Planting rice at monsoon onset could mitigate the impact of temperature stress on rice–wheat systems of Bihar, India

Carlo Montes Anton Urfels Eunjin Han Balwinder-Singh (2023, [Artículo])

Rainy Season TIMESAT APSIM Agricultural Production Systems Simulator Climate Adaptation CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA RICE WHEAT MONSOONS WET SEASON CROP MODELLING CLIMATE CHANGE ADAPTATION

Testing innovations for adoption of newer and more adapted maize varieties

Michael Ndegwa Pieter Rutsaert Jason Donovan Jordan Chamberlin (2023, [Objeto de congreso])

Changing Production Conditions Genetic Innovations Maize Hybrids CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA TESTING MAIZE VARIETIES YIELDS FARMERS EXPERIMENTATION

A Comparison of Multi-Label Text Classification Models in Research Articles Labeled With Sustainable Development Goals

Roberto Carlos Morales-Hernández Joaquín Gutiérrez Jaguey David Becerra-Alonso (2022, [Artículo])

"The classification of scientific articles aligned to Sustainable Development Goals is crucial for research institutions and universities when assessing their influence in these areas. Machine learning enables the implementation of massive text data classification tasks. The objective of this study is to apply Natural Language Processing techniques to articles from peer-reviewed journals to facilitate their classification according to the 17 Sustainable Development Goals of the 2030 Agenda. This article compares the performance of multi-label text classification models based on a proposed framework with datasets of different characteristics. The results show that the combination of Label Powerset (a transformation method) with Support Vector Machine (a classification algorithm) can achieve an accuracy of up to 87% for an imbalanced dataset, 83% for a dataset with the same number of instances per label, and even 91% for a multiclass dataset."

Classification algorithm, multi-label text classification, problem transformation method, scientific articles, sustainable development goals, text classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES LENGUAJES ALGORÍTMICOS LENGUAJES ALGORÍTMICOS

Modelo híbrido de sistemas energéticos para la evaluación del uso de energías renovables

Carlos Iván Torres González (2020, [Tesis de maestría])

En este trabajo proponemos un modelo híbrido para evaluar diferentes escenarios de generación de electricidad con energías renovables que maximiza el bienestar social desde la perspectiva económica contemplando un enfoque técnico sobre la estructura de costos de producción de electricidad. Adicionalmente, realizamos 2 simulaciones del modelo propuesto al sistema eléctrico de Baja California Sur para 10 períodos, contemplando 4 escenarios de producción limpia diferentes. De los resultados observados en ambas simulaciones podemos remarcar 2 puntos en términos de políticas públicas. El primer punto es la importancia de tener múltiples generadores que funcionen con combustibles renovables si se desea producir una proporción significativa de electricidad con FER. El segundo punto es el trade-off entre bienestar y emisiones de CO2. Los resultados sugieren que el aumento del consumo de electricidad es un elemento importante para aumentar el bienestar social. A su vez, el aumento de consumo eléctrico implica un aumento de producción, y por tanto un aumento de emisiones de CO2. Los resultados de la segunda simulación sugieren que con el aumento de la capacidad de generación limpia y costos eficientes, se pueden alcanzar niveles de bienestar casi iguales a los tradicionales, pero con la mitad de emisiones de CO2.

Electric power production -- Effect of renewable energy sources on -- Mexico -- Baja California Sur (State) -- 2015 -- Mathematical models. Carbon dioxide mitigation -- Effect of renewable energy sources on -- Mexico -- Baja California Sur (State) -- 2015 -- Mathematical models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES