#sciencelife

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Hello, Hello!

It's been a while since the last time I took my time and write here. How is everyone so far? A lot had happened in the past months, and it's the new year, 2023! I'm so sorry for not updating that much towards the last stretch of the last semester. I have a lot of things to take in, so I decided to take a break from here and focus the remaining days and weeks on finishing my pilling case studies, reports, and exams. I will try to run you through some of the highlights of last semester but today, allow me to share my reflection from the past year.

Apparently, before the last semester ends I decided to go back to our hometown in the province and spend my holidays with my mom. I spent my remaining academic days there finishing all my requirements and attending all my synchronous classes and group meetings as I did before when I first started my graduate school journey. It felt nostalgic doing all the busy work there because it reminded me how I struggled but continued to work on my first stretch of graduate school. However, I felt better too because I felt like I had a sense of relief that I was able to do all the busy stuff at the same location but with the confidence that I already knew the basics of all of these and I am slowly having progress with everything that I am doing.

Here is my studystream selca while doing my last few requirements for 1st semester :)

I can only count on my fingers the days that I spent there that the weather was fine and sunny. Most of the days that I spent there were showering, raining, or raining hard. I was not able to spend my ideal holidays because of the cuddle weather and I even had a hard time finishing all my requirements because my body would not cooperate with what I planned to do. I was not able to do much biking and swimming like I originally planned to; sad but I guess that's how life is :).

Here is my first and last beach day in our province, it seems sunny right? But it the heavy rain poured after we took these photos, and by the way I got washed out by the big waves during this short trip. Lol, I got some bruises and I got sick after.

I will update more often this time to make sure that all of you are updated with what I am up to now. It's the second semester at our university and I am already attending some face-to-face classes and some asynchronous class meetings. I know, I know, it's my fault for not updating you guys but of course, I will share everything from now on.

As promised, here are some snaps from the last semester!

These photos was taken last year during the Christmas Bazaar here in UPLB! This was during the first night that the Christmas lights was turned on :)

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Here are some snaps during my trip to the province last December, I spent my christmas eve at the ship because of the bad weather. The big tilapia fish was from our small fishpond and mama decided to harvest some when I finally got home. Lastly, my mom got a cat while I was away, I named here Tisay because she is so pretty :).

That would be all for now, see you soon!

Ciao, Ciao!

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[davismilesstuff]

Have you been caught by the teacher using the phone in class?

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[whcekg]

Single-use bioreactor with a single-use bag instead of a culture vessel. Single-use bioreactors allow processors to implement the use of single-use technology, such single-use bags, in manufacturing process steps that had previously been reserved for stainless steel equipment.

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[thelaughingscientist]

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[edwinelijahd]

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[errantscience]

This cartoon was written by an anonymous researcher that has sadly lived it ⁠ ⁠ #sciencelife #researchlife⁠ #cartoon #cartoons #comic #comics #instacomic #instacartoon #academia #science #research #errantscience

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[livesanskrit]

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World Science Day for Peace and Development.

Celebrated every 10 November, World Science Day for Peace and Development highlights the significant role of science in society and the need to engage the wider public in debates on emerging scientific issues. It also underlines the importance and relevance of science in our daily lives.

By linking science more closely with society, World Science Day for Peace and Development aims to ensure that citizens are kept informed of developments in science. It also underscores the role scientists play in broadening our understanding of the remarkable, fragile planet we call home and in making our societies more sustainable.

The Day offers the opportunity to mobilize all actors around the topic of science for peace and development – from government officials to the media to school pupils. UNESCO strongly encourages all to join in celebrating World Science Day for Peace and Development by organizing your own event or activity on the day.

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[chemistryonline24]

A homologous series is a sequence of organic compounds that have the same functional group and similar chemical structures, but differ in their carbon chain length and molecular mass. The members of a homologous series show a gradual increase in the number of carbon atoms in their molecule, and this increase is usually accompanied by a corresponding increase in their physical and chemical properties.Examples of homologous series include alkanes, alkenes, alcohols, and carboxylic acids. The members of these series are classified based on the type of functional group present in their molecule, and the properties of each member can be predicted based on its place in the series.Homologous series are important in organic chemistry because they provide a way to understand and predict the behavior of similar compounds. This information can be used in a wide range of applications, such as the design of new drugs and the development of new materials.Save this for later.Click the below to read more information:-https://chemistryonline.org/properties-of-alcohols/tag , like , share , comment , save, follow @chemistryonline24#ScienceWorld #sciencenews #homologousseries #sciencefacts #sciencecenter #sciencefun #sciencerocks #sciencefair #science #ScienceLife #sciencealert #sciencelab#chemistry #ChemistryLab #chemistryscience #chemistryday #chemistryjokes #chemistryclass #chemistrystudent #chemistrylover #chemistryeducation #biochemistry #chemistryisfun #chemistrytutor #chemistrymajor#organicchemistry #organicchemistry2 #organicchemistryclass #organicchemistrylab #scicomm #usa #canada #caribbean #england #sciencewriting #scienceandtechnology #scienceeducation #share #likeforlikes #comment

[hutchkiss]

🔬SCIENCE! 👩‍🔬 Science isn't always glamorous, but someone has got to do it! 🧪 . . . -------------------------------------------------------------- THANKS FOR THE LIKE AND FOLLOW -------------------------------------------------------------- . . . #toyslagram_lego #Minifigures #legos #legophotography #instalego #afol #toystagram #lego #toptoyphotos_lego #toyartistry_lego #lego_hub #brickcentral #bricknetwork #toyslagram #legoart #legominifigures #legostagram #toy_photographers #stuckinplastic #brickpichub #bricksinfocus #toycommunity #toptoyphotos #hospitallife #medicalfield #medicalassistant #legojira #scientist #science #sciencelife (at Dartmouth Hitchcock Medical Center - Lebanon NH) https://www.instagram.com/p/Cn4zbcvpLCL/?igshid=NGJjMDIxMWI=

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[prozesa]

Investigadores crean un algoritmo que predice crímenes como en Minority Report

Científicos de la  Universidad de Chicago trabajan en un algoritmo capaz de anticipar crímenes con exactitud como en Minority Report. La herramienta se "alimenta" con datos públicos sobre delitos violentos o contra la propiedad. Con esa materia prima identifica patrones temporales y geográficos que le ayudan a pronosticar ciertos crímenes. Y no lo hace nada mal, al menos según los datos que manejan sus creadores: aseguran que puede anticiparlos con una semana de antelación y una precisión del 90%. Para sacudirse prejuicios o posibles sesgos, el modelo utiliza cuadrículas en vez de los conceptos tradicionales de vecindario o límites administrativos. El algoritmo divide la ciudad en mosaicos de unos mil pies de ancho , algo más de 300 metros, para los que vaticina niveles de crimen. Los investigadores lo probaron con datos de Chicago, pero también de Atlanta, Austin, Detroit, Los Ángeles, Filadelfia, Portland y San Francisco. En todas, aseguran, “funcionó igual de bien”. Como en Minority Report: “Demostramos la importancia de descubrir patrones específicos de la ciudad para la predicción de delitos denunciados, lo que genera una nueva visión de los vecindarios de la ciudad, nos permite hacer preguntas novedosas y evaluar la acción policial de nuevas maneras”, comenta James Evans, sociólogo y coautor del estudio, que se ha publicado en la revista Nature Human Behaviour. La herramienta no solo afinó el tiro a nivel geográfico. A la hora de “alimentarla” con datos los científicos optaron también por ingredientes especiales. Solo homicidios, agresiones, lesiones y robos, delitos con los que buscaban de nuevo minimizar cualquier posible desviación. “Estos datos se usaron porque es más probable que se reporten a la policía en áreas urbanas en las que existe una desconfianza histórica y falta de cooperación con las fuerzas del orden. También son menos propensos al sesgo de aplicación, como el caso de los delitos de drogas, detenciones de tráfico y otras infracciones por delitos menores”, detalla la universidad. El empeño por evitar los sesgos no es casual, ni un capricho. El algoritmo de la Universidad de California no es el primero que intenta pronosticar crímenes. Desde hace años hay herramientas como PredPol, que recurre a la tecnología para elaborar mapas con “áreas de riesgo”. La aspiración es anticipar dónde y cuándo es más probable que los agentes deban enfrentarse a determinado delito. Otros programas, COMPAS por ejemplo, van más allá y saltan de la zonificación, los mapas de vecindarios, a la esfera individual: valoran la probabilidad de que determinada persona reincida. Su uso ha estado ha estado marcado por la polémica. Por los sesgos que puedan interferir a la hora de trazar esas predicciones y su posible impacto. Lo cierto es que el propio estudio de California revela ciertas desviaciones en la respuesta policial. Los investigadores comprobaron que cuando el crimen aumentaba en los barrios ricos las comisarías registraban más arrestos en esas zonas y menos en las desfavorecidas. Si ocurría lo contrario y era en los barrios pobres donde aumentaban los delitos no se reflejaba ese repunte de arrestos. https://twitter.com/ScienceLife/status/1542525967201177601?ref_src=twsrctfwtwcamptweetembedtwterm1542525968472055808twgrtwcons2_&ref_url=httpswww.xataka.comseguridadminority-report-no-ciencia-ficcion-unos-investigadores-han-creado-algoritmo-que-predice-crimenes-al-90 “Cuando se presiona el sistema, se requieren más recursos para arrestar a más personas en respuesta al crimen en un área rica y se desvían los recursos policiales de las áreas de nivel socioeconómico más bajo”, comenta el profesor de Medicina Ishanu Chattopadhyay. También puedes leer: Google suspende de empleo y sueldo al ingeniero que afirmó que su Inteligencia Artificial «ha cobrado vida» En herramientas anteriores los expertos habían echado mano de modelos en los que el crimen emerge de “puntos críticos”, focos desde los que se extiende hacia sus alrededores. Para el equipo estadounidense sin embargo ese planteamiento “pasa por alto el complejo entorno social de las ciudades y no considera la relación entre el crimen y los efectos de la aplicación policial”. “Los modelos espaciales ignoran la topología natural de ciudad”, recalca Evans. Que la herramienta de Chicago se haya diseñado intentando minimizar todos esos defectos, reduciendo al máximo cualquier sesgo, no significa que sea perfecta. El propio Chattopadhyay previene de los riesgos de usarla para dirigir a los agentes. “Debería añadirse a una caja de herramientas de políticas urbanas y estrategias policiales para abordar el crimen”, anima. No es el único que advierte de los riesgos de recrear un particular "Minority Report" versión estadística en nuestras grandes metrópolis. Algunos expertos, como Emily M. Bender, profesora de la Universidad de Washington, abogan por centrar la atención y los esfuerzos en el foco del problema: atender a las posibles desigualdades de base y no tanto a la predicción policial de crímenes. Read the full article

[muyactual]

Investigadores crean un algoritmo que predice crímenes como en Minority Report

programaaplicaciCientíficos de la  Universidad de Chicago trabajan en un algoritmo capaz de anticipar crímenes con exactitud como en Minority Report. La herramienta se "alimenta" con datos públicos sobre delitos violentos o contra la propiedad. Con esa materia prima identifica patrones temporales y geográficos que le ayudan a pronosticar ciertos crímenes. Y no lo hace nada mal, al menos según los datos que manejan sus creadores: aseguran que puede anticiparlos con una semana de antelación y una precisión del 90%. Para sacudirse prejuicios o posibles sesgos, el modelo utiliza cuadrículas en vez de los conceptos tradicionales de vecindario o límites administrativos. El algoritmo divide la ciudad en mosaicos de unos mil pies de ancho , algo más de 300 metros, para los que vaticina niveles de crimen. Los investigadores lo probaron con datos de Chicago, pero también de Atlanta, Austin, Detroit, Los Ángeles, Filadelfia, Portland y San Francisco. En todas, aseguran, “funcionó igual de bien”. Como en Minority Report: “Demostramos la importancia de descubrir patrones específicos de la ciudad para la predicción de delitos denunciados, lo que genera una nueva visión de los vecindarios de la ciudad, nos permite hacer preguntas novedosas y evaluar la acción policial de nuevas maneras”, comenta James Evans, sociólogo y coautor del estudio, que se ha publicado en la revista Nature Human Behaviour. La herramienta no solo afinó el tiro a nivel geográfico. A la hora de “alimentarla” con datos los científicos optaron también por ingredientes especiales. Solo homicidios, agresiones, lesiones y robos, delitos con los que buscaban de nuevo minimizar cualquier posible desviación. “Estos datos se usaron porque es más probable que se reporten a la policía en áreas urbanas en las que existe una desconfianza histórica y falta de cooperación con las fuerzas del orden. También son menos propensos al sesgo de aplicación, como el caso de los delitos de drogas, detenciones de tráfico y otras infracciones por delitos menores”, detalla la universidad. El empeño por evitar los sesgos no es casual, ni un capricho. El algoritmo de la Universidad de California no es el primero que intenta pronosticar crímenes. Desde hace años hay herramientas como PredPol, que recurre a la tecnología para elaborar mapas con “áreas de riesgo”. La aspiración es anticipar dónde y cuándo es más probable que los agentes deban enfrentarse a determinado delito. Otros programas, COMPAS por ejemplo, van más allá y saltan de la zonificación, los mapas de vecindarios, a la esfera individual: valoran la probabilidad de que determinada persona reincida. Su uso ha estado ha estado marcado por la polémica. Por los sesgos que puedan interferir a la hora de trazar esas predicciones y su posible impacto. Lo cierto es que el propio estudio de California revela ciertas desviaciones en la respuesta policial. Los investigadores comprobaron que cuando el crimen aumentaba en los barrios ricos las comisarías registraban más arrestos en esas zonas y menos en las desfavorecidas. Si ocurría lo contrario y era en los barrios pobres donde aumentaban los delitos no se reflejaba ese repunte de arrestos. https://twitter.com/ScienceLife/status/1542525967201177601?ref_src=twsrctfwtwcamptweetembedtwterm1542525968472055808twgrtwcons2_&ref_url=httpswww.xataka.comseguridadminority-report-no-ciencia-ficcion-unos-investigadores-han-creado-algoritmo-que-predice-crimenes-al-90 “Cuando se presiona el sistema, se requieren más recursos para arrestar a más personas en respuesta al crimen en un área rica y se desvían los recursos policiales de las áreas de nivel socioeconómico más bajo”, comenta el profesor de Medicina Ishanu Chattopadhyay. También puedes leer: Google suspende de empleo y sueldo al ingeniero que afirmó que su Inteligencia Artificial «ha cobrado vida» En herramientas anteriores los expertos habían echado mano de modelos en los que el crimen emerge de “puntos críticos”, focos desde los que se extiende hacia sus alrededores. Para el equipo estadounidense sin embargo ese planteamiento “pasa por alto el complejo entorno social de las ciudades y no considera la relación entre el crimen y los efectos de la aplicación policial”. “Los modelos espaciales ignoran la topología natural de ciudad”, recalca Evans. Que la herramienta de Chicago se haya diseñado intentando minimizar todos esos defectos, reduciendo al máximo cualquier sesgo, no significa que sea perfecta. El propio Chattopadhyay previene de los riesgos de usarla para dirigir a los agentes. “Debería añadirse a una caja de herramientas de políticas urbanas y estrategias policiales para abordar el crimen”, anima. 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[thelaughingscientist]

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[msheristuff]

Living and Nonliving Things | living things | Non-living things for kids

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