Proyectos por año
Perfil de la organización
Perfil de la organización
El Grupo de Investigación y Valoración de la Biodiversidad GIVABI, es un conjunto de académicos investigadores en el cual confluyen pensamientos y conocimientos multidisciplinarios, que trabajan coordinadamente generando productos de alta calidad científica. El trabajo del grupo se enfoca en buscar soluciones para el mejor aprovechamiento de la diversidad biológica, la protección de los recursos genéticos, y el mejoramiento de la calidad de vida de la población, dentro del margen de un desarrollo sostenible.
Líneas de investigación:
Tecnologías Aplicadas a los Recursos Naturales
Química Aplicada a las Ciencias de la Vida
Biodiversidad y Recursos Genéticos
Coordinador:
Pablo Wilson Arevalo Moscoso (parevalo@ups.edu.ec)
Huella digital
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
Perfiles
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Pablo Wilson Arevalo Moscoso
Persona: Investigador, Coordinador de Grupo de Investigación
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Diseño Optimización e Implementación de Antenas Patch para Biosensores Orientados a la Detección de Biomarcadores de Humedad de la Piel Glucosa en la Sangre y de Cáncer de Mama
Mancheno Cardenas, M. X., Bueno Palomeque, F. L., Bermeo Moyano, J. P., Serpa Andrade, L. J., Chasi Pesantez, P. A., Guerrero Vasquez, L. F. & Ordoñez Ordoñez, J. O.
29/02/24 → …
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Tratamiento de Agua Naturales y Aguas Residuales Mediante Procesos de Oxidación Avanzados a Partir Catalizadores Reciclados de Pilas Alcalinas
9/12/21 → 9/12/23
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Explorando el Comportamiento de Clasificadores: Máquinas de Soporte Vectorial y Random Forest en el Diagnóstico de Cáncer Cerebral a través de Imágenes Médicas
Novillo, E., Montesdeoca, M. J. & Hurtado, R., 2024, En: RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao. 2024, E66, p. 528-538 11 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
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Revolutionizing Parkinson’s Disease Diagnosis: An Advanced Data Science and Machine Learning Architecture
Novillo Quinde, E. G., Montesdeoca González, M. J. & Hurtado Ortiz, R. I., 2024, Information Technology and Systems - ICITS 2024. Rocha, A., Diez, J. H., Ferras, C. & Rebolledo, M. D. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 183-192 10 p. (Lecture Notes in Networks and Systems; vol. 932 LNNS).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución de conferencia › revisión exhaustiva
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Determinación in Vitro de la Actividad Antimicrobiana de los Extractos de Cymbopogon Citratus Frente a Escherichia Coli y Staphylococcus Aureus
Malo Cevallos, I. P., Espadero Bermeo, M. J. & Ortiz Galindo, N. S., 7 dic. 2023.Producción científica: Contribución a una conferencia › Documento