Cuales son los 3 estados mínimos de la estructura de un proyecto

Estado de Preinversión, Estado de inversión, Estado de operación

Análisis de factibilidad, Evaluación

Inversión, Operación, Preinversión

Los proyectos de inversión son sometidos a:

Seguimiento y evaluación ex post

COMPONENTES DE UN PROYECTO

Práctica Nº6: Aislamiento del los componentes de un medicamento

Crea un quiz de opcion multiple en español sobre componentes de la tesis de investigación

Creatividad Componentes de una colección (combinando creatividad, diseño, técnicas y Mercado) Planeación de una colecciónDiseño de una colección personal bocetos (basándose en un tema individual)

Elabora un cuestionario con 15 preguntas de opción múltiple de 4 respuestas, de conceptos básicos de hardware, software y componentes de una computadora

El átomo por dentro: sus componentes. Un modelo de átomo debe poder explicar los fenómenos eléctricos y tener, en consecuencia, cargas positivas y negativas. 2.1. Los diminutos electrones A finales del siglo XIX, Joseph John Thomson descubrió de forma experimental unas partículas más pequeñas que los átomos que se denominan electrones, que tenían carga negativa y que resultaron tener una masa 1840 veces menor que la del átomo más pequeño (el de hidrógeno). Por tanto, el átomo no es la partícula material más pequeña. Los electrones son partículas muy pequeñas que: Forman parte de los átomos. Poseen una masa 1840 veces menor que la del átomo de menor masa. Tienen carga eléctrica negativa. Además, los electrones presentan una peculiaridad muy importante: resulta imposible despojarlos de su carga negativa. Por tanto, podemos afirmar que: La carga eléctrica negativa es una propiedad de los electrones. La masa del electrón. Para entender la pequeñez de la masa de un electrón, escribe 31 ceros seguidos y, a continuación, el número 91. Si pones la coma detrás del primer cero, obtendrás la masa del electrón en kilogramos. Es decir: masa electrón = 9,1-10-kg La masa del protón. La masa del protón es: masa protón = 1,66-10-27kg

Definición de Taxonomía: ¿Qué es la taxonomía y por qué es importante en biología? Clasificación: Explica el proceso de clasificación de los seres vivos. Biodiversidad: ¿Qué se entiende por biodiversidad y cuáles son sus componentes principales? Características de los Seres Vivos: Nombra al menos tres características fundamentales que deben cumplir todos los seres vivos. Dominios: ¿Cuáles son los tres dominios en que se clasifican los organismos? Describe brevemente cada uno. Procariotas vs Eucariotas: ¿Cuál es la diferencia principal entre células procariotas y eucariotas? Reinos del Dominio Eukarya: Enumera los cuatro reinos dentro del dominio Eukarya y proporciona una característica distintiva de cada uno. Filos en Animalia: Nombra dos filos dentro del reino Animalia y da un ejemplo representativo de cada uno. Filos en Plantae: Nombra dos filos dentro del reino Plantae y proporciona un ejemplo representativo. Niveles Taxonómicos: Enumera los niveles de organización taxonómica desde el reino hasta la especie. Importancia de la biodiversidad: ¿Por qué es crucial conservar la biodiversidad en nuestro planeta?

Cablul UTP este mufat de obicei cu un conector RJ-45 specificat de ISO 8877. Acest conector este utilizat pentru o gamă de specificații ale layer-ului fizic, unui dintre ele este Ethernet. Standardul TIA/EIA 568 descrie codurile de culoare ale firelor pentru pinout-urile cablurilor Ethernet. Video-ul din Figura 1 afișează cablul UTP terminat cu un conector RJ-45. Așa cum se arată în Figura 2, conectorul RJ-45 este componenta masculină, cu fibră încrețită la capătul cablului. Priza reprezintă componenta mamă a unui dispozitiv de rețea, a peretelui sau a patch panel-ului. De fiecare dată când cablarea de cupru este terminată, există posibilitatea pierderii semnalului și introducerea zgomotului în circuit de comunicație. Atunci când nu se termină corespunzător, cablul reprezintă o sursă potențială pentru degradarea performanței layer-ului fizic. Este esențial ca toate terminațiile mediului din cupru să fie calitative pentru a asigura o performanță optimă cu tehnologiile curente și viitoare. Figura 3 afișează un exemplu de terminare necorespunzătoare pentru cablul UTP și un cablu UTP terminat corect. Tipuri de Cablu UTP Situațiile diferite necesită cabluri UTP care să fie în conformitate cu convențiile de cablare. Asta înseamnă că firele individuale din cablu trebuie conectate în ordini diferite la seturi diferite de pini din conectorii RJ-45. Următoarele reprezintă tipuri principale de cablu care sunt obținute prin utilizarea unor anumite convenții de cablare: • Cablu Ethernet directCel mai obișnuit tip de cablare din domeniul rețelisticii. Este utilizat de obicei pentru a interconecta un host la un switch și un switch la un router. • Cablu Ethernet inversorUn cablu neobișnuit utilizat pentru a interconecta echipamente similare. De exemplu, switch la switch, host la host sau router la router. • Cablu rolloverUn cablu deținut de Cisco utilizat pentru conectarea la un port de consolă al switchului sau routerului. Folosirea incorectă a unui cablu inversor sau direct nu poate defecta echipamentele, dar nu va avea loc conectivitatea și comunicarea între echipamente. Aceasta este o eroare obișnuită din laboratoare, iar primul pas din depanare este să verificăm dacă conexiunile echipamentului sunt corecte. Figura arată tipul cablului UTP, standardele și utilizarea tipică a acestor cabluri. De asemenea, identifică și perechile de fire individuale pentru standardele TIA 568A ȘI TIA 568B. Testarea Cablurilor UTP După instalare, ar trebui utilizat un tester pentru cablurile UTP pentru a testa următorii parametri: • Harta firelor • Lungimea cablului • Pierderea de semnal din cauza atenuării • Crosstalk Nu este recomandată verificarea amănunțită

Dès le début de vos recherches, vous allez collecter, produire et exploiter des données. La gestion des données (Research Data Management - RDM) fait partie du processus de recherche. Elle concerne l'ensemble des opérations de collecte, description, stockage, traitement, analyse, archivage et mise en accès des données. (extrait de : Passeport pour la Science Ouverte. Guide pratique pour les doctorants ) "La science ouverte est la diffusion sans entrave des publications et des données de la recherche. Elle s’appuie sur l’opportunité que représente la mutation numérique pour développer l’accès ouvert aux publications et – autant que possible – aux données de la recherche. "Les données de la recherche sont la matière première de la connaissance. Les partager, c'est ouvrir de nouvelles perspectives scientifiques" Source : Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018 Source image : https://bibliotheques.univ-tlse3.fr/file/composantes-science-ouverte Cette page est une introduction à la gestion des données de recherche. Elle présente quelques concepts et étapes clés pour vous engager dans cette démarche. Consultez les liens pour approfondir vos connaissances. • What are data ? Définition des données de recherche de l’OCDE (2007) « Enregistrements factuels (chiffres, textes, images, sons) utilisés comme source principale pour la recherche scientifique et généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider les résultats de la recherche. Un ensemble de données de recherche constitue une représentation systématique et partielle du sujet faisant l’objet de la recherche ». Exemples • les images d’une ville préhistorique deviennent des données pour un chercheur qui étudie l’histoire de cette ville; • les « données » d’un linguiste peuvent être des écrits ou des discours, des enregistrements de locuteurs ; • les « données » d’un médiéviste sont des sources archivistiques, archéologiques, épigraphiques, iconographiques, littéraires ; • les « données » d’un géologue rassemblent des coupes et observations de terrain consignées sur un carnet, des résultats de carottage, des analyses d’échantillons, des données sismographiques… • • Pourquoi partager ses données ? "La science ouverte vise à construire un écosystème dans lequel la science est plus cumulative, plus fortement étayée par des données, plus transparente, plus rapide et d’accès plus universel.La science ouverte favorise également les avancées scientifiques, particulièrement les avancées imprévues, ainsi que l’innovation, les progrès économiques et sociaux, en France, dans les pays développés et dans les pays en développement. Enfin, la science ouverte constitue un levier pour l’intégrité scientifique et favorise la confiance des citoyens dans la science. Elle constitue un progrès scientifique et un progrès de société." Source : Plan national pour la Science Ouverte (2018) Les enjeux de l'Open Data • enjeux patrimoniaux o preuve et mémoire (éviter les pertes de données) • enjeux économiques o valeur économique de la donnée o réutilisation gratuite ou payante des données, exploitation des résultats de recherches antérieures (éviter de refaire ce qui a déjà été validé), o accélération de l'innovation et le retour sur investissement dans la R&D • enjeux scientifiques o de "hypothesis-driven" à "data-driven" o plus de visibilité pour le scientifique • enjeux sociétaux o participation des citoyens et de la société civile : "Citizen science" o confiance en la recherche Pour aller plus loin • Site Doranum : https://doranum.fr/enjeux-benefices/fiche-synthetique/ • Adopter de bonnes pratiques tout au long du cycle de vie des données De bonnes pratiques de gestion à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée sont un préalable indispensable à l’ouverture des données et à leur réutilisation. • Rechercher des données Pour identifier des jeux de données (datasets) pertinents pour votre thèse, des outils de recherche sont disponibles. Suivez ces liens pour les découvrir : • Site Doranum : https://doranum.fr/acces-visualisation/rechercher-donnees/ • Site DataCC - Vos besoins, trouver des données : https://www.datacc.org/vos-besoins/trouver-des-donnees/ • Fiche CoopIST : Trouver des jeux de données via des bases pluridisciplinaires et des moteurs de recherche Pensez-aussi à consulter l'entrepôt institutionnel Data INRAE Page de présentation du portail • Choisir les bons formats et bien organiser vos données  Choisir des formats de fichier : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Choisir-des-formats-de-fichier  Nommer et organiser vos fichiers de données : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Nommer-et-organiser-ses-fichiers-de-donnees Pour aller plus loin • Jaouen, G.- Gérer ses données. Pourquoi, Comment ? Séminaire - Guadeloupe, du 25 au 27 Novembre 2019 – CRAG INRA • Bien décrire et documenter ses données La description d’un jeu de données se fait à l’aide de métadonnées (*) qui doivent apporter suffisamment d'éléments (sur la collecte des données, les unités de mesure employées...) pour chercher et trouver le jeu de données, juger de sa qualité/fiabilité, et pouvoir le comprendre ou le réutiliser dans un autre contexte. (*) Définition des métadonnées : Ensemble d’informations structurées qui décrit, explicite, localise une ressource informationnelle, dans le but d’en faciliter la recherche, l’usage, et la gestion. Source : NISO. Understanding Metadata. 2004. Quelques liens utiles : • Site Doranum : https://doranum.fr/metadonnees-standards-formats/ • DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/documenter-ses-donnees/metadonnees/ • Site DataPartage INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Documenter-les-donnees En complément des métadonnées, la rédaction d'un fichier READ ME.txt est également recommandée. • Stocker, sécuriser, préserver ses données Bien différencier les notions de stockage et d'archivage. Anticiper pour déterminer les données à éliminer et celles qui doivent être préservées à long terme. • Dans l'environnement INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Stocker-les-donnees • Site Doranum : https://doranum.fr/stockage-archivage/ • Site DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/conserver-ses-donnees/ • Partager, ne pas partager ses données ? Dans le cadre de la Science Ouverte, il y a de plus en plus d'incitations voire d'exigences pour rendre accessibles les données, en particulier les données liées aux publications : • de l'édition scientifique : de plus en plus de revues adoptent une "data policy" (à consulter dans les instructions aux auteurs) et exigent des auteurs qu'ils fournissent les données associées aux publications, • des organismes de financement (ANR, Commission Européenne ...), • des politiques nationale (Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018) et institutionnelle. Mais attention, toutes les données ne sont pas partageables : assurez-vous que vos données sont bien diffusables au regard du droit et des conditions d'exercice de votre thèse et de son mode de financement (se reporter à votre contrat de thèse). Les données produites dans les organismes de recherche publics sont communicables à tous si elles n'entrent pas dans le cadre d'exceptions légales (sécurité défense, sécurité des populations, patrimoine scientifique et technique, données personnelles, données liées au secret, statistique, etc.) Liens utiles : • sur le site Data Partage, la page Partager-Publier ou la page : "Données de la recherche : qui a les droits, qui doit partager ?" • le site INRAE dédié à la protection des données personnelles et l'application du RGPD (Règlement général sur la protection des données) : https://intranet.inrae.fr/cil-dpo • Valoriser ses données Voici les principales voies de diffusion •  Partager ses données en les déposant dans un entrepôt  Choisir un entrepôt  Déposer dans Data INRAE  Partager ses données comme matériel supplémentaire d'un article (à la demande de l'éditeur)  Publier un Data Paper (article de données) : la meilleure voie en terme de visibilité des données, et pour faciliter leur réutilisation. Pour aller plus loin • Site Doranum o Dépôts et entrepôts. Comment et où déposer mes données ? o Data papers et Data journals. Comment publier mes données comme un article scientifique ? • Site DataCC o Valoriser ses données • Site CoopIST o Déposer des données de recherche dans un entrepôt o Rédiger et publier un data paper dans une revue scientifique A télécharger : Synthèse du processus de rédaction d'un article avec des données associées • Pourquoi ne pas rédiger un plan de gestion de données (PGD) pour votre thèse ? La thèse peut être assimilée à un projet et certaines universités au Royaume Uni, aux Pays-Bas et plus récemment en France préconisent la rédaction d'un plan de gestion associé à la thèse. Le PGD (ou DMP = Data Management Plan) est un outil de planification qui peut vous aider à anticiper et bien gérer toutes les étapes du cycle de vie de vos données, à limiter les risques de perte ou corruption de données, à adopter de bonnes pratiques de gestion, pour in fine produire des données respectueuses des principes FAIR, adoptés aujourd'hui par l'ensemble des acteurs de la recherche. Il est désormais exigé par la plupart des financeurs de la recherche (Commission Européenne et ANR ...) dans le cadre de projets financés. Rédiger un PGD pour votre thèse, peut être un bon exercice pour vous préparer à la future rédaction de réponses à des appels d'offre. Comment faire en pratique ? • Site DataPartage : Pourquoi et comment rédiger un plan de gestion de données ? • Site Doranum : https://doranum.fr/plan-gestion-donnees-dmp/, La minute vidéo PGD • Site DataCC : https://www.datacc.org/bonnes-pratiques/adopter-un-plan-de-gestion-des-donnees/ • Suivre une classe virtuelle INRAE : Open Class "Rédaction d'un PGD" • Produire des données FAIR ! Favoriser la production de données FAIR (Findable - Accessible - Interoperable - Reusable) est aujourd'hui un objectif soutenu par l'ensemble des acteurs de la recherche. Source : https://open-science-training-handbook.gitbook.io/book/ Si vous suivez les conseils et recommandations de cette page, vous avez toutes les chances d'avoir produit des données de qualité. Si vous préférez une version illustrée : "Pensez FAIR" - https://datapartage.inrae.fr/Gerer/Cycle-de-la-donnee Affiche cycle de vie des données réalisée dans le cadre des Missions QualiNous & RGPD, INRAE-ACT Vous pouvez tester le niveau de "Fairification" de vos données grâce à ces outils :  ARDC : https://ardc.edu.au/resources/working-with-data/fair-data/fair-self-assessment-tool • D'autres ressources pour se former ou s'autoformer En interne INRAE • Formation à la science ouverte OSCAR - Module "Gestion et partage des données" • Le site "Gestion et partage des données" • Des classes virtuelles d'environ 2h (Open Class) sont régulièrement proposées sur : o la rédaction des plans de gestion de données, o le dépôt et la description d'un jeu de données dans Data INRAE, o la rédaction et la publication de data papers, Sites externes • Le site DORANUM (Données de la Recherche : Apprentissage NUMérique à la gestion et au partage) propose un dispositif de formation à distance intégrant de nombreuses ressources d’auto-formation déclinées sur différents supports (textes, infographies, vidéos) et sur 9 thématiques. o Parcours interactif sur la gestion des données de la recherche (2020) o • Le site DataCC. Accompagnement à la gestion des données de recherche en physique et en chimie : https://www.datacc.org/ o Data Stories : https://www.datacc.org/reseau-datacc/data-stories/ o • Le dossier "Open Access & Open Data" réalisé par l'Ecole des Ponts - ParisTech • • The Open Science Training Handbook : https://www.ouvrirlascience.fr/the-open-science-training-handbook/

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