dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
-It is known that El Niño impacts anchoveta, particularly on biomass, spatial distribution, reproductive process, and somatic condition. However, 2017 CEN did not significantly affect its biomass, but its spatial distribution and to a lesser extent the reproductive process or the condition of the resource. Therefore, considering these impacts, we postulate that food availability and not SST is the critical factor controlling the variability of the anchoveta population. Further detailed studies are needed to understand the mechanisms that produced the decline in productivity during 2017 CEN. Note, for future studies, that models can provide quantitative data on the effects of nutrient and light limitation on phytoplankton growth. Furthermore, the modeling would allow us to perform sensitivity experiments, such as forcing with constant atmospheric or boundary conditions to assess the role of incident radiation, changes in Además, el modelamiento nos permitiría realizar experimentos de sensibilidad, tales como el forzamiento con condiciones atmosféricas o de fronteras constantes para evaluar el rol de la radiación incidente, los cambios en la profundidad de la capa de mezcla o de la nutriclina por el paso de las OCA.
Data Data retrieved correspond to the variables: solar radiation, air temperature, wind speed and direction, relative humidity, and P M 2. 5 Surface observed data was retrieved from the AQMNB stations between 2013 and 2020 with a temporal resolution of 1 h (Figure  1 ) [36], the data have already been checked by  [36] , but here we also follow the quality control done by  [37]  to increase the data reliability. The stations that have more than 75% of valid data are used. Daily data (12:00 UTC) of radiosonde station 80222 Reported by the University of Wyoming (http://weather. uwyo. edu/upperair/sounding. html) was also used in this study in the analysis of stability through the comparison of skew-t diagrams available online. Additionally, a reanalysis database (ERA-5) of vertical velocity and boundary layer height with a temporal resolution of 1 hour and a 0.
Acknowledgments We would like to thank the three anonymous reviewers for their constructive comments. We are also grateful to Ricardo Arenas LL. M. for providing help regarding language and writing style. We also thank M. En Camila Jiménez, Eng. , Nathalia Celis and Eng. Camilo Ferro, for the first comments of the manuscript, as they were very important to improve and expound on this work. Thanks to UNAD-ECAPMA and the PIE entitled: "Evaluación y análisis del ruido Ambiental en las Instalaciones de los CEAD (Acacias, Yopal, Cumaral y San José del Guaviare) de la Zona Amazonia Orinoquia ZAO -UNAD" for supporting this study.
MaterIals and Methods D ata gathered include records related to the occurrence of tertiary membranes in elasmobranchs species, in particular, those which included photographic register. In general, specimens under study represent a single occurrence belonging to a larger data set, which may have been published, in some cases not even for reproductive assessment. In any case, the observation, record and discussion of the tertiary membranes for some reason left aside in those opportunities, is presented and discussed here. Photographic records of the tertiary membranes are included in all cases. Additionally, specific cases of species without tertiary membrane were also documented. Specimens were arranged by taxon along with a brief description of the reproductive mode. Data belong to a large number of sources that ranges from 1977 to date.
This is what has been called the 2017 coastal El  Niño -2017 CEN (ENFEN, 2017; Takahashi, 2017). This event has been considered the third most intense EN event in the last 100 years for Peru  (ENFEN, 2017). Heavy rains in northern Peru caused an increase in the level and flow of the rivers of the northern and central coast, resulting in the transport of large volumes of terrigenous sediments into the ocean. Cuenca (2017)  based on data from the Chosica Station of the National Service of Meteorology and Hydrology of Peru (Senamhi), located in the Rímac River basin at 870 masl, indicated that the highest rainfalls of the last 40 years in Lima were during intense ENs. During 2017 CEN, the maximum rainfall at that station was 675 mm and the maximum daily flow was 126 m 3 /s, which was recorded in March 2017.
Densidad aparente de los sedimentos: en el testigo de sedimento se recolectaron submuestras de diferentes niveles (láminas o bandas) de diferente color (claro u oscuro), empleando un muestreador cilíndrico de plástico de 1 cm de diámetro, se determinó el peso húmedo y posteriormente el peso seco, luego se mantuvo la submuestra a 60 °C por más de 52 horas hasta alcanzar peso constante. De la relación entre el peso seco y el volumen inicial de la submuestra se obtuvo la densidad aparente. extracted with the multiple corer at E-0 and E-2 were worked. TC and TN data in selected sediment levels collected before, during, and after summer 2017 were analyzed with the same elemental analyzer through gas chromatography.
Sediment column characterization Description of sediment cores: each of the cores was cut longitudinally into two halves, one of them to be photographed, described, radiographed, and analyzed in the laboratory. The other half was kept as an archive, refrigerated at 4 °C in a cold room. A visual description of the core was made, defining lithology, structure, color (using a Munsell color chart), sediment texture, and presence/absence of organisms. Radiological imaging and gray level analysis of laminations: CIMEDIC SAC carried out the X-ray images with the following exposure factors: 50kV, 200 mA, and 5. 00 mAs/msec. The images were scanned in jpg and tiff formats. They were then analyzed using the Visilog software to determine relative gray level values of the sedimentary structures (laminae, bands).
Agradecimientos El trabajo fue financiado por el Instituto del Mar del Perú y el Proyecto Paleotraces. Los autores expresan su agradecimiento al proyecto KOSMOS PERU por las facilidades logísticas para la instalación de los equipos a bordo del BAP Morales, el Área de Concesión dentro de la cual se localizó el experimento. Al Dr. Jorge Tam por la revisión de las versiones de este manuscrito. También al personal del Laboratorio de Bentos Marino por la recolección de testigos de multicorer durante los cruceros CRIO. Al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú por la información brindada sobre caudales diarios del río Rímac. Asimismo, también agradecer a la tripulación y buzos del BAP Morales durante la instalación de la trampa automática de sedimentos; a la tripulación de los BIC Olaya y Flores durante la instalación de las trampas mecánicas de sedimento y a la tripulación de la embarcación IMARPE VI para las operaciones de recuperación de la trampa automática de sedimentos.
Acknowledgments This work was funded by the  Instituto del Mar del Perú  and the  Paleotraces Project. The authors are grateful to the  KOSMOS PERU  project for the logistical support for the installation of the equipment onboard the  BAP Morales , within the Concession Area where the experiment was located. We would like to thank  Dr. Jorge Tam  for the review of the versions of this manuscript, as well as the staff of the  Marine Benthos Laboratory  for the collection of multiple corers during the CRIO cruises. Thanks to the  National Service of Meteorology and Hydrology of Peru  for the information provided on the daily flow rates of the Rímac River. Finally, we would also like to thank the crew and divers of the  BAP Morales  during the installation of the automatic sediment trap, the crew of the  R/Vs Olaya  and Flores during the installation of the mechanical sediment traps, and the crew of  IMARPE VI  for the recovery operations of the automatic sediment trap.
Proyecto creado en 2012 en el marco del proyecto I+D+i HAR2011-25011, con continuación en el marco de los proyectos HAR2015-65319-P; PGC2018-099851-A-I00PHAARQ y ROMAE (ANR-10-LABX-52). Para más información ver: González  Soutelo et al. , 2015; Gutiérrez Garcia-M. et al. , 2016; 2018; Lapuente et al. , 2019 ; González Soutelo y Gutiérrez Garcia-M. , 2020. unas piezas de mármol que pueden ser de enorme importancia para comprender un poco mejor este fenómeno en el noroeste peninsular. Gutiérrez Behemerid (1992) o más recientemente J. A. Domingo Magaña (2011) con un completo estudio sobre la naturaleza de los capiteles de la Península con cronología comprendida entre los siglos IV-VII d. C. Todos estos autores realizaron un excepcional esfuerzo por recopilar y facilitar la interpretación y datación de los capiteles presentes en yacimientos muy diversos.
AGRADECIMIENTOS Para la realización de este estudio y la visita a todas las piezas expuestas en este inventario, querríamos agradecer la ayuda de todas las instituciones gallegas que facilitaron esta investigación, pero especialmente a las personas que forman parte de ellas: a los técnicos del Servizo de Arqueoloxía, Patrimonio y Museos de la Xunta de Galicia, a los encargados de los museos y colecciones, a arqueólogos y profesionales de la restauración, a múltiples colegas, así como a un amplísimo número de párrocos, eruditos locales y vecinos que, dentro de las tareas fundamentales que desempeñan en sus centros o parroquias, nos facilitaron la consulta y estudio de estas piezas excepcionales. Igualmente agradecer a investigadores como J. A. Domingo Magaña, sus sugerencias e interesantes comentarios sobre las piezas descritas; así como a los revisores.
Este planteamiento se adscribiría así a las corrientes teóricas que entienden el proceso de implantación romana como un proceso adaptativo y discursivo en el que se incorpora la agencia local como parte fundamental del proceso  (Bendala, 2001; Keay y Terrenato, 2001). Nuestras investigaciones en el territorio de Bailo/La Silla del Papa y de Baelo se han desarrollado en el marco de dos proyectos. De un lado, el proyecto franco-alemán (ANR-DFG) "Archeostraits. Territorios protohistóricos del Estrecho de Gibraltar (2014-2017)" dirigido por D. Marzoli y P. Moret. Los trabajos realizados han consistido en estudios geoarqueológicos y paleobotánicos para determinar el grado de antropización y la evolución geomorfológica de estuarios y ensenadas de la zona  (May et al. , 2021) , y especialmente en prospecciones arqueológicas superficiales destinadas a caracterizar los diferentes modelos de poblamiento.
Agradecimientos Expresamos nuestro especial agradecimiento a las comunidades rurales que nos acogieron en San Cayetano y San Jacinto, quienes con generosidad nos brindaron sus saberes y hospitalidad. A Óscar Ortega, Oswaldo Díaz y todo el grupo de excombatientes de las FARC-EP que nos acompañaron, participaron y guiaron en el desarrollo del proyecto. A Jhon Barrios del SENA Bolívar por su apoyo en la etapa de formación. A Juan Camilo Barragán y Fabián Acosta por su acompañamiento y asesoría en temas de reincorporación y posconflicto. Al programa de Extensión Solidaria y a la.
Resultados En el desarrollo de la investigación empírica se utilizaron los siguientes software especializados: IBM SPSS 25 para Windows (IBM Corp, 2017), Microsoft Excel (Microsoft Corporation, 2020), R (R Core Team, 2013) y R-Studio (Rstudio Team, 2020). Las fuentes de información empleadas fueron: • Para el periodo o año de referencia, el estudio CIS 3259 Opinión Pública y Política Fiscal (XXXVI) (CIS, 2019a), dirigido a la población española de ambos sexos de 18 años en adelante. El diseño del muestreo es estratificado por conglomerados con un diseño para 2. 500 entrevistas, de las que se llevaron a cabo 2. 464 (CIS, 2019b). • Para el periodo o año a comparar, el estudio CIS 2910 Opinión Pública y Política Fiscal (XXVIII) (CIS, 2011a), de similares características respecto del diseño del muestreo: de las 2500 entrevistas previstas se realizan 2.
Para un tamaño del efecto, 𝑤𝑤 = 0 ′ 3, la potencia del contraste (1 -𝛽𝛽) calculada (en anexo "potencia bartlett CIS 2019. rtf") con G*Power  (Faul et al. , 2007; Erdfelder et al. , 2009) , alcanza su valor máximo (1 -𝛽𝛽) = 1 para un valor crítico del estadístico de Bartlett B* = 52,1923 en una 𝜒𝜒 37 2. El estadístico de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin es adecuado (𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾 = 0 ′ 818), así como las medidas de adecuación muestral para cada una de las variables que verifican: 𝐾𝐾𝑆𝑆𝑀𝑀 𝑖𝑖 ≥ 0 ′ 7 ∀𝑠𝑠 = 1, … , 𝑝𝑝 Cálculos disponibles en el "Anexo 1. Análisis Factorial y pruebas de normalidad CIS3259. spv". Los MSA en esta sección son en su mayoría superiores a 0,8. Cálculos realizados con IBM SPSS 25 para Windows  (IBM Corp, 2017). Todas las comunalidades ℎ 𝑖𝑖 mejoran tras la extracción máximo-verosímil.
Chemical analysis of the dacites We analysed groundmass glass chemistry of a pumice clast from the CE 1660 eruption and of a dense rock from a block and ash flow of the 1999 eruption. We used a Cameca SX-100 microprobe at the Ludwig Maximilian University (LMU, Germany) with a 5-μm defocused beam at an accelerating voltage of 15 keV and a current of 5 nA in order to limit Na loss during glass measurements. For the dense rock, areas with lowest local microlite content were selected for analysis. These data were then combined with additional data measured by  Wright et al. (2007)  and  Samaniego et al. (2010).
Steady-state volumetric flow rates were then measured (using a gas flowmeter) for six different pore pressure differentials (measured using a pressure transducer; the maximum pressure differential used was 0. 2 MPa). These data were used to calculate permeability using Darcy's law and to check whether the Klinkenberg or Forchheimer corrections were needed, which were applied on a case-by-case basis (the methods of data reduction are described in  Heap et al. 2017). In addition, we obtained the electrical tortuosity of dense to vesicular blocks collected in late 1999 from valley-confined pyroclastic density current deposits, using electrical conductivity measurements on 17 cylindrical samples (25 mm in diameter and 20-40 mm in length) directly cored in the laboratory. Because the water-filled fractional porosity controls the path of the electrical flow, the cores were wrapped with Teflon ribbon to avoid core desaturation and saturated with NaCl brines for the electrical measurements (details in  Jouniaux et al.
Petrophysical analysis All raw data of density, porosity, connectivity, permeability and tortuosity discussed hereafter are available in Table  SM2  in Online Resource 3. Differences in density and porosity of clasts of the two eruptions are negligible for a given lithology, and require a more extensive dataset to distinguish them statistically. Therefore, we treat those properties as equivalent for the two eruptions and highlight here differences between the lithologies generated in the two eruptions. We further include comparison with breadcrusted and dense ballistic bombs in  Wright et al. (2007). Densities of pumice clasts range from 360 to 1210 kg/m 3. Using the range of solid densities obtained (ρ s = 2620-2670 kg/m 3 ), this corresponds to total porosities (Φ) in the range of 0. 54-0.
MÉTODO Esta investigación es de tipo descriptiva con un enfoque mixto que incorpora variables cuantitativas y cualitativas, en el que se abordaron factores asociados a la salud mental positiva (SMP). Se utilizó la técnica de análisis de conglomerado y el software estadístico Minitab 16 para identificar patrones de comportamientos relacionadas con variables asociadas a SMP en 285 individuos, con lo que se identificaron clúster o perfiles característicos de SMP. Seguidamente, se desarrollaron estructuras de Redes Neuronales Artificiales mediante el software IBM SPSS 25 Statistics, en la construcción de un modelo de red capaz de clasificar correctamente perfiles de SMP identificados en el análisis de clúster. Lo anterior, se estructuró en un procedimiento organizado en 3 fases descritas a continuación: En la Fase I, se contempla la identificación de variables en la que a partir de una revisión de la literatura se establecen los factores asociados a la valoración de la Salud Mental Positiva, y el levantamiento de la información en una muestra de participantes entre 18 y 75 años en condición de confinamiento por COVID-19 durante los meses de marzo y abril del año 2020.
La Fase II supone la agrupación de observaciones mediante la evaluación y selección del modelo de clúster con mejor clasificación de grupos homogéneos intragrupo y heterogéneos extragrupos, y la caracterización de perfiles identificados. Lo anterior, con el apoyo del software estadístico Minitab 16. La Fase III comprende el diseño de la RNA para la clasificación en los perfiles de SMP caracterizados en la fase II. Esto implica, definir el modelo de red neuronal artificial que se utilizará, selección de la muestra de entrenamiento y prueba. Al correr la RNA se obtienen como resultados: la importancia normalizada de los factores o predictores, con lo cual se establece el nivel de influencia de estos en el modelo para proyectar la variable dependiente; y las pseudo-probabilidades estimadas, identificadas como: que permiten definir la pertenencia de la observación i a uno de los perfiles (1 o 2) de la variable dependiente.
Paso 1 Selección del modelo de clúster A parir de la valoración de los factores actitud prosocial, autocontrol, satisfacción personal, autonomía, resolución de problemas y autoactualización y relaciones interpersonales, se analizaron diferentes modelos de conglomerados con criterios de agrupamiento y medidas de distancia proporcionadas por el software Minitab 16, alcanzando los mejores resultados con el criterio de agrupamiento enlace de Ward y la medida de similitud Distancia Euclídea Cuadrada. La Figura 1 muestra el dendograma del modelo de clúster, el cual permite visualizar el proceso de agrupamiento de las observaciones y estimar el número de clúster o perfiles. Los resultados respaldan la decisión de utilizar 2 clúster para agrupar las observaciones. correspondiente a las 285 observaciones, establecer la mejor arquitectura de red, definir las condiciones de entrenamiento y aprendizaje de la red, y extraer los resultados.
Paso 1. Selección de factores y variable dependiente A partir de los resultados del análisis de conglomerados, se tomaron los 6 factores de SMP como variables independientes que potencialmente pueden influir en la variable dependiente perfil de SMP la cual define el clúster o grupo al que pertenece cada observación. Seguidamente, estas variables se introdujeron junto con la base de datos al software IBM SPSS Statistic 25. Las capas de entrada y salida quedaron conformadas de la manera siguiente: • La capa de salida compuesta por la variable dependiente: Y ij : Perfil de SMP. • La capa de entrada contiene:     La variable de salida "perfil" se codificó por su naturaleza en nominal, representada por la variable discreta Y ij, con dos categorías de salida: "1" si pertenece al Perfil A y "2" si pertenece al perfil B.
Fase III. Diseño de la RNA para la clasificación en los perfiles SMP caracterizados Esta fase implica introducir en el software IBM SPSS Statistics 25, la información de los 6 factores de SMP y la variable perfil Paso 3. Diseño de la red Inicialmente, se introducen los factores de SMP en la capa de entrada de la red sin ningún proceso de normalización o corrección. Seguidamente, se especifica la arquitectura de la red mediante la opción de perceptrón multicapa. Para el entrenamiento de la red se asignaron aleatoriamente las 285 observaciones (individuos encuestados) donde se utilizó el 70 % de los casos en la etapa de entrenamiento y el 30 % en la etapa de prueba. Los resultados de la red muestran 2 variables representativas de la asignación de las observaciones a los perfiles de SMP analizados, así: Las redes de perceptrones multicapa (MLP) se supervisan, lo cual permite comparar los valores conocidos de la variable dependiente con los resultados pronosticados.
Paso 5. Clasificación del modelo En el proceso de clasificación del modelo de red neuronal artificial de los 285 individuos que hicieron parte de la investigación, fueron excluidas 4 individuos automáticamente por el software IBM SPSS Statistics 25 por presentar información incompleta. 189 individuos se seleccionaron al azar para la muestra de entrenamiento, siendo clasificados correctamente 72 en el nivel A, 115 en el nivel B y 2 fueron clasificadas incorrectamente, lo que representa un 1,1 % de error. Asimismo, 93 individuos formaron la muestra de prueba, siendo clasificados correctamente 35 individuos en el nivel A, 50 en el nivel B y 8 fueron clasificados incorrectamente con lo cual se tuvo un 8,6 % de error. Lo anterior, muestra la capacidad y pertinencia del modelo de RNA para clasificar perfiles de SMP a partir de los predictores: F 1 : Satisfacción personal; F 2 : Actitud prosocial; F 3 : Autocontrol; F 4 : Autonomía; F 5 : Resolución de problemas y F 6 : Autoactualización y Relaciones interpersonales.
El procedimiento propuesto, logra combinar las características del Análisis de Conglomerados para identificar patrones de respuesta asociados a grupos característicos y las Redes Neuronales Artificiales para generar un algoritmo de aprendizaje supervisado capaz clasificar muevas observaciones en perfiles previamente identificados en el Análisis de Conglomerados. Asimismo, logra incorporar diferente constructos teóricos al análisis de los resultados, los cuales son particularmente útiles para valorar el estadio de bienestar de individuos observados. Entre las ventajas de este procedimiento, se destaca que no precisa el cumplimiento de supuestos de los datos de entrada y la posibilidad de experimentar con diferentes modelos o arquitecturas incorporadas en los softwares de análisis estadístico Minitab 16 y SPSS 25.
Agradecimientos Los campamentos de Pronatura Península de Yucatán (PPY) operan anualmente bajo el permiso de la Dirección General de Vida Silvestre. El último permiso es SGPA/ DGVS/02488/20. Un agradecimiento especial a todos los responsables y voluntarios de los campamentos de PPY que han participado en el monitoreo de anidación en los 30 años del programa y quienes son los responsables de la obtención de datos en campo. El campamento de Lechuguillas, en Veracruz, operó hasta el 30 de octubre de 2021 con el permiso No SGPA/ DGVS/06008/20. Se agradece especialmente a los técnicos del campamento tortuguero Lechuguillas, colaboradores comunitarios, servicios sociales, tesistas y voluntarios, por el apoyo brindado durante todos estos años de monitoreo en playas de anidación. En Campeche, a la Secretaría de Marina (Estación de Investigación Oceanográfica Carmen de la VII Zona Naval Militar) por 13 años de monitoreo en Cayo Arcas 2002 a 2020; a la Secretaría de Pesca, DECC AC y GROSS SC en Isla del Carmen de 1995-2019.
Evaluación de los impactos del ciclo de vida (EICV) Se utilizó el software SimaPro v. 9. 0. 0. 35, Analyst Professional. La mayor parte de procesos proxi, entradas, salidas a tratamiento provienen de la base de datos Ecoinvent 3. 5 de procesos unitarios, con ligas a otros procesos. Esta base de datos fue compilada en noviembre de 2018. La base de datos Ecoinvent 3. 5 contiene datos del ICV de sectores claves de la economía y procesos, tales como energía, transporte, materiales de construcción, producción de compuestos químicos, producción de metales, procesamiento de frutas y vegetales. El método seleccionado para realizar la EICV fue ReCiPe 2016 jerárquico de punto intermedio v. |1. 03. La normalización fue global o mundial, única opción disponible en la versión de SimaPro utilizada. De acuerdo con PRé Sustainability  (2020) , la normalización se considera opcional para el ACV simplificado.