bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Análisis del sistema de protección de puesta a tierra y apantallamiento eléctrico en una planta minera
Authors: Orbea Garcia Jefferson Marcelo , Salazar Achig Edgar Roberto , Quinatoa Caiza Carlos Iván
Published: July 2023

La presente investigación trata sobre el análisis del sistema de protección de puesta a tierra y apantallamiento eléctrico en la planta de flotación minera Agroindustrial El Corazón. La propuesta surge ante la necesidad del departamento eléctrico para identificar las perturbaciones y comprobar el correcto rendimiento del sistema de puesta a tierra (SPT) y la evaluación de la factibilidad y diseño un sistema de protección ante descargas atmosféricas. Se estudia el SPT con mediciones de la resistividad del suelo, la geometría y la resistencia de las tres mallas. En el software ETAP, se establece un modelo de suelo de 2 capas, se cargan las geometrías de cada malla y se aplica la técnica de elementos finitos para obtener la resistencia, voltaje de toque y de paso de cada malla. La simulación entrega que la malla 1 genera un voltaje de toque de 1823 V superando el límite tolerable de 988 V según IEEE-80. Se realizan las propuestas de equipotencialización de las mallas y analizando las gráficas de los gradientes de potencial. Con las adecuaciones se obtiene una equipotencialidad en toda la instalación y obtiene voltaje de paso máximo de 900V y una distribución de potencial uniforme. Con respecto al diseño del sistema de protección contra descargas atmosféricas, se determinó el nivel de riesgo de NPR=1. Para la protección externa se usa el método electrogeométrico de las esferas rodantes mediante la colocación de puntas captadoras de rayo en diez ubicaciones en la planta, se determina los bajantes y tomas de tierra tipo pata de ganso para drenar corrientes de rayo. De la protección interna se realiza el estudio de los DPS para media tensión en el lado MT y los DPS tipo 1 y 2 combinado, Tipo 2 y Tipo 3 que se instalan en las zonas determinadas de baja tensión.
Educación inclusiva desde el sistema educativo colombiano: migrantes venezolanos
Authors: Narvaez Fetecua Claudia Patricia
Published: July 2023

El objetivo general de esta investigación se centra en conocer el fenómeno de educación inclusiva de migrantes venezolanos en el sistema educativo colombiano. Para ello se parte de una investigación con enfoque cualitativo sustentado en el método hermenéutico y el diseño documental. Se presenta un estado del arte para comprender las diversas perspectivas sobre la educación inclusiva y la migración. La educación inclusiva es concebida por diversos organismos por el Ministerio de Educación Nacional De Colombia (2020) como un proceso que implica el reconocer, valorar, responder de manera adecuada a las necesidades de los estudiantes propiciando su integración en el contexto educativo, social y cultural. Asimismo, es relevante hacer énfasis en el acceso a la educación como un derecho humano, sin discriminación, ni exclusión, de modo que se eliminen las barreras que puedan generarse debido a la diversidad cultural, de costumbres, ideológicas, políticas, étnicas, raza, u otro. En esta investigación la educación inclusiva no se enfoca sólo en estudiantes con necesidades educativas especiales NEE, sino en la inclusión de estudiantes provenientes de otras nacionalidades, en especial migrantes venezolanos. Colombia actualmente se conoce como el país con mayor auge de migrantes venezolanos desde aproximadamente 7 años lo cual ha conllevado a generar políticas públicas para atender este fenómeno social.  Esta investigación consta de los siguientes apartados: introducción; estado del arte; bases legales; la ola migratoria; migración venezolana; educación inclusiva e interculturalidad; continuidad académica para migrantes venezolanos en Colombia; conclusiones y referencias.
Reporte de caso: Reto diagnóstico clínico de Síndrome de Weil en zonas endémicas
Authors: Peñaloza Bertha M , Chuchuca Geovanny L , Chuchuca Verónica C , Vargas Thais G , Meneses Yvette
Published: July 2023

La leptospirosis es una enfermedad infecciosa causada por la bacteria Leptospira, transmitida a través del contacto con orina o tejidos de animales infectados, especialmente en zonas donde existe una falta de saneamiento básico, muy común en países de Latinoamérica y en nuestro país es considerada endémica.  Esta enfermedad puede cursar asintomática, con un cuadro leve o incluso presentar complicaciones severas como la enfermedad de Weil que puedan requerir manejo en la unidad de cuidados intensivos, siendo impotente su diagnóstico y tratamiento temprano. Por su cuadro clínico el diagnóstico diferencial es muy amplio y en el contexto de síndrome febril - ictérico en zonas endémicas de leptospirosis y dengue, con sistemas de salud con limitados recursos su diagnóstico es un gran reto.
Nursing care in the prevention of skin tears in the elderly: integrative review of the literature
Authors: Tavares Ana , Olivença Luísa , Vilas Boas Marisa
Published: July 2023

Introduction Skin tears are considered injuries of traumatic etiology that can result from a variety of mechanical forces, such as shear or friction forces, blunt trauma, falls, improper handling, injury caused by equipment or removal of adherent dressings. These are acute wounds that have a high probability of becoming complex chronic wounds. They cause pain, increase healthcare costs, reduce quality of life and are a source of stress for the person. They lengthen hospital stay and increase the risk of morbidities. Skin Tears are a growing problem, making it crucial to invest in this topic in order to promote their prevention and proper treatment. Objective To identify nursing care and strategies to prevent skin tears in the elderly. Methods A bibliographic survey of publications was carried out in the EBSCOhost search engine, which incorporates the CINAHL Complete, MEDLINE Complete and Cochrane Database of Systematic Reviews databases and in the PubMed database, carried out in June 2022. 26 records were returned, five meeting the inclusion criteria. The included studies (n=5) were carried out between 2012 and 2022. Results In the sample of articles, it was possible to identify the benefits of twice-daily application of topical products, moisturizing creams and emollients, and the relevance of oral administration for 8 weeks of an oral nutritional supplement in the hydration of the stratum corneum and in the elasticity of the skin, as well as the importance of primary prevention and the promotion of health education in elderly skin care. Conclusion Preventive care to avoid skin tears in the elderly focuses on the daily topical application of moisturizing creams and emollients, nutrition (administration of oral nutritional supplements with 10g of collagen peptides) and adequate hydration; to prevent cutaneous traumas by providing a safe environment with adequate devices, and through the promotion of health education.
Objetos raros. La ontología de la sintonización en el pensamiento de Tim Morton
Authors: González Arribas Brais
Published: July 2023

El presente artículo tiene como objetivo principal mostrar de qué modo la concepción de la realidad que mantiene Timothy Morton, basada en una visión peculiar de la noción de objeto tomada de la Ontología Orientada a Objetos de Graham Harman, abre la posibilidad a la fundamentación de un pensamiento ecologista que posee potentes repercusiones en la esfera práctica. Para ello, en primer término, se estudia la categoría de objeto en Morton, el objeto raro o extraño, y, en segundo, se analiza el aparato teórico que constituye la ecognosis, la categoría con la que sintetiza el pensar y actuar ecologistas. En ella la sintonía, como forma de acercamiento y de contacto con los objetos, cobra una importancia esencial.
Michel Henry
Authors: Coiro Rodríguez Pedro Anselmo
Published: July 2023

Este artículo examina determinados elementos de la filosofía de Michel Henry que pueden entenderse como aportes a una crítica de las categorías del valor. Con este fin, el punto de partida consiste en continuar y abrir nuevas posibilidades de discusión en torno a un vínculo que ya ha sido explorado en artículos recientes: la relación entre las ideas del fenomenólogo francés con determinadas interpretaciones actuales sobre la Modernidad y el capitalismo. Por otro lado, estas páginas pueden servir como reseña e invitación a visitar uno de los aspectos menos conocidos de la obra de Michel Henry: su interpretación de la obra de Marx desde las nociones de individuo, praxis y subjetividad.
Manuel Cruz
Authors: Hidalgo Tuñón Alberto
Published: July 2023

Partiendo de la presentación que el autor hizo del libro de Manuel Cruz, El Gran Apagón (Galaxia Gutenberg, 2022), se investigan las razones que llevaron al filósofo catalán, como filósofo de guardia, a convertirse en transeúnte de la política, con la asunción de la presidencia del Senado español en 2019. Unas razones que se rastrean principalmente en su obra previa que ya desde principios de los ochenta del siglo XX trata de tomar nota tanto de las críticas (analíticas y posmodernas) como de los hechos históricos irreversibles (estalinismo y hundimiento del socialismo real). Pero esto no supone renunciar a al racionalismo que toma pie en la ética para combatir desde la política los nuevos monstruos que proliferan cuando la razón sueña.
Bueno versus Richir
Authors: Pérez Pelayo
Published: July 2023

Se explora las posibles divergencias y convergencias entre los filósofos Gustavo Bueno y Marc Richir a través de la obra de Ricardo Sánchez Ortiz de Urbina.
Lembaga Pendidikan Pesantren di Tengah Arus Perubahan Global
Authors: Iskandar Khusnan
Published: July 2023

Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki peran dan tantangan yang dihadapi oleh lembaga pendidikan pesantren dalam menghadapi perubahan global yang sedang terjadi. Pendekatan penelitian kepustakaan digunakan untuk memperoleh pemahaman yang mendalam tentang topik ini. Perubahan global yang terjadi dalam beberapa dekade terakhir, termasuk perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, globalisasi, dan arus informasi yang cepat, memiliki dampak signifikan pada berbagai bidang kehidupan, termasuk pendidikan. Pesantren, sebagai lembaga pendidikan tradisional Islam, juga tidak terlepas dari dampak perubahan global ini. Penelitian ini mengidentifikasi beberapa peran yang dimainkan oleh lembaga pendidikan pesantren dalam menghadapi perubahan global. Dalam penelitian ini, berbagai sumber kepustakaan digunakan, termasuk jurnal ilmiah, buku, laporan penelitian, dan artikel online, untuk memperoleh pemahaman yang komprehensif tentang peran dan tantangan lembaga pendidikan pesantren di tengah perubahan global. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan dan rekomendasi yang berguna bagi pengembangan pendidikan pesantren dalam menghadapi perubahan yang terus berlangsung di tingkat global.
Les images zombies, des émulsions altérées révélatrices d’une multiplicité de strates temporelles
Authors: Stébé Maïta
Published: July 2023

La métaphore fantastique est ici mobilisée pour désigner le statut in limbo d’images dont la matérialité témoigne d’une mutation. On les nommera zombies par analogie entre plusieurs de leurs caractéristiques et celles de ces créatures surnaturelles : leur statut de revenantes, leur positionnement au croisement de deux états et la présence de stigmates d’altération de leur corps. Elles sont le résultat de démarches d’exhumation dans des fonds publics ou privés, dont nous citerons trois cas. À partir d’archives du cinéma, Éric Rondepierre a extrait des photogrammes touchés par l’humidité où les personnages des films semblent interagir avec le soulèvement de la pellicule (Précis de décomposition, 1993-1995). Luce Lebart, alors responsable entre 2011 et 2016 des collections de la Société Française de Photographie, réhabilite les défaillances de la conservation dans une édition où la moisissure se répand sur les sujets des compositions (Mold is Beautiful, 2015). Enfin, Thomas Sauvin récolte des négatifs voués à la destruction pour recréer un récit de la Chine de la deuxième moitié du XXe siècle (Beijing Silvermine, depuis 2009). Dans l’ensemble de sa collection, les clichés victimes de l’usure du temps ont une place spécifique. Cet article s’intéressera au lien de proximité entre la photographie et l’expérience du temps, que les perturbations visibles sur les émulsions des images zombies exacerbent.
Les paysages sous-marins de Nicolas Floc’h à l’épreuve des enjeux environnementaux
Authors: Blanchard Sophie
Published: July 2023

L’espace sous-marin demeura longtemps un lieu aussi mystérieux et inaccessible que fantasmé. Il s’imposa tardivement dans la représentation paysagère contrairement aux espaces émergés des mers et des océans. Comme tout paysage, il est le résultat d’une construction artificielle et culturelle déterminée par le regard du biologiste, de l’explorateur et du plongeur. Mais aujourd’hui, à l’égard des enjeux environnementaux que connaît notre société, il apparaît nécessaire de représenter cet espace géographique. Dans cette optique, Nicolas Floc’h, en collaboration avec des scientifiques, contribue à la visibilité des paysages sous-marins à travers un inventaire photographique des façades maritimes. Témoins de l’état actuel de la biodiversité et des écosystèmes, les photographies de l’artiste rennais complètent l’étude scientifique des fonds marins grâce à une vision sensible de ces espaces.
La pédagogie par l’image. Entretien avec Ève Barlier
Authors: Blanchard Sophie , Schickelé Caroline
Published: July 2023

Illustratrice, autrice et graphiste, Ève Barlier réalise des supports visuels divers et variés sur des concepts biologiques, de la physique quantique à l’anatomie. En collaborant avec des organismes et des institutions, elle œuvre à la diffusion des connaissances scientifiques. Ève Barlier adapte son trait, de l’illustration à la bande dessinée, selon le type de public auquel elle destine ses ouvrages, afin de favoriser une meilleure compréhension des notions scientifiques. En évoquant les enjeux contemporains de l’illustration scientifique et le travail d’Ève Barlier, cet entretien met en évidence les liens étroits entre les arts et les sciences.
Pengaruh Disiplin Kerja dan Motivasi Kerja terhadap Kinerja Pegawai pada Unit Pelaksana Teknis Balai Pengujian dan Sertifikasi Mutu Barang (BPSMB)
Authors: Uleng Ambo , Awaluddin Awaluddin , Achsanuddin Anur , Hasriwana Hasriwana
Published: July 2023

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh disiplin kerja dan motivasi kerjaterhadap kinerja pegawai pada unit pelaksana teknis Balai Pengujian dan SertifikasiMutu Barang (BPSMB). Penelitian ini menggunakan sampel jenuh dengan jumlahsampel 33 orang. Jenis penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif. Metodepengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuesioner kepada responden. Hasilpenelitian menunjukkan bahwa disiplin kerja berpengaruh tidak signifikan terhadapkinerja pegawai, hal ini ditunjukkan oleh t hitung 1,360 < t table 2,042 dan nilai Sig0,184 > 0,05. Motivasi kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerjapegawai, hal ini ditunjukkan oleh t hitung 3,965 > t table 2,042 dan nilai Sig 0,000 <0,05. Disiplin kerja dan motivasi kerja secara simultan berpengaruh terhadap kinerjapegawai melalui hasil uji F yang menunjukkan F hitung 15,615 > F table 3,32 dan nilaiSig 0,000 < 0,05.
Penggunaan Instagram dalam Meningkatkan Minat Berkunjung Kembali Wisatawan pada Museum Nasional Indonesia
Authors: Arininta Syifa , Widiati Euis
Published: July 2023

Dampak Covid-19 telah mengubah gaya hidup masyarakat di Indonesia. Demikian halnya pada museum sebagai tempat untuk memperkenalkan sebuah sejarah seperti artefak maupun koleksi lainnya, juga mengalami terjadinya penurunan jumlah kunjungan pada tahun 2020 dibandingkan tahun 2019. Perkembangan teknologi telah mengubah aktivitas promosi konvensional ke dalam bentuk digital, salah satunya melalui media sosial Instagram. Instagram merupakan media promosi yang paling berpengaruh, karena sebagian besar pengguna instagram adalah para pelajar/mahasiswa. Museum yang menggunakan media sosial Instagram sebagai promosi adalah Museum Nasional. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui Penggunaan Instagram dalam Meningkatkan Minat berkunjung kembali wisatawan ke Museum Nasional Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode analisis kuantitatif. Pengumpulan data menggunakan kuesioner dengan teknik purposive sampling yang disebarkan kepada 100 orang menggunakan media google form. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linear sederhana. Berdasarkan hasil uji didapatkan bahwa Instagram @museumnasionalindonesia memiliki pengaruh postif terhadap minat berkunjung kembali ke Museum Nasional.
Analisis Rasio Keuangan Untuk Menilai Kinerja Keuangan PT Gudang Garam Tbk Periode 2018-2022
Authors: Musfirah Musfirah , Kurniawan Agung Widhi , Amin Andi Mustika , Budiyanti Hety , Anwar Anwar
Published: July 2023

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja keuangan pada PT Gudang Garam Tbk periode 2018-2022, jika ditinjau dari rasio Likuiditas, Solvabilitas, Profitabilitas, Aktivitas, dan Pasar. Jenis penelitian ini adalah kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Adapun populasi dalam penelitian ini berupa laporan keuangan PT Gudang Garam Tbk yang terdiri dari neraca dan laporan laba rugi, sedangkan sampel dalam penelitian ini adalah laporan keuangan PT Gudang Garam Tbk selama lima tahun, yaitu periode 2018 hingga 2022. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan teknik dokumentasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja keuangan ditinjau dari Rasio Likuiditas PT Gudang Garam Tbk yang di ukur dengan Current Ratio dari tahun 2018-2022 secara rata-rata, yaitu sebesar 220,53% menunjukkan kondisi yang kurang baik karena berada di bawah standar industri yaitu 278,62%, kinerja keuangan ditinjau dari Rasio Likuiditas PT Gudang Garam Tbk yang di ukur dengan Quick Ratio dari tahun 2018-2022 secara rata-rata adalah sebesar 38,48% menunjukkan kondisi yang kurang baik karena berada di bawah standar industri yaitu 119,39%. Rasio Solvabilitas PT Gudang Garam Tbk yang di ukur dengan Debt to Asset Ratio dari tahun 2018-2022 secara rata-rata yaitu sebesar 32,77% menunjukkan kondisi yang baik karena berada di bawah standar industri yaitu 34,49%, kinerja keuangan ditinjau dari Rasio Solvabilitas PT Gudang Garam Tbk yang di ukur dengan Debt to Equity Ratio dari tahun 2018-2022 secara rata-rata adalah sebesar 49,19% menunjukkan kondisi yang baik karena berada di bawah standar industri yaitu 56,42%. Rasio profitabilitas PT Gudang Garam Tbk yang di ukur dengan Return on Asset dari tahun 2018-2022 secara rata-rata yaitu sebesar 8,85% menunjukkan kondisi yang kurang baik karena berada di bawah standar industri yaitu 10,84%, kinerja keuangan ditinjau dari Rasio Profitabilitas PT Gudang Garam Tbk yang di ukur dengan Return on Equity dari tahun 2018-2022 secara rata-rata adalah sebesar 13,19% menunjukkan kondisi yang kurang baik karena berada di bawah standar industri yaitu 16,96%.
Analisis Tingkat Likuiditas dan Profitabilitas PT Indofood Sukses Makmur Tbk di Bursa Efek Indonesia
Authors: Yuniarti Riska , Haeruddin Muhammad Ilham Wardhana , Anwar Anwar , Sahabuddin Romansyah , Ruma Zainal
Published: July 2023

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat likuiditas dan profitabilitas PT Indofood Sukses Makmur Tbk selama periode 2017-2021. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif dengan menggunakan teknik pengumpulan data sekunder dengan cara dokumentasi. Teknik analisis data menggunakan analisis rasio likuiditas dan rasio profitabilitas serta menggunakan pendekatan Du Pont System. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja keuangan perusahaan PT Indofood Sukses Makmur Tbk pada tahun 2017-2021 dari sisi likuiditas Current Ratio dalam kondisi cukup baik, Quick Ratio dalam keadaan cukup baik, dan Cash Ratio dalam keadaan baik. Dari sisi profitabilitas menunjukkan bahwa kinerja keuangan PT Indofood Sukses Makmur Tbk di periode yang sama dari sisi Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE), dan Return on Investment (ROI) berada dalam keadaan kurang baik. Berdasarkan rata-rata hasil perhitungan Return on Investment (ROI) perusahaan selama lima tahun terakhir dapat disimpulkan bahwa kinerja keuangan PT Indofood Sukses Makmur Tbk dalam kondisi “Kurang Baik”, karena tingkat rata-rata ROI selama lima tahun berada di bawah standar penilaian ROI.
Pengaruh Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan, dan Harga terhadap Kepuasan Konsumen pada Café Banua Coffee di Kota Makassar
Authors: Pelani Rezki , Tawe Amiruddin , Musa Muh. Ichwan , Hasbiah Siti , Haeruddin Muhammad Ilham Wardhana
Published: July 2023

Tujuan penelitian ini untuk mengetahui Pengaruh Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan, dan Harga, terhadap Kepuasan Konsumen pada Café Banua Coffee di Kota Makassar. Sampel yang digunakan sebanyak 50 orang konsumen sebagai responden yang telah dipilih berdasarkan kriteria yang telah ditentukan terlebih dahulu. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner, dan wawancara. Teknik analisis data terdiri dari uji instrumen yang terdiri dari uji validitas dan uji reliabilitas; uji asmusi klasik yang terdiri dari uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas; uji analisis linier berganda; uji hipotesis, dan uji koefisien determinan. Variabel kualitas produk memiliki nilai signifikan sebesar 0,640 lebih besar dari 0,05 dan arah koefisien regresi negatif yang berarti bahwa X1 tidak memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Variabel kualitas pelayanan memiliki nilai signifikan sebesar 0,048 lebih kecil dari 0,05 dan arah koefisien regresi positif, yang berarti bahwa X2 memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Variabel harga memiliki nilai signifikan sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05 dan arah koefisien regresi positif, yang berarti bahwa X3 memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen. Variabel yang paling dominan mempengaruhi kepuasan konsumen adalah variabel harga dan yang paling sedikit memberi pengaruh adalah variabel kualitas produk.
Pengaruh Lingkungan Kerja dan Motivasi Kerja terhadap Komitmen Karyawan pada PT Cogindo Daya Bersama PLTU Barru
Authors: Mitha Harta , Tawe Amiruddin , Dipoatmodjo Tenri S.P. , Musa Muhammad Ichwan , Haeruddin Muhammad Ikhwan Maulana
Published: July 2023

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui Lingkungan Kerja dan Motivasi Kerja terhadap Komitmen pada PT Cogindo Daya Bersama PLTU Barru. Populasi pada penelitian ini adalah seluruh karyawan tetap pada PT Cogindo Daya Bersama PLTU Barru sebanyak 155. Pengambilan sampel penelitian ini menggunakan perhitungan sampel dengan formula Slovin di mana setelah melewati perhitungan ditarik jumlah sampel sebanyak 61 orang karyawan dengan jenis penelitian Kuantitatif. Sumber data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder yang diperoleh dengan menggunakan teknik penyebaran kuesioner. Hasil penelitian model SPSS menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang positif antara variabel Lingkungan Kerja Fisik terhadap Komitmen Karyawan; terdapat pengaruh positif antara variabel Lingkungan Kerja Non Fisik terhadap variabel Komitmen Karyawan; terdapat pengaruh positif antara variabel Motivasi Kerja terhadap variabel Komitmen Karyawan. Berdasarkan uraian tersebut bahwa Lingkungan kerja fisik dan Lingkungan kerja non fisik berpengaruh positif dan signifikan karena lingkungan kerja yang baik dapat meningkatkan komitmen karyawan. Motivasi kerja berpengaruh positif dan signifikan terhadap Komitmen Karyawan karena pengaruhnya dapat membantu tumbuh kembang komitmen karyawan.
Pengaruh Keseimbangan Kehidupan Kerja (Work Life Balance) terhadap Komitmen Kerja Karyawan PT Pelindo (Persero) Regional 4 Makassar
Authors: Anwar Citra Ramadhani , Dipoatmodjo Tenri S.P. , Haeruddin Muhammad Ilham Wardhana , Tawe Amiruddin , Haeruddin Muhammad Ikhwan Maulana
Published: July 2023

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menjelaskan pengaruh keseimbangan kehidupan kerja (work life balance) terhadap komitmen kerja karyawan PT Pelindo (Persero) Regional 4 Makassar. Metode Penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif. Populasi dalam penelitian ini sebanyak 122 orang. Sampel yang digunakan diambil dari hasil rumus Slovin, yaitu sebanyak 55 orang. Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini melalui wawancara, kuesioner, dan dokumentasi. Hasil penelitian melalui olah data dengan SPSS 25 menunjukkan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara variabel keseimbangan kehidupan kerja (work life balance) (X) terhadap variabel komitmen kerja (Y) yang dapat ditunjukkan melalui persamaan regresi sederhana yakni Y = 12,139 + 0,620, dan berpengaruh signifikan dengan nilai t-hitung (4,328) > t-tabel (2,006) dengan taraf signikansi 0,000 < 0,05. Adapun nilai R square sebesar 0,261 di mana angka ini menunjukkan bahwa variabel keseimbangan kehidupan kerja (work life balance) pada penelitian ini memberikan kontribusi pengaruh sebesar 26%, adapun sisanya sebesar 74% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti pada penelitian ini. Berdasarkan uraian tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa keseimbangan kehidupan kerja (work life balance) berpengaruh signifikan terhadap komitmen kerja karyawan PT Pelindo (Persero) Regional 4 Makassar.
Pengaruh Lingkungan Kerja Fisik dan Non Fisik terhadap Kepuasan Kerja Karyawan pada PT Pelindo (Persero) Regional IV Makassar
Authors: Nurhaisya Nurhaisya , Haeruddin Muhammad Ilham Wardhana , Dipoatmodjo Tenri S.P. , Sahabuddin Romansyah , Haeruddin Muhammad Ikhwan Maulana
Published: July 2023

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Pengaruh Lingkungan Kerja Fisik dan Lingkungan Kerja Non fisik terhadap Kepuasan Kerja Karyawan pada PT Pelindo (Persero) Regional IV Makassar. Jenis Penelitian yang digunakan dalam Penelitian ini adalah Penelitian Kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Populasi pada Penelitian ini adalah seluruh karyawan tetap pada kantor PT Pelindo (Persero) Regional IV Makassar, di mana sebanyak 55 orang karyawan dijadikan sampel. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunkan kuesioner. Teknik analisis data yang dilakukan adalah analisis regresi berganda dengan menggunakan (SPSS Versi 22). Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara variabel Lingkungan Kerja Fisik (X1) dan Lingkungan Kerja Non Fisik (X2) terhadap Kepuasan Kerja (Y), yang dapat ditunjukkan melalui persamaan regresi berganda yakni Y = 5,927 + 0,312 X1 + 0,504 X2. Secara parsial, Nilai Sig. lingkungan kerja fisik terhadap kepuasan kerja sebesar 0,021 < 0,05 dan nilai t hitung 2,371 > t tabel 1,673, sedangkan nilai Sig. lingkungan kerja non fisik terhadap kepuasan kerja sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai t hitung 3,839 > t tabel 1,673. Secara simultan, lingkungan kerja fisik dan lingkungan kerja non fisik berpengaruh signifikan terhadap kepuasan kerja, ditunjukkan dengan hasil uji F, di mana F hitung (22,203) > F tabel (3,18) dan nilai Sig 0,000 < 0,05. Adapun R Square sebesar 0,461 atau sama dengan 46,1%, sisanya (53,9%) dipengaruhi oleh variabel lain di luar persamaan regresi ini atau variabel lain yang tidak diteliti.
A Novel Control Method for Unmanned Agricultural Tractors: Composite Back-stepping Sliding Mode Path Tracking
Authors: Ji Xin , Wei Xinhua , Wang Anzhe
Published: July 2023

A composite back-stepping sliding mode controller is explored in the paper to address the under-actuated, input saturated, and time-varying disturbances, as well as model-dependent issues that bother the path tracking control of unmanned agricultural tractors. Specifically, the path tracking error model is introduced. The extended state observers (ESO) with time-varying parameters are employed to handle the lump disturbances resulting from the external disturbances and model nonlinearity. A novel composite path tracking controller is proposed based on back-stepping and active disturbance rejection control and sliding mode control, whose effectiveness is elaborated by simulations and experiments. According to the results, the proposed controller, whose stability is elucidated in the appendix, outperforms the fuzzy pure pursuit control in reducing the lateral offset.
Efficient and Accurate Vehicle Localization Based on LiDAR Place Recognition
Authors: Qimin Xu , Xin Zhao , Longjie Liao , Yameng Li , Na Li
Published: July 2023

An efficient and accurate LiDAR place recognition methodology is proposed for vehicle localization. First, the Iris-LOAM is proposed to overcome the disadvantages of low accuracy of loop-closure detection and low efficiency of map construction in the existing LOAM-series methods. The method integrates the LiDAR-Iris global descriptor and Normal Distribution Transform (NDT) registration method into the loop-closure detection module of LiDAR Odometry and Mapping (LOAM), thereby improving the accuracy and efficiency of map construction. For the shortcomings of low map loading and matching efficiency, the Random Sample Consensus method is used to remove the ground point cloud information. The Voxel Grid method is used to down sample the loaded map. Finally, the NDT method is adopted for point cloud map matching to obtain the position information. Show that the Iris-LOAM has higher efficiency than the SC-LeGO-LOAM. The average time of point cloud map matching is reduced by 39.5%. The place recognition can be executed to achieve accuracy vehicle localization.
Improved Smart Healthcare System of Cloud-Based IoT Framework for the Prediction of Heart Disease
Authors: Sundararajan Suma Christal Mary , Bharathi G. P. , Loganathan Umasankar , Vadivel Surendar
Published: July 2023

Smart healthcare systems in the cloud-based IoT framework for the prediction of heart disease improve the patient's health status and minimizes the death rate. The prediction of heart disease is a challenging one. Early prediction of heart disease may reduce the risk of patient illness and monitoring in real-time to avoid the risk. The view of existing algorithms is inaccurate in early prediction which took a lot of time for the prediction and inaccurate early prediction of heart disease. To overcome these issues, this paper proposed a sparse autoencoder with Galactic Swarm Optimization (SAE-GSO) algorithm. A sparse encoder predicts heart disease and enhances the accurate prediction, tuning the parameters of sparsity regularity in the sparse autoencoder, Galactic Swarm optimization algorithm is implemented. The proposed work enhances the prediction rate of heart diseases, minimizing the error rate, and maximizing the accuracy. The accuracy rate of the proposed work of SAE-GSO in the Cleveland Dataset produces got 92.23 %, GBT got 65.12 %, SAE got 87.34%, and NB got 83.16 %. The accuracy rate of the proposed work of SAE-GSO in the Framingham Dataset produced 92.59 %, GBT got 69.16 %, SAE got 86.25%, and NB got 82.37%.
Heart Diseases Diagnosis Using Chaotic Harris Hawk Optimization with E-CNN for IoMT Framework
Authors: Christal Suma , Uma Maheswari G. , Kaur Prabhjot , Kaushik Anupama
Published: July 2023

In the current state of medical research, the diagnosis of heart disease has become a challenging medical objective. This diagnosis is dependent on a thorough and accurate review of the detailed medical test results and medical background of the patient. With the aid of the internet of things (IoT) and the huge advancements in the field of deep learning, researchers aim to produce intelligent monitoring systems that assist physicians in both predicting and diagnosing disorders. In this context, this work proposes a novel prediction model based on deep learning and Internet-of-Medical-Things for the efficient and real-time diagnosis of heart disease. In this work, data from the Cleveland dataset is used for training the proposed model and further the data that is gathered from the sensors in the IoMT environment is used for testing the prediction capability of the model. Chaotic Harris Hawk optimization algorithm is employed for the feature extraction from the data and these extracted features are further passed on to the classification stage where Enhanced Convolutional Neural Networks are utilized to classify whether the patient is affected by heart disease or not. In order to evaluate the performance of the proposed model, it is compared with the Machine learning models such as Support Vector Machine with Ant Colony Optimization(SVM-ACO), Random Forest with Particle Swarm Optimization(RF-PSO), Naive Bayes with Harris Hawk Optimization(NB-HHO), K Nearest Neighbor with Spiral Optimization(KNN-SPO). Also, the proposed model is compared against deep learning architectures such as VGG-16, ResNet, AlexNet,ZFNet. Further, the proposed model also outperforms two existing works taken from the literature, Faster R-CNN-ALO, and MDCNN-AEHO, with a higher accuracy of 99.2%.
Human Dental Age and Gender Assessment from Dental Radiographs Using Deep Convolutional Neural Network
Authors: Hemalatha B. , Bhuvaneswari P. , Nataraj Mahesh , Shanmugavadivel G.
Published: July 2023

Human gender and age identification play a prominent role in forensics, bio-archaeology, and anthropology. Dental images provide prominent indications used for the treatment or diagnosis of disease and forensic investigation. Numerous dental age identification techniques come with specific boundaries, namely minimum reliability and accuracy. Gender identification approaches are not widely researched, whereas the effectiveness and accuracy of classification are not practical and very minimal. Drawbacks in the existing system are considered in the formulation of the proposed approach. Deep learning approaches can effectively rectify issues of drawbacks in other classifiers. The accuracy and performance of a classifier are enhanced with the deep convolutional neural network. The fuzzy C-Means Clustering approach is used for segmentation, and Ant Lion Optimization is used for optimal feature score selection. The selected features are classified using a deep convolutional neural network (DCNN). The performance of the proposed technique is investigated with existing classifiers, and DCNN outperforms other classifiers. The proposed technique achieves 91.7% and 91% accuracy for the identification of gender and age, respectively.
Monkeypox Disease Detection with Pretrained Deep Learning Models
Authors: Ren Guanyu
Published: July 2023

Monkeypox has been recognized as the next global pandemic after COVID-19 and its potential damage cannot be neglected. Computer vision-based diagnosis and detection method with deep learning models have been proven effective during the COVID-19 period. However, with limited samples, the deep learning models are difficult to be full trained. In this paper, twelve CNN-based models, including VGG16, VGG19, ResNet152, DenseNet121, DenseNet201, EfficientNetB7, EfficientNetV2B3, EfficientNetV2M and InceptionV3, are used for monkeypox detection with limited skin pictures. Numerical results suggest that DenseNet201 achieves the best classification accuracy of 98.89% for binary classification, 100% for four-class classification and 99.94% for six-class classification over the rest models.
Brain Computer Interface Based on Motor Imagery for Mechanical Arm Grasp Control
Authors: Shi Tian-Wei , Chen Ke-Jin , Ren Ling , Cui Wen-Hua
Published: July 2023

This paper puts forward a brain computer interface (BCI) system to realize the hand and wrist control using the ABB Mechanical Arm. This BCI system gathers four kinds of motor imaginary (MI) tasks (hand grasp, hand spread, wrist flexion and wrist extension) electroencephalogram (EEG) signals from 30 electrodes. It utilizes two fifth-order Butterworth Band-Pass Filter (BPF) with different bandwidths and normalization method to achieve the raw MI tasks EEG signals preprocessing. The main challenge of feature extraction is to extract enough representative features from MI tasks to classify them. This proposed BCI system extracts eleven kinds of features in time domain and time-frequency domain and uses mutual information method to reduce the large dimension of the extracted features. In addition, the BCI system applies a single convolutional layer Convolutional neural networks (CNN) with 30 filters to implement the quaternary classification of MI tasks. Compared with early researches, the classification accuracy of this BCI system is increased by about 35%. The actual mechanical arm grasping control experiments verifies that this BCI system has good adaptability.
Heart Disease Prognosis Using D-GRU with Logistic Chaos Honey Badger Optimization in IoMT Framework
Authors: Karthikeyini S. , Vidhya G. , Vetriselvi T. , Deepa K.
Published: July 2023

In recent years, heart disease has superseded several other contributory death factors. It is challenging to predict an individual’s risk of acquiring heart disease since it requires both expert knowledge and real-world experience. Developing an effective method for the prognosis of heart disease using Internet of Medical Things (IoMT) technology in healthcare organizations by collecting sensor data from patients’ bodies, utilizing robust expert systems, and incorporating vast healthcare data on cardiac disorders to alert physicians in critical situations is a challenging task. Several machine learning-based techniques for predicting and diagnosing cardiac disease have recently been demonstrated. However, these algorithms cannot effectively handle high-dimensionalinformation due to the need for an intelligent framework incorporating multiple sources to predict cardiac illness. This work proposes a unique model for heart disease prediction based on deep learning, Deep Gated Recurrent Units (D-GRU), which combines with Stacked Auto Encoders. A novel optimization algorithm, the Logistic Chaos Honey Badger Algorithm, is proposed for optimal feature selection. Publicly available heart disease-related datasets collected from UCI Repository, Cleveland Database, are used for training the proposed D-GRU model. The trained model is further tested on the data gathered from the sensors in the IoMT framework. The performance of the proposed model is compared against several deep learning models and existing works in the literature. The proposed D-GRU model outperforms the other models taken for comparison andexhibits performance supremacy with an accuracy of 95.15% in predicting heart diseases.
HybDeepNet: A Hybrid Deep Learning Model for Detecting Cardiac Arrhythmia from ECG Signals
Authors: Saravana Ram R. , Akilandeswari J. , Vinoth Kumar M.
Published: July 2023

The problem to be addressed is the high mortality rate of heart disease and the need for reliable and early detection techniques to prevent fatalities. Several clinical tests, including electrocardiogram (ECG) signals, heart sound signals, impedance cardiography (ICG), magnetic resonance imaging, and computer tomography can be used to determine whether an individual has heart disease. In this research, three deep learning models - Multilayer Perceptrons (MLPs), Deep Belief Networks (DBNs), and Restricted Boltzmann Machines (RBMs) - were used to detect heart disease by using the electrocardiogram (ECG) signal as the primary source. The publicly available datasets MIT-BIH and PTB-ECG were used to train and validate the proposed model. The results showed that the proposed hybrid model achieved the best performance compared to existing models, with an accuracy of 98.6%, 97.4%, and 96.2% on the MIT-BIH dataset, and 97.1%, 96.4%, and 95.3% on the PTB-ECG dataset, respectively. Furthermore, the model had excellent F1-score and AUC values, indicating the robustness of the proposed approach.
Jumping Action Recognition for Figure Skating Video in IoT Using Improved Deep Reinforcement Learning
Authors: Liu Yu , Zhou Ning
Published: July 2023

Figure skating video jumping action is a complex combination action, which is difficult to recognize, and the recognition of jumping action can correct athletes’ technical errors, which is of great significance to improve athletes’ performance. Due to the recognition effect of figure skating video jumping action recognition algorithm is poor, we propose a figure skating video jumping action recognition algorithm using improved deep reinforcement learning in Internet of things (IoT). First, IoT technology is used to collect the figure skating video, the figure skating video target is detected, the human bone point features through the feature extraction network is obtained, and centralized processing is performed to complete the optimization of the extraction results. Second, the shallow STGCN network is improved to the DSTG dense connection network structure, based on which an improved deep reinforcement learning action recognition model is constructed, and the actionrecognition results are output through the deep network structure. Finally, a confidence fusion scheme is established to determine the final jumping action recognition result through the confidence is established. The results show that this paper effectively improves the accuracy of figure skating video jumping action recognition results, and the recognition quality is higher. It can be widely used in the field of figure skating action recognition, to improve the training effect of athletes.
HybDeepNet: ECG Signal Based Cardiac Arrhythmia Diagnosis Using a Hybrid Deep Learning Model
Authors: Satheesh Pandian C. , Kalpana A. M.
Published: July 2023

To monitor electrical indications from the heart and assess its performance, the electrocardiogram (ECG) is the most common and routine diagnostic instrument employed. Cardiac arrhythmias are only one example of the many heart conditions people might have. ECG records are used to diagnose an arrhythmia, an abnormal cardiac beat that can cause a stroke in extreme circumstances. However, due to the extensive data that an ECG contains, it is quite difficult to glean the necessary information through visual analysis. Therefore, it is crucial to develop an effective (automatic) method to analyze the vast amounts of data available from ECG. For decades, researchers have focused on developing methods to automatically and computationally categorize and identify cardiac arrhythmias. However, monitoring for arrhythmias in real-time is challenging. To streamline the detection and classification process, this research presents a hybrid deep learning-based technique. There are two major contributions to this study. To automate the noise reduction and feature extraction, 1D ECG data are first transformed into 2D Scalogram images. Following this, a combined approach called the Residual attention-based 2D-CNN-LSTM-CNN (RACLC) is recommended by merging multiple learning models, specifically the 2D convolutional neural network (CNN) and the Long Short-Term Memory (LSTM) system, based on research findings. The name of this model comes from a combination of the two deep learning. Both the beats themselves, which provide morphological information, and the beats paired with neighboring segments, which provide temporal information, are essential. Our suggested model simultaneously collects time-domain and morphological ECG signal data and combines them. The application of the attention block to the network helps to strengthen the valuable information, acquire the confidential message in the ECG signal, and boost the efficiency of the model when it comes to categorization. To evaluate the efficacy of the proposed RACLC method, we carried out a complete experimental investigation making use of the MIT-BIH arrhythmia database, which is used by a large number of researchers. The results of our experiments show that the automated detection method we propose is effective.
S1 Transforaminal Epidural Anesthesia in Percutaneous Transforaminal Endoscopic Discectomy: A Case-Series Study
Authors: Hashemi Seyed Masoud , Rajaei Shima , Falsafi Mani , Golmakani Ebrahim , Behnaz Faranak , Zali Alireza , Asgari Sogol
Published: July 2023

Background: Percutaneous transforaminal endoscopic discectomy (PTED) has become popular over the years due to its safety and low invasiveness. This surgery can be performed with different anesthesia techniques; however, the extent to which the surgeon and patient are satisfied with the analgesia is debatable. Objectives: This study investigated the efficiency of the S1 transforaminal epidural block. Methods: This retrospective study was conducted on 60 patients with L4 - L5 lumbar disc herniation who underwent PTED under the S1 transforaminal epidural block. All patients had clinical symptoms associated with unilateral radiculopathy and were candidates for surgery. Percutaneous transforaminal endoscopy and S1 epidural block were performed by a surgeon for all patients. Results: Of the 60 evaluated cases, 61.7% and 38.3% were female and male, respectively, with a mean age of 42.98 ± 10.79 years. The mean pain score before surgery was 7.83 ± 0.69, which decreased to 2.58 ± 0.65 during surgery and 0.50 ± 0.50 48 hours after surgery (P < 0.001). The mean duration of operation in these patients was 58.58 ± 16.95 minutes, and the mean onset time was 10.08 ± 3.12 minutes. Moreover, the mean bleeding was 124.17 ± 25.20 cc. Conclusions: The PTED with S1 epidural anesthesia is a simple, safe, and effective method that causes good analgesia during the operation and cooperates well with the surgeon in neurological monitoring due to patient consciousness.
Molecular Analysis of Radiation Resistance Process in Radioresistant Oesophageal Adenocarcinoma Cells
Authors: Arjmand Babak , Rezaei-Tavirani Mostafa , Hamzeloo-Moghadam Maryam , Razzaghi Zahra , Rezaei-Tavirani Majid
Published: July 2023

Background: The radiation resistance process is a major problem in radiotherapy. Proteomics is a useful method to determine the molecular mechanism of biological and medical events. Protein-protein interaction (PPI) network is a suitable method for proteomics data interpretation. Objectives: Assessment of proteomics data about the radiation resistance process in human cell lines via PPI network analysis is the aim of this study. Methods: Proteomic data were extracted from literature and the differentially expressed proteins (DEPs) were included in the PPI network via the STRING database by Cytoscape software. The network was analyzed and the central nodes were introduced. The central nodes were assessed via action map analysis and gene ontology enrichment. Results: Among the 251 queried DEPs, 171 individuals were included in the PPI network. Epidermal growth factor receptor (EGFR), fibronectin (FN1), CD44 antigen (CD44), prostaglandin G/H synthase 2 (PTGS2), CD44 antigen (CD44), prostaglandin G/H synthase 2 (PTGS2), NF-kappa-B inhibitor alpha (NFKBIA), Kelch-like ECH-associated protein 1 (KEAP1), cathepsin D (CTSD), D-3-phosphoglycerate dehydrogenase (PHGD), and 5-nucleotidase (NT5E) were introduced as the critical DEPs. Eight groups of biological terms were attributed to the introduced critical DEPs. EGFR, FN1, CD44, and PTGS2 were discriminated among the critical DEPs as the key dysregulated proteins. Conclusions: The results indicate that EGFR, FN1, CD44, and PTGS2 are the four essential proteins that are involved in radiation resistance in the radioresistant cells.