Geographic information systems (GISs) based on WebGIS architectures have transformed geospatial data visualization and analysis, offering rapid access to critical information and enhancing decision making across sectors. This study conducted a bibliometric review of 358 publications using the Web of Science database. The analysis utilized tools, such as Bibliometrix (version R 4.3.0) and Biblioshiny (version 1.7.5), to study authors, journals, keywords, and collaborative networks in the field of information systems. This study identified two relevant clusters in the literature: (1) voluntary geographic information (VGI) and crowdsourcing, focusing on web integration for collaborative mapping through contributions from non-professionals and (2) GIS management for decision making, highlighting web-based architectures, open sources, and service-based approaches for storing, processing, monitoring, and sharing geo-referenced information. The journals, authors, and geographical distribution of the most important publications were identified. China, Italy, the United States, Germany, and India have excelled in the application of geospatial technologies in areas such as the environment, risk, sustainable development, and renewable energy. These results demonstrate the impact of web-based GISs on forest conservation, climate change, risk management, urban planning, education, public health, and disaster management. Future research should integrate AI, mobile applications, and geospatial data security in areas aligned with sustainable development goals (SDGs) and other global agendas.

El desarrollo de esta investigación parte de la necesidad de incluir a docentes universitarios en las actividades de tutorías académicas, actividad que lo estipula el Reglamento de Escalafón Docente en el Ecuador. El objetivo es identificar la incidencia de los procesos de tutorías académicas en las universidades para ser sistematizadas. Este estudio, se efectuó en la Universidad Estatal de Milagro en el 2014, aplicando encuesta a 1256 estudiantes, 126 docentes y 28 directivos, analizándose: 1. Procesos, 2. Estandarización y 3. Aplicación de las tutorías académicas. El 97% de los estudiantes coinciden que debe existir el acompañamiento académico con docentes especializados (70%) y con una comunicación fluida (90%). Como producto se presenta un diagrama de proceso y un diagrama en UML, concluyéndose que la tecnología aporta en la asignación de horarios, seguimiento y comunicación de las tutorías académicas presenciales y virtuales.

La detección y clasificación de enfermedades en cultivos es crucial para el desarrollo y crecimiento del sector agrícola. El uso de técnicas tradicionales y el bajo nivel técnico aplicado al control de los sembríos generan grandes pérdidas para los agricultores. La visión por computadora aporta soluciones en este campo, no obstante, las investigaciones actuales se centran en el uso de redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNNs), las cuales tienen una limitada capacidad para ubicar de forma precisa las características de mayor relevancia en una imagen. Para superar estas limitaciones, nuestro estudio propone un modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura de Transformadores de Visión (Vision Transformers, ViT) para detectar y clasificar las enfermedades tizón temprano y tizón tardío en las hojas de papa. En esta investigación se evidencia cómo las técnicas de aumento de datos, ajuste fino y aprendizaje por transferencia permiten mejorar el rendimiento del modelo. El conjunto de datos para entrenamiento y prueba fue tomado de la plataforma PlantVillage. El reporte de métricas de evaluación del modelo propuesto alcanza una exactitud de 99.18% y un puntaje F1 de 98.7%. Los resultados demuestran un alto nivel de predicción en las enfermedades foliares de papa y evidencian la eficiencia de los mecanismos de atención. Se concluye que el modelo se consolida como una herramienta innovadora y funcional para los agricultores.

Objective: The primary objective of the current study is to provide an analytical systematic review on the application of academic analytical models in educational management and how the related techniques can be used to enhance quality outcomes and learning processes. Methodology: The study adopted the methodological framework outlined by the Joanna Briggs Institute (2015) and was informed by Arksey and O’Malley’s (2005) approach of summary and dissemination of research findings and, in accordance with PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. Findings: Learning analytics has emerged as the most relevant educational concept with the potential of collecting, analyzing and reporting data on learners, educators and administrators for efficient educational management processes. Analytics in education enhances the capabilities of the educators of determining the learners’ performances and identification of areas for improvement to make data-driven learning decisions. Conclusions: The application of analytical models in educational management is based on different domains such as customized learning, intelligent tutoring systems, predictive modelling, automated grading and assessments, and natural language processing. Received: 26 July 2024 / Accepted: 25 October 2024 / Published: 05 November 2024

El desarrollo de este estudio es analizar la literatura de 12 publicaciones de la revista INNOVA Research Journal. La bibliografía fue tomada de forma directa del sitio web de la revista. La información de volumen, número, año, autores, palabras claves, título, referencia bibliográfica entre otras características se registró en una hoja electrónica para analizar e interpretar, se encontró 90 artículos publicados. Se evidenció que los autores que más publicaron fueron Guerrero Bejarano María, Nájera Santiago y Chavez Eras Andrés. El trabajo es auténtico y primero de este tipo para la revista.

Este trabajo fue un estudio documental de la identidad de la tecnología en el desarrollo productivo sostenible de los gremios artesanales en la base de datos SCOPUS, abordando desde el punto de vista de las variables: desarrollo productivo y tecnología como un análisis general de los estudios realizados por varios autores. La metodología fue 2 consultas relacionadas al desarrollo productivo TITLE-ABS-KEY ( desarrollo AND productivo ) y productive AND development AND craft AND guild AND ( LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2016 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2015 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2014 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2013 ) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR , 2012 ) ) AND ( LIMIT-TO ( DOCTYPE , "ar" ) ) en 2 fases: 1. Obtener información. 2. Analizar y evaluar información validando autores, artículos y fuentes obtenidas. Este estudioo cuantitativo permitió concluir la asociación de 10 autores del artículo Replacing soybean for winter peas in heavy-pig diets: Productive impact of the level of protease inhibitors en la revista ITEA Informacion Tecnica Economica Agraria, revista del cuartil Q3; en el caso de las revistas Cadernos de Saude Publica de Brasil cuenta con el 35% de participación Latinoamericana, y el artículo Precocious albion: A new interpretation of the British Industrial revolution, publicada en Annual Review of Economics del 2014 resalta la influencia del desarrollo productivo, importancia del capital humano y calidad del trabajo asociadas con el alto nivel de nutrición, mejores instituciones y el alto nivel de aprendizaje. Palabras claves: estudio bibliométrico, tecnología, base de datos, producción, publicaciones