Saboya Rios, Nemias

Preferred name

Saboya Rios, Nemias

Main Affiliation

saboya@upeu.edu.pe

ORCID

0000-0002-7166-2197

Scopus Author ID

57201499284

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SAFeBOK Reference Model for Agile Management in the Initial Phase of IT Projects
(2021-10-26)
Jhonatan Barrantes
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Diego Muñoz Marín
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Design of an enterprise architecture model for scientific publications based on ADM -TOGAF 9.0
(2018-01-01)
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Smart Mobile Apps for Responsible Child Management: A Systematic Literature Review
(2025-01-01)
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Harol Medina
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Cristian Lara
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Children are increasingly using mobile devices, which raises challenges such as restricting access to inappropriate content, reducing excessive screen exposure, and ensuring safe digital habits. Although various parental control applications exist, most studies focus on isolated aspects such as content filtering or screen time management, with limited integration of artificial intelligence (AI) or consideration of children’s cognitive and emotional development. This highlights a research gap that requires a systematic review to consolidate existing evidence and identify best practices. Using the PRISMA methodology, a systematic search was conducted in four databases (Web of Science, Science@Direct, Scopus, and Semantic Scholar). After applying inclusion and exclusion criteria, 29 studies were selected for detailed analysis. Results show that AI-based applications can enhance personalization, improve detection of harmful content, and support parents in establishing healthier digital routines. However, limitations persist, including scarce training datasets, lack of algorithm transparency, and limited assessment of practical effectiveness. This review contributes by mapping current solutions, highlighting strengths and weaknesses, and providing evidence-based insights for researchers, parents, educators, and developers to design safer and more effective child-centered mobile applications.
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Influencia del grado de búsqueda de información de internet en el nivel de análisis interpretativo de sus contenidos en estudiantes de nivel secundario
(2014-10-31)
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El propósito de la investigación fue determinar la influencia del grado de búsqueda de información de Internet, en el nivel de análisis interpretativo de sus contenidos por parte de estudiantes del nivel secundario. El tipo de investigación fue básica de enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, transversal de tipo descriptivo correlacional. La muestra estuvo constituida por 77 estudiantes de nivel secundario. Para el desarrollo del estudio se elaboró un instrumento validado por expertos. El análisis de los resultados demostró que los estudiantes tienen altos porcentajes en los niveles malo y regular (23.4% y 58.4%) para la búsqueda de información; de la misma manera y en los mismos niveles (23.4% y 41.6%) para el análisis interpretativo. Por otro lado la prueba x2 demostró que existe influencia directa y significativa (xcal=17.49 &gt; xtab=15.51; p &lt; 0.05) entre el manejo de información y la capacidad para discriminar en un 41.0%. En cuanto a las variables principales Búsqueda de Información de Internet y el nivel de análisis interpretativo se evidenció una influencia directa y significativa (xcal=28.46 &gt; xtab=15.51; p &lt; 0.05) en un 48.5%. Estos resultados corroboraron directamente la influencia que tienen las variables en estudio, demostrando que si los estudiantes tienen un buen manejo de la búsqueda de información en internet serán capaces de interpretar críticamente sus contenidos y desarrollar un trabajo académico confiable, discriminando entre la información buena y la espuria, entre elaborar un trabajo académico correcto a uno que solo será por cumplir sin un significado concreto, ganando conocimientos y desarrollo cognitivo.
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Diseño de un modelo de arquitectura empresarial para publicaciones científicas basado en ADM - TOGAF 9.0
(2018-03-20)
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El objetivo esta investigación fue proponer el diseño de un modelo de arquitectura empresarial para publicaciones científicas basado en TOGAF 9.0 y modelado en Archimate para la Universidad Peruana Unión La investigación es de tipo tecnológica ya que propone una solución a la necesidad de lograr el posicionamiento a través de un nivel de visibilidad aceptable para publicaciones científicas según líneas de investigación.
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Fitorremediación mediante las especies palustre y flotante, Zantedeschia aethiopica y Eichhornia crassipes en el tratamiento de aguas residuales domésticas en la zona de la región natural Quechua-Cajamarca
(2019-12-18)
Erlin Nuñez Morales
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Milda Cruz Huaranga
La investigación tuvo el propósito de evaluar la eficiencia del sistema de fitorremediación mediante las especies palustre (Zantedeschia aethiopica) y flotante (Eichhornia crassipes) en el tratamiento de aguas residuales domésticas en la región natural Quechua-Cajamarca, para ello se ubicó el punto de captación y la ubicación del proyecto, posteriormente se diseñó e implementó el sistema de tratamiento considerando infiltraciones en el humedal subsuperficial horizontal que contuvo al sustrato, el agua a tratar, la especie Zantedeschia aethiopica con las medidas (ancho = 1.16 m, largo = 2.32 m, altura = 0.5 m) seguido del humedal superficial compuesto por el agua a tratar y la especie Eichhornia crassipes (ancho = 1.39 m, largo = 2.78 m, altura = 0.40 m). El tratamiento duró 90 días, luego se monitoreo en la entrada y salida los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos cuyos resultados de remoción dieron para Aceites y grasas 76%, DBO5 95%, DQO 92%, SST 95%, turbidez 96%, N-NH3 64%, Conductividad 59%, y los valores más bajos fueron Color 34% y CTT 22%. En el análisis, el LMP que no cumplió únicamente fue CTT y los demás sí, no obstante para los ECA cumplieron Aceites y Grasas, Color, Conductividad, temperatura, pH, SST, turbidez, y aquellos que no cumplieron N-NH3, DBO5, DQO, OD y CTT. En conclusión se alcanzó un 70% de eficiencia de remoción, los parámetros que no lograron la remoción adecuada para cumplir el LMP y ECA por completo indican la necesidad de implementar un tratamiento primario.
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Method for Optimizing Incident Handling Process for Telephony Outsourcing Companies
(2024-05-28)
Jose Neyra-Cruz
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Jaime Haro-Enríquez
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Alfredo Daza
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Fernando Asin
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Communication service companies strive to maintain quality service, which implies having strategies that facilitate timely attention to incidents. In this context, this study proposes a method to improve incident management in an IP voice communication outsourcing company. The method was developed in three phases: preliminary analysis, improvement, and comparison. The preliminary analysis phase involved identifying the problem, defining indicators, conducting pre-measurement and developing solution proposals. The improvement phase included planning (defining requirements), designing the technical solution, coding and integrating the method, and testing it. Finally, the comparison phase evaluated the results before and after the implementation of the method using four indicators: incidents in queue for attention, incidents resolved outside of business hours, response time to Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) incidents, waiting time to be served. The sampling for the study was differentiated for each indicator and data were collected over a period of three months for "pre" and five months for "post". The results showed the complete elimination of waiting time for AD user support. Additionally, the time to resolve incidents was reduced to 36 seconds.The workload of the attentions was also considerably reduced thanks to the automation of the process.
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PMBOK as a Reference Model for Academic Research Management
(2018-01-01)
Sussy Bayona-Oré
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José Antonio Bustamante
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Mobile Applications that Incorporate AI for Information Search and Recommendation: A Systematic Literature Review
(2025-01-01)
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Jhosep S. Llacctahuaman
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Carlos O. Esquivel
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The inclusion of artificial intelligence (AI) has become essential for mobile application development, allowing improved personalization and optimization of the user experience. Over the past decade, smart mobile devices have been observed to enhance user experience across a variety of needs. The main objective of this study is to evaluate AI-powered mobile applications that utilize intelligent search mechanisms and more accurate recommendations and analyze their impact on addressing these user needs. The databases used were Scopus, ScienceDirect, Web of Science, and EBSCO. A filtering process using Prisma and a document quality assessment process was performed to select the most relevant articles. The study posed four questions related to the topic. The results showed that mobile apps for search and recommendation are mainly based on hybrid approaches (collaborative and content-based filtering) and deep learning (autoencoders, LSTMs/transformers, and BERT-type semantic retrieval embeddings), complemented by classic techniques (matrix factorization, SVM, K-NN, and trees/boosting) and contextual personalization (location, time, activity). It was concluded that these AI additions benefited users and met their search and recommendation needs. Furthermore, these mechanisms are advancing by leaps and bounds, as we now talk about more precise search and recommendation with voice, images, and even video.
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Modelo bayesiano nutricional para el pronóstico de la morbilidad en neonatos
(2019-12-27)
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Se ha diseado esta investigacin con el objetivo de formular un modelo bayesiano nutricional para el pronstico de la morbilidad en neonatos de madres gestantes de Lima Metropolitana. Este modelo est basado en algoritmos de Naive Bayes que consiste en clasificar el aprendizaje automtico con variables predictoras independientes entre si. Asimismo, se ha aplicado algoritmos matemticos para la exploracin de la informacin respecto a la prevencin de posibles problemas relacionados con la salud. Se utiliz 13 variables nutricionales predictoras propuesta por Krauss. La investigacin consiti en primer lugar, en la recopilacin de la informacin nutricional de manera controlada de las gestantes involucradas, luego, se analiz la informacin para determinar la relacin de las variables ms influyentes , posteriormente se elabor el modelo bayesiano de caracterstica acclica y dirigida compuesta por nodos y aristas, porque se conoce que las variables afectan directamente a la morbilidad del neonato y finalmente se valid el modelo considerando los resultados estadsticos de las variables nutricionales, como parte del proceso de formulacin del modelo y por juicio de expertos en el tema. En conclusin, las variables predictoras que influyen directamente son: panes, azcares, aceites, grasas y sal; e indirectamente: frutas, agua, verduras y hortalizas; asimismo el modelo pronostica la morbilidad del neonato con una probabilidad del 92 % y un error del 8.0 %.

Saboya Rios, Nemias

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