Escuela Superior Politécnica del Chimborazo

Early carcinoma detection benefits from label-free, high-sensitivity surface plasmon resonance (SPR) biosensors. We computationally evaluated multilayer SPR architectures based on CaF2/Cu/TiO2/Graphene using the transfer-matrix method at 633 nm. Across 1–5 ng/mL, we analyzed reflectance, resonance-angle shifts, and near-field profiles, and derived sensitivity, detection accuracy (DA), figure of merit, and the limit of detection (LOD). The CaF2/Cu/TiO2/Graphene stack yielded the best performance, achieving 481.29°/RIU sensitivity and DA = 0.80, with pronounced evanescent-field confinement at the sensing interface. Under identical modeling conditions, this graphene-integrated configuration outperformed TiO2-only and Cu-only baselines within the studied range. These results indicate a cost-effective platform for sensitive carcinoma biomarker detection. Calculation details for LOD and other metrics are provided in Methods, and practical considerations for experimental realization are discussed.

El Ecuador está caracterizado por una gran variedad y riqueza de sus recursos naturales, la presencia de suelos volcánicos con un potencial agrícola elevado, y una amplia gama de climas en cortas distancias. Estas características han sido aprovechadas principalmente en la agricultura, sin embargo, poco a poco la erosión ha venido afectando a los suelos agrícolas. El equilibrio morfodinámico del país, frágil en condiciones naturales a causa de la agresividad climática (sequías extremas, lluvias torrenciales, heladas y vientos fuertes) y del relieve general accidentado, ha sido y sigue siendo cada vez más continuamente roto por el impacto agrícola del hombre. Al igual que en otras partes del mundo en nuestro país, existen prácticas ancestrales de conservación de suelos que han sido desarrolladas y utilizadas por las comunidades indígenas y campesinas a lo largo de generaciones. Estas prácticas suelen estar adaptadas a las condiciones específicas del entorno natural y son fundamentales para mantener la fertilidad del suelo y prevenir la erosión. Una de las tecnologías ancestrales del mundo andino son las terrazas agrícolas, conocidas como estructuras de producción construidas en las laderas, compuestas por un muro de contención hecho de piedra, tierra o vegetación, junto con una plataforma de cultivo. Crean microclimas específicos que protegen los cultivos contra las heladas y el granizo. Además de su eficacia para prevenir la erosión en terrenos empinados, también aseguran la conservación del suelo. También figuran la labranza reducida o cero y la cobertura permanente del suelo (especies que se siembran junto al cultivo principal para proveer cobertura al suelo). La biomasa producida por el sistema se mantiene sobre la superficie del suelo y sirve como protección física del mismo y como substrato de la fauna del suelo. Los sistemas de rotación de cultivos no solo ayudan a mantener la fertilidad del suelo, algunas plantas pueden fijar nitrógeno o extraer nutrientes específicos del suelo, también reducen la propagación de enfermedades y plagas, al tiempo que promueven la biodiversidad agrícola. El uso de abonos orgánicos, como compost y estiércol animal, es otra estrategia importante. Estos abonos enriquecen el suelo con nutrientes y mejoran su estructura física, aumentando su capacidad para retener agua y nutrientes, y reduciendo la dependencia de fertilizantes químicos. Los agricultores todavía ajustan sus labores agrícolas según las fases lunares; evitan trabajar en el campo durante la luna tierna y la luna llena. Sin embargo, cuando la luna está en su fase de cuarto creciente, considerada como «la luna está en lo alto», aprovechan para sembrar y deshierbar. Estas estrategias no solo mejoran la productividad agrícola, sino que también contribuyen a la conservación del suelo y el agua, reduciendo así el impacto ambiental de la agricultura.

Non-Technical Losses (NTLs) of electric energy compromise the operational efficiency and sustainability of the electrical system, particularly in the residential sector. This study addresses this problem by developing a predictive model that can estimate energy consumption and detect anomalous patterns. For this purpose, data were collected from the Plataforma Nacional de Datos Abiertos and the Osinergmin website. The study integrates two approaches: ARIMA, which is used to represent time series with well-defined seasonal patterns, and an approach based on XGBoost to represent non-linear behavior in more heterogeneous consumption intervals. The results suggest that ARIMA demonstrated optimal performance in stable cases, with errors close to zero in several cases, where the most representative systems are SR0148 with Mean Absolute Error (MAE) = 0.000124 and Root Mean Square Error (RMSE) = 0.003549, and SE1095 with MAE = 0.000287 and RMSE = 0.004481. XGBoost, on the other hand, reached its maximum performance in the interval "From 1 to 30 kWh", with MAE = 2.81, RMSE = 5.80, and a Coefficient of Determination (R²) of 0.13. This validates the effectiveness of the proposed approach based on the integration of more than one algorithm to identify electric consumption anomalies.

El desarrollo de aplicaciones web para la enseñanza de idiomas se ha incrementado significativamente en la última década debido al avance de las tecnologías digitales, la expansión del aprendizaje en línea y la necesidad de soluciones educativas flexibles, interactivas y escalables. En este contexto, la selección del lenguaje de programación adecuado constituye un factor crítico para garantizar el rendimiento, la mantenibilidad y la efectividad pedagógica de estas plataformas. El presente artículo científico desarrolla una revisión sistemática de la literatura y un análisis comparativo de cinco lenguajes de programación ampliamente utilizados en el desarrollo de aplicaciones web: JavaScript, Python, Java, PHP y C#. El estudio se fundamenta en criterios técnicos y educativos, considerando parámetros como facilidad de desarrollo, rendimiento, escalabilidad, soporte multimedia, ecosistema de frameworks y adecuación pedagógica. Los resultados evidencian que no existe un lenguaje universalmente superior, sino que la idoneidad depende de los objetivos pedagógicos, el alcance del proyecto y los recursos disponibles.

Public institutions in rural areas face the challenge of translating their intellectual capital (IC) into sustainable competitive advantages, in a context of fragmented evidence and poorly institutionalized processes. This study aimed to analyze the relationship between IC management and competitive advantage in the Comprehensive Rural Development subprocess of the Riobamba GAD and, simultaneously, to validate a metric scheme. A descriptive, non-experimental, cross-sectional study was designed with a quantitative approach, using purposive sampling (n=40; N=120), a survey, and reliability analysis, sample adequacy, exploratory factor analysis, and Spearman's correlation, processed in IBM SPSS v25 and Excel. The results indicate α=0.976; KMO=0.713; Bartlett p<0.001; five dimensions explain 82.597% of the variance (Human 26.964%; Structural 19.854%; Relational 16.357%; Differentiation 13.383%; Leadership 6.033%) and the CI competitive advantage correlation reaches 0.713. The discussion suggests that expert knowledge, processes, and networks act as complementary levers; certain item-dimension overlaps require fine-tuning of the instrument, and neutral responses reveal communication and standardization gaps. It is concluded that strengthening the three dimensions of IC training and succession, process standardization, and user feedback in a coordinated manner drives competitive advantage; replication and longitudinal follow-up are recommended to strengthen external validity.

Herein, SmartSecurity, an artificial intelligence (AI)-based mobile application designed to enhance passenger safety in taxi services across Metropolitan Lima, is proposed herein. This system detected predefined emergency keywords via real-time voice processing and automatically activated geolocation and multichannel alerts via WhatsApp and SMS. Methodologically, an applied experimental–developmental design was adopted. The application was implemented using Flutter for the front-end interface and FastAPI on Google Cloud Platform for backend services. The Whisper AI model specialized in multilingual speech recognition was fine-tuned using contextualized Spanish audio datasets. The model performance was evaluated across parameters such as accuracy, sensitivity, F1-score, false-positive rate, and latency under simulated taxi conditions. The application achieved 90% accuracy and sensitivity, an F1-score of 0.90, and a near-zero false-positive rate, with an average latency of 1 s and a total response time of 2 s. The area under the ROC curve (AUC) approached 1.00, indicating high discriminative capacity of the model even in noisy environments. The proposed model thus provides an efficient, low-cost, and robust solution to the rising issue of urban transport insecurity, contributing to safer and smarter mobility systems in Metropolitan Lima.

La enseñanza de las matemáticas en la educación superior enfrenta desafíos persistentes relacionados con la comprensión conceptual, la motivación estudiantil y el rendimiento académico. En este contexto, el uso de herramientas digitales se presenta como una alternativa para fortalecer los procesos de enseñanza-aprendizaje. El objetivo de este estudio fue analizar el uso de herramientas digitales en la enseñanza de las matemáticas en la educación superior, con el fin de identificar su incidencia en dichos procesos y en la comprensión matemática de los estudiantes. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cualitativo, mediante una revisión documental de carácter narrativo-sistematizado, basada en literatura científica publicada entre 2020 y 2025. Los resultados evidencian una amplia diversidad de herramientas digitales empleadas, como software matemático, plataformas virtuales y recursos de gamificación, las cuales se asocian con un aumento de la motivación, una mejora en la comprensión de contenidos abstractos y un mejor desempeño académico. No obstante, también se identifican limitaciones relacionadas con la formación docente, la infraestructura tecnológica y el respaldo institucional. Se concluye que el impacto positivo de las herramientas digitales depende de su integración pedagógica planificada y del fortalecimiento de competencias digitales en la educación superior.

La seguridad constituye un factor determinante en la competitividad de los destinos turísticos a nivel global. El objetivo de este estudio es analizar el impacto de la percepción de la seguridad turística en la proyección del destino de Latacunga, Ecuador. La metodología se fundamenta en un enfoque cuantitativo con diseño no experimental de tipo descriptivo-correlacional. Se aplicó un cuestionario estructurado a una muestra de 328 turistas que visitaron el cantón durante el primer trimestre de 2025. Los resultados evidencian una relación estadísticamente significativa entre la percepción de seguridad y la intención de recomendar el destino (χ²(4) = 26.550, p < .001), así como entre haber presenciado incidentes de inseguridad y el nivel de satisfacción general (χ²(3) = 25.592, p < .001). Se concluye que una imagen de seguridad favorable incrementa sustancialmente la intención de retorno y recomendación, constituyendo un elemento estratégico para el posicionamiento competitivo del destino.

The improvement of biomass energy systems through waste valorization strategies represents a promising approach for rural energy infrastructure development. This study evaluated synergistic anaerobic co-digestion approaches to optimize liquid biofertilizer recovery from diversified agroindustrial biomass waste streams in the Ecuadorian highlands. Three formulations were tested: cattle manure, panela-yeast-whey blend, and molasses-milk-ash-Medicago sativa combination using 200 L tubular biodigesters at 37°C under randomized complete block design. Physicochemical characterization followed NTE INEN standards with ANOVA statistical analysis. The optimized co-digestion formulation achieved substantial improvements in nutrient concentration. Organic matter content elevated to 48.8% while bioconversion efficiency maintained 92.4%. Process optimization reduced fermentation time without compromising volumetric yield, demonstrating enhanced biomass throughput for distributed energy applications. Statistical validation confirmed treatment superiority across all macronutrients (p < 0.001). This multifunctional biorefinery approach transforms heterogeneous agricultural residues into value-added products, advancing biomass valorization technologies and supporting circular bioeconomy development in smallholder energy systems.

En tiempos de crisis económicas, inflación persistente y desigualdad creciente, este artículo se sumerge en una pregunta fundamental: ¿qué tan neutra es realmente la política monetaria? A través de una mirada crítica e interdisciplinaria, se explora cómo las decisiones de los bancos centrales no solo responden a modelos técnicos, sino que también reflejan intereses políticos e ideologías que moldean profundamente nuestras sociedades. Las teorías políticas contemporáneas desde el neoliberalismo hasta la Teoría Monetaria Moderna sirven como lentes para interpretar estas dinámicas. El estudio combina revisión bibliográfica de fuentes especializadas con análisis conceptual para revelar que herramientas como la independencia del banco central, las metas de inflación o las políticas monetarias no convencionales (QE) tienen efectos directos en la distribución de la riqueza y el poder. Se examinan también nuevos fenómenos como las monedas digitales de bancos centrales (CBDC), los criptoactivos y los desafíos geopolíticos. Como ejemplo revelador, estudios indican que el 1% más rico en EE. UU. capturó cerca del 50% de la riqueza generada por los programas de expansión cuantitativa entre 2008 y 2015. El artículo sostiene que comprender verdaderamente la política monetaria actual requiere ir más allá de la economía: exige integrar marcos teóricos que reconozcan sus implicaciones sociales, distributivas y democráticas. Solo así podremos imaginar modelos de gobernanza más equitativos, responsables y humanos. Abstract This article explores the complex and increasingly interconnected relationship between political theory and monetary policy in the 21st century, a period marked by recurrent economic crises, high inflation, growing inequality, and unprecedented political polarization. Through a critical review of various theoretical perspectives—from neoliberalism and public choice theory to critical and post-Keynesian approaches—it examines how underlying political frameworks inform, and are in turn shaped by, the monetary decisions of central banks. The political and distributive implications of tools such as central bank independence, inflation targeting, and unconventional monetary policies (QEs) are discussed. The analysis extends to new geopolitical and technological dynamics, including the rise of Central Bank Digital Currencies (CBDCs), Modern Monetary Theory (MMT), and the impact of crypto-assets on monetary sovereignty and global governance. This study employs a qualitative methodology of literature review and conceptual analysis, seeking to integrate disparate theoretical frameworks to offer a holistic understanding. Preliminary findings indicate that monetary policy is not neutral; rather, it directly impacts wealth distribution and political power, at times exacerbating inequality (e.g., studies show the richest 1% in the U.S. captured 50% of the wealth generated by QE between 2008-2015). Finally, it is argued that a profound understanding of contemporary monetary policy demands an interdisciplinary perspective that recognizes its intrinsically political, economic, and social dimensions, offering new lines of research to address future challenges, such as the need for greater democratic accountability and coordination between monetary and fiscal policies.