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Análisis de la devoción y el sincretismo religioso en la fiesta del Niño de Isinche Pujilí, Ecuador
(Ecuador: La Maná: Universidad Técnica de Cotopaxi; (UTC), 2026-04-13) Taco Taipe, Karina Maribel; Calvopiña León, Cesar Enrique
La fiesta del Niño de Isinche, celebrada anualmente en la hacienda del mismo nombre en Pujilí Cotopaxi, Ecuador, constituye un complejo fenómeno socio religioso que trasciende la mera devoción católica. Este estudio etnográfico se centra en analizar las dinámicas de fe, el rol de los priostes y las expresiones de sincretismo que fusionan prácticas cristianas e indígenas andinas. Se emplea un enfoque cualitativo con observación participante y entrevistas semiestructuradas en devotos y líderes comunitarios, buscando desentrañar como la figura del Niño Jesús actúa con un axis mundi que articula la identidad cultural, la territorialidad y la religiosidad popular. Los resultados preliminares indican que el sincretismo no es una simple yuxtaposición, sino una reinterpretación activa y funcional de los símbolos religiosos, donde elementos centrales como la danza y el vestuario de los danzantes y la reciprocidad de la minka mantienen viva a una cosmovisión ancestral bajo el velo de la ortodoxia católica. La devoción al Niño se revela como una estrategia cultural para negociar la identidad en un contexto de modernidad y pluralismo religioso.
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Desarrollo de un sistema e-commerce y facturación electrónica para optimizar la gestión de ventas en la empresa Atom pc del cantón Salcedo aplicando el Framework Django.
(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2026-04) Iza Sánchez, José Bladimir; Bedón Salazar, Edison Patricio
El avance tecnológico a nivel mundial ha evolucionado de forma significativa mediante el uso de herramientas que permiten a los usuarios una navegación simple y accesible ofertando distintos productos de empresas, tiendas, comercios y restaurantes. Después de la pandemia de COVID-19, muchas organizaciones experimentaron la pérdida de clientes y una disminución en las ventas, además de dificultades para adaptarse a nuevas formas de comercialización. Frente a esta problemática, la presente investigación tiene como objetivo optimizar la gestión de ventas de productos en la empresa Atom PC, ubicada en el cantón Salcedo, mediante el desarrollo de un sistema e-commerce aplicando la metodología ágil Scrum. La aplicación fue desarrollada utilizando el framework Django, empleando el lenguaje de programación Python y el sistema gestor de bases de datos PostgreSQL.
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Predicción de generación en una mini central hidroeléctrica usando aprendizaje automático y software libre
(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2025-10-01) Ulloa Chipantiza, Lenin Alejandro; Pilataxi Molina, Freddy Wladimir; Salazar Achig, Edgar Roberto
Introduction: Ecuadorian electric companies that own run-of-the-river hydroelectric plants with regulating reservoirs equal to or less than one day must submit the hourly generation curve planned for the following day to the National Electricity Operator of Ecuador (CENACE) before 10:00 am daily, in addition to having long-term estimates that allow for optimizing their operational planning. Objective: To predict the behavior of electrical power generation at the Illuchi 1 run-of-river plant by applying machine learning methods, and then determine the most efficient method for each time scenario. Method: For the development of this study, a historical database of electrical power generation from the Illuchi 1 mini hydroelectric plant was compiled, corresponding to a period of 3 years, 7 months, which was ordered chronologically and subsequently preprocessed. The open-source software Python was used, applying a methodology based on the model and evaluation of machine learning techniques such as Linear Regression, LSTM, GRU and XGBoost.
Results: The XGBoost algorithm showed better prediction performance for one and seven days, obtaining mean absolute error MAE values of 39.26 [W] and 25.60 [W] respectively and the coefficient of determination R2 of 0.44 and 0.79. On the other hand, the GRU model showed greater prediction accuracy in the two-day horizon, reaching a mean absolute error MAE of 36.03 [W] and its coefficient of determination R2 of 0.61. Conclusions: XGBoost and GRU stand out from other prediction methods due to their ability to identify non-linear models, in order to optimize their forecast accuracy at different time intervals.
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Desarrollo de un sistema web para la administración de historias clínicas y agendamiento de citas asistido por un chatbot en el consultorio Medessentia de Saquisili
(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2026-04) Quishpe Llano, Adriana Vanesa; Cando Sangoquiza, Brayan Joel; Quisaguano Collaguazo, Luis René
El presente trabajo de titulación, bajo la modalidad propuesta tecnológica, se desarrolló una aplicación web integral para la gestión digital de historias clínicas y el agendamiento automatizado de citas médicas en el Consultorio Medessentia del cantón Saquisilí. Esta iniciativa nace porque el sistema manual que se usa actualmente tiene muchas fallas, como errores en los registros clínicos, información repetida, retrasos en la atención a los pacientes y una mala organización de la agenda médica. Con la implementación realizada la doctora puede manejar de manera segura las historias clínicas digitales los pacientes, por su parte, pueden pedir citas en línea y tanto ellos como la doctora tienen acceso a un chatbot que responde preguntas frecuentes y ayuda a ver qué horarios hay disponibles para reservar turnos.
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Harmonic control in a photovoltaic microgrid and prediction using Monte Carlo simulation
(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC), 2026-01-01) Mullo Satan, Andres Sebastian; Quilumba Tasinchana, Rubén Dario; Salazar Achig, Edgar Roberto
Introduction: Photovoltaic systems are a key alternative for electricity generation, although they present harmonic distortion due to inverters. However, this study presents alternatives to avoid continuity problems in the grid. Objective: For this reason, this study analyzes harmonic mitigation in a microgrid modeled in real time at Redes y Telecomunicaciones Cotopaxi to ensure the stability, efficiency, and longevity of the equipment connected to the grid. Method: Evaluating three control strategies: conventional MPPT, MPPT with passive filter, and a fuzzy controller, using data measured in real time over a period of seven days. This study was based on seven scientific articles, three websites, and regulations related to the topic. Results: The results show that the fuzzy controller is the best option, reducing THDv to 4.09% and THDi to 4.41% with a stability time of 0.028 s, remaining within the limits established by the IEEE 519 standard and being a more economical alternative. while passive filters reduced THDv from 13.19% to 0.69% and THDi from 22.81% to 0.03%. However, this option involves a higher economic cost. Conclusions: Finally, the Monte Carlo method allowed the THD to be predicted with results similar to the FLC, validating its effectiveness under variable conditions and confirming its stability and efficiency.