Sistema integral de formación del profesorado universitario para la enseñanza de la investigación.
Tesis Materias > Educación Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales Cerrado Español En este trabajo se determinan los componentes de una propuesta formación integral para docentes y asesores de investigación de la Universidad Católica de Oriente, sustentados en criterios de contextualización, pertinencia e innovación. Para tal propósito se planteó un diseño con un alcance proyectivo, de enfoque mixto, que fue orientado a partir del método heurístico, el método etnográfico, el método documental y el descriptivo analítico, desde los cuales se aplicaron técnicas de generación de información cualitativas y cuantitativas como: la entrevista, el grupo focal, la revisión documental, la observación participante y la encuesta; a una muestra no probabilística de 16 docentes y una probabilística 265 estudiantes. El estudio logro concluir, que algunos de los docentes y asesores de investigación vienen aplicando un conjunto de estrategias didácticas y evaluativas indiferenciadas e intuitivas para la orientación de los procesos formativos, teniendo presente que estos no muestran un conocimiento claro en relación con las estrategias pedagógicas que implementan. Por otro lado, el estudio da cuenta de la poca o nula formación que tienen los docentes en relación con la enseñanza de la investigación, centrando por lo general el proceso formativo en lo que se ha llamado metodología de la investigación. En el desarrollo de la investigación se pudo analizar las fortalezas y debilidades del proceso formativo desde cuatro perspectivas, la objetiva, la subjetiva, la inter-objetiva y la inter-subjetiva, lo que posibilitó una visión y valoración crítica de los procesos llevados a cabo, teniendo presente una arquitectura conceptual muy potente que fue uno de los aportes fuertes de la investigación. Todo lo anterior permitió lograr la configuración de un Sistema Integral de Formación para la Enseñanza de la Investigación, con tres niveles, un Meta Sistema o Modelo Teórico, un Modelo Heurístico y un Modelo Estratégico Operacional, como propuesta para la Universidad. metadata Franco Montoya, Juan Carlos mail jfrancodm@gmail.com (2018) Sistema integral de formación del profesorado universitario para la enseñanza de la investigación. Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana.
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Resumen
En este trabajo se determinan los componentes de una propuesta formación integral para docentes y asesores de investigación de la Universidad Católica de Oriente, sustentados en criterios de contextualización, pertinencia e innovación. Para tal propósito se planteó un diseño con un alcance proyectivo, de enfoque mixto, que fue orientado a partir del método heurístico, el método etnográfico, el método documental y el descriptivo analítico, desde los cuales se aplicaron técnicas de generación de información cualitativas y cuantitativas como: la entrevista, el grupo focal, la revisión documental, la observación participante y la encuesta; a una muestra no probabilística de 16 docentes y una probabilística 265 estudiantes. El estudio logro concluir, que algunos de los docentes y asesores de investigación vienen aplicando un conjunto de estrategias didácticas y evaluativas indiferenciadas e intuitivas para la orientación de los procesos formativos, teniendo presente que estos no muestran un conocimiento claro en relación con las estrategias pedagógicas que implementan. Por otro lado, el estudio da cuenta de la poca o nula formación que tienen los docentes en relación con la enseñanza de la investigación, centrando por lo general el proceso formativo en lo que se ha llamado metodología de la investigación. En el desarrollo de la investigación se pudo analizar las fortalezas y debilidades del proceso formativo desde cuatro perspectivas, la objetiva, la subjetiva, la inter-objetiva y la inter-subjetiva, lo que posibilitó una visión y valoración crítica de los procesos llevados a cabo, teniendo presente una arquitectura conceptual muy potente que fue uno de los aportes fuertes de la investigación. Todo lo anterior permitió lograr la configuración de un Sistema Integral de Formación para la Enseñanza de la Investigación, con tres niveles, un Meta Sistema o Modelo Teórico, un Modelo Heurístico y un Modelo Estratégico Operacional, como propuesta para la Universidad.
| Tipo de Documento: | Tesis (Doctoral) |
|---|---|
| Palabras Clave: | Sistema integral, Formación en Investigación, Pedagogía, Didáctica, Sistema de Interacción, Universidad |
| Clasificación temática: | Materias > Educación |
| Divisiones: | Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales |
| Depositado: | 26 Nov 2021 23:55 |
| Ultima Modificación: | 20 Sep 2023 23:30 |
| URI: | https://repositorio.unini.edu.mx/id/eprint/428 |
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Background: Recovery after a training session or match is a key factor in injury prevention and sports performance. The purpose of this systematic review was to analyze and consolidate the available scientific evidence from the main databases on the use of infrared thermography in the assessment of fatigue, injury risk factors, and recovery in soccer players.Methods: The literature search was conducted following the PRISMA guidelines and the PICOS model until June 30, 2025, in the main scientific databases (ScienceDirect, EMBASE, Web of Science (WOS), Cochrane Library, SciELO, MEDLINE/PubMed, SPORTDiscus, and Scopus). The risk of bias and methodological quality were assessed using the Cochrane Handbook guidelines and the PEDro scale.”Results: The initial literature search yielded a total of 510 records. After applying the inclusion and exclusion criteria, the final sample consisted of 20 studies, which were of high methodological quality. The results showed the effects of infrared thermography in assessing fatigue, identifying injury risk factors, and monitoring recovery processes in soccer players. The studies also systematically reported the characterization of the population, the assessment methods used, the variables analyzed, the methodological design, the main results, and the effects of the intervention.Conclusions: Infrared thermography shows promise as a valid, reliable, and non-invasive tool for assessing skin temperature, reflecting temperature changes in response to physiological processes. It allows for the analysis of structural or metabolic fatigue and thermal asymmetries. Therefore, thermography could be used to design individualized recovery protocols.
Yehinson Barajas Ramón mail , Julio Calleja-González mail , José Luaces-Carreño mail , Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es,
Barajas Ramón
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Objectives To describe long-term trends in mortality attributed to community-acquired pneumonia (CAP) in Chile from 1990 to 2021, stratified by age group, and to evaluate associations with selected socioeconomic and demographic indicators. Study design Ecological, observational, longitudinal study using national secondary data. Methods CAP mortality rates were analyzed for the total population and by age group. Associations with the Human Development Index (HDI), poverty rate, aging index, and life expectancy at birth were examined using a hierarchical analytical approach. This included Spearman's rank correlation for initial exploration, multivariable linear regression to assess adjusted associations, and Prais–Winsten generalized least squares regression to account for first-order autocorrelation and shared temporal trends. Stationarity was evaluated using augmented Dickey–Fuller tests, with supplementary analyses using first-differenced variables. Missing data were imputed using time-based regression or interpolation, with sensitivity analyses performed. Results CAP mortality declined substantially across all age groups over the study period. Strong bivariate correlations were observed between mortality and all socioeconomic indicators; however, these associations were attenuated after adjustment for confounding and temporal autocorrelation. In multivariable and time-series models, HDI and the aging index remained significantly associated with CAP mortality in children (0–9 years) and older adults (≥65 years), whereas associations in intermediate age groups were not robust after accounting for shared secular trends. Poverty and life expectancy did not demonstrate independent associations in adjusted models. Conclusions CAP mortality in Chile has decreased markedly over the past three decades. Associations with socioeconomic indicators are strongest at the extremes of age and persist after accounting for temporal structure, although the ecological design precludes causal inference. These findings highlight the importance of considering demographic and socioeconomic context in population-level analyses of infectious disease outcomes.
Italo Salvador López Muñoz mail italo.lopez@doctorado.unini.edu.mx, Maria Loreto Romero Ladrón de Guevara mail , Christian R. Mejia mail , Shyla Del-Aguila-Arcentales mail , Aldo Alvarez-Risco mail , Neal M. Davies mail , Jaime A. Yáñez mail ,
López Muñoz
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An Integrated Machine Learning and Genomic Framework for Precise Detection of Gastric Cancer
This study presents a novel integrative approach for the analysis of high-dimensional gene expression data, leveraging the complementary strengths of unsupervised clustering and supervised classification. Using K-means clustering, the dataset is stratified into three distinct clusters, revealing intrinsic biological patterns and relationships. The resulting cluster assignments are subsequently employed as pseudo-labels to train machine learning models, including support vector machines, random forest, and a stacking ensemble classifier. To validate and enhance the robustness of clustering, complementary methodologies such as hierarchical clustering and DBSCAN are employed, with results visualized through PCA-driven dimensionality reduction. The high predictive accuracy achieved by the classifiers underscores the separability and reliability of the identified clusters. Furthermore, feature importance analysis highlighted key genetic determinants within each cluster, offering actionable insights into potential biomarkers and critical genomic features. This framework bridges the gap between exploratory unsupervised learning and predictive supervised modeling, providing a scalable and interpretable methodology for analyzing complex genomic datasets. Its applicability extends to biomarker discovery, patient stratification, and other precision medicine applications, emphasizing its utility in advancing genomic research and clinical practice.
Eshmal Iman mail , Sohail Jabbar mail , Shabana Ramzan mail , Ali Raza mail , Farwa Raoof mail , Stefanía Carvajal-Altamiranda mail stefania.carvajal@uneatlantico.es, Vivian Lipari mail vivian.lipari@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
Iman
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es
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Introducción: los pacientes con enfermedad renal crónica (ERC) en hemodiálisis presentan una elevada prevalencia de deterioro nutricional, caracterizado por pérdida de masa y función muscular, lo que se asocia con peor pronóstico clínico. La suplementación nutricional oral (SNO) es una estrategia frecuente en esta población; sin embargo, la evidencia comparativa entre distintos suplementos es limitada. Objetivo: evaluar el efecto de SNO con L-arginina, L-leucina o L-carnitina sobre la composición corporal y la fuerza muscular en pacientes con ERC en hemodiálisis. Materiales y métodos: ensayo clínico aleatorizado, abierto y controlado, con tres grupos paralelos, en pacientes adultos con ERC en estadio 5 en hemodiálisis crónica. Se administró SNO durante 90 días. Se evaluaron parámetros antropométricos, de fuerza y bioimpedancia. La ingesta dietética se estimó mediante recordatorio de 24 horas. El análisis longitudinal se realizó mediante modelos mixtos de efectos lineales. Se incluyeron 158 pacientes en el análisis final. Resultados: la ingesta energética y proteica fue insuficiente en más del 80 % de los pacientes. Se observaron mejorías significativas intragrupo en peso corporal, masa muscular y fuerza de prensión manual (p < 0,05), sin diferencias estadísticamente significativas entre los tipos de suplemento (p > 0,05). Se observaron correlaciones positivas moderadas entre masa muscular, fuerza de prensión y ángulo de fase. Conclusión: la SNO se asoció con mejorías en parámetros antropométricos y funcionales en pacientes con ERC en hemodiálisis, independientemente del tipo de suplemento utilizado. La evaluación funcional resulta clave para la detección temprana del deterioro nutricional en esta población.
Mónica del Carmen Montenegro Cedeno mail , Mercedes Briones Urbano mail mercedes.briones@uneatlantico.es, Israel Barria mail , Rossana Broce mail , Adilia Gómez mail , Ruth Ávila mail , Mayte Batista mail , Eyleen Montero mail , Victoria Rodríguez mail , Alieth Sáez mail , María Vergara mail , Otilda Mercedes Valderrama Vergara mail ,
Montenegro Cedeno
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A novel approach for disease and pests detection in potato production system based on deep learning
Vulnerability of potato crops to diseases and pest infestation can affect its quality and lead to significant yield losses. Timely detection of such diseases can help take effective decisions. For this purpose, a deep learning-based object detection framework is designed in this study to identify and classify major potato diseases and pests under real-world field conditions. A total of 2,688 field images were collected from two research farms in Punjab, Pakistan, across multiple growth stages in various seasonal conditions. Excluding 285 symptoms-free images from the earliest collection led to 2,403 images which were annotated into four biotic-stress classes: blight disease (n = 630), leaf spot disease (n = 370), leafroll virus (viral symptom complex; n = 888), and Colorado potato beetle (larvae/adults; n = 515), indicating class imbalance. Several state-of-the-art models were used including YOLOv8 variants (n/s/m), YOLOv7, YOLOv5, and Faster R-CNN, and the results are discussed in relation to recent potato disease classification studies involving cropped leaf images. Stratified splitting (70% training, 20% validation, 10% testing) was applied to preserve class distribution across all subsets. YOLOv8-medium achieve the best performance with mean average precision (mAP)@0.5 of 98% on the held-out test images. Results for stable 5-fold cross-validation show a mean mAP@0.5 of 97.8%, which offers a balance between accuracy and inference time. Model robustness was evaluated using 5-fold cross-validation and repeated training with different random seeds, showing a low variance of ±0.4% mAP. Results demonstrate promising outcomes under the real-world field conditions, while, broader cross-region and cross-season validation is intended for the future.
Ahmed Abbas mail , Saif Ur Rehman mail , Khalid Mahmood mail , Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Aseel Smerat mail , Imran Ashraf mail ,
Abbas