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En la sociedad actual del conocimiento las universidades tienen la responsabilidad de generar conocimiento e innovaciones para ofrecer soluciones a problemas de comunidades de interés. Para lograrlo las universidades deben enfocarse en su activo más importante, su capital intelectual. Hasta ahora las investigaciones relacionadas con el capital intelectual y la innovación en las universidades, son limitadas a pesar de ser un elemento estratégico para la dirección de estas organizaciones, ya que estos aspectos le representan valor en el tiempo, por tanto esta investigación busca establecer cuál es la relación que existe entre el capital intelectual y la innovación en la Universidad CES. El objetivo de esta investigación era identificar el grado de relación entre capital intelectual e innovación en la Universidad CES. La metodología del estudio, es un estudio cuantitativo, de tipo descriptivo explicativo, con un diseño transversal, que permitió establecer el efecto del capital intelectual sobre la innovación de la Universidad CES. La población del fueron los directivos, líderes de los grupos de investigación y los coordinadores de investigación de la Universidad CES. Según los resultados obtenidos, este estudio determinó que el capital intelectual no tiene una relación estadísticamente significativa con la innovación personal de la Universidad CES y se determinó también que las tres dimensiones del capital intelectual tienen una relación estadísticamente significativa con los resultados de la innovación en la Universidad CES. El principal aporte de este estudio fue ofrecer evidencias sobre el capital intelectual como una de las principales fuentes de innovación para la Universidad.

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La tuberculosis TB es una de las principales causas de muerte en el mundo en individuos con infección por VIH. En Colombia esta coinfección soporta una carga importante en la población general convirtiéndose en un problema de salud pública. En estos pacientes las pruebas diagnósticas tienen sensibilidad inferior y la enfermedad evoluciona con mayor frecuencia hacia formas diseminadas y rápidamente progresivas y su diagnóstico oportuno representa un reto en Salud. El objetivo de este proyecto es evaluar el desempeño de las pruebas diagnósticas convencionales y moleculares, para la detección de TB latente y activa pacientes con VIH, en dos hospitales públicos de Bogotá. Para TB latente se evaluó la concordancia entre las pruebas QuantiFERON-TB (QTF) y Tuberculina (PPD), sugiriendo superioridad del QTF sobre la PPD. Se evaluaron tres pruebas diagnósticas por su sensibilidad y especificidad, baciloscopia (BK), GenoType®MTBDR plus (Genotype) y PCR IS6110 teniendo como estándar de oro el cultivo. Los resultados de sensibilidad (S) y especificidad (E) de cada prueba con una prevalencia del 19,4 % de TB pulmonar y extrapulmonar en los pacientes que participaron del estudio fue: BK S: 64% E: 99,1%; Genotype S: 77,8% E: 94,5%; PCRIS6110 S: 73% E: 95,5%, de la misma forma se determinaron los valores predictivos positivos y negativos (VPP y VPN) BK: 88,9% y 94,8%, Genotype S: 77,8% E: 94,5%; PCRIS6110 S: 90% y 95,7%. Se concluyó bajo análisis de curva ROC que las pruebas muestran un rendimiento diagnóstico similar por separado en el diagnóstico de TB en pacientes con VIH, aumentando su rendimiento diagnostico cuando se combinan

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The ice cover of the Arctic Ocean has been changing dramatically in the last decades and the consequences for the sea-ice associated ecosystem remain difficult to assess. Algal aggregates underneath sea ice have been described sporadically but the frequency and distribution of their occurrence is not well quantified. We used upward looking images obtained by a remotely operated vehicle (ROV) to derive estimates of ice algal aggregate biomass and to investigate their spatial distribution. During the IceArc expedition (ARK-XXVII/3) of RV Polarstern in late summer 2012, different types of algal aggregates were observed floating underneath various ice types in the Central Arctic basins. Our results show that the floe scale distribution of algal aggregates in late summer is very patchy and determined by the topography of the ice underside, with aggregates collecting in dome shaped structures and at the edges of pressure ridges. The buoyancy of the aggregates was also evident from analysis of the aggregate size distribution. Different approaches used to estimate aggregate biomass yield a wide range of results. This highlights that special care must be taken when upscaling observations and comparing results from surveys conducted using different methods or on different spatial scales.

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The euphotic depth (Zeu) is a key parameter in modelling primary production (PP) using satellite ocean colour. However, evaluations of satellite Zeu products are scarce. The objective of this paper is to investigate existing approaches and sensors to estimate Zeu from satellite and to evaluate how different Zeu products might affect the estimation of PP in the Southern Ocean (SO). Euphotic depth was derived from MODIS and SeaWiFS products of (i) surface chlorophyll-a (Zeu-Chla) and (ii) inherent optical properties (Zeu-IOP). They were compared with in situ measurements of Zeu from different regions of the SO. Both approaches and sensors are robust to retrieve Zeu, although the best results were obtained using the IOP approach and SeaWiFS data, with an average percentage of error (E) of 25.43% and mean absolute error (MAE) of 0.10 m (log scale). Nevertheless, differences in the spatial distribution of Zeu-Chla and Zeu-IOP for both sensors were found as large as 30% over specific regions. These differences were also observed in PP. On average, PP based on Zeu-Chla was 8% higher than PP based on Zeu-IOP, but it was up to 30% higher south of 60°S. Satellite phytoplankton absorption coefficients (aph) derived by the Quasi-Analytical Algorithm at different wavelengths were also validated and the results showed that MODIS aph are generally more robust than SeaWiFS. Thus, MODIS aph should be preferred in PP models based on aph in the SO. Further, we reinforce the importance of investigating the spatial differences between satellite products, which might not be detected by the validation with in situ measurements due to the insufficient amount and uneven distribution of the data.