Resultados de investigación

Datos físico-químicos y metagenómicos correspondientes al estudio de un procesos fermentativo de cacao realizado en México

Esta guía ha sido elaborada como resultado del proyecto de Innovación Docente, “Adaptación de Salidas de Campo en asignaturas de contenido geológico para alumnos con movilidad reducida (GEOADAPT)” (20_21_6_02C), de la Convocatoria para la creación de grupos de innovación y buenas prácticas docentes de la Universidad de Almería para el Bienio 2020-2021, en su modalidad “Facilitar la innovación de la docencia orientada a estudiantes universitarios con necesidades educativas especiales”.

Este archivo contiene el código en R (script) necesario para reproducir el análisis metodológico del estudio sobre los predictores contextuales del rendimiento académico (matemáticas, lectura y ciencias) y el pensamiento creativo en la muestra española de PISA 2022. El pipeline analítico está diseñado específicamente para manejar arquitecturas de datos de evaluaciones internacionales a gran escala e incluye tres fases principales: 1. Imputación múltiple no paramétrica de valores perdidos mediante el algoritmo missForest. 2. Selección de características (cribado) mediante regresión LASSO con validación cruzada, iterada sobre 10 Valores Plausibles (Plausible Values) para garantizar la selección por estabilidad. 3. Clasificación de importancia de variables (Permutation Importance) mediante modelos de aprendizaje automático Random Forest, incorporando los pesos de muestreo oficiales de los estudiantes de la OCDE (W_FSTUWT) para asegurar la representatividad poblacional. Requisitos técnicos: • Lenguaje: R (versión 4.0 o superior) • Librerías requeridas: missForest, glmnet, ranger, dplyr, doParallel. Notas de uso: Por motivos de licencias y políticas de distribución, la base de datos original no se adjunta con este código. Para ejecutar el script, los investigadores deben descargar la base de datos pública de PISA 2022 desde el repositorio oficial de la OCDE (https://www.oecd.org/pisa/data/2022database/) y ajustar la ruta del archivo de entrada en el código. Palabras clave: PISA 2022, Pensamiento Creativo, Machine Learning, Random Forest, LASSO, Valores Plausibles, Educación. Replication Code: Predictors of Academic Performance and Creative Thinking in PISA 2022 Spain via LASSO and Random Forest Analyses. This file contains the R code (script) required to replicate the methodological analysis of the study examining contextual predictors of academic performance (mathematics, reading, and science) and creative thinking in the Spanish PISA 2022 sample. The analytical pipeline is specifically tailored to handle complex data structures from international large-scale assessments and comprises three main stages: 1. Non-parametric multiple imputation of missing values using the missForest algorithm. 2. Feature selection (screening) via LASSO regression with cross-validation, iterated across 10 Plausible Values to ensure stability selection. 3. Variable importance ranking (Permutation Importance) using Random Forest machine learning models, incorporating the official OECD student sampling weights (W_FSTUWT) to ensure population representativeness. Technical Requirements: • Language: R (version 4.0 or higher) • Required packages: missForest, glmnet, ranger, dplyr, doParallel. Usage Notes: Due to licensing and distribution policies, the original dataset is not bundled with this code. To execute the script, researchers must download the public PISA 2022 database from the official OECD repository (https://www.oecd.org/pisa/data/2022database/) and specify the input file path in the script. Keywords: PISA 2022, Creative Thinking, Machine Learning, Random Forest, LASSO, Plausible Values, Education.

“You are not the person you used to be…”. A descriptive phenomenological study on sexual desire in heterosexual women with fibromyalgia síndrome

Introducción. Estudio que pretende conocer los modos de convivencia del alumnado de secundaria en un centro educativo que imparte educación infantil, primaria y primero y segundo de educación secundaria obligatoria. Metodología. Se lleva a cabo un estudio descriptivo en el que el investigador forma parte natural de la vida del centro. Como técnicas de análisis se utiliza el análisis de contenido a través de entrevistas y diario de campo utilizando la aplicación Nudist.3.0 y análisis de redes sociales utilizando como instrumento cuestionarios sociométricos que son tratados con las aplicaciones Ucinet 4.0 y Krackplot. Resultados. Por un lado se aprecia que en los grupos en los que aparecen incidentes de especial relevancia suelen estar implicados alumnos que tienen también un peso relevante en el grupo. Por otro, se evidencia que hay disparidad en la interpretación y propuestas de solución por parte del profesorado, lo que tensiona las relaciones entre los docentes y genera problemas de convivencia, también entre los docentes. Conclusiones. Los problemas de convivencia en los centros educativos no son solo entre alumnos o entre alumnos y profesores, sino también entre profesores; y los hechos que inciden en sus relaciones no sólo ocurren dentro del aula, ni siquiera sólo en el colegio. También fuera de éste, donde los sucesos y experiencias vividas por los agentes implicados influyen en la convivencia dentro del centro escolar

Fichero con los datos experimentales correspondientes al artículo Reducing Academic Procrastination in Spanish University Students through a Mindfulness-Based Intervention

Climatic information recorded by the physician Francisco Fernández Navarrete in Granada (southern Spain) during the first third of the 18th century. Observations are included in the book “Cielo y suelo granadino” (Sky and soil in Granada), and consist of qualitative comments relating climatic conditions to illness and diseases from 1706 to 1730, as well as instrumental observations (using an “English barometer” and a “Florentine thermometer”) from December 1728 to February 1730.

Textos proporcionados para la ponencia del mismo título en el Congreso Internacional EVROPA RENASCENS "Latín y vernáculo en los siglos de Oro" (Jaén-Baeza, 20-24 de noviembre de 2017).