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Ventajas de trabajar a tiempo parcial o a tiempo completo

En la teoría de grafos, el coeficiente de agrupación es una medida del grado en que los nodos de un grafo tienden a agruparse. Los datos sugieren que en la mayoría de las redes del mundo real, y en particular en las redes sociales, los nodos tienden a crear grupos muy unidos caracterizados por una densidad de vínculos relativamente alta; esta probabilidad tiende a ser mayor que la probabilidad media de que se establezca un vínculo al azar entre dos nodos (Holland y Leinhardt, 1971;[1] Watts y Strogatz, 1998[2]).

Existen dos versiones de esta medida: la global y la local. La versión global se diseñó para dar una indicación global de la agrupación en la red, mientras que la local da una indicación de la incrustación de nodos individuales.

Ejemplo de coeficiente de agrupación local en un grafo no dirigido. El coeficiente de agrupación local del nodo azul se calcula como la proporción de conexiones entre sus vecinos que se realizan realmente en comparación con el número de todas las conexiones posibles. En la figura, el nodo azul tiene tres vecinos, que pueden tener un máximo de 3 conexiones entre ellos. En la parte superior de la figura se realizan las tres conexiones posibles (segmentos negros gruesos), lo que da un coeficiente de agrupación local de 1. En la parte central de la figura sólo se realiza una conexión (línea negra gruesa) y faltan 2 conexiones (líneas rojas punteadas), lo que da un coeficiente de agrupación local de 1/3. Por último, no se realiza ninguna de las posibles conexiones entre los vecinos del nodo azul, lo que produce un valor de coeficiente de agrupación local de 0. El coeficiente de agrupación local de un vértice (nodo) en un gráfico cuantifica lo cerca que están sus vecinos de ser una camarilla (gráfico completo). Duncan J. Watts y Steven Strogatz introdujeron esta medida en 1998 para determinar si un grafo es una red de mundo pequeño.

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En los materiales anisótropos, los componentes de la textura y la densidad de orientación afectan directamente a la dispersión de la velocidad de las ondas acústicas superficiales (SAW) y a la variación de la velocidad SAW. En este trabajo, se construye un sistema de reconocimiento y análisis de características de textura para una red neuronal basado en las características correspondientes de los componentes de textura y la densidad de orientación y la dispersión y variación de la velocidad SAW mediante la combinación de la tecnología de ultrasonido láser con el método de análisis de textura parcial, que se utiliza para la identificación y el análisis del tipo y la característica de textura. Al mismo tiempo, basándose en la relación entre la velocidad de las ondas superficiales y el coeficiente de textura de cuarto orden, se construye un sistema experto para la predicción precisa del coeficiente de textura de cuarto orden. A continuación, los coeficientes de textura de cuarto orden predichos por el sistema experto de red neuronal (NNES) se comparan con los coeficientes de textura medidos por difracción de electrones retrodispersados. Los resultados muestran que el NNES no sólo puede identificar y analizar rápidamente las características de textura, sino también predecir con precisión los coeficientes de textura de cuarto orden.

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Las redes han demostrado ser un lenguaje útil para comprender las propiedades estructurales y funcionales del cerebro. El campo de investigación se denomina colectivamente neurociencia de redes (Bassett y Sporns, 2017). Los estudios iniciales de la neurociencia de redes revelaron que las redes cerebrales en varias escalas espaciales tienen propiedades comunes a otras redes biológicas y no biológicas, como la propiedad de mundo pequeño y la estructura comunitaria. Los estudios más recientes tienden a depender de la disponibilidad de nuevas herramientas con las que registrar los datos, observar otras propiedades de las redes cerebrales como los núcleos de la red, los clubes ricos y la eficiencia económica, y esforzarse en el análisis de los cerebros deteriorados (Bullmore y Sporns, 2009; Sporns, 2011; Fornito et al., 2013; Stam, 2014; Bassett y Sporns, 2017).

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Sin embargo, la medida actual del coeficiente de agrupación puede ser fácilmente engañada cuando se aplica a redes cerebrales/neuronales correlacionales, donde la conectividad entre dos nodos se define por la correlación de Pearson y potencialmente algunos otros índices de correlación. Dichas redes cerebrales correlacionales se construyen a menudo sobre la base de una medida de correlación entre dos ROI, como la correlación por pares entre las señales dependientes del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) obtenidas a partir de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) o las señales neuronales obtenidas a partir del electroencefalograma (EEG) y el magnetoencefalograma (MEG) (Bullmore y Sporns, 2009; Bassett y Sporns, 2017). Las redes correlacionales también se emplean para construir redes estructurales del cerebro, donde un borde entre dos ROIs se calcula como la correlación entre participantes en el espesor cortical (Alexander-Bloch et al., 2013; Evans, 2013). Una aplicación ingenua de las herramientas de análisis de redes, incluido el coeficiente de agrupación, a estas redes de correlación puede ir mal debido a las siguientes razones.

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ResumenEste estudio pretende evaluar el impacto de los programas de prácticas en el desarrollo profesional y personal de los estudiantes de empresariales en Pakistán. Los datos del estudio consistieron en 800 estudiantes de negocios de 4 años de carrera de 15 universidades de Pakistán. El estudio utilizó un cuestionario estructurado (35 preguntas cerradas evaluadas mediante una escala de Likert de 5 puntos) que constaba de seis partes: Parte I: Información demográfica, Parte II: Razones para participar en las prácticas, y Partes III a VI: Evaluación de la información relacionada con el crecimiento y las habilidades profesionales y personales. El estudio empleó el análisis descriptivo para evaluar la información demográfica y las tendencias centrales de las respuestas. Además, se utiliza el análisis de medición de escalas para comprobar la normalidad de la distribución de los datos del estudio y la fiabilidad del cuestionario. Los resultados del estudio describen el impacto de los programas de prácticas en el crecimiento profesional y personal y en las habilidades de los estudiantes de empresariales de Pakistán.