Tesis Doctorales

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Número de registros en este nivel: 43.

Actitudes de los estudiantes universitarios ante el aprendizaje de las lenguas indígenas y extranjeras. Caso: Escuela de Literatura y Ciencias del Lenguaje de la Universidad Nacional, Costa Rica.

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Agotamiento socioemocional en el proceso pedagógico de los docentes del sector la Ureña, provincia Santo Domingo Este.

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Analyse des politiques publiques d'action sociale sur la qualité de vie des personnes handicapées du Sénégal: le cas du département de bignona.

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Análisis crítico sobre el rol del Equipo de Gestión en el Desarrollo Curricular de los Centros Educativos modalidad Técnico-Profesional de la Regional 14, Nagua.

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Análisis de cuanto conocimiento tienen los padres referente a los hábitos alimentarios y la obesidad de sus hijos - región educativa oeste de Puerto Rico.

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Análisis de instrumentos de evaluación y su influencia en la enseñanza del inglés como segundo idioma para adultos.

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Análisis de la Influencia del Clima Laboral en la Satisfacción Laboral de los Docentes en las Escuelas Elementales, Intermedias y Secundarias del Departamento de Educación de Puerto Rico en el Municipio Escolar de Camuy.

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Análisis de la diversidad lingüística y cultural entre variedades del español mediante el diseño y la aplicación de un programa virtual intercultural.

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Análisis de la incidencia de la realidad aumentada en el aprendizaje significativo de los estudiantes de Preescolar.

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Análisis de la incidencia de las Clases Sello en el compromiso cristiano y social en la Universidad Católica de Honduras, Campus Dios Espíritu Santo.

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Análisis de la relación entre el entorno familiar, la ansiedad y agresividad de los estudiantes de 7º., 8º. y 9º. grado del centro de educación no gubernamental adventista de San Pedro Sula Honduras.

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Análisis de la resiliencia de centros de salud primaria y hospitales de Puerto Rico al ofrecer servicios de salud después de un desastre natural.

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Análisis de las percepciones y determinantes de la actitud hacia la investigación científica en estudiantes de la Escuela de Ciencias Psicológicas de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras.

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Análisis del nivel de conocimiento, las destrezas y las actitudes de los docentes en enfermería en torno al uso de simuladores de alta fidelidad.

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Análisis del requerimiento de competencias blandas en el campo de Administración de Empresas, Marketing y Publicidad en el fortalecimiento de los currículos académicos.

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Análisis del uso de herramientas síncronas para la comunicación en la educación universitaria.

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Aplicación de la Ciencia de Datos para la Promoción de Contrataciones Públicas Inclusivas (2018-2023): Un Estudio de su efecto Socioeconómico y en la Mitigación de la Corrupción en la República Dominicana.

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Aspectos antropométricos, físicos, nutricionales y psicológicos en deportistas federados y escolares.

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Conducta Ética del Personal Graduado de Enfermería y su Relación con la Satisfacción del Cuidado Recibido de los Pacientes Hospitalizados, en Puerto Rico.

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Currículo intercultural de inmersión en español en centros de educación prescolar: proyecto de Casa de Corazón (2002-2020).

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Das “Escolas” de Ritos de Iniciação de Passagem dos meninos e das meninas em Moçambique às Escolas oficiais: proposta para uma educação intercultural.

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Deficiencias y Necesidades de Comunicación Escrita en los Estudiantes de Enfermería de Dewey University en Puerto Rico.

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Educação e Interculturalidade: A influência Banta na formação cultural e religiosa da Baixada Fluminense.

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Efecto del salón de clases invertido como estrategia educativa para aumentar la motivación hacia la actividad física en los estudiantes de una escuela pública elemental.

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El Burnout y su relación con el Desempeño en el Trabajo en servidores judiciales del Sistema Penal de Panamá.

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El aula invertida como estrategia innovadora en la enseñanza de las matemáticas y su impacto en el rendimiento académico en estudiantes de nivel secundario: propuesta de intervención.

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El confinamiento escolar por COVID19. Las TIC y ABP como garantes de los procesos de Enseñanza- Aprendizaje. Análisis de la educación en Galicia.

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“Estrategias para ser feliz”: análisis de los efectos de una intervención educativa positiva en alumnos de enseñanzas artísticas de un conservatorio de música.

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Implementación de una propuesta didáctica para la enseñanza de Inglés en un colegio bilingüe privado.

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Inclusión Educativa y la Enseñanza Bilingüe en el Nivel de Primaria en un Centro Escolar de Honduras.

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La Evaluación de la Cultura Organizacional en Universidades Cubanas.

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La biosimilaridad de anticuerpos monoclonales frente a sus moléculas de referencia como concepto escalable mediante una ecuación de diseño experimental.

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Modelo Geoespacial para Priorizar los Factores de Riesgo Ambiental de las Comunidades Sin Alcantarillado Sanitario en la Cuenca del Río Grande de Loíza en Puerto Rico.

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Modelo de Valuación de Eficiencia En La Empresa de Exportación 4.0. Bajo La Lógica Difusa.

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Nivel de conocimiento, destrezas y actitudes del profesional en enfermería que ofrece cuidados a la población de edad avanzada en los centros geriátricos de la zona noroeste de Puerto Rico.

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Procesamiento sensorial atencional y rendimiento educativo en niños de familias itinerantes de habla española con residencia temporal en Moscú, Federación Rusa.

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Projectos agrícolas financiados pelo Fundo Distrital de Desenvolvimento e seus impactos: Estudo de Caso no Distrito de Vilankulo.

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Propuesta de instrumentación académica en la enseñanza de Proyectos empresariales, bajo un enfoque multidisciplinar e integrado en la metodología de proyectos.

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Relevância que professores, gestores e pais atribuem aos resultados da Prova Brasil e como o PISA e OCDE motivam a construção das competências avaliadas em larga escala.

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Structure du marché du travail en Côte d’Ivoire : une étude descriptive à la lumière des programmes et projets publics d’emploi.

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Training Within Industry (TWI) como estrategia neurocientífica para el adiestramiento de los empleados en la industria.

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Una estrategia de inclusión a través del efecto Pigmalión para fortalecer las condiciones para el proceso de enseñanza y aprendizaje en nivel VIII de inglés en una universidad privada en Colombia.

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Una propuesta de gestión eficiente de comercialización de productos agropecuarios para mejorar el acceso de los consumidores de Bata-Guinea Ecuatorial.

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<a class="ep_document_link" href="/10290/1/Influence%20of%20E-learning%20training%20on%20the%20acquisition%20of%20competences%20in%20basketball%20coaches%20in%20Cantabria.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

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Influence of E-learning training on the acquisition of competences in basketball coaches in Cantabria

The main aim of this study was to analyse the influence of e-learning training on the acquisition of competences in basketball coaches in Cantabria. The current landscape of basketball coach training shows an increasing demand for innovative training models and emerging pedagogies, including e-learning-based methodologies. The study sample consisted of fifty students from these courses, all above 16 years of age (36 males, 14 females). Among them, 16% resided outside the autonomous community of Cantabria, 10% resided more than 50 km from the city of Santander, 36% between 10 and 50 km, 14% less than 10 km, and 24% resided within Santander city. Data were collected through a Google Forms survey distributed by the Cantabrian Basketball Federation to training course students. Participation was voluntary and anonymous. The survey, consisting of 56 questions, was validated by two sports and health doctors and two senior basketball coaches. The collected data were processed and analysed using Microsoft® Excel version 16.74, and the results were expressed in percentages. The analysis revealed that 24.60% of the students trained through the e-learning methodology considered themselves fully qualified as basketball coaches, contrasting with 10.98% of those trained via traditional face-to-face methodology. The results of the study provide insights into important characteristics that can be adjusted and improved within the investigated educational process. Moreover, the study concludes that e-learning training effectively qualifies basketball coaches in Cantabria.

Producción Científica

Josep Alemany Iturriaga mail josep.alemany@uneatlantico.es, Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es, Javier Jorge mail , Kamil Giglio mail ,

Alemany Iturriaga

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open

Smart agriculture: utilizing machine learning and deep learning for drought stress identification in crops

Plant stress reduction research has advanced significantly with the use of Artificial Intelligence (AI) techniques, such as machine learning and deep learning. This is a significant step toward sustainable agriculture. Innovative insights into the physiological responses of plants mostly crops to drought stress have been revealed through the use of complex algorithms like gradient boosting, support vector machines (SVM), recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM), combined with a thorough examination of the TYRKC and RBR-E3 domains in stress-associated signaling proteins across a range of crop species. Modern resources were used in this study, including the UniProt protein database for crop physiochemical properties associated with specific signaling domains and the SMART database for signaling protein domains. These insights were then applied to deep learning and machine learning techniques after careful data processing. The rigorous metric evaluations and ablation analysis that typified the study’s approach highlighted the algorithms’ effectiveness and dependability in recognizing and classifying stress events. Notably, the accuracy of SVM was 82%, while gradient boosting and RNN showed 96%, and 94%, respectively and LSTM obtained an astounding 97% accuracy. The study observed these successes but also highlights the ongoing obstacles to AI adoption in agriculture, emphasizing the need for creative thinking and interdisciplinary cooperation. In addition to its scholarly value, the collected data has significant implications for improving resource efficiency, directing precision agricultural methods, and supporting global food security programs. Notably, the gradient boosting and LSTM algorithm outperformed the others with an exceptional accuracy of 96% and 97%, demonstrating their potential for accurate stress categorization. This work highlights the revolutionary potential of AI to completely disrupt the agricultural industry while simultaneously advancing our understanding of plant stress responses.

Producción Científica

Tariq Ali mail , Saif Ur Rehman mail , Shamshair Ali mail , Khalid Mahmood mail , Silvia Aparicio Obregón mail silvia.aparicio@uneatlantico.es, Rubén Calderón Iglesias mail ruben.calderon@uneatlantico.es, Tahir Khurshaid mail , Imran Ashraf mail ,

Ali

<a class="ep_document_link" href="/15198/1/nutrients-16-03859.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

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Carotenoids Intake and Cardiovascular Prevention: A Systematic Review

Background: Cardiovascular diseases (CVDs) encompass a variety of conditions that affect the heart and blood vessels. Carotenoids, a group of fat-soluble organic pigments synthesized by plants, fungi, algae, and some bacteria, may have a beneficial effect in reducing cardiovascular disease (CVD) risk. This study aims to examine and synthesize current research on the relationship between carotenoids and CVDs. Methods: A systematic review was conducted using MEDLINE and the Cochrane Library to identify relevant studies on the efficacy of carotenoid supplementation for CVD prevention. Interventional analytical studies (randomized and non-randomized clinical trials) published in English from January 2011 to February 2024 were included. Results: A total of 38 studies were included in the qualitative analysis. Of these, 17 epidemiological studies assessed the relationship between carotenoids and CVDs, 9 examined the effect of carotenoid supplementation, and 12 evaluated dietary interventions. Conclusions: Elevated serum carotenoid levels are associated with reduced CVD risk factors and inflammatory markers. Increasing the consumption of carotenoid-rich foods appears to be more effective than supplementation, though the specific effects of individual carotenoids on CVD risk remain uncertain.

Producción Científica

Sandra Sumalla Cano mail sandra.sumalla@uneatlantico.es, Imanol Eguren García mail imanol.eguren@uneatlantico.es, Álvaro Lasarte García mail , Thomas Prola mail thomas.prola@uneatlantico.es, Raquel Martínez Díaz mail raquel.martinez@uneatlantico.es, Iñaki Elío Pascual mail inaki.elio@uneatlantico.es,

Sumalla Cano

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StackIL10: A stacking ensemble model for the improved prediction of IL-10 inducing peptides

Interleukin-10, a highly effective cytokine recognized for its anti-inflammatory properties, plays a critical role in the immune system. In addition to its well-documented capacity to mitigate inflammation, IL-10 can unexpectedly demonstrate pro-inflammatory characteristics under specific circumstances. The presence of both aspects emphasizes the vital need to identify the IL-10-induced peptide. To mitigate the drawbacks of manual identification, which include its high cost, this study introduces StackIL10, an ensemble learning model based on stacking, to identify IL-10-inducing peptides in a precise and efficient manner. Ten Amino-acid-composition-based Feature Extraction approaches are considered. The StackIL10, stacking ensemble, the model with five optimized Machine Learning Algorithm (specifically LGBM, RF, SVM, Decision Tree, KNN) as the base learners and a Logistic Regression as the meta learner was constructed, and the identification rate reached 91.7%, MCC of 0.833 with 0.9078 Specificity. Experiments were conducted to examine the impact of various enhancement techniques on the correctness of IL-10 Prediction. These experiments included comparisons between single models and various combinations of stacking-based ensemble models. It was demonstrated that the model proposed in this study was more effective than singular models and produced satisfactory results, thereby improving the identification of peptides that induce IL-10.

Producción Científica

Salman Sadullah Usmani mail , Izaz Ahmmed Tuhin mail , Md. Rajib Mia mail , Md. Monirul Islam mail , Imran Mahmud mail , Carlos Eduardo Uc Ríos mail carlos.uc@unini.edu.mx, Henry Fabian Gongora mail henry.gongora@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail , Md. Abdus Samad mail ,

Usmani

<a class="ep_document_link" href="/15444/1/s41598-024-79106-7.pdf"><img class="ep_doc_icon" alt="[img]" src="/style/images/fileicons/text.png" border="0"/></a>

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Roman urdu hate speech detection using hybrid machine learning models and hyperparameter optimization

With the rapid increase of users over social media, cyberbullying, and hate speech problems have arisen over the past years. Automatic hate speech detection (HSD) from text is an emerging research problem in natural language processing (NLP). Researchers developed various approaches to solve the automatic hate speech detection problem using different corpora in various languages, however, research on the Urdu language is rather scarce. This study aims to address the HSD task on Twitter using Roman Urdu text. The contribution of this research is the development of a hybrid model for Roman Urdu HSD, which has not been previously explored. The novel hybrid model integrates deep learning (DL) and transformer models for automatic feature extraction, combined with machine learning algorithms (MLAs) for classification. To further enhance model performance, we employ several hyperparameter optimization (HPO) techniques, including Grid Search (GS), Randomized Search (RS), and Bayesian Optimization with Gaussian Processes (BOGP). Evaluation is carried out on two publicly available benchmarks Roman Urdu corpora comprising HS-RU-20 corpus and RUHSOLD hate speech corpus. Results demonstrate that the Multilingual BERT (MBERT) feature learner, paired with a Support Vector Machine (SVM) classifier and optimized using RS, achieves state-of-the-art performance. On the HS-RU-20 corpus, this model attained an accuracy of 0.93 and an F1 score of 0.95 for the Neutral-Hostile classification task, and an accuracy of 0.89 with an F1 score of 0.88 for the Hate Speech-Offensive task. On the RUHSOLD corpus, the same model achieved an accuracy of 0.95 and an F1 score of 0.94 for the Coarse-grained task, alongside an accuracy of 0.87 and an F1 score of 0.84 for the Fine-grained task. These results demonstrate the effectiveness of our hybrid approach for Roman Urdu hate speech detection.

Producción Científica

Waqar Ashiq mail , Samra Kanwal mail , Adnan Rafique mail , Muhammad Waqas mail , Tahir Khurshaid mail , Elizabeth Caro Montero mail elizabeth.caro@uneatlantico.es, Alicia Bustamante Alonso mail alicia.bustamante@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,

Ashiq