Leucaena leucocephala de 19.32 mg/kg. La administración oral de la combinación entre diclofenaco y el extracto de Leucaena leucocephala ocasiona una interacción de potenciación (sinergismo) en el efecto antinociceptivo en el modelo empleado por lo que puede resultar en una estrategia terapéutica mucho más efectiva para el tratamiento del dolor agudo, moderado a severo, resultando necesario la elaboración de más ensayos.
Transformación digital en las MiPyMEs mexicanas y su permanencia en el mercado
Authors: Lozano Montero Eva , Ibarra Lozano Cristian Omar , Alvarado Faviel Carlos Germán , Ramírez Torres Mauricio
Published: January 2025

La tecnología está avanzando continuamente de manera exponencial a nivel global y en México es preocupante que una gran porción de MiPyMEs se encuentren rezagadas en cuanto a la digitalización de sus procesos, por ello, se analizó la transformación digital que se ha implementado, así como las necesidades emergentes de tecnologías de información para permanecer en el mercado. Mediante un análisis deductivo con enfoque transversal y no experimental, se aplica la técnica del cuestionario a seis empresas que sobrevivieron a la pandemia del COVID-19 y que se vieron obligadas a implementar abruptamente estrategias digitales. Los resultados indican que las empresas tienen una antigüedad de 8 a 31 años, con empleados de 1 a 6, que después de la pandemia fue de 1 a 9 empleados. Se destaca que, el e-commerce está presente y de las herramientas digitales implementadas durante la pandemia, un 66.7% de las empresas, las siguen utilizando y han contribuido a su permanencia en el mercado. Incluso se interesan por conocer la satisfacción de sus clientes, ya que el 50% de ellas, lo conocen a través del correo electrónico. Sin embargo, todas las empresas demandan apoyos en cuanto a capacitación de manera individual y de inteligencia artificial, por lo que es imperativo que se implementen políticas públicas que coadyuven a las MiPyMEs a que permanezcan en el mercado. Asimismo, tanto la academia como el gobierno pueden unir esfuerzos para apoyar a las empresas que, por falta de recursos o de conocimiento, carecen de procesos digitales que garanticen la competitividad de los negocios.
El impacto de la pandemia en la inversión extranjera directa en México
Authors: Dafne Lizeth Zamora López  , Johanan Zamilpa Paredes
Published: January 2025

La pandemia de Covid-19 ha afectado significativamente la economía global y la Inversión Extranjera Directa (IED) en México. Antes de la pandemia, México era atractivo para los inversores extranjeros debido a su proximidad a Estados Unidos, tratados de libre comercio y mano de obra calificada. Sin embargo, el Covid- 19 trajo desafíos como confinamientos, interrupciones en las cadenas de suministro e incertidumbre económica, reduciendo los flujos de IED y revelando vulnerabilidades estructurales en la economía mexicana. A pesar de estos desafíos, la crisis ha generado nuevas oportunidades. La reconfiguración de las cadenas de suministro y la regionalización han posicionado a México como un candidato ideal para la relocalización de operaciones, especialmente en los sectores manufacturero y tecnológico. Además, el Tratado entre México, Estados Unidos y Canadá (T-MEC) proporciona un marco renovado para atraer inversión. El artículo analiza el impacto del Covid-19 en la IED en México, explorando tanto los efectos negativos como las oportunidades emergentes, y ofrece una visión comprensiva de cómo la pandemia ha redefinido el panorama de la inversión extranjera directa en el país y las lecciones para fortalecer su resiliencia económica.
Planificación de trayectorias con ejecución simultánea para múltiples robots móviles
Authors: F. J. Martínez-González  , J. González-Ortega  , J. E. Rangel-Rodríguez  , C.L. Alcocer-Soriano  , G. A. García-Chaire  , J. P. Ramirez-Paredes
Published: January 2025

La planificación de rutas para múltiples robots móviles, que se desplazan en un escenario común, es un problema que requiere considerar sus cambios de posiciones en el tiempo y que involucra la posibilidad de que ocurran colisiones entre ellos. Este problema surge en aplicaciones tales como el desplazamiento de robots plataforma en almacenes y el uso de múltiples robots en tareas de vigilancia, entre otras. Proponemos una modificación del conocido algoritmo A*, de manera que permita planificar rutas para múltiples robots que se muevan simultáneamente y así evitar la asignación de turnos y tiempos de espera. Mostramos resultados de simulaciones para mostrar que nuestra técnica reduce significativamente el tiempo de ejecución de las trayectorias de múltiples robots, comparado con ejecuciones secuenciales de rutas de costo mínimo.
Transformación Educativa: Explorando la Fusión del Pensamiento Computacional y las herramientas basadas en Inteligencia Artificial
Authors: Juan Antonio Sánchez Márquez  , Tristan Azael Sánchez Ramírez  , Bruno Daniel Pérez Vazquez  , Roberto Jafet Pérez Vázquez  , Rojas Moreno Rubí , Julia Renata Sánchez Vallejo  , Jonathan Sebastián
Published: January 2025

Ahora muchos estudiantes utilizan herramientas de inteligencia artificial en sus actividades educativas; pero, en la mayoría de los casos, el uso de estos recursos se hace de manera poco planeada y sin dirección, involucrando procesos simples como: Preguntar, Copiar, Cortar y Pegar. En este proyecto se busca aplicar los principios del pensamiento computacional y la “ingeniería de Prompts” para optimizar las indicaciones (prompts) que se proporcionan a un modelo de lenguaje avanzado como ChatGPT. El objetivo es maximizar la relevancia y precisión de las respuestas del modelo y crear mejores experiencias de aprendizaje para los estudiantes. Al final del día, la aplicación de los principios del pensamiento computacional y la ingeniería de prompts permitirán el desarrollo de competencias en los estudiantes que les permitan hacer un uso más eficiente de las herramientas de inteligencia artificial en educación. Del lado del docente, el desarrollo de este proyecto permitirá construir experiencias de aprendizaje significativas que apoyen a los estudiantes en procesos educativos importantes tales como: el procesamiento y validación de la información, el análisis de factores decisivos y la construcción de contextos que apoyen en la toma de decisiones.
Detección de Noticias Falsas (Fake News) en Internet Utilizando Deep Learning
Authors: Mariana Esmeralda Centeno Reyes  , Cristopher Jesús Chaire Rodríguez  , Mario Isaac Fonseca Martínez  , Diana Martínez Frías  , Fernando Oviedo Paramo  , Juan Carlos Gómez Carranza
Published: January 2025

En este artículo se presenta un estudio de la detección automática de noticias falsas en Internet utilizando técnicas de deep learning. Esta detección es crucial para mantener la veracidad de la información que circula en medios digitales y evitar la desinformación. El estudio se dividió en dos fases; en la primera de ellas se utilizó un modelo de regresión logística que incluyó un proceso de limpieza de textos, una transformación de documentos en vectores de palabras utilizando el modelo FastText y finalmente una estandarización y normalización de los datos. En la segunda fase se emplearon modelos de clasificación con transformadores, incluyendo ALBERT, BERT, ELECTRA, RoBERTa y XLM-RoBERTa, los cuales utilizan arquitecturas de atención para entender el contexto y significado del texto, y posteriormente hacer una clasificación. Para la experimentación con los modelos se utilizó un conjunto de datos recolectado en Internet que incluye publicaciones de diversas redes sociales como Facebook, Instagram, Twitter, etc, que son noticias en inglés sobre el COVID-19. Este conjunto de datos está compuesto por 10,700 noticias, dividido en 5,600 noticias reales y 5,100 noticias falsas. La evaluación de los modelos de clasificación se realizó utilizando las métricas de accuracy, macro F1, recall, precisión y la matriz de confusión. De acuerdo con los experimentos, el modelo RoBERTa es el que muestra un mejor desempeño para la tarea en todas la métricas.