DSpace 7
DSpace is the world leading open source repository platform that enables organisations to:
- easily ingest documents, audio, video, datasets and their corresponding Dublin Core metadata
- open up this content to local and global audiences, thanks to the OAI-PMH interface and Google Scholar optimizations
- issue permanent urls and trustworthy identifiers, including optional integrations with handle.net and DataCite DOI
Join an international community of leading institutions using DSpace.
The test user accounts below have their password set to the name of this software in lowercase.
- Demo Site Administrator = dspacedemo+admin@gmail.com
- Demo Community Administrator = dspacedemo+commadmin@gmail.com
- Demo Collection Administrator = dspacedemo+colladmin@gmail.com
- Demo Submitter = dspacedemo+submit@gmail.com
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Computer vision algorithms for characterizing and classifying agro-exportable grains through size analysis and clustering techniques in Peru's agricultural sector
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-03-06) Arias Rivas, Betzabeth Abigail; Machaca Mamani, Julio Cesar; Cahuana Lipa, Rocio; Manrique Nugent, Manuel Alberto Luis
The implementation of machine learning and deep learning algorithms has revolutionized quality control processes in the agroindustry, providing precise and efficient solutions for grain classification and evaluation. The use of computer vision, combined with advanced algorithms, enables defect detection, measurement of physical characteristics, and optimization of batch standardization for both domestic and international markets. Objective: To review and analyze the application of ML algorithms in grain classification through digital image processing, comparing their accuracy, efficiency, and processing time to identify the most suitable strategy for productive environments. Materials and Methods: A systematic review was conducted in Scopus, IEEE Xplore, ScienceDirect, and MDPI, considering publications from 2017 to 2024. Inclusion criteria were: use of RGB or hyperspectral images, application of CNN, SVM, K-means, or Random Forest algorithms, and reporting of quantitative metrics. Review articles, studies not applied to grains, or those without experimental validation were excluded. Results and Conclusions: CNN achieved the highest accuracy (≈97%), making it ideal for detailed classification, although it requires high computational resources and longer training times. SVM and Random Forest demonstrated a balance between accuracy (≈91–92%) and efficiency, making them suitable for medium-sized datasets. K-means stood out for its speed and simplicity, although with lower accuracy (≈88%) as it is an unsupervised method. Emerging trends point to the integration of hyperspectral vision, transfer learning, and hybrid approaches to optimize the balance between accuracy, speed, and operational feasibility, thereby enhancing the competitiveness of the agroindustry in global markets.
Functional Diversity in Trichoderma from Low-Anthropogenic Peruvian Soils Reveals Distinct Antagonistic Strategies Enhancing the Biocontrol of Botrytis cinerea
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-03-06) Rojas Villa, Naysha; Ormeño Vásquez, Phillip; Paula Pedrozo, Paula; Oré Asto, Betza; Moriano Camposano, Jherimy; Alvarez Bernaola, Luis Armando
This study aimed to isolate and characterize native Trichoderma species from soils withlow anthropogenic activity in the central Peruvian rainforest and evaluate their antagonistic mechanisms against Botrytis cinerea, the causal agent of gray mold and a modelpolyphagous pathogen. Twenty Trichoderma isolates were evaluated using inhibition assays, a quantitative assessment of mycoparasitism, and endophytic colonization tests in Capsicum baccatum. Ten isolates with promising antifungal activity were identified at the molecular level, revealing T. azadirachtae and T. anisohamatum as the first reports for Peru. Several strains showed a remarkable capacity for root colonization, and in vitro antagonistic activity reached maximum values of approximately 65%. These findings highlight the functional and phylogenetic diversity of Trichoderma strains from Peruvian rainforest soils and support their potential as sustainable biocontrol agents against B. cinerea.
Occurrence of grapevine Pinot gris virus in commercial table grapes in Peru
(Universidad Nacional de Cañete, 2025-03-06) Alvarez Bernaola, Armando; Sánchez Moncada, Benji Jhonatan
In the 2022–2023 season, Peru maintained its status as the world's leading exporter of table grapes, exporting 593,000 tons comprised of more than 53 varieties. The varietal change and the increase of new producing areas has brought several phytosanitary problems, including those of viral aetiology. Since 2022, occasional grapevines in commercial vineyards in Ica (southern Peru), the main producing area in the country, have been observed with complex symptoms including short internodes, stunting and deformation of the leaves (Fig. 1) and chlorotic mottling on leaf blades (Fig. 2). At fruiting, symptoms included heterogeneity in berry development (Fig. 3), delayed ripening and consequently reduced yield.
Efecto de las dosis de Spanish River Carbonatite en los parámetros fisicoquímicos y biológicos durante el proceso de compostaje en Nuevo Imperial – Cañete.
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-01-21) Bueno Reyes , Pablo Máximo; Coaquira Incacari , Roberto
El objetivo de la investigación fue evaluar el efecto de tres dosis de Spanish River Carbonatite (SRC) en los parámetros fisicoquímicos y biológicos durante el proceso de
compostaje de estiércol de vacuno y rastrojos vegetales en Nuevo Imperial – Cañete. Durante el estudio, las condiciones climáticas presentaron una temperatura promedio de 24 °C y una humedad relativa del 75%. Se utilizó un diseño de bloques completos al azar (DBCA) con cuatro tratamientos y cuatro repeticiones. En total, se trabajó con cuatro bloques, aplicando 30 kg de SRC por bloque. Los tratamientos evaluados fueron: T0 (testigo: 120 kg de material en 2 m² de área y 1 m de altura), T1 (SRC 16.67% + 120 kg de material en 2 m² y 1 m de altura), T2 (SRC 33.33% + 120 kg de material en 2 m² y 1 m de altura) y T3 (SRC 50% + 120 kg de material en 2 m² y 1 m de altura). Los resultados mostraron que, en los parámetros físicos, la aplicación de SRC al inicio del compostaje incrementó la temperatura, aunque esta disminuyó con el tiempo. Además, el compost presentó olor neutro, color marrón oscuro, humedad en un nivel medio y una presencia evidente de impurezas (>10%). En cuanto a los parámetros químicos, la mayoría de los componentes se encontraron dentro de rangos adecuados, excepto la conductividad eléctrica, que fue alta, mientras que la relación C/N se mantuvo entre 10 y 30%. Finalmente, en los parámetros biológicos, la aplicación de SRC favoreció una mayor población de hongos y levaduras en comparación con el tratamiento testigo, donde no se aplicó SRC. Se concluye que la mayor dosis evaluada (15 kg de SRC) presentó mejores resultados en los parámetros fisicoquímicos y biológicos del compost elaborado con estiércol de vacuno y rastrojos vegetales en Nuevo Imperial – Cañete.
Aplicativo móvil de verificación facial para el seguimiento de asistencia en el Consorcio José Ingenieros, Lima
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-01-05) Carrasco Espilco , Hector Luis; Oseda Gago , Dulio
La investigación tuvo como objetivo implementar un aplicativo móvil de verificación facial para optimizar el control de asistencia en el Consorcio Educativo José Ingenieros, Lima. El problema central fue la utilización de registros manuales en papel, los cuales generaban demoras, errores y limitaciones en la gestión de reportes. Para atender esta necesidad, se diseñó una solución tecnológica que permite el registro automático, seguro y confiable de la asistencia del personal. El estudio fue de tipo aplicada, con enfoque cuantitativo, nivel explicativo y diseño preexperimental. La población estuvo conformada por 50 docentes, seleccionándose una muestra de 20. La recolección de datos se realizó mediante encuestas y observación, y el análisis con el software SPSS. Las técnicas utilizadas fueron la encuesta y la observación directa. Los resultados demostraron una mejora en el control de asistencia en el indicador registro de asistencia normal tiene promedio de 43.4 segundos, mientras al utilizar el aplicativo móvil reduce el tiempo promedio del registro de asistencia a 21.9 segundos y el indicador más resaltante es el tiempo promedio del reporte de 1350 segundos, que con el manejo del aplicativo móvil se reduce el tiempo promedio a 7 segundos. Se concluyo que se ha logrado implementar un aplicativo móvil de verificación facial para el seguimiento de asistencia en el consorcio educativo José Ingenieros.