Revista EIA

Diagnóstico de las Condiciones del Cultivo de Papa en el Municipio de Chocontá, Colombia y su Relación con la Sostenibilidad

2024-05-17T09:31:39-05:00

El Municipio de Chocontá es el mayor productor de papa en Colombia. Sin
embargo, la calidad del suelo y cultivo se ha visto afectado por la implementación
de fertilizantes químicos y contaminación ambiental que agravan las propiedades
fisicoquímicas del tubérculo y con ello la salud de los consumidores debido
a la presencia de metales pesados y sustancias químicas que se acumulan en
el suelo. Por tal razón, en esta investigación se determinaron las condiciones
ambientales, sociales y económicas actuales de la producción de papa a partir de
la caracterización del cultivo en la región a través de una ficha técnica de producto.
Se realizó la caracterización de las estrategias de producción más limpia para el
mejoramiento del recurso suelo y cultivos agrícolas a partir de la valorización
de residuos agrícolas. Se evidenció que el cultivo de papa se ve afectado por la
contaminación generada por la acumulación de metales pesados y cambio climático
con el uso de productos químicos, lo que implica, la proposición de una estrategia de
producción más limpia para potencializar el cultivo de papa y la actividad agrícola de
la región.

Cyberbullying Detection on Twitter for the Colombian Population Using Artificial Intelligence Techniques

2023-12-12T14:25:03-05:00

Cyberbullying is an increasingly relevant issue in contemporary society that can have serious consequences on the emotional and psychological well-being of victims. Currently, due to the vast exchange of digital interactions, it is challenging and labor-intensive for online platform moderators to manually detect and remove all cyberbullying comments. Therefore, there is a need for automatic models that employ artificial intelligence techniques to detect cyberbullying. This article proposes machine learning-based models and language-based models for cyberbullying detection on the social network Twitter. The machine learning techniques used are XGBoost, logistic regression, and random forests. On the language model side, a fine-tuning process was applied to a masked language model based on a transformer named roberta-base-bne. Although there are currently various models for this purpose, most of them are developed using English. In the case of Spanish, there are very few studies, and in the particular case of Colombian Spanish, there is no precedent for contributions in this area.
Additionally, this article introduces a corpus comprising tweets written in Colombian Spanish, meticulously annotated by a qualified occupational therapist. Two distinct datasets stem from this corpus. Dataset 1 is characterized by the annotation of a tweet as cyberbullying and another as non-cyberbullying, both containing the same word, carefully considering the context in which each word is employed. In contrast, Dataset 2 features different words in cyberbullying and non-cyberbullying tweets. The rationale behind utilizing these two datasets lies in capturing diverse language expressions and their contextual nuances, assessing the effectiveness of the applied techniques in discerning such context. Results from dataset 1 reveal that models achieve an area under the ROC curve of 0.797, 0.796, 0.785, and 0.910 with logistic regression, random forests, XGBoost, and roberta-base-bne, respectively. Meanwhile, employing Dataset 2 yields area under the ROC curve values of 0.983, 0.978, 0.971, and 0.996, respectively. Finally, we introduce a web application named AI Cyberbullying Detector tailored for therapists, empowering them to leverage artificial intelligence in cyberbullying-related studies.

Chatgpt: El Nuevo Rol del Ingeniero Docente Frente al Conocimiento, la Investigación y la Redacción Científica

2025-05-26T10:30:30-05:00

CONTEXTO: Los avances tecnológicos tienen gran impacto en el ámbito académico, especialmente en la mentalidad del ingeniero docente que debe repensarse no sólo para aprovechar dichos avances sino para que éstos sirvan para fortalecer el aprendizaje y otras exigencias que emergen del mundo profesional actual.
OBJETIVO: El presente artículo es producto de una investigación desarrollada para enriquecer el perfil de los ingenieros docentes herramientas para aprovechar programas como ChatGPT de OpenAI, Bard de Google o Bing de Microsoft y que corresponde al tipo de programas generativos preentrenados sobre algoritmos Transformer.
METODOLOGÍA: La metodología incluyó inmersión bibliográfica física y electrónica, entrevista con docentes universitarios y con expertos en IA y Educación así como con estudiantes universitarios.
RESULTADOS: Los resultados constituyen una base muy interesante para que el ingeniero docente de hoy repiense su rol en el aula y tenga en cuenta que el mundo ha cambiado lo suficiente como para tener todo y poder cuestionar los métodos tradicionales de enseñanza que aún persisten que desaprovechan las potencialidades de estas herramientas.
CONCLUSIONES: Se concluye que en la medida en que el ingeniero docente repiense su rol, se podrá articular con estudiantes de ingeniería que estarán preparados para insertarse apropiadamente en la sociedad de hoy.

Influencia de la Resolución 1257 de 2021 en las Emisiones del Sector Constructor Colombiano: Parte 2 - Análisis de Transporte

2025-04-26T15:38:17-05:00

Actualmente se reconoce que el sector constructor es uno de los principales consumidores de materiales y generadores de residuos y emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI) a nivel mundial. En Colombia existe la Resolución 1257 de 2021 (modificación de la Resolución 0472 de 2017) para llevar a cabo una adecuada gestión de los Residuos de Construcción y Demolición (RCD). Sin embargo, es importante analizar la influencia de la gestión de los RCD en la huella de carbono de las edificaciones, en sus diferentes etapas. Por esta razón, la presente investigación tiene como objetivo complementar la valoración técnica de la relación entre el componente normativo de gestión de RCD y la huella de carbono asociada al transporte de materiales hasta la obra y de RCD hasta sitios de aprovechamiento o disposición final, utilizando como estudio de caso una edificación en altura ubicada en la ciudad de Medellín. La edificación fue analizada anteriormente para la etapa de extracción y manufactura de materiales. En este sentido, se plantearon cuatro escenarios de cumplimiento de Programa de Manejo Ambiental (PMA) en función de diferentes diseños de mezcla de concreto de 24 MPa de resistencia a la compresión, analizando el transporte de todos materiales hasta la obra y de los RCD hasta sitios de aprovechamiento o disposición final. Los resultados mostraron que el escenario 4, de mayor reducción en la huella de carbono en la etapa de materiales (338,1 kg CO2/m2 frente a 438,1 kg CO2/m2 del escenario base), presentó un incremento en la etapa de transporte (16,7 kg CO2/m2 frente a 13,6 kg CO2/m2 del escenario base). Lo anterior demuestra la importancia de llevar a cabo análisis en varias etapas del ciclo de vida de las edificaciones, para que la toma de decisiones permita una reducción en la huella de carbono de los proyectos constructivos.