Como las redes sociales contribuyen al conocimiento de la sistemática de plantas

RODRIGO STEFANO DUNO GERMAN CARNEVALI FERNANDEZ CONCHA (2022, [Artículo])

La ciencia y la sistemática, en particular, se han beneficiado enormemente de la tecnología. Pregúntele a cualquier amante de la naturaleza y de la fotografía, el cambio que significó la llegada de las cámaras digitales en sustitución de las cámaras convencionales. Hoy deseamos destacar otra novedad tecnológica, no menos tangible, y de enorme repercusión mundial; las redes sociales. En este breve texto presentaremos casos concretos de cómo las redes sociales pueden ser una herramienta fundamental para incrementar el conocimiento de la diversidad biológica.

APOCYNACEAE DROSERACEAE FACEBOOK NATURALISTA NOVEDADES TAXONOMICAS REDES SOCIALES BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

Multi-trait, multi-environment deep learning modeling for genomic-enabled prediction of plant traits

Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa Francisco Javier Martin Vallejo (2018, [Artículo])

Deep Learning Genomic Prediction Bayesian Modeling Shared Data Resources CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA BAYESIAN THEORY RESOURCES DATA BREEDING PROGRAMMES

Multimodal deep learning methods enhance genomic prediction of wheat breeding

Carolina Rivera-Amado Francisco Pinto Francisco Javier Pinera-Chavez David González-Diéguez Matthew Paul Reynolds Paulino Pérez-Rodríguez Huihui Li Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa (2023, [Artículo])

Conventional Methods Genomic Prediction Accuracy Deep Learning Novel Methods CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA WHEAT BREEDING MACHINE LEARNING METHODS MARKER-ASSISTED SELECTION

Multi-environment genomic prediction of plant traits using deep learners with dense architecture

Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa (2018, [Artículo])

Shared Data Resources Deep Learning Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ACCURACY GENOMICS NEURAL NETWORKS FORECASTING DATA MARKER-ASSISTED SELECTION

High-throughput plot-level quantitative phenotyping using convolutional neural networks on very high-resolution satellite images

Francisco Pinto Matthew Paul Reynolds Robert Furbank (2024, [Artículo])

Deep Learning Object-Based Image Analysis Optical Imagery CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRICULTURE IMAGE ANALYSIS PLANT BREEDING REMOTE SENSING MACHINE LEARNING

Simulación del movimiento del aire en un invernadero tipo Venlo

Simulation of air movement in a Venlo-Type greenhouse

JORGE VICTOR PRADO HERNANDEZ ABRAHAM ROJANO AGUILAR FELIPE BENJAMIN DE LEON MOJARRO MAURICIO CARRILLO GARCIA LAURA ALICIA IBAÑEZ CASTILLO VICENTE ANGELES MONTIEL IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2013, [Artículo])

En años recientes se ha observado que los modelos matemáticos basados en las ecuaciones completas de Navier-Stokes representan adecuadamente la ventilación en invernaderos y ofrecen información detallada de la distribución espacial de la masa de aire; sin embargo, resulta muy costosa la adquisición de los permisos de uso de los paquetes de cómputo comerciales por lo que es necesario investigar sobre modelos simplificados con el fin de reducir los costos de los estudios. En este trabajo se simuló la circulación de aire en un invernadero tipo Venlo en diferentes condiciones de ventilación, mediante dos modelos: uno de ellos considera las ecuaciones completas de Navier-Stokes, y el otro resuelve un modelo simplificado de Navier-Stokes en el que no se considera la aceleración convectiva en la ecuación de cantidad de movimiento.

Invernaderos Ventilación natural Método del elemento finito Simulación INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Drought vulnerability indices in Mexico

David Ortega Gaucin JESUS DE LA CRUZ BARTOLON HEIDY VIVIANA CASTELLANO BAHENA (2018, [Artículo])

Drought is one of the most harmful hydro climatic threats to society. Mexico has been historically affected by recurring and long-lasting droughts that have severely impacted society and the economy. Consequently, public programs and policies have been developed in order to reduce the country’s vulnerability to drought, hence the importance of identifying the spatial distribution and the dimension—even in relative terms only—of vulnerability in different regions from social, economic, and environmental perspectives. This article presents a method for obtaining indices and maps of vulnerability to drought in Mexico; indices and maps are based on a set of socioeconomic and environmental indicators that the method combines using an objective analytic procedure that identifies the most vulnerable states and municipalities from social, economic, and environmental perspectives, all of which converge in overall vulnerability to drought. The results obtained indicate that 38.9% of total Mexican population inhabits municipalities with high and very high degrees of overall vulnerability to drought. For this reason, it is necessary to continue implementing actions and preventive and mitigation strategies via public policies and social programs aimed at decreasing the country’s vulnerability to the occurrence of drought events. This is the only way to facilitate the necessary conditions to reduce the impact of drought and to decrease people’s vulnerability to this phenomenon.

Sequías Desastres naturales Gestión de riesgos Vulnerabilidad CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Amenazas y vulnerabilidades: las dos caras de los desastres en Celestún, Yucatán

Threats and vulnerabilities: two faces of disasters in Celestún, Yucatán

DENISE SOARES DANIEL MURILLO LICEA ROBERTO ROMERO PEREZ Gemma Millán (2014, [Artículo])

En este trabajo se reflexiona sobre la triada vulnerabilidad-desastres-desarrollo y se presenta un estudio de caso en el municipio de Celestún, Yucatán, sobre percepciones sociales acerca de la vulnerabilidad de la población frente a las amenazas de eventos meteorológicos extremos. Se pretende conocer las opiniones de la población respecto de su acceso a la capacitación sobre cómo enfrentar los huracanes, su capacidad para protegerse de dichas amenazas y su evaluación de la gestión de las autoridades locales en la materia.

Social and environmental constraints of the risks, responses to disasters, as well as the nature of the relationship between disaster and development have been the subject of increasing attention from researchers in the social sciences. That’s because the risks of disasters have become a growing threat by climate change. In this work we reflect over the triad vulnerability-disaster-development and present a case study in the municipality of Celestún, Yucatán, on social perceptions about the vulnerability against extreme weather events. We expected to know the views of the population regarding hurricanes, their access to the training and to evaluation of local authorities’ management.

Investigación realizada con fondos de la Secretaría de Educación Pública-Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, Ciencias Básicas.

Analisis de vulnerabilidad Desastres naturales Condiciones sociales Celestún CIENCIAS SOCIALES

Oportunidad de aplicación de la metodología FRONT END LOADING en la expansión de gasoductos en el sureste mexicano: una evaluación

Opportunity to apply the front end loading methodology in the expansion of gas pipelines in the mexican southeast: an evaluation

Raúl Enrique Trejo Alvarado Luis Rolando Méndez Miguel (2023, [Artículo])

Con la finalidad de impulsar el desarrollo de la región sureste de México, la actual administración del gobierno federal se ha propuesto la ampliación de la red nacional de gasoductos hacia esa zona del país, con el fin de suministrar energía a los megaproyectos de la región. No obstante, estas obras presentan actualmente retrasos, evidenciando la necesidad de metodologías de gestión que permitan solucionar este problema de raíz. Una de las metodologías más prometedoras en esta materia es la front-end loading (FEL), ampliamente aplicada en el sector extractivo y energético. El propósito del articulo estriba en evaluar la posibilidad de aplicar la metodología FEL a los proyectos de expansión del Sistema Nacional de Gasoductos en el sureste mexicano.

To boost the development of the southeast region of Mexico, the current federal government administration has proposed the expansion of the national gas pipeline network to this area of the country, to supply energy to the region's mega-projects. However, these projects are currently experiencing delays, demonstrating the need for management methodologies to solve this problem at its root. One of the most promising methodologies in this area is front-end loading (FEL), which has been widely applied in the extractive and energy sector. The aim of this paper is to evaluate the possibility of applying the FEL methodology to the expansion projects of the National Gas Pipeline System in the southeastern México.

Gas natural Sector energético Front end loading (FEL) Evaluación de proyectos Sureste mexicano Natural gas Energy sector Project evaluation Mexican southeast INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

A Novel Technique for Classifying Bird Damage to Rapeseed Plants Based on a Deep Learning Algorithm.

Ali Mirzazadeh Afshin Azizi Yousef Abbaspour_Gilandeh José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández Iván Gallardo Bernal (2021, [Artículo])

Estimation of crop damage plays a vital role in the management of fields in the agricultura sector. An accurate measure of it provides key guidance to support agricultural decision-making systems. The objective of the study was to propose a novel technique for classifying damaged crops based on a state-of-the-art deep learning algorithm. To this end, a dataset of rapeseed field images was gathered from the field after birds¿ attacks. The dataset consisted of three classes including undamaged, partially damaged, and fully damaged crops. Vgg16 and Res-Net50 as pre-trained deep convolutional neural networks were used to classify these classes. The overall classification accuracy reached 93.7% and 98.2% for the Vgg16 and the ResNet50 algorithms, respectively. The results indicated that a deep neural network has a high ability in distinguishing and categorizing different image-based datasets of rapeseed. The findings also revealed a great potential of Deep learning-based models to classify other damaged crops.

rapeseed classification damaged crops deep neural networks INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS