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Variaciones en un transecto profundo frente a la costa de Nayarit, México
Emilio Palacios Hernández Luis Brito Castillo LAURA ELENA CARRILLO BIBRIEZCA CARLOS EDUARDO CABRERA RAMOS JORGE MANUEL MONTES ARECHIGA (2022)
"Six oceanographic cruises in a NE-SW transect were made nearshore of southern Sinaloa and Nayarit from March 2006 through May 2008, where no in situ hydrographic data are available. Applying the Thermodynamic Equation of Seawater 2010 (TEOS-10) to the observations, the hydrography and geostrophic currents of the region were characterized. Results indicate that surface variability (0-50 m) emerged mainly from seasonal atmospheric forcing. A relative salinity maximum was present during all cruises below this surface layer, which is attributed to a water mass intrusion of Subtropical Subsurface Water that could be associated with the Mexican Coastal Current. Another water mass intrusion is from the California Current. Samples from the 2007-2008 La Niña produced an uncommon circulation, where water flowing from the Gulf of California along the coast of Sinaloa was observed, opposite to what is commonly known as a mean circulation. This uncommon circulation matches the generation of anticyclonic eddies around the Islas Marias archipelago."
Article
Gulf of California, Mexican Coastal Current, Nayarit Coast, seasonal variation, La Niña CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OCEANOGRAFÍA OCEANOGRAFÍA DESCRIPTIVA OCEANOGRAFÍA DESCRIPTIVA
Alonso Darío Pizarro Lagunas (2021)
La irrupción de COVID-19 en el escenario mundial no sólo se convirtió en una crisis de salud pública sino una crisis económica que tuvo efectos heterogéneos en muchos países en el mundo. En particular, muchas economías experimentaron una fuerte contracción en su producto interno bruto debido en gran parte a las medidas de distanciamiento social y restricción de actividades no esenciales que los países adoptaron para proteger la salud de sus habitantes. Esto afectó al sector eléctrico, ya que muchas industrias disminuyeron su consumo energético. En México, las pequeñas y medianas empresas representan una parte importante del consumo eléctrico de la industria. En este sentido, tomando una muestra representativa de pequeños y medianos establecimientos de la Zona Metropolitana de Aguascalientes estudiamos el comportamiento del consumo eléctrico de estas empresas notando que hubo caídas significativas del consumo eléctrico cuando irrumpió la pandemia en marzo de 2020 en la ZMA. Además, notamos que la caída en consumo eléctrico fue más pronunciada para establecimientos en el sector de servicios que establecimientos en el sector de comercios durante la pandemia. Además, se concluye que las disminuciones en la jornada laboral jugaron un papel importante en esta contracción, mientras que las medidas como digitalización y reducción de empleados no estuvieron relacionadas con la variación de consumo eléctrico en estos pequeños y medianos establecimientos.
Master thesis
Small business -- Energy consumption -- Effect of COVID-19 Pandemic, 2020- on -- Aguascalientes (Mexico) -- Econometric models. COVID-19 Pandemic, 2020- -- Aguascalientes (Mexico) -- Economic aspects. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES
Determinantes del uso de efectivo en México: análisis a través de la ENIF 2018
Juan Pablo Gómez Ayala (2021)
En este trabajo se analiza el impacto que tienen la economía formal como la educación y disciplina financiera en el uso de efectivo como medio de pago en México. Se estima que como mínimo, una persona que mejore su educación financiera (acerté una pregunta adicional) reducirá en 1.5% su probabilidad de comprar algún bien con efectivo; en cambio si mejora su disciplina financiera (practicar hábitos saludables más frecuentemente), aumentará la probabilidad de que pague servicios con efectivo en 2%.
Master thesis
Cash and carry transactions -- Payment -- Effect of financial literacy on -- Mexico -- 2018 -- Econometric models. Cash and carry transactions -- Payment -- Effect of informal sector (Economics) on -- Mexico -- 2018 -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES
JOSE ANTONIO ESTRADA GODINEZ MINERVA CONCEPCION MALDONADO GARCIA VICENTE GRACIA LOPEZ Rene Rebollar MILTON ALEJANDRO SPANOPOULOS ZARCO (2014)
"Se estimó el factor de condición (K), el índice gonadosomático (IGS), hepatosomático (IHS) y de grasa visceral (IGV), así como la composición bioquímica en diferentes tejidos de reproductores silvestres de cabrilla sardinera, Mycteroperca rosacea, para evaluarlos a lo largo de un ciclo reproductivo y ver la relación que presentan los cambios con respecto a la temperatura del agua y fotoperiodo de la zona de muestreo. Se capturaron 187 reproductores, 146 hembras y 41 machos en el golfo de California, México. Se observaron diferencias significativas (P < 0,005) en los IGS, IHS e IGV; en el caso de K no se encontraron diferencias. También, se observaron variaciones significativas (P < 0,05) en la mayoría de los parámetros bioquímicos, encontrándose los valores más altos durante la etapa de desove, mientras que los más bajos durante la etapa de reposo. Todos los índices estimados y los parámetros bioquímicos determinados, se correlacionaron significativamente (P < 0,05) con el fotoperiodo, mientras que solo se encontraron correlaciones significativas (P < 0,05) entre el IGS e IGV con respecto a la temperatura del agua."
"Condition factor (K), gonadosomatic index, (IGS), hepatosomatic index (IHS) and fat visceral index (IGV) were estimated and the biochemical composition in different tissues of wild leopard grouper broodstock was determinate too, in order to evaluate them along a reproductive cycle and see the relationship of these changes with respect to the water temperature and photoperiod in the sampling area. 187 brooders were caught, 146 females and 41 males in the Gulf of California, Mexico. Significant differences (P < 0.005) in the IGS, IHS and IGV but not for K were observed. Significant changes (P < 0.05) were also observed in most of the biochemical parameters, being the highest value during the spawning stage, whereas the lowest occurred during the resting stage. Significant correlations (P < 0.05) between all estimated indices and biochemical parameters were observed, while only significant correlations (P < 0.05) between the IGS and IGV with respect to water temperature."
Article
Mycteroperca rosacea, cabrilla sardinera, ciclo reproductivo, composición bioquímica, fotoperiodo, temperatura, golfo de California wavelet sardine, reproductive cycle, biochemical composition, photoperiod, temperature, Gulf of California BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA ANIMAL (ZOOLOGÍA) FISIOLOGÍA ANIMAL FISIOLOGÍA ANIMAL
Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales
Detection of violent events in social media publications
Esteban Ponce León (2023)
En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.
In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.
Master thesis
Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES
Escenarios futuros de eventos extremos de precipitación y temperatura en México
Future changes of precipitation and temperature extremes in Mexico
Ernesto Ramos Esteban (2024)
Diferentes estudios a escala mundial indican un incremento en frecuencia de eventos climáticos extremos debido al calentamiento global y sugieren que podrían intensificarse en el futuro. El objetivo de este trabajo es analizar los posibles cambios de 12 índices climáticos extremos (ICE) de precipitación y temperatura en 15 regiones de México, el sur de los Estados Unidos y Centroamérica para un período histórico (1981-2010), un futuro cercano (2021-2040), un futuro intermedio (2041-2060) y un futuro lejano (2080-2099). Se utilizó el reanálisis ERA5 como referencia en la evaluación histórica de los modelos climáticos globales (MCG) y para las proyecciones se analizaron los ICE de diez MCG del Proyecto de Intercomparación de Modelos Climáticos, fase 6 (CMIP6), de acuerdo con dos escenarios de Vías Socioeconómicas Compartidas (SSPs), uno de bajas emisiones (SSP2-4.5) y otro de altas emisiones (SSP3-7.0). Los MCG reproducen muy bien los índices extremos de temperatura histórica y los días consecutivos secos, pero subestiman la lluvia promedio y la lluvia extrema en las zonas más lluviosas desde el centro de México hasta Centroamérica. Históricamente, se observaron tendencias positivas de las temperaturas extremas (TXx y TNn) en todas las regiones, pero sólo en algunas regiones fueron significativas, mientras que los índices de lluvia extrema (R95p, R10mm y R20mm) presentaron tendencias negativas, pero pequeñas. Las proyecciones indican que las temperaturas extremas podrían seguir incrementándose en el futuro, desde 2° C hasta 5° C a mitad y final de siglo, respectivamente. La contribución de la precipitación extrema arriba del percentil 95 (R95p) se podría incrementar entre un 10 % y 30 %, especialmente en la región subtropical, mientras que la precipitación podría disminuir en las regiones tropicales. Este estudio es el primero que analiza los cambios futuros de índices extremos del CMIP6 a escala regional (en 15 regiones) de México, el sur de Estados Unidos y Centroamérica.
Global-scale studies indicate an increase in the frequency of extreme weather events due to global warming and suggest that they could further intensify in the future. This study aims to assess potential changes in 12 extreme climate indices (ECI) related to precipitation and temperature in 15 regions in Mexico, the southern United States, and Central America for different periods: a historical period (1981-2010), a near future (2021-2040), an intermediate future (2041-2060), and a far future (2080-2099). The ERA5 reanalysis was used as a reference for the historical evaluation of global climate models (GCMs), and ECI from ten GCMs of phase 6 (CMIP6) from the Coupled Model Intercomparison Project were employed for the projections and examined under two Shared Socioeconomic Pathways (SSPs) scenarios, one characterized by low emissions (SSP2-4.5) and another representing high greenhouse gas emissions (SSP3-7.0). The GCMs reproduce historical extreme temperature indices and consecutive dry days very well. However, they underestimate average and extreme rainfall from central Mexico to Central America in the wetter areas. Historically, positive trends in extreme temperatures (TXx and TNn) were observed across all regions. However, statistical significance was only present in certain regions, while extreme rainfall indices (R95p, R10mm, and R20mm) exhibited small negative trends. The projections suggest that extreme temperatures could continue to increase in the future, from 2°C to 5°C by the mid and late century, respectively. The contribution of extreme precipitation above the 95th percentile (R95p) could increase by 10% to 30%, particularly in the subtropical regions, while precipitation might decrease in tropical regions. This study is the first to analyze future changes in extreme indices from CMIP6 at a regional scale (across 15 regions) in Mexico, the southern United States, and Central America.
Master thesis
Centroamérica, CMIP6, escenarios SSP, extremos climáticos, intercomparación de modelos climáticos, México Central America, climate extremes, CMIP6, intercomparison of climate models, Mexico, SSP scenarios CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OCEANOGRAFÍA OCEANOGRAFÍA FÍSICA (VE R 5603 .04) OCEANOGRAFÍA FÍSICA (VE R 5603 .04)
Modelo híbrido de sistemas energéticos para la evaluación del uso de energías renovables
Carlos Iván Torres González (2020)
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.
Master thesis
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
Reconocimiento continuo de la Lengua de Señas Mexicana
Continuous recognition of Mexican Sign Language
Ricardo Fernando Morfín Chávez (2023)
La Lengua de Señas Mexicana (LSM) es la lengua utilizada por la comunidad Sorda en México, y, a menudo, subestimada y pasada por alto por la comunidad oyente, lo que resulta en la exclusión sistemática de las personas Sordas en diversos aspectos de la vida. Sin embargo, la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en acercar a la comunidad Sorda con la comunidad oyente, promoviendo una mayor inclusión y comprensión entre ambas. El objetivo principal de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un sistema de reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM mediante, visión por computadora y técnicas de aprendizaje máquina. Se establecieron objetivos específicos, que incluyen la generación de un conjunto de datos de señas estáticas, pertenecientes al alfabeto manual de la LSM, el diseño de un modelo de reconocimiento, y la evaluación del sistema, tanto en la modalidad aislada como en la continua. La metodología involucra dos evaluaciones distintas. La primera se enfoca en el reconocimiento de señas estáticas en el dominio aislado, para ello se capturaron datos de 20 participantes realizando movimientos de la mano en múltiples ángulos. Se evaluaron diversas técnicas de aprendizaje automático, destacando que el enfoque basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) obtuvo los mejores resultados (F1-Score promedio del 0.91). La segunda evaluación se concentra en el reconocimiento continuo de señas estáticas, con datos recopilados de seis participantes con diferentes niveles de competencia en LSM, logrando un rendimiento sólido con errores cercanos al 7 %. Además, se evaluó la viabilidad del sistema en aplicaciones de tiempo real, demostrando un excelente desempeño (velocidad promedio de procesamiento de 45 cuadros por segundo). A pesar de los logros alcanzados, es importante reconocer que este proyecto se centró en el reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM. Queda pendiente, como un desafío interesante, la exploración del reconocimiento continuo de señas dinámicas en LSM para futuras investigaciones. Se considera esencial explorar enfoques orientados a la escalabilidad y aplicaciones en tiempo real en investigaciones posteriores.
This study focuses on the continuous recognition of static signs in Mexican Sign Language (Lengua de Señas Mexicana (LSM)), the language used by the Deaf community in Mexico. Despite its significance, LSM is often underestimated and overlooked, leading to the systematic exclusion of Deaf individuals in various aspects of life. The primary objective of this work is to design, implement, and evaluate a continuous static sign recognition system in LSM using computer vision and machine learning techniques. Specific goals were established, including the creation of a dataset of static signs belonging to the manual alphabet of LSM, the design of a recognition model, and the evaluation of the system in both isolated and continuous modes. The methodology involves two distinct evaluations. The first one focuses on the recognition of static signs in the isolated domain, for which data from 20 participants performing hand movements at various angles were collected. Various machine learning techniques were evaluated, with the Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)-based approach achieving the best results (average F1-Score of 0.91). The second evaluation centers on the continuous recognition of static signs, using data collected from six participants with varying levels of competence in LSM, achieving robust performance with errors close to 7 %. Furthermore, the feasibility of the system in real-time applications was assessed, demonstrating excellent performance (average processing speed of 45 frames per second). Despite the achievements, it is important to recognize that this project focused on continuous recognition of static signs in LSM. It remains an interesting challenge to explore the continuous recognition of dynamic signs in LSM for future research. It is considered essential to explore scalability-oriented approaches and real-time applications in subsequent investigations.
Master thesis
Lengua de Señas Mexicana (LSM), visión por computadora, aprendizaje automático, alfabeto manual de la LSM, reconocimiento automático de señas estáticas, reconocimiento aislado de señas, reconocimiento continuo de señas, aplicacion Mexican Sign Language (LSM), computer vision, machine learning, LSM manual alpahbet, automatic recognition of static signs, isolated sign recognition, continuous sign recognition, real-time aplications INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR
SYLVIA ADRIANA PINAL CALVILLO (2023)
Este trabajo de tesis parte de la creciente preocupación global sobre la Epidemia
Metabólica, enfocándose en su prevalencia, impacto económico y las perspectivas
futuras en México. Se centra en la interconexión entre enfermedades metabólicas,
factores de riesgo compartidos y la respuesta a intervenciones comunes,
destacando la obesidad, diabetes y síndrome metabólico como ejes centrales.
Adicionalmente, examina la Medicina Ancestral y la estandarización en la
producción de remedios herbolarios como estrategias potenciales para mitigar esta
crisis.
El trabajo revisa los antecedentes de la Medicina Tradicional según la Organización
Mundial de la Salud (OMS), su uso en condiciones metabólicas, y su integración en
sistemas de salud. Se presta especial atención al uso de plantas medicinales en
México y a nivel global, resaltando la transferencia intercultural de conocimientos
herbolarios en la era de la globalización.
En el marco general, se establecen los objetivos del estudio y se detalla la
caracterización de productos herbales específicos para el tratamiento del síndrome
metabólico, se centra en el uso sinérgico de: Syzigium cumini, Coix lacryma-jobi, y
Mossanona depressa. Se analizan sus propiedades farmacológicas y usos en el
tratamiento de la diabetes y el síndrome metabólico.
La sección de formalización comercial aborda la constitución de la sociedad, los
registros ante el Instituto Mexicano de Propiedad Intelectual (IMPI) y la Comisión
Federal para la Protección contra Riesgos a la Salud (COFEPRIS), la determinación
de patentabilidad, y las estrategias de protección de propiedad intelectual.
Finalmente, el estudio concluye con recomendaciones para la mejora regulatoria en
este campo y detalla la tramitología necesaria para la implementación de estas
estrategias. La investigación subraya la importancia de integrar la medicina
tradicional en los sistemas de salud modernos para combatir la epidemia
metabólica, especialmente en contextos como el de México.
Master thesis
BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA Epidemia metabólica, medicina ancestral México, Herbario Mundial, obesidad, diabetes, síndrome metabólico, tratamiento herbolario, factores riesgo metabólicos, intervenciones epidemia metabólica, carga económica Salud México, remedios naturales diabetes, integración medicina tradicional, OMS Medicina Tradicional, plantas medicinales metabólicas, Syzigium cumini, Coix lacryma-jobi, Mossanona depressa, Propiedad Intelectual Herbolarios, Registro COFEPRIS, Patentabilidad Productos Naturales, Legislación Mexicana Salud, Mejora Regulatoria Medicina Tradicional.