Examinando por Autor "Otero, Daniel"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Keynesianos y nuevos clásicos : historia empírica de la economía contemporánea.
    (2019-10-29) Salazar Trujillo, Boris; Otero, Daniel
    La Revolución de los Nuevos Clásicos (RNC, de ahora en adelante) en la macroeconomía contemporánea desencadenó una intensa disputa intelectual con los nuevos Keynesianos, cuyos resultados han sido vistos por la historia convencional de la economía como el producto inevitable de la superioridad lógica, intelectual y empírica de la propuesta revolucionaria. La evidencia disponible sugería la necesidad de otra explicación. Los cambios inesperados en las prácticas de macroeconomistas y econometristas, la aparición de nuevas corrientes de pensamientos, producto de la transformación y fusión de algunas de las existentes, y el hallazgo y estabilización de nuevos hechos básicos, sugerían la necesidad de usar métodos analíticos y empíricos acordes con la complejidad de los procesos involucrados. Nos preguntamos: ¿Es posible reconstruir la evolución de la macroeconomía contemporánea, en un contexto de disputa, haciendo uso de métodos provenientes de la cientometría, las redes complejas y la historia de la ciencia?
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    PublicaciónAcceso abierto
    Prototipo de software de extracción de contexto de referencias nombradas en documentos científicos
    (Universidad del Valle, 2025) Otero, Daniel; Gutierrez de Piñerez Reyes, Raúl Ernesto
    Este trabajo presenta el diseño e implementación de un prototipo de software para el análisis automático del contexto semántico de referencias en textos científicos. El enfoque híbrido propuesto integra técnicas de procesamiento de lenguaje natural, sistemas de recuperación aumentada por generación (RAG) y agentes inteligentes basados en modelos de lenguaje grandes (LLMs). La metodología desarrollada implementa un pipeline de cinco etapas: extracción estructurada de contenido PDF, chunking y vectorización semántica, construcción de bases vectoriales duales, sistema multi-agente especializado, y evaluación comparativa. El sistema integra cinco LLMs (GPT-4o Mini, Gemini- 2.0 Flash, Deepseek R1 Distill Qwen 32B, Ministral 8B 2410, y Llama-3.3 70B Instruct) para analizar el contexto de citas bibliográficas. Los resultados experimentales demuestran la efectividad del enfoque multiagente, con consistencia temporal robusta (diferencia máxima de latencia de 0.22 segundos entre modelos) y especialización por tipo de consulta. Ciertos modelos mostraron mayor eficiencia en tareas específicas como localización de referencias y ana´lisis de herramientas, versus análisis metodológico y comparativo. Las contribuciones principales incluyen: un framework práctico para análisis semántico automatizado de citas, evaluación comparativa de LLMs en tareas de comprensión científica, y demostración de la viabilidad de sistemas RAG multi-agente para análisis de literatura académica.