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May 13, 2026 - Programa de intervención integral para la mitigación de los efectos de las medidas sanitarias adoptadas para la contención del COVID-19 sobre el comportamiento sedentario, función emocional y atencional en escolares de la ciudad de Bogotá D.C.
Tordecilla-Sanders, Alejandra, 2026, "Baseline analyses", https://doi.org/10.34848/SU6Z0V, Universidad del Rosario, V1
Aquí se encuentran la base de datos del proyecto y el código de análisis baseline sobre actividad física, tiempo sedentario y emociones |
May 13, 2026 -
Baseline analyses
MS Excel Spreadsheet - 279.9 KB - MD5: 6c7970f4544bd761091a1957ef1ced9c
Base de datos del proyecto de investigación |
May 13, 2026 -
Baseline analyses
R Syntax - 13.6 KB - MD5: 74d5e0a363e9cb2ecd10bd3a19f1e48b
Código de análisis de datos línea de base del estudio sobre actividad física, comportamiento sedentario y emociones. |
May 13, 2026 -
Baseline analyses
R Data - 723.3 KB - MD5: c68b2c38b79cf7ebd3ee8d7fa6944649
Código de análisis de datos línea de base del estudio sobre actividad física, comportamiento sedentario y emociones. |
May 13, 2026 -
Baseline analyses
Unknown - 23.5 KB - MD5: b3b39bb597e8300855d9c33109a044f5
Código de análisis de datos línea de base del estudio sobre actividad física, comportamiento sedentario y emociones. |
May 13, 2026
La pandemia a la que se ha visto expuesto el mundo durante los años 2020 y 2021 por la súbita aparición del SARS COV- 2 y las medidas sanitarias adoptadas por los países para la mitigación de la propagación de la enfermedad, han generado un gran impacto sobre los estilos de vida... |
Oct 20, 2025 - Expresión de emociones y esquizofrenia: sistema para el reconocimiento de emociones en el habla a través de técnicas de inteligencia artificial
William Ricardo Rodríguez; Oscar Julian Perdomo; Martínez, Angela, 2025, "EMOVOX: An interdisciplinary approach to voice biomarkers for emotional profiling", https://doi.org/10.34848/NLZRDM, Universidad del Rosario, V1
EMOVOX is an AI-based algorithm designed to detect and analyze the five basic emotions — joy, sadness, anger, fear, and disgust — through voice. Using acoustic-prosodic features and machine learning models such as Decision Trees, Random Forest, and Support Vector Machines, EMOVOX... |
Unknown - 81.5 KB - MD5: 4bbff9cdc266ed1440fbe6f435d03640
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Unknown - 24.7 KB - MD5: 09f2b6b63568430eb76778d889435f08
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Unknown - 8.2 MB - MD5: 985627ca2eeb10b4c31ac1deb1e58a10
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