Information and communication technology (ICT) in developing countries is a key element for growth and economic development. This work conducted an evaluation regarding the use of ICT to reduce the socioeconomic gaps of rural populations and promote its inclusion in development plans, considering its use to guarantee a sustainable development model. For this, a systematic review of 280 articles was carried out using the Scopus, Latindex, Scielo, Dialnet, Redalyc, and Google Scholar databases during the period from 2018 to 2023, of which 40 articles were selected that address the use of ICTs and the agricultural digitalization for the management of soil, water, and the application of fertilizers and agrochemicals, which guarantee sustainable agricultural development. The results show that there are numerous digital tools available based on artificial intelligence (AI), machine learning (ML), drones, apps, and the Internet of Things, which aid in soil and water management and make use of agrochemicals and water, thus improving efficiency and reducing pollution problems. However, there is a large gap at the international level in acquiring state-of-the-art technological equipment that takes advantage of the potential that exists in terms of new technologies and their efficient use. Much of the research on the use of ICTs in the agricultural field comes from countries with medium or high levels of technological development, especially from Asia, Europe, or North America. As a result, Latin America lags behind in this regard.

The purpose of this study lies in developing a comparison of neural network-based models for vehicular congestion prediction, with the aim of improving urban mobility and mitigating the negative effects associated with traffic, such as accidents and congestion. This research focuses on evaluating the effectiveness of different neural network architectures, specifically Transformer and LSTM, in order to achieve accurate and reliable predictions of vehicular congestion. To carry out this research, a rigorous methodology was employed that included a systematic literature review based on the PRISMA methodology, which allowed for the identification and synthesis of the most relevant advances in the field. Likewise, the Design Science Research (DSR) methodology was applied to guide the development and validation of the models, and the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) methodology was used to structure the process, from understanding the problem to implementing the solutions. The dataset used in this study included key variables related to traffic, such as vehicle speed, vehicular flow, and weather conditions. These variables were processed and normalized to train and evaluate various neural network architectures, highlighting LSTM and Transformer networks. The results obtained demonstrated that the LSTM-based model outperformed the Transformer model in the task of congestion prediction. Specifically, the LSTM model achieved an accuracy of 0.9463, with additional metrics such as a loss of 0.21, an accuracy of 0.93, a precision of 0.29, a recall of 0.71, an F1-score of 0.42, an MSE of 0.07, and an RMSE of 0.26. In conclusion, this study demonstrates that the LSTM-based model is highly effective for predicting vehicular congestion, surpassing other architectures such as Transformer. The integration of this model into a simulation environment showed that real-time traffic information can significantly improve urban mobility management. These findings support the utility of neural network architectures in sustainable urban planning and intelligent traffic management, opening new perspectives for future research in this field.

This article delves into using benthic diatoms as bioindicators of water quality, focusing on their ability to detect eutrophication and pollution resulting from industrialization and urbanization. We systematically analyzed 1099 articles from databases such as Web of Science and Scopus using PRISMA methodology, evaluating the efficacy, role, utilities, limitations, and influence of environmental factors of diatoms. The results show variability in water quality monitoring methods, from multivariate analyses to formulas based on species abundance. We highlighted the need for adaptability and validation of specific indices such as IDP and DDI, principally due to limitations in their transregional applicability. In South America, only four countries have developed their methods for assessment using diatoms, while others still rely on international standards. This fact underlines the importance of implementing effective local policies to manage water resources. Finally, we concluded that diatoms are crucial biological indicators for monitoring aquatic ecosystems, although challenges such as complexity in taxonomic identification and lack of standardization condition their effectiveness. In addition, biogeographical and environmental factors play an essential role in the diversity of these species, being necessary for understanding and anticipating changes in aquatic environments

A lo largo de los años, los investigadores han reconocido la importancia del estudio de los páramos y su conservación, tanto por su impacto en la provisión de agua para las ciudades, así como su potencialidad turístico y biodiversidad. El objetivo de la presente investigación es realizar un análisis de patrones presente en las características de las diferentes especies de la región andina de las reservas Chimborazo y Parque Nacional Sangay. Para el análisis se recolectó 67 muestras de diferentes especies en ambas reservas, de las cuales se realizaron mediciones de hojas, planta y flores, posteriormente se aplicó algoritmos de aprendizaje no supervisado de machine learning denominado k-means clustering utilizando como lenguaje de programación a Python. Al finalizar el proceso de agrupamiento de las especies, arrojó como resultado la obtención de tres categorías de acuerdo a la relación existente entre las características de cada especie, siendo dos componentes los más importantes para la categorización, estas fueron el alto de la planta así como el alto de la hoja.

La falta de una herramienta didáctica que permita realizar prácticas adecuadas de diseño web ha provocado bajo rendimiento en los estudiantes de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la ESPOCH Extensión Morona Santiago razón por la cual la presente investigación tiene por objetivo desarrollar y aplicar un Entorno Virtual de Aprendizaje Colaborativo con características de un editor de código html que permita mejorar el aprendizaje significativo y optimizar el recurso hardware. El desarrollo de EVAC-DW se lo llevó a cabo utilizando la metodología ágil Microsoft Solution Framework con un enfoque educativo, el software implementado fue aplicado a un grupo de diez estudiantes durante el dictado de una clase de tema: creación de menús interactivos html, se tuvo en contraparte un grupo de igual número de estudiantes como grupo de control los cuales se limitaron a la utilización de herramientas tradicionales, después se procedió a la evaluación de los conocimientos adquiridos mediante un test, un trabajo práctico y un trabajo en equipo, instrumentos que permitieron la medición del aprendizaje significativo, los resultados obtenidos arrojan el incremento en el aprendizaje significativo en un 15% ya que el puntaje promedio que alcanzó el grupo experimental fue de 8,63/10 frente a 7,12/10 que obtuvo el grupo de control, los resultados de las pruebas de consumo de hardware de EVAC-DW vs las herramientas tradicionales arrojan que se necesita un 14,5% menos recursos hardware para la utilización del Entorno desarrollado, con esto queda comprobada de forma positiva la hipótesis planteada y se recomienda el uso de EVAC-DW para el aprendizaje de diseño web, cabe recalcar que la característica que destaca de la herramienta implementada es el trabajo colaborativo en tiempo real.

La gestión integral de los residuos electrónicos en el mundo, revela un incremento preocupante de estos desechos, lo que constituye un reto ambiental, social y económico considerable. El aumento obedece a la creciente demanda de dispositivos como teléfonos inteligentes, computadoras vehículos eléctricos entre otros, alcanzando en 2019 una generación global de 53,6 millones de toneladas, con proyecciones de llegar a 74 millones para 2030. El objeto de la revisión bibliográfica de la gestión integral de residuos electrónicos compromete oportunidades y desafíos para alcanzar objetivos comunes de neutralidad en una ciudad amazónica sostenible. La investigación dispone de un carácter descriptivo para lo cual analiza documentos científicos sobre la gestión de estos desechos entre 2018 y 2024. Se identifican oportunidades para la minería urbana, que permite recuperar metales valiosos de los residuos electrónicos, y se subraya la importancia de establecer regulaciones y políticas efectivas para mejorar el reciclaje y la disposición de estos residuos, mismos que contienen materiales peligrosos y valiosos, y una gestión integral de sus residuos es fundamental para garantizar la sostenibilidad ambiental. Es esencial la colaboración de gobernanza entre los actores involucrados para crear conciencia y desarrollar infraestructuras de recolección y reciclaje. También se presentan diversas categorías de residuos electrónicos y se exploran técnicas de reciclaje y conversión energética como posibles soluciones.