Colección SciELO Chile

Departamento Gestión de Conocimiento, Monitoreo y Prospección
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Apellido LUCIO
Nombre DIEGO RAFAEL
ID 5808770
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¿Quieres unificar este perfil a otros que correspondan al mismo autor? Recuerda, la unificación de perfiles permite colapsar las publicaciones, asociadas a distintas firmas, en una única firma llamada "base".
Esta operación no elimina las firmas de autor originales de una publicación. Tampoco altera otras bases de datos que no sean DataCiencia.

  • Paso 1: Pincha el botón de "Unificar Perfiles"
    • - Verás un listado de firmas en las cuales coincide el primer apellido y la primera letra del nombre. Costado izquierdo de la pantalla ("Sugerencias").
    • - Ese listado está acompañado de información sobre algunas publicaciones y afiliaciones.
  • Paso 2: Selecciona una firma como "Base". Escoge aquella firma más completa.
    • - Esta firma agrupará las publicaciones de las otras firmas.
    • - Por defecto, la primera firma del listado es la que contiene más publicaciones.
  • Paso 3: Selecciona una o varias firmas como "Agrupar".
    • - Las publicaciones y afiliaciones de estas firmas se añadirán a la firma base.
  • Paso 4: Ingresa tu correo electrónico.
    • - Este es un método de validación obligatorio.
    • - Solo una solicitud por correo electrónico.
  • Paso 5: Pincha el botón "Enviar solicitud".
    • - Recibirás un correo por tu solicitud la cual estará pendiente de evaluación.
    • - Recibirás un segundo correo cuando tu solicitud sea procesada de forma completa, parcial, o rechazada.

* ¿Por qué es necesario unificar perfiles? Muchas veces las publicaciones vienen desde el origen (WoS, Scopus o SciELO) vinculadas a distintas firmas de autor a pesar de corresponder a las mismas personas.


"Su solicitud se enviará en seg. Por favor espere."

SUGERENCIAS

ÁREA DE TRABAJO

FIRMA SELECCIONADA COMO BASE

Lucio, Diego Rafael Autor ID: 5808770 ver autor

Articulos ( 4 en total, se muestran 3 )

● Author Correction: Federated learning enables big data for rare cancer boundary detection (Nature Communications, (2022), 13, 1, (7346), 10.1038/s41467-022-33407-5), 2023

● Exploring Bias in Sclera Segmentation Models: A Group Evaluation Approach, 2023

● Federated learning enables big data for rare cancer boundary detection, 2022

Afiliaciones ( 4 en total, se muestran 3 )

● Fed Univ Paran UFPR

● Fed Univ Parana UFPR

● UNIV FED PARANA

FIRMAS SELECCIONADAS PARA AGRUPAR