dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Planteamiento de la solución Después de detallar los fenómenos físicos apoyados en la teoría clásica que se presentan durante el calentamiento del horno para el proceso productivo de termoformado, se procede con los cálculos matemáticos con el fin de obtener las ecuaciones diferenciales que permitirán encontrar el modelo matemático esperado. Con el fin de implementar de manera computacional la solución al problema planteado se usa la herramienta matemática Simulink, ya que es un entorno de programación visual que funciona sobre Matlab. Para iniciar con los cálculos de la resistencia se usan los datos de la hoja técnica del material. Para ello se realiza una búsqueda dentro de los catálogos de la empresa para verificar específicamente que se tome la información correcta proporcionada por la empresa proveedora.
Comparación de la raíz del error cuadrático medio del modelo matemático vs. modelo actual La Figura 13 es similar a la Figura 12. Todas las curvas mostradas son las respuestas a una entrada del tipo escalón de 440 VCA. Se observa el comportamiento del sistema real en color azul, cuyos datos son tomados experimentalmente a través del sistema de adquisición de datos y han sido procesados en MATLAB. En color rojo se aprecia la respuesta del modelo matemático obtenido a través de los cálculos descritos en los apartados anteriores. La diferencia radica en que se muestra en color verde la respuesta a una entrada escalón 440 VCA aplicada al modelo por identificación gráfica que, actualmente, se utiliza en la planta para los cálculos del controlador. En esta gráfica se puede inferir que el modelo matemático se asemeja al perfil de temperatura real, por lo que se espera que al cuantificar el error este sea menor.
AGRADECIMIENTOS Los autores agradecen al Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid por la financiación del proyecto de investigación titulado "Aprovechamiento potencial de lirio acuático (Eichhornia crassipes) para la remoción de metales pesados", aprobado en la Convocatoria de Proyectos de Investigación Sede Central y Sedes Regionales del Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid, 2017 y con centro de costo 2061088343, adscrito al Grupo de Investigación en Catálisis Ambiental y Recursos Renovables (CAMER).
To verify the differences in the consumption of food items by bats, between the rainy and dry seasons and the phytophysiognomies, a permutational multivariate analysis of variance was used (PERMANOVA, by the Bray-Curtis index with 9999 random permutations)  (Anderson 2001) , and to determine which items had the greatest contribution to dissimilarity, the SIMPER test (percentage of similarity) was employed. The analyses were performed using the statistical program PAST version 4. 03  (Hammer et al. 2001). We collected 80 fecal samples of 10 species of plants from seven species of bats (Table  1 ), from a total of 749 individuals. 60 samples contained seeds and 20 had only pulp. We were able to identify, at the species or genus level, 24 bat-fruit interactions. Of the 60 seedcontaining samples, 76.
03 was more consumed during the dry season. Artibeus planirostris and Carollia perspicillata interacted with a greater diversity of fruits. Our results are in agreement with data already known about the Neotropical bat diet, which describes a preference of certain bat genera for fruits of specific plants, Carollia prefers Piper, Sturnira prefers Solanum, and Artibeus prefers Ficus and Cecropia  (Andrade et al. 2013). Despite the preference for Piper fruits, we recorded a high consumption of Solanum fruits by Carollia perspicillata. As the same result was found in other studies, it is possible to infer that bats can alternate their diet according to the local availability of fruits. The dispersion of pioneer plants such as Solanum, Cecropia, and Ficus, shows the importance of bats in the succession processes in different environments  (Garcia et al.
ACKNOWLEDGMENTS We thank  Graziele Alvarenga ,  Ivan Junqueira ,  Arthur Tahara ,  Stefanie Preuss ,  Fernanda Leone ,  Guilherme Alvarenga ,  Cláudia Luz ,  Evandro Silva ,  Maria Carolina Camargo ,  Lilian Almeida ,  Nourival Santos , and the Fiat automobiles for field assistance and facilities, and  IBAMA  and  IEF  for permission to work in the PNCP. This project was partially funded by  Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais  ( FAPEMIG  process  APQ 4340/5/03-07 ).
Data recorded A total of 13 phenological, physiological, and agronomic traits were evaluated in this experiment. Days to 50% heading (DH, days) were recorded as the number of days from January 1 until 50% of the heads in a plot. The traits relative water content (RWC, %), electrolyte leakage from injured cells (Inj, %), canopy temperature (CT, °C), proline content (PC, μg g -1 ), leaf chlorophyll content (CC, SPAD), flag leaf area (FLA, cm 2 ) and specific leaf weight (SLW, mg cm -2 ) were taken on the flag leaves. The RWC was determined at the heading according to the procedure described by  Pask et al. (2012). Five flag leaves were collected and weighed to get the fresh weight (FW). The leaves were placed into test tubes containing 10 mL of distilled water and kept in dark for 24 h before being weighed to get the turgid weight (TW).
Statistical analysis Data recorded for measured traits were subjected to a one-way analysis of variance (ANOVA) to test the differences among genotypes at a 5% probability level. The phenotypic coefficient of variation (PCV), genotypic coefficient of variation (GCV), broad-sense heritability (h² bs ), genetic advance (GA), and genetic advance as a percentage of the mean (GAM) were calculated for each trait based on the mean square values obtained from the ANOVA according to the equations given by  Johnson et al. (1955)  and  Acquaah (2012)  as follow: Where, is the phenotypic variance, is the genotypic variance, 𝜇 is the grand mean of the trait and k is the efficacy of selection, which is 2. 06 at 5% selection intensity. Phenotypic and genotypic correlation coefficients for each pair of traits were computed as described by  Mansouri et al.
Abstract: Socioeconomic school segregation is currently one of the most relevant manifestations of inequality experienced by different social groups within Latin American educational systems. Since the phenomenon has specific characteristics in each context, it is of interest to analyze it in sub-national settings, where its study is still scarce. Following a quantitative approach, this paper analyzes the problem in basic education in the Buenos Aires Province, Argentina, with an emphasis on the distribution of students between the public and private sectors. To this end, census data om the national program of educational evaluation Aprender for the secondary level  (November 2017 ) and the primary level  (October 2018)  are used. Indices of segregation are estimated and various indicators of the socioeconomic profile of the population attending each sector are compared.
Estrategia metodológica Se adopta un diseño de investigación de tipo cuantitativo y correlacional. La primera etapa de la estrategia metodológica implica describir y comparar el perfil socioeconómico de la población estudiantil de los circuitos escolares estatal y privado a través de diversos indicadores de interés disponibles en la base de datos, que se detallan en el próximo apartado. Para evaluar la asociación entre el tipo de gestión escolar y las características de los y las estudiantes, se realiza la prueba Chi-cuadrado de Pearson tomando como mínimo aceptable un nivel de significancia del 5 %. Para estos análisis se utiliza el soware IBM SPSS Statistics 19. La segunda etapa consiste en medir los niveles de segregación escolar por NSE y evaluar las brechas entre ambos sectores de gestión, así como el aporte de la segregación intersectorial.
Este estudio tiene como objetivo analizar las emociones en estudiantes de entre 14 y 17 años de edad, al construir de manera autónoma en el software Cabri II Plus una caja rectangular en 2D y 3D que represente el volumen de un paralelepípedo. La metodología se basó en análisis de frecuencias por medio de mapas de calor construidos con la herramienta computacional Python. Bajo una muestra no probabilística y previo consentimiento informado de sus representantes legales se seleccionaron 34 estudiantes de Noveno Grado de Educación Básica de una institución educativa pública de la ciudad de Medellín-Colombia, de los cuales participaron 28 en esta investigación. La indagación consideró a la emoción desde una perspectiva integral, cimentada desde lo evolutivo, lo fisiológico-neural, cognitivo, volitivo y expresivo.
Para acceder a estas se utilizó el software FaceReader, software especializado en detectar expresiones faciales. El resultado mostró que, a partir de dificultades en el proceso de construcción, emergen emociones como la tristeza, enojo, neutralidad, miedo, disgusto y sorpresa. En la población estudiada, se infiere una correlación entre la capacidad de procesamiento emocional y el procesamiento cognitivo. Se concluyó que, ante dificultades de construcciones geométricas de trazo de rectas paralelas, rectas perpendiculares, la diferencia entre punto y punto de intersección y la relación entre el volumen de paralelepípedo en 2D y 3D, emergen emociones negativas asociadas a la falta de dominio de estos conceptos que, si los y las estudiantes no pueden autorregular, les inhiben el procesamiento cognitivo, les producen bloqueo y, en consecuencia, abandono de la tarea.
Este tipo de manifestaciones hacen necesario investigar sobre qué emociones experimentan los y las estudiantes mientras resuelven un problema o tarea matemática a la vez que distinguir entre las emociones que presentan quienes logran o no resolverla con éxito. A partir de esta idea se planteó el siguiente objetivo: Analizar las emociones expresadas en la población estudiantil de entre 14 y 17 años al construir de manera autónoma en el software Cabri II Plus una caja rectangular en 2D y 3D que represente el volumen del paralelepípedo. El software Cabri II Plus es un software dinámico, que permite construcciones geométricas, numéricas, transformaciones, transferencias de medidas, etc. Ofrece una interfaz estructurada e intuitiva. Fue desarrollado por un equipo encabezado por J. M. Laborde y presentado en 1988.
Interacción entre escenario y participantes Se planificaron y desarrollaron cinco talleres con diferentes contenidos, para que aquellos y aquellas estudiantes que habían instalado en sus dispositivos el software dinámico Cabri II Plus pudieran interactuar y familiarizarse con el entorno. Los talleres tuvieron una duración de una hora y media por sesión, desarrollados de manera virtual durante tres semanas, enmarcados en las clases de Geometría. En los talleres, los participantes trabajaron en el software dinámico actividades de construcción utilizando signos geométricos como rectas, segmentos, rectas paralelas, figuras planas, puntos sobre el objeto, punto de intersección y la aplicación del arrastre de estos signos geométricos en el entorno dinámico, mientras presentaban sus trabajos ante todos sus compañeros.
Fuente y recolección de datos Cada estudiante envió el video de su trabajo, que sería la fuente para realizar los análisis. Al procesar los videos con el software detector de expresiones faciales Fa-ceReader, el que analiza automáticamente expresiones faciales asociadas a las emociones básicas o universales propuestas por Paul Ekman (Figura 1). Ha sido entrenado con algoritmos de inteligencia artificial para clasificar emociones. Además de las Figura 1. Ejemplo del proceso de reconocimiento realizado por el software. Nota: Fuente propia de la investigación a partir de software FaceReader. emociones básicas: feliz, triste, enojado, sorprendido, asustado y disgustado incluye la emoción neutral , la cual es una emoción de transición, y el desprecio  (Loijens & Krips, 2019). Se obtuvo así una matriz de datos en formato *.
Todos los participantes presentan emociones negativas, siendo las más frecuentes la tristeza, el enojo y el miedo, seguidas del disgusto y finalmente del desprecio, que es la emoción que menos se observa. La emoción sorpresa se registra con mayor frecuencia en los escolares que terminan con éxito la tarea. Se infiere que la incidencia de estas emociones sobre el procesamiento cognitivo es correlacional con la capacidad de procesamiento emocional de cada sujeto. Las emociones registradas por el software FaceReader son coherentes con el resultado de la tarea; los participantes que tienen menor alcance expresan y sienten con mayor frecuencia emociones negativas como enojo, disgusto, tristeza y miedo. Según esto, es posible inferir que las emociones expresadas a partir de las experiencias de aprendizaje pueden ser positivas o negativas, e influyen en el procesamiento de información que realiza la persona estudiante, logrando potenciarlo o bloquearlo.
Para la obtención de resultados, se analizaron las respuestas de los estudiantes al cuestionario inicial y final (Anexo 2). Las respuestas a preguntas abiertas se analizaron cualitativamente, mediante un sistema de categorías y subcategorías de análisis emergentes. Respecto a los datos nominales, se presentan como frecuencia (porcentaje) y las diferencias se analizaron empleando la prueba estadística Chi-cuadrado de Pearson, incluyendo exclusivamente los sujetos con datos apareados. El nivel de significación se estableció para p<0. 05. Todos los análisis fueron realizados con el programa estadístico IBM SPSS 27. 0 (Armonk, NY: IBM Corp). Por último, se analizaron también las representaciones gráficas, tanto las solicitadas en el cuestionario como las realizadas durante la SEA. Sobre el análisis de los dibujos: • Para polinizadores, se utilizó una rúbrica específicamente diseñada, que se centra en el registro de elementos estructurales e incluye ocho dimensiones relacionadas con el rigor constructivo: 1) simetría estructural, 2) segmentación del cuerpo, 3) proporción general, 4) número de patas, 5) fidelidad de las patas (segmentación y proporciones); observación rigurosa de: 6) las antenas, 7) las alas, y 8) otros detalles característicos, como ojos o mandíbulas; tres dimensiones de naturaleza no estructural: 9) textura, 10) color y 11) motivos gráficos; y una última dimensión que es el volumen y que, dependiendo del insecto, puede ser un elemento importante o superfluo a nivel de representación gráfica.
Agradecimientos Este trabajo se ha realizado en el contexto del Grupo de Innovación Docente (GID) Huertos EcoDidácticos (HEDs), de la Universidad de Valladolid, y del Grupo de Innovación Educativa de Didáctica de la Matemática y Didáctica de Ciencias Experimentales (INMATHEX), de la Universitat Jaume I. Agradecemos a Óscar Moreno Iriondo su asesoramiento especializado, y que nos prestara su colección personal de insectos.
Forward and reverse sequences were cleaned using Geneius and Mega7 programs until an acceptable quality was obtained (HQ > 85 %). Resulting counting sequences were compared with the tool BLAST of database NCBI (National Center of Biotechnology Information)  (Sherry et al. , 2001). each of the following MnSO 4 , FeSO 4 , ZnSO 4 , 1 and CaCl 2. The culture was conducted in 150 mL of medium in 500 mL flasks, at 30 °C, and 150 rpm for three days. Protocol two: A second medium, described by  El-Sheshtawy et al. (2015)  was tested. A 5 mL aliquot of a 24 h bacterial culture on nutrient broth was used as inoculum. The medium presented the following composition: 2 % glucose, 3 % yeast extract, 2. 5 g/L NaNO 3 , 0. 1 g/L KCl, 3. 0 g/L KH 2 PO 4 , 7. 0 g/L K 2 HPO 4 , 0. 01 g/L CaCl 2 , 0. 5 g/L MgSO 4 x 7H 2 O and 5 mL of a solution of microelements; 0.
I=[(C -T)/C]*100 Where "C" is the radial distance of mycelial growth towards the control well, "T" is the radial distance of mycelial growth towards the well with the extract, and "I" is the inhibition percentage  (Ramarathnam et al. , 2007). The experiments were conducted by triplicate. A normal distribution of the data was considered. A two-way ANOVA test and means comparison Bonferroni test were performed  (St & Wold, 1989). The factors are strains (UFAB25, UFAB29, UFAB19) and biosurfactant solution (Bs1, FBs1, Bs2). Origin Pro (OriginLab, 2018) was the program used.
These data support that fengicin is the main antifungal agent. Youssef et al. (2004)  mention that oil dispersion test is a reliable method to detect the production of surfactants. This technique is a fast and inexpensive way to directly measure the surface activity of the biosurfactants present in the cell-free medium  (Morikawa et al. , 2000). Different measures were obtained for the same strain in different production mediums. It is established that the profile (concentration and/or type) of biosurfactants synthesized by the same strain varies according to the medium used, considering that the diameter of the clear area on the surface of the crude oil is related to the concentration and type of biosurfactant in the solution  (Youssef et al. , 2004)  Differences were observed in the antifungal activity of the lipopeptides synthesized by the UFAB25 strain in different culture media, as well as the results obtained from the crude dispersion test, the influence of the culture conditions is suggested in the biosurfactant profile.
ACKNOWLEDGMENTS This study was developed with research funds from CEDIA (Corporación Ecuatoriana para el Desarrollo de la Investigación y la Academia) by project CEPRA XIII-2019-07 "Formulación de biosanitizantes a partir de tensioactivos microbianos para su aplicación en la industria de alimentos" and Universidad de las Fuerzas Armadas -ESPE. We thank the support of the Center of Nanoscience and Nanotechnology (CENCINAT). We are very grateful to Rachid Seqqat, Theofilos Toulkeridis, Carolina Molina and Fernanda Toscano for the significant improvement in the English of the manuscript.
Next, a pooling and debate were conducted, after which a new analysis was carried out on the whole sample. The data obtained after this second analysis were transferred to the SPSS program and inter-rater reliability was evaluated through Krippendorff's Alpha coefficient. This resulted in reliability K =. 91 with valid confidence intervals at CI > 95%. At the fourth stage, we pursued descriptive and relational quantitative analyses, both graphic and statistical; aimed at the study of means and variances with the aid of the SPSS v. 21 program.
Analysis of the educational projects Within the third stage of the present study, we carried out a content analysis on the educational projects of the publishers identified in the second stage of the present research. Drawing upon the categories exposed in the previous section, the results are presented in Table  2  according to the average identification of those categories in the analysis in descending order. Friedmann's F test suggests that there are statistically significant differences [χ² = 168. 727 (df = 18, p < 0. 01)] among the analysed educational projects regarding their consideration of the categories identified in the previous section. In addition, the results of this test in SPSS produced a ranking of the educational projects from the different publishers based on their consideration of content associated with music education (Table  3 ).
Instrument Data collection was made during October 2019 using a survey instrument. This instrument included 26 questions that allowed us to test our hypotheses (see Appendix A). The survey contained a list of questions aimed at characterizing the participants' personal and socioeconomic profile (sex, age, course, income, etc. ). After that, we developed questions that helped us understand students' course choices: for instance, what were the main factors that motivated their decision, such as expected earnings, employment opportunities, family approval, and work enjoyment, among other factors. Finally, participants were also prompted to answer experimental questions based on the BE literature, such as Q14, Q19, Q20, and Q21.
Data analysis Data analysis was conducted using SPSS 22 (Statistical Package for the Social Sciences). We employed CATPCA, intending to create orthogonal components for analysis and interpretation. The instruments' internal consistency was measured by Cronbach's alpha, returning a measure of. 695, which is fit for exploratory research  (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2014). The Kaiser-Meyer-Olkin measure of sample adequacy returned a value of 0. 748, confirming the possibility of performing the analysis of the components. In addition, Bartlett's test of sphericity also had significant results, with an approximate chi-square of 5143. 309 and 861 degrees of freedom. Therefore, we could proceed with the analysis. The results from CATPCA were obtained through an optimal scaling process, and a total of 13 components, which explained 61.
Conclusions This study explored the decision-making process of higher education students for their university courses, focusing on whether and how students' choices and judgments were affected by heuristics and biases. To conduct this analysis, we developed a survey and applied it to 470 students in Brazil; the collected data were analyzed mainly by CATPCA. We found evidence that heuristics and biases were elements that influenced the decisions and judgments of higher education students. However, not all the explored effects were identified in the sample. First, our results showed that sunk-cost bias affected students' decision-making processes regarding their permanence on the chosen course throughout college. The implications of this early evidence can be related to the future satisfaction and well-being of students.
Recent installation and commissioning of high quality instruments allow for reliable information to be collected, and the system offers remote monitoring and data persistence. The logger acquires wind data using Thies sensors installed on the wind turbine tower, and current and voltage from both the wind turbine and an array of photovoltaic panels. Energy is stored in a battery bank and is used to supply electric power to a greenhouse. In this nearby building, an additional module to measure temperature and humidity of the plant-growing environment was developed and programmed. The module communicates via RS485 using Modbus RTU with the main datalogger, which also uses an internal network connection through Modbus TCP to a Raspberry Pi4B board. The Pi board converts the readings to MQTT/TLS, an added security feature before sending data to the remote server which runs the dashboard application.
A. Descripción del sistema y diagramas En la Figura 4 se aprecia un diagrama de la configuración ensayada y sus bloques principales. El datalogger principal se programa en CRBasic, un compilador que permite ejecutar secuencias y lazos genéricos de medición para los equipos de la línea CSI  [8] , utilizando funciones de alto nivel. En el lazo principal se debió integrar y actualizar una tabla maestra que para reunir datos de temperatura, humedad y status del invernadero con los de viento, tensión y potencia del sistema de energía renovable. Dicha tabla se actualiza con el datalogger actuando simultáneamente como esclavo/servidor Modbus TCP en el puerto 502 convencional. Dichos datos son leídos por un script en Python a intervalos regulares dentro de la Raspberry Pi y se publican vía MQTT/TLS a un servidor remoto con la herramienta de visualización y almacenamiento Thingsboard.