The adoption of digital technologies, such as the Internet of Things (IoT), has emerged as a key strategy to improve efficiency, sustainability, and productivity in the agricultural sector, especially in contexts of modernization and digital transformation in developing regions. This study analyzes the key factors influencing the adoption of IoT technologies by farmers in the province of Guayas, Ecuador, and their impact on agricultural yields. The research is grounded in innovation diffusion theory and technology acceptance models, which emphasize the role of perception, usability, training, and economic viability in digital adoption. A total of 250 surveys were administered, with 232 valid responses (92.8% response rate), reflecting strong interest from the agricultural sector in digital transformation and precision agriculture. Using structural equation modeling (SEM), the results confirm that general perception of IoT (β = 0.514), practical functionality (β = 0.488), and technical training (β = 0.523) positively influence adoption, while high implementation costs negatively affect it (β = −0.651), all of which are statistically significant (p < 0.001). Furthermore, adoption has a strong positive effect on agricultural yield (β = 0.795). The model explained a high percentage of variance in both adoption (R² = 0.771) and performance (R² = 0.706), supporting its predictive capacity. These findings underscore the need for public and private institutions to implement targeted training and financing strategies to overcome economic barriers and foster the sustainable integration of IoT technologies in Ecuadorian agriculture.

Esta investigación analiza la optimización del consumo energético en una universidad en la provincia del Guayas, Ecuador. A través de una auditoría energética, se identificaron las oportunidades para reducir el consumo mediante la implementación de tecnologías eficientes y energías renovables. En 2022, la universidad consumió 2.613.249 kWh, lo que representó un gasto anual de 229.019,68 USD. Entre las propuestas destacadas, se incluyó la sustitución de luminarias tradicionales por tecnología LED y la instalación de aires acondicionados más eficientes. Además, se evaluó la factibilidad de instalar una planta de energía fotovoltaica, lo que implicaría una inversión inicial de 580.520,44 USD, pero generaría un ahorro anual estimado de 139.822,86 USD y una reducción del 74,47% en las emisiones de CO. Esta investigación propone un enfoque integral que combina el ahorro energético, la mejora de la eficiencia y el uso de energías renovables, con el objetivo de reducir los costos operativos y mitigar el impacto ambiental. Las mejoras planteadas no solo reducirán el consumo de energía en un 51,69%, sino que también permitirán un retorno de la inversión en 4,62 años. Este enfoque es un ejemplo de cómo las instituciones educativas pueden liderar iniciativas sostenibles para enfrentar tanto la crisis energética como el cambio climático

La contaminación ambiental es un problema de salud con serias implicaciones negativas para el ser humano. Según la OMS, la contaminación atmosférica es responsable de 6.67 millones de muertes al año por accidentes cardiovasculares, enfermedades cardíacas, cáncer de pulmón y enfermedades respiratorias crónicas (HEI, 2020; OMS, 2021). La presente investigación determino la calidad del aire en la ciudad San Francisco de Milagro y su influencia en la salud poblacional. Los esultados expresan, que la concentración promedio de estos gases están dentro delos estándares establecidos por la OMS (2005), OMS (2018); para cada uno de ellos y por ende no son dañinos para la salud de la población en esudio. Sin embargo, actividades de desarrollo local como el caso de obras de construcción, estarían causando molestias en la población, debido a la falta de control y regulación ambiental, como lo demostró el estudio de percepciones.

The global energy transition critically depends on the effectiveness and long-term persistence of energy-saving measures. However, traditional evaluation models tend to be deterministic, failing to capture the stochastic nature of phenomena such as consumer fatigue and the “rebound effect.” This study proposes a rigorous mathematical framework based on stochastic optimal control. We introduce the Dynamic Sustainability Coefficient (DSC), ψ(t), which is modeled using an Ornstein-Uhlenbeck-type Stochastic Differential Equation (SDE). The net savings maximization problem is solved using the Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation. The numerical results, based on calibrated synthetic data, show that the adaptive optimal control strategy outperforms static strategies, increasing the project's Net Present Value (NPV) by 20.1%. A clear methodological workflow is provided to facilitate the model's reproducibility and application in energy policy.

Air pollution is a serious threat to public health worldwide, causing millions of premature deaths each year. In Latin America, and especially in Ecuador, the situation becomes even more complicated due to poor monitoring infrastructure, making it difficult to effectively track pollutants such as...