The integration of photovoltaic power plants in the distribution or transmission level is already a reality. Usually, the location chosen for these power plants consider high solar irradiance, but the temperature could be a drawback. Thus, the aim of this paper is to show the effect of solar irradiance and ambient temperature on the power generation of a photovoltaic power plant. For this, a real photovoltaic power plant is chosen in the Ecuadorian line in South America. The results show that the active power is reduced around 0.1 to 0.3 p.u when the ambient temperature is higher than 25 Celsius degrees although the solar irradiance is high.

This study investigates stress detection in dairy cattle by integrating circadian rhythm analysis and deep learning. Behavioral biomarkers, including feeding, resting, and rumination, were continuously monitored using Nedap CowControl sensors over a 12-month period to capture seasonal variability. Circadian features were extracted using the Fast Fourier Transform (FFT), and deviations from expected 24 h patterns were quantified using Euclidean distance. These features were used to train a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network to classify stress into three levels: normal, mild, and high. Expert veterinary observations of anomalous behaviors and environmental records were used to validate stress labeling. We continuously monitored 10 lactating Holstein cows for 365 days, yielding 87,600 raw hours and 3650 cow-days (one day per cow as the analytical unit). The Short-Time Fourier Transform (STFT, 36 h window, 1 h step) was used solely to derive daily circadian characteristics (amplitude, phase, coherence); STFT windows are not statistical samples. A 60 min window prior to stress onset was incorporated to anticipate stress conditions triggered by management practices and environmental stressors, such as vaccination, animal handling, and cold stress. The proposed LSTM model achieved an accuracy of 82.3% and an AUC of 0.847, outperforming a benchmark logistic regression model (65% accuracy). This predictive capability, with a one-hour lead time, provides a critical window for preventive interventions and represents a practical tool for precision livestock farming and animal welfare monitoring.

This study presents a novel approach for early stress detection in dairy cattle by combining circadian rhythm analysis with LSTM , neural networks. Behavioral data (feeding, resting, rumination) from Nedap Cow Control sensors were processed via Fast Fourier Transform (FFT) to extract circadian features. These inputs trained an LSTM classifier for stress prediction (baseline/mild/acute states). Key results: 82.3% accuracy (AUC: 0.847) in stress classification; 60-minute prediction window before stress onset; Identified circadian biomarkers for each stress level. Validated with 12-month longitudinal data (*n*=10 cows), the method outperforms traditional approaches by enabling proactive welfare interventions, operating with low computational cost, and maintaining robustness across seasons. This work establishes a precision livestock monitoring framework with direct applications in commercial herds.

El presente estudio evalúa el potencial analítico de los datos abiertos publicados por el Servicio Nacional de Contratación Pública (SERCOP) de Ecuador en el periodo comprendido entre 2015 y 2025. El estudio planteado integró los dataset proporcionados por la plataforma oficial, aplicando procesos de análisis exploratorio de datos se depuraron los datos para realizar el proceso investigativo. En base a la información obtenida se aplican técnicas de Big Data, con las cuales se obtuvo patrones mediante técnicas de agrupación no supervisada; por lo que se obtienen diversas correlaciones entre variables como: presupuestos, tiempo y valoración descriptiva. Al realizar el análisis de las correlaciones obtenidas, se determina que la calidad de los datos abiertos de compras públicas en Ecuador es deficiente, por lo que se dificulta el cálculo de factores de riesgo asociados a cada proceso.

Los subsidios en Ecuador han sido una constante desde la década de 1970 hasta la actualidad, reflejándose en diferentes proporciones dentro del gasto público anual, ya que han sido empleados con el propósito de amortiguar el impacto económico en la población y fomentar el desarrollo industrial. A pesar de su utilidad, la efectividad y sostenibilidad de estos subsidios son objeto de debate continuo. Para respaldar nuestro análisis, hemos recopilado datos de las siguientes instituciones como EP Petroecuador, el Ministerio de Energía y Minas y el Banco Central del Ecuador. Estos datos, tratados con enfoque científico y utilizando modelos econométricos, nos han proporcionado una comprensión más profunda de la situación. Específicamente, hemos empleado el modelo ARIMAX (Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil con Variables Exógenas) para nuestro análisis, lo que nos ha permitido obtener resultados significativos y extraer conclusiones pertinentes para este estudio, centrándonos especialmente en los subsidios a los combustibles.

Este estudio parte de la importancia de analizar la competitividad sostenible en las organizaciones, como fundamento de su supervivencia y crecimiento, considerando que existen variables que se relacionan con ésta y pueden aportar al mejoramiento del desempeño competitivo de las empresas. El propósito de la investigación fue analizar la relación entre el rendimiento competitivo sostenible y el capital intelectual en las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPYMES) de la zona 1 de Ecuador, basados en la teoría del escalón superior. Para esto se aplicó un enfoque cuantitativo de tipo descriptivo y de corte transversal, a una muestra aleatoria de empresarios, por medio de un cuestionario de escala de Likert. Los principales hallazgos determinaron que no existe evidencia de diferencias significativas entre el género del empresario vs. el capital intelectual y vs. el rendimiento competitivo sostenible. También se encontró que las empresas del sector servicios cuentan con mayor capital intelectual, y los sectores de servicios y comercio parecen tener un mayor rendimiento competitivo. Al final, el capital intelectual y el rendimiento competitivo sostenible tienen una relación positiva moderada. Esto expone el valor de los activos intangibles en la competitividad empresarial y destaca la necesidad de considerar las particularidades sectoriales.