Point placement of late vegetative stage nitrogen splits increase the productivity, N-use efficiency and profitability of tropical maize under decade long conservation agriculture

Hari Sankar Nayak C.M. Parihar Shankar Lal Jat ML JAT Ahmed Abdallah (2022, [Artículo])

Non-Linear Growth Model Nitrogen Remobilization Right Placement Precision Nitrogen Management CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA GROWTH MODELS NITROGEN NUTRIENT MANAGEMENT

Non-autonomous Ginzburg-Landau solitons using the He-Li mapping method

MAXIMINO PEREZ MALDONADO Haret Codratian Rosu ELIZABETH FLORES GARDUÑO (2022, [Artículo])

"We find and discuss the non-autonomous soliton solutions in the case of variable nonlinearity and dispersion implied by the Ginzburg-Landau equation with variable coefficients. In this work we obtain non-autonomous Ginzburg-Landau solitons from the standard autonomous Ginzburg-Landau soliton solutions using a simplified version of the He-Li mapping. We find soliton pulses of both arbitrary and fixed amplitudes in terms of a function constrained by a single condition involving the nonlinearity and the dispersion of the medium. This is important because it can be used as a tool for the parametric manipulation of these non-autonomous solitons. "

Nonlinear Ginzburg-Landau Equation Non-Autonomous Solitons CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA FÍSICA FÍSICA

Algorithmic differentiation of linear mixed models with variance-covariance structures

Fernando Henrique Toledo Jose Crossa Juan Burgueño Keith Gardner Rosa Angela Pacheco Gil (2023, [Objeto de congreso])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MATHEMATICAL MODELS ALGORITHMS LINEAR MODELS

Monitoreo e Instalación visual de señales a un motor eléctrico de inducción de instalación trifásica de forma jaula de ardilla, mediante la implementación de tecnología industria 4.0

Luis Ricardo Uribe Dávila (2023, [Tesis de maestría])

Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.

We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.

Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

La literatura de no ficción en México: Asesinato, de Vicente Leñero

Jesús Iván Allende Ortega (2023, [Otro, Trabajo terminal, especialidad])

35 páginas. Especialización en Literatura Mexicana del Siglo XX.

Esta investigación recibió el apoyo del Sistema Nacional de Posgrados (SNP) del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (México). CONAHCYT.

Abordar el tema de literatura de no ficción resulta relevante tanto para el estudio de la literatura como para el del periodismo, ya que es dentro de estas dos áreas donde este género encuentra sus fronteras. Existen diversos artículos e investigaciones que se han encargado de estudiar el tema, en la mayoría de los casos estos estudios parten de las obras fundacionales de la no ficción. Entre ellas se encuentran: Operación Masacre (1957) de Rodolfo Walsh, A sangre fría (1966) de Truman Capote y Los ejércitos de la noche (1968) de Norman Mailer. Sin embargo, son pocas las investigaciones que se han encargado del estudió de la no ficción en México, su surgimiento y obras fundacionales. Por este motivo, en la siguiente investigación se analizará el cuarto capítulo de la novela Asesinato (1985) del escritor Vicente Leñero. En esta novela es donde se pueden observar con mayor claridad los elementos propios de la no ficción, así como el estilo dado por Leñero a este género. Elementos que lo vuelven uno de los fundadores de este género en la narrativa mexicana del siglo XX. Para sustentar teóricamente el análisis de este texto se retomarán las ideas expuestas por Tom Wolf y Jonh Hollowell, respecto al tema del llamado “Nuevo periodismo” o Literatura de no ficción. Finalmente, para entender el término “nuevo periodismo” en la narrativa mexicana es necesario revisar de forma general la evolución del periodismo en México, ya que éste sentó las bases para la creación de la no ficción. Son las técnicas de representación de la no ficción las que permiten observar la evolución del periodismo. La información ya no está delimitada a la transmisión llana del hecho. Ahora la voz de los sujetos implicados, así como la del periodista son tan importantes como la acción misma. Lo imparcial adquiere un tono personal.

Leñero, Vicente--Criticism and interpretation. Nonfiction novels. Creative nonfiction Novela documental. No ficción creativa. PQ7297.L37 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA CIENCIAS DE LAS ARTES Y LAS LETRAS TEORÍA, ANÁLISIS Y CRÍTICA LITERARIAS

Publisher Correction: Gut microbiota mediate caffeine detoxification in the primary insect pest of coffee (Nature Communications, (2015), 6, 1, (7618), 10.1038/ncomms8618)

Javier A. Ceja-Navarro Fernando E. Vega Ulas Karaoz Zhao Hao Petr Kosina Francisco Infante Trent Northen Eoin Brodie (2023, [Artículo])

Antibiotic Frass Non Antibiotic CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MICROBIAL FLORA PEST INSECTS HYPOTHENEMUS HAMPEI CAFFEINE

Metodología Value Stream Mapping (VSM) aplicada a procesos de perforación de pozos petroleros en México

Value Stream Mapping (VSM) methodology applied to oil well drilling processes in Mexico

NEMIAS VASQUES MORALES CARLOS BELISARIO CASTAÑEDA CASTAÑEDA (2023, [Artículo])

Con los cambios recientes en el sector energético a nivel mundial, la industria petrolera enfrenta retos importantes en la extracción de hidrocarburos, por lo que se ha priorizado la implementación de operaciones que permitan esta actividad de forma eficiente y optimizada. En este trabajo se analizará la aplicación de una de las herramientas del Lean Manufacturing, el VSM (Value Stream Mapping) con la finalidad de identificar posibles mejoras y disminución de tiempos no productivos en los procesos de perforación de pozos petroleros, de acuerdo a las experiencias previas en campos desarrollados en México. Se pretende demostrar que herramientas de análisis de eficiencia para la manufactura pueden adaptarse a industrias pesadas como la petrolera y en particular del área de perforación.

With recent changes in the energy sector worldwide, the oil industry faces significant challenges in the extraction of hydrocarbons, which is why the implementation of operations that allow this activity in an efficient and optimized manner has been prioritized. In this work, the application of one of the Lean Manufacturing tools, VSM (Value Stream Mapping) will be analyzed with the purpose of identifying possible improvements and reduction of non-productive times in the oil well drilling processes, according to experiences. previous ones in developed fields in Mexico. The aim is to demonstrate that efficiency analysis tools for manufacturing can be adapted to heavy industries such as the oil industry and in particular the drilling area.

Lean Operaciones Tiempos no productivos Operations Non-productive times INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Big data, small explanatory and predictive power: Lessons from random forest modeling of on-farm yield variability and implications for data-driven agronomy

Martin van Ittersum (2023, [Artículo])

Context: Collection and analysis of large volumes of on-farm production data are widely seen as key to understanding yield variability among farmers and improving resource-use efficiency. Objective: The aim of this study was to assess the performance of statistical and machine learning methods to explain and predict crop yield across thousands of farmers’ fields in contrasting farming systems worldwide. Methods: A large database of 10,940 field-year combinations from three countries in different stages of agricultural intensification was analyzed. Random effects models were used to partition crop yield variability and random forest models were used to explain and predict crop yield within a cross-validation scheme with data re-sampling over space and time. Results: Yield variability in relative terms was smallest for wheat and barley in the Netherlands and for wheat in Ethiopia, intermediate for rice in the Philippines, and greatest for maize in Ethiopia. Random forest models comprising a total of 87 variables explained a maximum of 65 % of cereal yield variability in the Netherlands and less than 45 % of cereal yield variability in Ethiopia and in the Philippines. Crop management related variables were important to explain and predict cereal yields in Ethiopia, while predictive (i.e., known before the growing season) climatic variables and explanatory (i.e., known during or after the growing season) climatic variables were most important to explain and predict cereal yield variability in the Philippines and in the Netherlands, respectively. Finally, model cross-validation for regions or years not seen during model training reduced the R2 considerably for most crop x country combinations, while for wheat in the Netherlands this was model dependent. Conclusion: Big data from farmers’ fields is useful to explain on-farm yield variability to some extent, but not to predict it across time and space. Significance: The results call for moderate expectations towards big data and machine learning in agronomic studies, particularly for smallholder farms in the tropics where model performance was poorest independently of the variables considered and the cross-validation scheme used.

Model Accuracy Model Precision Linear Mixed Models CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MACHINE LEARNING SUSTAINABLE INTENSIFICATION BIG DATA YIELDS MODELS AGRONOMY

Response of African sorghum genotypes for drought tolerance under variable environments

Hussein Shimelis Baloua Nébié (2023, [Artículo])

Additive Main Effect and Multiplicative Interaction Best Linear Unbiased Estimates Drought Tolerance Indices CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ABIOTIC STRESS DROUGHT TOLERANCE SORGHUM GENOTYPES

Complex traits and candidate genes: estimation of genetic variance components across multiple genetic architectures

GIOVANNY COVARRUBIAS-PAZARAN Hans-Peter Piepho (2023, [Artículo])

Average Semivariance Linear Mixed Model Variance Component Estimation Polygenic Inheritance Oligogenic Inheritance Mendelian Inheritance CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MENDELISM GENETIC VARIANCE GENOME-WIDE ASSOCIATION STUDIES PHENOTYPES CHROMOSOME MAPPING