Columna vertebral mapa conceptual
La columna vertebral del trabajo de investigación
Me complace anunciar que este libro saldrá en formato físico a finales de año a través de O’Reilly Media. Los lectores tendrán la opción de adquirir la última versión en formato impreso o en varios formatos digitales a partir de entonces, o bien podrán hacerse con una versión reciente desde este repositorio.
Cuando se escribe una aplicación web desde cero, es fácil pensar que podemos arreglárnoslas simplemente confiando en una biblioteca de manipulación del DOM (como jQuery) y un puñado de plugins de utilidad. El problema con esto es que no se tarda en perderse en una pila anidada de callbacks de jQuery y elementos del DOM sin ninguna estructura real para nuestras aplicaciones.
Estos marcos modernos proporcionan a los desarrolladores un camino fácil para organizar su código utilizando variaciones de un patrón conocido como MVC (Modelo-Vista-Controlador). MVC separa las preocupaciones de una aplicación en tres partes:
Los desarrolladores suelen utilizar frameworks como Backbone.js para crear aplicaciones de una sola página o SPA. En pocas palabras, estas aplicaciones permiten que el navegador reaccione a los cambios de datos en el lado del cliente sin necesidad de cargar completamente todo el marcado desde el servidor, lo que significa que no es necesario refrescar completamente la página.
Ejemplo de backbone js
Objetivo: Estoy tratando de crear una búsqueda insensible a mayúsculas y minúsculas que recorra mi colección y trate de hacer coincidir la consulta del usuario con el atributo nombre del modelo. Ahora mismo si quiero encontrar un modelo específico, la consulta de búsqueda debe ser exacta.
Parece que no hay una manera fácil de hacer algo tan simple en Backbone, no fuera de la caja. Me vino a la mente el mapa de funciones. ¿Qué pasa si puedo ir a través de toda la colección y cambiar el atributo del nombre del modelo a minúsculas, a continuación, cambiar la consulta del usuario a minúsculas también y ¡voilá!
Pero el problema es que no tengo ni idea de cómo usar Backbone Collection y la función map. No hay documentación sobre map en los documentos de Backbone, aparte de un enlace que te lleva a la documentación de underscore con un código de ejemplo súper primitivo usando un array de tres números.
En realidad, todos los métodos de colección de underscore son proxies sobre objetos Backbone.Collection. cuando haces un collection.map(… devuelve un array de objetos devueltos por la función map. La solución presentada por raina77ow no funciona ya que un Backbone.Collection no es un array y asignar el resultado del map a this.collection destruirá la propia colección.
Mapa de la red troncal de internet
Fig. 1Un ejemplo de mapa conceptual individual. Un mapa conceptual construido por un alumno, mostrado (redibujado para mayor claridad) para ilustrar el aspecto general de los mapas. El contenido de los enlaces no es esencial aquíImagen a tamaño completoTabla 1Conceptos clave que aparecen en los mapas conceptuales de los alumnosTabla a tamaño completo
Las comunicabilidades de entrada y salida son medidas simples y robustas estrechamente relacionadas con el paso de información de nodo a nodo en la red. El parámetro β nos permite explorar el efecto de la ponderación epistémica en las comunicabilidades de los nodos y, por tanto, evaluar el grado de fundamentación epistémica del conocimiento en las redes de conceptos. Al aumentar β, se conservan los enlaces epistémicamente más fuertes, mientras que los de baja fuerza se eliminan efectivamente de las redes. En el otro límite, donde β≪1 todos los enlaces reciben un peso igual. Dado que sólo estudiamos la importancia relativa de los conceptos, y que los pesos de los enlaces permanecen normalizados al valor máximo 1, el límite β≪1 corresponde a una situación en la que todos los enlaces están completamente justificados, es decir, la máxima justificación epistémica. Para comparar también calculamos las fuerzas de entrada y salida DIN y DOUT de los nodos, respectivamente, definidas como (Estrada 2012; da Costa et al. 2007)
Espina dorsal del estudio de investigación
El propósito de este trabajo es presentar una caracterización ontológica de los rasgos que pueda actuar como estructura conceptual y computacional troncal para representar el significado de las clases de rasgos de forma clara.
Por lo tanto, en este trabajo presentamos una comparación conceptual y experimental de las técnicas de extracción de la columna vertebral en un contexto geográfico de transporte, y exploramos las nuevas perspectivas que cada técnica puede ofrecer para mejorar nuestra comprensión de la red de transporte aéreo interurbano del sudeste asiático (SAAN).