bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Soil and Water Conservation in India: Emerging Trends and Opportunities
Authors: Rajive K Singh
Published: January 2025

.
Land Degradation in the Himalayas: Challenges and Conservation Strategies
Authors: Ambrish Kumar
Published: January 2025

.
Advancing Sustainability Through Multifunctional Landscapes: Beyond Soil and Water Conservationa
Authors: Gopal Kumar
Published: January 2025

India, with its vast and diverse landscapes, faces critical challenges of land degradation, biodiversity loss, and climate vulnerability. Transitioning from conventional soil and water conservation efforts to multifunctional landscapes provides an integrated solution by combining conservation, regeneration, wetlands, and agroecology. This article examines India’s experience with watershed programs, their successes and limitations, and highlights the potential of multifunctional landscapes to address complex socio-ecological challenges while enhancing resilience and livelihoods.
Role and Importance of Rapid Methods in Evaluating Food Safety
Authors: Ms. Shabanam Kumari  , Dr. Devinder Dhingra
Published: January 2025

Food safety is a paramount concern for consumers, producers, processors, transporters, and virtually everyone involved in the food supply chain. Foodborne illnesses pose a significant global health threat, affecting millions worldwide. According to WHO 2022, every year an estimated 600 million people, nearly 1 in 10 individuals globally, fall ill due to contaminated food. Farmers and food processors adhere to established guidelines to ensure that the food they produce is safe and meets national and international standards. Regulatory agencies play a vital role in monitoring and overseeing the safety and quality of food traded in markets, protecting consumers’ interests.
CHARACTERISTICS OF REFINED CARRAGEENAN FROM Eucheuma spinosum WITH POTASSIUM HYDROXIDE SOLVENT USING MICROWAVE ASSISTED EXTRACTION (MAE) METHOD IN VARIOUS EXTRACTION TIMES
Authors: Andhiarto Yanu , Pusparini Nurita
Published: January 2025

Extraction time with Microwave Assisted Extraction (MAE) influences the yield and quality of Carrageenan from Eucheuma spinosum. This research aims to determine the effect of extraction time using microwave-assisted extraction (MAE) on the yield value and quality parameters of E. spinosum carrageenan, including water content, ash content, sulfate content and viscosity. E. spiosum was extracted using 0.5% NaOH base with the microwave-assisted extraction (MAE) method at varying extraction times of 2 minutes, 5 minutes and 8 minutes. The filtrate was filtered and precipitated with ethanol, drying and grinding until a fine carrageenan powder was obtained. Extraction time affected the yield where an increase in the average yield was received along with the length of extraction time. The highest yield in the 8-minute extraction was 17.62% ±0.368. Extraction time also influences the water content and viscosity of the obtained carrageenan but does not affect the extracted carrageenan's ash or sulfate content.
Systematic Review: Optimalisasi Stabilitas Retinol Pada Sediaan Kosmetika
Authors: Shella Tasya Permata , Ratnasari Devi , Cahyani Theresia Natalie , Adzkia Muhammad Adit , Valentin Diva , Az-Zahraa Ailla
Published: January 2025

Retinol adalah bentuk aktif dan turunan generasi pertama dari vitamin A yang yang memiliki banyak manfaat untuk perawatan kulit, seperti memperbaiki tekstur kulit, merangsang pembentukan kolagen, dan mengatasi masalah penuaan serta jerawat yang membuat retinol banyak dibuat dalam sediaan kosmetika. Namun, stabilitas retinol dalam sediaan kosmetik memiliki banyak tantangan karena rentan mengalami degradasi akibat paparan faktor eksternal yang dapat memicu efek toksisitas retinol. Sehingga, review ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat meningkatkan stabilitas retinol dalam sediaan kosmetik. Melalui kajian literatur dari 15 jurnal internasional dalam kurun waktu 10 tahun terakhir, ditemukan bahwa penambahan berbagai eksipien dan zat aktif lain dalam formulasi, penggunaan berbagai metode pembuatan seperti emulsi, enkapsulasi mikropartikel dan nanopartikel dengan beragam matriks, serta pemilihan kemasan yang sesuai dapat secara signifikan meningkatkan stabilitas retinol.
ADULTERATION IDENTIFICATION FOR BITTER TASTE HONEY SAMPLES FROM MARKET
Authors: Abdillah Muhammad Nur , Nugrahani Ilma , Fidriany Irda , Humairoh Rosnaini
Published: January 2025

Honey with a bitter flavour available on the market is expected to meet quality standards outlined by the Indonesian National Standard (SNI). This study aimed to determine adulteration in such honey products using SNI as the benchmark. Tests conducted included analyzing moisture content through Karl Fischer titration, diastase activity, hydroxymethylfurfural (HMF) levels, sucrose concentrations via the Anthrone method by UV-visible spectrophotometry, and reducing sugar content using HPLC-RI. Eight honey samples were assessed—seven bitter and one sweet (as a reference). Findings revealed several bitter honey samples failed to comply with SNI criteria, signalling possible adulteration. These results underscore the importance of adhering to SNI to ensure honey quality.
Effectiveness of Media Campaign on Prostrate Cancer Awareness on South-East Men
Authors: C. J. Ikpeama, , O. L. Ugochukwu-Oduh, , U. I. Emenike,
Published: January 2025

This study was centred on “effectveness of media campaign on prostrate cancer awareness on south-east men. The major objective of the study was to find out the extent South-East Nigerian men access media information on tackle prostate cancer. The study adopted framing theory. The study also adopted triangulation method with questionnaire and interview as instruments for data collection. The sample size was made up of 385 respondents, out of a population of 5,068,566. Multi-stage sampling technique was adopted for the study. The major findings of the study showed a high level of regularity in media access to information to tackle prostate cancer. It was also revealed that there is a high level of interest in getting more media information about tackle of prostate cancer. It was concluded that media campaign on tackle prostate cancer and sensitization of health benefits is a serious campaign both on Social media, electronic and print. This is because of the high level of spread of the ailment and its deadly nature. It is therefore recommended that South-East Nigeria men and beyond should endeavour to seek and access more information about prostate cancer in order to be updated about the ailment as well as preventing and remedying the situation.
Synthesis, and Evaluation of Novel N-(5-cyano-6-phenyl-2-thioxo-2,3-dihydropyrimidin-4-yl)-2-(phenylamino) acetamide derivatives by In silico investigations as an anticancer scaffold
Authors: Karati Dipanjan , Thapa Shankar , Biradar Mahalakshmi Suresha
Published: January 2025

This study demonstrates the scope for N-(5-cyano-6-phenyl-2-thioxo-2,3-dihydropyrimidin-4-yl)-2-(phenylamino)acetamide to develop as promising anticancer agents. Several N-(5-cyano-6-phenyl-2-thioxo-2,3-dihydropyrimidin-4-yl)-2-(phenylamino)acetamide derivatives were synthesized by reflux method and assessed their anticancer activity by in silico research. The yield of the compounds was moderate to high. The functional groups were measured by the IR ranges at 3300cm-1 (NH), 1656 cm-1 (CO) and 1180 (C=S) wavelength. The synthesized compounds have high binding energy against 7A2A protein as an EGFR inhibitor. Compound C2 and C4 showed best affinity of -7.7 and -7.2kcal/mol, correspondingly. The molecules have been tested for their toxicity. The result shows that all the compounds have affinity towards the EGFR protein. The toxicity prediction suggests that all the synthesized substances are relatively safe, having a low likelihood of causing harm at the given doses.
Biological Activity of Substituted Benzothiazoles
Authors: Sagar Vidya , Sarkar Ashish
Published: January 2025

The aim of this work was to assess the biological activity of benzothiazoles, substituted with diverse groups, with respect to their role as antidiabetic compounds. Twenty-four new benzothiazole compounds were newly developed, These compounds were tested for their efficacy in alloxan and streptozotocin-induced diabetic rats. Initially, the given compounds underwent computational models via ADMET and Toxicity Prediction models for testing oral bioavailability and toxicity. As recommended by ADME prediction profiles, chosen compounds were subjected to in vivo experiments at 350 mg/kg body weight. Several derivatives exhibited substantial blood glucose lowering activity as compared to the diabetic control group of animals and among those derivatives, compounds 6f and 7d were found to possess more potent antidiabetic activity similar to that of glibenclamide. Similarly, subsequent research on diabetic rats provoked by streptozotocin also revealed the efficacy of compounds 6e, 6f, 6i, 7d and 7f to control diabetes. The findings here presented reveal that the title substituted benzothiazoles, especially compound 6f and 7d have the potential to be considered as future antidiabetic drugs. To search the real potential therapeutic application of these compounds in the management of diabetes, there is need for further research on the efficacy and safety of these compounds.
КОМУНІКАЦІЙНІ ТРАНСФОРМАЦІЇ КУЛЬТУРИ І РЕЛІГІЇ У ВІРТУАЛЬНОМУ СЕРЕДОВИЩІ
Authors: ДОБРОДУМ О. В. , MARTYNIUK E. I. , НИКИТЧЕНКО О. Е.
Published: January 2025

У статті проаналізовано тематику комунікаційних трансформацій культури та релігії у віртуальному середовищі, яка є надзвичайно важливою у нашому сьогоденні. У сучасному світі, що постійно еволюціонує під впливом технологій, комунікативні дослідження набувають особливого значення, і віртуалізація культури і релігії є одним із центральних аспектів цього процесу. Комунікативні підходи дозволяють дослідити ці питання з різних перспектив, зосереджуючись на розриві з традиційними формами мислення і створюючи нові інтерпретації та розуміння. Акцентується на тому, шо віртуалізація культури та релігії в сучасному комунікативному суспільстві є потужним інструментом трансформації, що впливає на нашу ідентичність, спільноти та загальний культурний ландшафт. Розвиток цифрових технологій і штучного інтелекту привносить нові форми культурного та релігійного вираження, сприяючи появі нових практик та ритуалів. Взаємодія традиційних культурних та релігійних практик з новітніми цифровими технологіями, зокрема штучним інтелектом, призводить до формування нових форм сприйняття і взаємодії. Постмодерні дослідження дозволяють розглянути цей процес з різних перспектив, підкреслюючи важливість багатогранності підходів до аналізу. Прослідковується, що віртуалізація не просто адаптує традиційні форми до нових умов, але й переосмислює їх, додаючи нові значення та інтерпретації. Це комунікативне явище підкреслює важливість багатовимірного підходу до дослідження, де поєднуються технологічні, соціальні та культурні аспекти. Подальші дослідження в цій галузі можуть ще більше висвітлити складні взаємозв’язки між культурою, релігією та технологіями, допомагаючи зрозуміти, як ці зміни впливають на наше сприйняття світу. Комунікативні підходи дозволяють відкривати нові горизонти, пропонуючи багатошарові інтерпретації та нові теоретичні основи для аналізу.
«НАУКА ПРО РІДНОМОВНІ ОБОВ’ЯЗКИ» ІВАНА ОГІЄНКА: СУЧАСНЕ ПРОЧИТАННЯ У КОНТЕКСТІ ФОРМУВАННЯ НАЦІОНАЛЬНО СВІДОМОЇ МОВНОЇ ОСОБИСТОСТІ ЗДОБУВАЧА ВИЩОЇ ОСВІТИ
Authors: КЛИМОВА К. Я.
Published: January 2025

У статті досліджуються теоретичні засади та практичні аспекти проблеми формування здобувача вищої освіти як національно свідомої мовної особистості на заняттях із ділової української мови у закладі вищої освіти. Актуальність наукової розвідки автор вбачає у зростанні ролі державної мови у суспільстві та інтересу молоді до наукової спадщини видатних патріотів України. Основною метою дослідження є теоретичне обґрунтування та експериментальна перевірка ефективності використання есея Івана Огієнка «Наука про рідномовні обов’язки» як засобу формування національно свідомої мовної особистості фахівця в умовах змішаного навчання. Відповідно до мети послідовно вирішено низку завдань: проаналізовано джерельну базу, на основі якої запропоновано дефініцію поняття «національно свідома мовна особистість здобувача вищої освіти»; розроблено програму експериментального дослідження; оновлено зміст завдань за темами курсу ділової української мови, до якого введено опрацювання висловлювань Івана Огієнка із названої вище праці; апробовано оригінальні завдання у процесі навчання першокурсників за ротаційною моделлю; узагальнено результати експериментального дослідження. Автор узагальнює виклики, із якими стикається викладач вищої школи під час викладання української мови за ротаційною моделлю змішаного навчання, таких як: неузгодженість завдань для аудиторної та позааудиторної роботи, слабкий інтерес студентів до вивчення праць відомих українців минулого, свідоме ігнорування норм літературної мови під час професійного спілкування, психологічний дискомфорт першокурсників у процесі виголошення промов перед аудиторією, порушення правил академічної доброчесності. Зазначені виклики окреслено в результаті проведення констатувального експерименту, що зумовило необхідність розробки та впровадження у навчальний процес програми експериментального навчання (протягом навчального семестру). У статті вміщено низку оригінальних завдань для позааудиторної та аудиторної роботи, які відповідають темам курсу ділової української мови. На початку кожного завдання – висловлювання із праці Івана Огієнка «Наука про рідномовні обов’язки» (1936 р.), яке ілюструє те чи інше питання теми, спонукає студентів до роздумів та творчої діяльності. Дані контрольного експерименту, оброблені за допомогою методів математичної статистики у цілому засвідчили ефективність впроваджених завдань і позитивну динаміку процесу формування національно свідомої мовної особистості студентів-нефілологів. Перспективами цього дослідження є окреме лінгводидактичне студіювання питань формування академічної доброчесності та риторичної компетентності із використанням праць видатних українців.
ВНУТРІШНІЙ ХРОНОТОП: ДІАЛОГ ІЗ ПРИРОДНОЮ СТИХІЄЮ ЯК САМОПІЗНАННЯ (НА ПРИКЛАДІ ПОВІСТІ Е. ГЕМІНҐВЕЯ «СТАРИЙ І МОРЕ» ТА РОМАНУ М. ДОЧИНЦЯ «ГОРЯНИН. ВОДИ ГОСПОДНІХ РУСЕЛ»)
Authors: НІКОЛЕНКО О. М.
Published: January 2025

У статті здійснено компаративний аналіз внутрішнього хронотопу в повісті американця Ернеста Гемінгвея «Старий і море» та роману українського автора Мирослава Дочинця «Горянин. Води Господніх русел». Обидва твори об’єднує особливий просторово-часовий контекст, у якому герої проводять своє життя в тісному діалозі з природною стихією. Основну увагу зосереджено на компоненті внутрішнього хронотопу, зокрема на внутрішньому мовленні, які Сантьяго й старий горянин ведуть із природою та самими собою – і через ці монологи й діалоги приходять до самопізнання, усвідомлення свого місця у світі, який буває одночасно величним та непередбачуваним. Порівняння образів, просторових і часових проявів, відображених у природній стихії, дає змогу глибше усвідомити багатогранність символів і мотивів, що пов’язують людину з природою, та відкрити нові грані власної ідентичності, які проявляються саме у взаємодії з динамічними силами навколишнього світу. Це зіткнення з природною стихією не лише викликає емоційний відгук, але й пробуджує внутрішню рефлексію, спонукає до переосмислення свого місця у світі та свого зв’язку з первозданними ритмами природи. Для Дочинцевого горянина, що живе поруч із Рікою, його взаємодія з нею стає і джерелом життя, й простором, де він випробовує себе, відкриває нові межі власних можливостей і загартовує дух. Ріка для нього – як дзеркало, у якому відображаються його прагнення, внутрішні суперечності та сила. Тривале протистояння Ріці зрештою вчить його смиренню і водночас наповнює впевненістю, нагадуючи про непорушний природний цикл. Подібно до цього, Геміґвеїв Сантьяго знаходить себе у боротьбі з морською стихією, яка випробовує його витривалість, віру і відданість, і саме завдяки цьому він пізнає власну сутність, навчаючись приймати як поразки, так і тріумфи. Ця зустріч із силами природи стає для кожного з них своєрідним іспитом, що дозволяє подолати людські обмеження і розкрити себе у простому, але могутньому зв’язку з тим, що є поза межами часу та простору. Символічний вимір цієї взаємодії виявляє глибинні архетипи та мотиви, що існують у людській свідомості з давніх часів.
МОВНІ ОСОБЛИВОСТІ ПЕРЕКЛАДУ ЕМОЦІЙНО ЗАБАРВЛЕНИХ ВИСЛОВІВ З УКРАЇНСЬКОЇ НА НІМЕЦЬКУ МОВУ
Authors: КОРОТКОВА С. В. , ШАЛДУГА І. П. , ХУРТАК І. В.
Published: January 2025

Запропоноване дослідження присвячене розгляду особливостей перекладу емоційно-забарвлених виразів з української мови на німецьку. Його актуальність продиктована необхідністю зберегти нашу самобутню емоційність та експресію в іншомовному світі. Емоції передають ставлення мовця до певного предмета та явища, ототожнюються з експресією, національним мисленням і світосприйняттям, тому перекладати їх досить важко. Перехід емоційно-оцінної лексики з однієї мови в іншу завжди був у полі зацікавлень лінгвістів, однак ще й досі ця тема відкрита для інтерпретації. У процесі роботи ми з’ясували сутність поняття емотивна лексика та критерії її поділу на окремі лексичні групи. Проаналізувавши специфіку передачі емоційно-маркованих слів від носія мови до реципієнта, ми встановили, що якість перекладу залежить від підходу та здібностей перекладача. Нами виявлено ефективні способи ретрансляції досліджуваної лексики з української мови на німецьку шляхом підбору повного еквівалента або заміни окремих частин висловлювання. Проаналізовано приклади перекладу емотивних засобів на різних мовних рівнях (фонетичному, морфологічному, лексичному і синтаксичному), враховуючи національно-культурний феномен української та німецької мов. Окрему увагу звернено на рецепцію сталих виразів та фразеологізмів. З’ясовано, що відображення емоцій у мові є значною проблемою для перекладу, адже воно транслюється в тексті імпліцитними формами: натяками, алегорією, двозначністю, які часто є абсолютно неприйнятними в іншій мові. Також в текстах для перекладу може бути закладений символізм, який іноді важко зрозуміти. Особливо це стосується об’ємних метафор і фразеологічних зворотів, які у мові реципієнта не мають еквівалентів. Важливим чинником, що ускладнює переклад, є відсутність універсального способу адекватної передачі емотивного навантаження речень і текстів оригіналу.
КОМУНІКАЦІЙНІ СТРАТЕГІЇ ПРЕЗИДЕНТІВ УНІВЕРСИТЕТІВ У БАКАЛАВРСЬКИХ ПРОМОВАХ («BACCALAUREATE SPEECHES»)
Authors: МОЛОДЧА Н. С.
Published: January 2025

Дослідження аналізує комунікаційні патерни та стратегії, які використовують президенти університетів у бакалаврських промовах (Baccalaureate speeches), адресованих випускникам Гарвардського та Єльського університетів у період з 2018 по 2023 роки. Епідейктичний жанр бакалаврських промов є важливою частиною традиції в американських університетах. Ці служби зазвичай міжконфесійні, включаючи музику, молитви, гімни та виступи релігійних лідерів. У дослідженні використовуються методи контент-аналізу та корпусного аналізу, зокрема інструменти Voyant tool. З’ясовано, що бакалаврські промови медитативного та надихаючого характеру містять ключові теми, такі як особиста трансформація, соціальна відповідальність, стійкість і прийняття невизначеності. Промови підкреслюють цінності як наполегливість, гнучкість і служіння суспільству, а також звертаються до сучасних культурних проблем, зокрема зниження соціальної взаємодії та самотності. Риторичні прийоми, такі як інтертекстуальність, заперечення, гумор, конструкції з запитаннями для аргументації (етос, логос, пафос), активно використовуються для залучення аудиторії. У промовах згадуються прецедентні власні назви, зокрема відомі випускники та викладачі Гарварду, впливові лідери у галузі громадянських прав, релігії, культури та цитати з їхніх праць чи звернень, а також ключові історичні та сучасні події. Академічні лідери часто використовують іронію, самоіронію, каламбури, сатиру та особисті анекдоти. Аналіз показує, що вони часто застосовують комбінацію різних прийомів у своїх промовах, що дозволяє їм ефективно досягати своїх цілей і підтримувати взаємодію з аудиторією. Бакалаврські промови акцентують увагу на інклюзивних, міжпоколіннєвих, міжконфесійних та міжкультурних аспектах університетів, позиціонуючи їх як основних рушіїв різноманіття, креативності та забезпечення почуття безпеки в їхніх спільнотах. Подальший аналіз може дослідити можливості перекладу бакалаврських промов у різних культурних контекстах, підкреслюючи їх роль у формуванні глобальних освітніх та лідерських спільнот. Виявлені риторичні стратегії також можуть покращити програми розвитку лідерства, допомагаючи лідерам орієнтуватися в складних глобальних викликах сьогодення.
РОЗВИТОК НЕОЛОГІЗМІВ В АНГЛІЙСЬКІЙ ЦИФРОВІЙ КОМУНІКАЦІЇ
Authors: НАГОРНА О. О.
Published: January 2025

Стаття фокусується на дослідженні процесів, що сприяють виникненню сучасних англійських неологізмів, а також на факторах, які пояснюють їхнє швидке й активне використання серед носіїв мови. Лексичний склад англійської мови часто змінюється. Ці зміни відображають безперервний прогрес суспільства, що призводить до появи нових концепцій, які потребують іменування. Таким чином, виникають неологізми, які зрештою використовуються для позначення нових предметів і явищ. Визначено сутність поняття «неологізм» та його особливості утворення, головні методи перекладу неологізмів з англійської та українську. Проаналізовано на прикладі англомовної версії Twitter коментарі під публікацією Президента України, види використаних неологізмів. Охарактеризовано різноманітні підходи класифікації новоутворень. Акцентовано увагу на постійному збільшенні кількості термінологічних новоутворень в англійській мові та необхідності коректного їх тлумачення українською мовою. Зазначено, що розповсюдження та еволюція інформаційно-комунікаційних засобів і технологій, Інтернету та соціальних мереж стали невід’ємною частиною міжкультурного спілкування, а отже, важливим фактором впливу на формування нової лексики. Виділено найбільш актуальні сфери появи нових слів, пов’язані з сучасними політичними подіями, процесами інтернаціоналізації, автоматизації обробки інформації. Виокремлено основні етапи зародження та закріплення неологізмів у мові. На основі досліджень науковців, тлумачено неологізми як терміни, які проходять кілька стадій зародження і закріплення у мові, використовуються у конкретній обстановці задля акцентуації уваги на новому виразі або раніше відомому, проте, використаному в новому розумінні і відображають лінгвокультурні зміни в мові. Досліджено і виокремлено форми творення неологізмів: скорочення; афіксація; словоскладання; усічення; абревіація; телескопія; префікси іншомовного походження, такі як -cyber, -hyper, -mega, -uber; афікси англійської мови, такі як -re-, -ing, -ism, -gate; поєднання основ слів, яке ділиться на нейтральне, морфологічне і синтаксичне; лексичні неологізми, які розгалужуються на стилістичні і термінологічні; і семантичні неологізми. Аналізуючи вибірку коментарів у соціальній мережі Twitter, прослідковано, що вона налічує 10% семантичних неологізмів, абревіації, додавання закінчення -ing, нейтрального поєднання, 20% становлять синтаксичні неологізми, і найбільший відсоток (40%) займають неологізми-телескопія.
Morphological Analysis and Classification of Vector Mosquitoes using Novel Deep Learning Model
Authors: B. Rupa Devi
Published: January 2025

Introduction: Vector-borne diseases, particularly those transmitted by mosquitoes, pose persistent global public health challenges. Accurate and timely identification of mosquito species is critical for controlling diseases like malaria, dengue, chikungunya, yellow fever, and Zika, each linked to specific mosquito vectors.
Objective: This study proposes a novel approach for vector mosquito classification through transfer learning with an ensemble model that integrates three robust architectures: VGG-16, DenseNet-121, and ResNet-50. The strategy aims to improve detection accuracy for mosquito species associated with these vector-borne diseases.
Methodology: The ensemble model leverages the complementary strengths of VGG-16, DenseNet-121, and ResNet-50 to enhance classification accuracy, targeting mosquito species involved in disease transmission. The model can adapt quickly to specific identification needs by employing a transfer learning framework, thus aiding disease prevention efforts.
Results: The ensemble model achieves high classification performance, with precision, recall, and F1-score at 98% each and accuracy at 98.33%. Additional metrics, including AUC, Kappa, and Matthews Correlation Coefficient (MCC), underscore the model's robustness, surpassing previous efforts in this field.
Conclusion: This study provides valuable insights into advancing vector mosquito classification systems, highlighting their potential impact on disease control measures, ecological surveillance, and broader public health initiatives. The findings emphasize the importance of enhanced classification techniques in supporting effective, data-driven responses to vector-borne disease challenges.
A Coordinated Supply Chain Inventory Model for An Imperfect Quality Item with Credit Period Protege Procurement Cost and Learning Effects
Authors: Hemant Kumar
Published: January 2025

This article develops an integrated production model which consists of a single manufacturer and a retailer for imperfect quality items, where a delay in payment is offered by manufacturer to the retailer. In this model retailer’s procurement cost linearly depends on the credit period. A screening process is applied on each batch of an imperfect quality items to separate the good and defective items by the retailer. Furthermore, manufacturer's process cost is considered as a linear function of the amount of quantity purchased by retailer. The purpose of this study is to determine the position of credit period and the number of replenishments of retailer in finite time so that the integrated system gets the optimum cost. The model has been verified with the help of numerical examples and a sensitivity analysis has been carried out through numerically, graphically, and analytically with respect to some key parameters.
Performance Analysis and Enhancement of Energy Efficiency, Dynamic Response in VSI-Fed Induction Motor Drives using Loss Minimization Algorithm
Authors: Albert John Varghese
Published: January 2025

The development and implementation of a loss minimization algorithm for Voltage Source Inverter (VSI)-fed induction motor drives with vector control, aimed at optimizing energy efficiency, and reducing operational losses particularly under light-load conditions is carried out. The proposed method leverages advanced control techniques to optimize the d-axis current, thereby minimizing both Losses (copper and iron) in the motor system. The algorithm dynamically adjusts rotor flux and current components to achieve minimal energy dissipation, thereby enhancing overall drive efficiency. The algorithm is implemented in a MATLAB/Simulink environment to assess its performance, through simulations of a 1 HP, three-phase induction motor. Results demonstrate significant improvements in efficiency, with reductions in total losses, especially under low-load conditions. The loss minimization technique optimizes the balance between copper and iron losses, leading to enhanced dynamic performance, reduced torque ripple, and better tracking of reference speed and torque. The proposed method provides a promising solution for reducing energy consumption and improving the overall performance of induction motor drives, with potential applications in systems requiring variable speed control and high efficiency.
Early Prediction of Alzheimer Disease and Multiclass Classifier System
Authors: Gopal D. Upadhye
Published: January 2025

Alzheimer disease (AD) is a neurological disorder damaging the memory systems of the brain that gets worse as time passes and significantly affects neuropsychological function.These days, the field of medical imaging is significantly evolving due to advancements in deep learning (DL). Large datasets can be effectively employed using DL, such as the Alzheimer Disease dataset, which has several classifications. In this project, 6400 MRI images that have been reduced to 256 × 256 pixels and are separated into four unique categories are used to create a RBF kernel based SVM model for multistage classification and detection of Alzheimer's MRI pre-processed dataset. The dataset with 4 classes was used for this detection and was used for the purpose of training and testing our SVM model, giving the detection accuracy 86% and classification accuracy 78%. The resulting model implements the automated AD detection and staging using MRIs of brain, providing the valuable tool for clinicians in diagnosing and monitoring the development of Alzheimer disease.
Early Detection and Identification of Red-Rot Disease in Sugarcane Leading Methods: A Review
Authors: Rahul Kumar
Published: January 2025

Introduction: Red rot is like a ‘cancer’ disease for sugarcane. Its detection can protect major losses in terms of production, economy, quantity and quality of sugarcane. Since red rot is a fungal disease, which mutilate the entire stalks and also spread to disease, so it’s considerably important to develop a correct and effective technique to detect the disease. In this paper we are presenting a review on various reasons of disease, its symptoms and various identification techniques. In first part of our paper, it is presented a review on disease impact on economy, quantity and quality loses, in second part it is presented various detection systems and in last the challenges of earlier detection.
Homo-Eccentricitic Join and Colouring Parameter
Authors: Athira Chandran
Published: January 2025

A broad range of areas are covered in the study of graph operations. Graph operations generally generate results that could be relevant to another field. Here, we develop the mathematical aspects of a novel operation that is a particular kind of join operation based on the eccentricity of the vertex of a graph. This new operation is termed as the homo-eccentricitic join operation. In this paper, we try to determine some properties of this operation. Also, studies extend to the chromatic number of resultant graph from this operation.
AI-Powered Decision Support System for Enhancing Railway Asset Management and Reducing Turnaround Time: A Focus on the Northern Division
Authors: Sanjay Priyadarshnam
Published: January 2025

This paper gives the improvement and analysis of a Resource Management System (RMS) aimed toward improving the turnaround performance of railway belongings inside the Delhi Division of Indian Railways. The RMS incorporates superior technology, inclusive of actual-time monitoring, predictive protection, and automated workflows, to cope with full-size challenges in railway asset control. The machine is designed to optimize the supply and efficiency of railway coaches and locomotives, with a specific recognition on reducing Pre-Departure Detention (PDD) instances and improving body of workers education compliance.
The studies evaluate the performance of key metrics inclusive of average turnaround times, asset availability ratios, and PDD times both earlier than and after the implementation of the RMS. The consequences monitor significant improvements: average turnaround times for coaches reduced by way of 37.50% and for locomotives via 32.29%. The availability ratios for coaches and locomotives stepped forward through 20.00% and 21. 43%, respectively. Furthermore, PDD times have been reduced by using 37.50%, while compliance with group of workers education necessities expanded through 38. 46%. The implementation of the RMS also caused a reduction in the quantity of faulty coaches and locomotives, with defects decreasing by using 33.33% and 37.50%, respectively.
These findings highlight the effectiveness of the RMS in enhancing operational performance and asset control inside Indian Railways. The paper concludes by discussing future research guidelines, consisting of the ability integration of synthetic intelligence (AI) and machine getting to know technologies to amplify system talents and enhance performance similarly, while also incorporating user comments to refine the RMS design.
Mathematical Modeling of Service Quality Impact on Tourist Revisit Intentions in Rajasthan: A Statistical Approach
Authors: Rinkey Singh Jadon
Published: January 2025

This study investigates the influence of service quality on tourist revisit intentions in the culturally rich state of Rajasthan, India, employing a comprehensive statistical and mathematical modeling approach. As the tourism sector increasingly drives economic growth and cultural exchange, understanding the factors that encourage revisits is essential for sustainable tourism development. This paper develops a predictive framework that integrates service quality dimensions with revisit intentions, utilizing data collected from tourists across key destinations such as Jaipur, Udaipur, and Jodhpur. Using a structured questionnaire, the study gathers perceptions of service quality based on the SERVQUAL model, which includes tangibles, reliability, responsiveness, assurance, and empathy. The data undergo rigorous statistical analysis, employing multivariate techniques such as factor analysis to refine the service quality dimensions and structural equation modeling (SEM) to explore the causal relationships between service quality and revisit intentions. The study uniquely applies a mixed-effects model to account for the variability across different cities and tourist experiences, enhancing the generalizability of the findings. Findings suggest that among the service quality dimensions, 'assurance' and 'empathy' have the most significant impact on revisit intentions, indicating that trust and emotional connection are crucial for repeat tourism. The paper discusses the implications of these results for tourism marketers and policymakers, emphasizing targeted strategies to enhance customer satisfaction and loyalty. Additionally, the study contributes to the existing literature by validating the applicability of the SERVQUAL model in the context of Rajasthan's tourism industry and expanding it through mathematical modeling techniques. This research not only aids in theoretical advancements in tourism studies but also provides practical insights for improving service quality to boost Rajasthan's appeal as a repeat tourist destination.
The Role of ChatGPT in Enhancing Mathematics Education: A Systematic Review
Authors: Rosliana Harahap
Published: January 2025

This study systematically reviews the use of ChatGPT in mathematics education, focusing on its benefits, challenges, and potential for enhancing teaching and learning. ChatGPT offers several significant advantages, such as increased student engagement, personalized feedback, and the ability to support independent learning and the development of critical thinking skills. The technology creates interactive learning environments, helping students better understand complex mathematical concepts through adaptive virtual tutoring. Moreover, ChatGPT assists teachers by generating diverse problem sets and enriching assessment processes. However, challenges remain, including issues with the accuracy and reliability of ChatGPT's responses, the risk of diminishing students' critical thinking skills due to over-reliance on AI, and concerns surrounding assessment integrity and data security. The findings suggest that ChatGPT is most effective when used as a supplementary tool alongside human instructors rather than as a full replacement for traditional teaching. The study concludes that future research should focus on improving AI accuracy, developing teacher training programs for AI integration, and ensuring ethical use in education. ChatGPT holds significant potential to revolutionize mathematics education, but its implementation should be thoughtful, with an emphasis on human interaction and cognitive skill development.
On The QSPR Analysis of Degree Based Topological Indices of Drugs used in Peripheral Neuropathy
Authors: S. Nagarajan
Published: January 2025

A numerical invariant that describes the topology of a graph G is known a topological index. The topological indices are ideal tools that can be used for analysing the structure of molecular graphs as it reflects the chemical properties of the molecules. In this article, the drugs used in the treatment of peripheral neuropathy are analysed with the help of topological indices and a QSPR analysis is done. The degree based topological indices are used for this structural analysis of chemical compounds of these drugs.  The graph structure of a chemical component is derived from a chemical component by considering the toms as vertices and the bonds connecting two atoms as edges, the edge-partitions are noted and computed the topological indices. The correlation among the chemical properties of the drugs and the topological indices are computed. A detailed diagrammatic illustration of these correlation analyses is done. These comprehensive analyses may help scientists and chemist working in the drug design of peripheral neuropathy.
Transformer based Neural Network Architecturefor Regional Language Translation
Authors: Deepak Mane
Published: January 2025

Today, the importance of regional language translation has grown significantly as it facilitates effective communication, accessibility, and inclusivity for diverse populations in a globalized world. It enables individuals to access information and services in their native languages, fosters cultural preservation, and enhances opportunities for education and economic growth. So, this paper presents a thorough implementation of the Transformer-based neural network architecture for regional language translation. Our methodology enables translation between languages by utilizing cross-attention and the self-attention mechanism. Because the architecture is modular in nature, it is simple to configure model parameters such as dropout rates, model dimensions, and layer count. We present feed-forward layers, layer normalization tokenization, positional encoding, and multi-head attention components. The Transformer model, when used in both the encoder and the decoder, may acquire intricate linguistic connections and patterns. We showcase the model's potential for natural language processing tasks by demonstrating its effectiveness in translating text between language with the help of Samanantar Dataset, a parallel corpus containing a total of 4,000,000 English and Kannada sentence pairs. The results showed a consistent rise in training accuracy with each epoch, highlighting the model's capacity to learn and generalize from the data, with notably enhanced performance correlated with larger datasets and more potent hardware utilization. This work offers a flexible foundation for future research in the subject and advances the creation of cutting-edge machine translation models.
An Ensemble Model for Cyber Attack and Threat Detection in Applications Network Using Random Forest, Lightgbm and Xgboost
Authors: Nidhi
Published: January 2025

Introduction: In the modern digital age, the increasing sophistication of Cyber-attacks and threats jeopardize the integrity and security of networks, systems, and sensitive data. Traditional methods of cyber threat detection, primarily based on predefined signatures, struggle to identify novel or evolving attacks, making organizations vulnerable to breaches. This research proposes a machine learning-based approach to enhance cyber-attack detection by leveraging network traffic analysis. The system utilizes Random Forest, XGBoost, and LightGBM algorithms to categorize network behaviors as either benign or harmful by analyzing traffic patterns. By analyzing correlations between multiple network variables, the proposed solution aims to detect cyber threats on web applications in real-time, thus improving the accuracy and efficiency of cybersecurity measures. To address the challenge of unavailable network standards in datasets this paper explores the UNSW-NB15 dataset which integrates real-world normal network traffic with simulated contemporary attack activities. In the paper, evaluation of the different machine learning algorithms LightGBM, Random Forest, and XGBoost for detecting cyber-attacks and threats in applications from real network traffic datasets and the result performance of all three algorithms are compared which will help improve didgital security.
Objectives:  To analyze the effectiveness of Random Forest, XGBoost and LightGBM algorithms in identifying various types of attacks and enhance the security of digital networks by identifying correlations between network features and attack patterns
Methods: The modal analyses the network and checks whether the traffic is harmful to the user by using XGBoost, Random Forest, and LightGBM algorithms for categorization.
Results: The conclusion of the research shows that the accuracy of Random Forest, XGBoost, and LightGBM algorithms are 0.98096, 0.98045, and 0.98023 respectively.
Conclusions: The Random Forest algorithm outperformed the other models. The modal classification of cyber-attacks like DOS and Fuzzers are giving the best results, this possible with the help of Machine Learning Algorithms and their combinations.
Investigating Stresses and Deformations in Three Jaw Type Flexible Clutch Using Finite Element Analysis
Authors: Nitin S. Sawarkar
Published: January 2025

The loads and deformations happening in a Three Jaw Type Flexible Clutch (JTFC) are looked at in detail in this study. The Finite Element Method (FEM) and forecasts helped by Artificial Intelligence (AI) are used. A three-dimensional model was made in the first step using PTC Cre-O software. This model was then sent to ANSYS for detailed FEM tests. During these studies, important information about how the clutch works mechanically was carefully measured and written down. This included the stress levels and displacement patterns inside the clutch. The main purpose of this study is to find the best materials for the clutch in a variety of industry settings. This will make the part last longer and work better. This study uses a mix of advanced simulation tools and AI techniques, such as Artificial Neural Networks (ANN), to compare the performance of JTFC to existing models. It also adds to the process of choosing materials by predicting how they will behave in the future under different operational stresses. Combining mathematical modelling with AI predictions also creates a strong framework for imagining real-world situations and guessing how material choices will turn out before physical examples are made. This method is very helpful because it finds possible failure modes and the clutch assembly's mechanical limits, which cuts down on the time and money needed for experiments. Researchers think that the results of this study will help a lot with designing and making industrial tools with JTFC systems that work better, last longer, and cost less. This study not only lays the groundwork for more real-world research, but it also opens up new ways to use AI in mechanical component analysis and design optimisation.
Efficient Object Detection and Tracking in Collaborative Mixed Reality Scenarios with AI Integration
Authors: Anurag Tiwari
Published: January 2025

Very rapidly, Mixed Reality (MR) and Artificial Intelligence (AI) technologies are becoming ever better. This implies that they have fresh and significant applications in various spheres, including medical, education, and worker training. These authors propose a fresh approach to use the YOLOv4 deep learning model in shared MR environments such that objects may be tracked and identified in real time. The fact that this work solves issues like occlusions, dynamic lighting, and spatial alignment using both fundamental and sophisticated computer approaches distinguishes it. The primary MR tool, the Microsoft HoloLens, together with a single camera feed assist the proposed system in object detection. The YOLOv4 model performs better than the YOLOv2 and YOLOv3 models according tests on the MS COCO dataset. With an average mean precision (mAP) of 0.988, the YOLOv4 model is quick and quite precise in real time. Based on the statistics, this strategy seems to enable groups collaborate in MR settings to provide online assistance, training, and simulation-based learning. Future research on the system will aim to make it more flexible across a wider spectrum of circumstances and better able to identify objects near by.
Development of Low-Power IoT Sensors for Smart Electrical Networks
Authors: Sunil R. Hirekhan
Published: January 2025

Recently, the demand for improving smart electrical networks has been rising which has increased the need for cost-effective low-power Internet of Things (IoT) sensors with reliable sensing and communication capabilities. However, traditional IoT sensors in those networks are stuck at high power, low scalability and low-throughput and cannot be performed in real time, which reduces its application scope. To overcome these limitations, this paper describes the development of novel low-power Internet of Things (IoT) sensors targeting smart electrical networks. Our approach combines the use of energy efficient microcontrollers, adaptive communication protocols, for power management strategies and energy harvesting methods, to increase the sensor lifetime exponentially. Compared to traditional methods that rely on periodic wake-up schedules or fixed communication protocols, our adaptive method utilizes dynamic protocol that adjusts energy usage according to network parameters and data importance. As experimental results show, it achieves 40% lower total power as well as 25% shorter latency in network responsiveness comparing to existing sensor framework for WSN. Finally, experimental tests in smart grid scenarios reflected improved performance in accuracy of monitoring and detection of faults in real time. The demonstrated results underline how the proposed sensors can radically transform future scalable, sustainable smart electrical networks. These findings facilitate progress in IoT technologies and underpin more robust energy efficient infrastructure facilitating the global (intelligent) power system transition.
Future-Driven Security in Mobile Ad-Hoc Networks: Advanced Intrusion Detection Mechanisms
Authors: Vikas
Published: January 2025

Ad-Hoc Mobile Networks (MANET) is a type of dynamic and decentralized network where mobile devices communicate wirelessly. without depending on static infrastructure Due to its flexibility and inertial adaptability, MANETs are increasingly being used in critical applications such as military operations. emergency response system and vehicular networks. However, the open and decentralized nature of MANETs makes them highly vulnerable to a number of security threats. Including routing attacks, espionage, and denial-of-service (DoS) attacks, traditional security measures are often inadequate to meet the unique challenges posed by MANETs, ​​such as limited resources. high mobility and lack of centralized control. Intrusion detection mechanisms (IDM) are important in identifying and mitigating malicious activities on the network. However, existing IDMs suffer from limitations such as a high false positive rate. Low scalability and the inefficiency of adapting to new and evolving attack strategies. This paper presents a new approach to intrusion detection in MANETs by integrating advanced machine learning algorithms and mechanisms. Adaptation Our proposed system aims to increase detection accuracy, reduce false positives, and improve the system's ability to respond to attacks in real time. While minimizing the impact on network performance and resource usage, the proposed IDM leverages supervised machine learning models such as decision trees and support vector machines. To analyze network traffic and classify it as normal or malicious, an adaptive learning algorithm has also been developed. This enables the system to continuously update its detection strategy, ensuring a timely response to emerging threats and guaranteeing long-term performance.