Actualmente, frente a la falta de oportunidades y los fenómenos de desempleo o exclusión, comienza a vislumbrarse como una necesidad el desarrollo de capacidades para la generación de soluciones, llevando a que conceptos como emprendimiento e innovación, cobren cada vez mayor relevancia, ante esto surge la pregunta ¿Cómo el emprendimiento y la innovación favorecen el desarrollo sostenible de un país? Frente a esta interrogante, el propósito de este artículo es presentar los artículos publicados en revistas científicas para describir, analizar e interpretar la producción científica basada en la innovación y el emprendimiento como elemento determinante para el desarrollo sostenible, a través de un estudio bibliométrico de revisión sistemática con metaanálisis para el periodo 2006-2016, tomándose como criterios de inclusión estudios originales publicados en revistas de relevancia, que plantearon el análisis del emprendimiento y la innovación, incluyendo las variables desarrollo sostenible, formación para el emprendimiento y la innovación. Dentro de los hallazgos encontrados surge la necesidad de favorecer algunos elementos claves para la formación y la generación de ideas emprendedoras e innovadoras, concluyendo la importancia de potencializar el comportamiento emprendedor e innovador estimulando la consolidación de iniciativas de alto valor agregado que potencialicen la dinámica de innovación territorial

Real-time reverse transcription (RT) PCR is the gold standard for detecting Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), owing to its sensitivity and specificity, thereby meeting the demand for the rising number of cases. The scarcity of trained molecular biologists for analyzing PCR results makes data verification a challenge. Artificial intelligence (AI) was designed to ease verification, by detecting atypical profiles in PCR curves caused by contamination or artifacts. Four classes of simulated real-time RT-PCR curves were generated, namely, positive, early, no, and abnormal amplifications. Machine learning (ML) models were generated and tested using small amounts of data from each class. The best model was used for classifying the big data obtained by the Virology Laboratory of Simon Bolivar University from real-time RT-PCR curves for SARS-CoV-2, and the model was retrained and implemented in a software that correlated patient data with test and AI diagnoses. The best strategy for AI included a binary classification model, which was generated from simulated data, where data analyzed by the first model were classified as either positive or negative and abnormal. To differentiate between negative and abnormal, the data were reevaluated using the second model. In the first model, the data required preanalysis through a combination of prepossessing. The early amplification class was eliminated from the models because the numbers of cases in big data was negligible. ML models can be created from simulated data using minimum available information. During analysis, changes or variations can be incorporated by generating simulated data, avoiding the incorporation of large amounts of experimental data encompassing all possible changes. For diagnosing SARS-CoV-2, this type of AI is critical for optimizing PCR tests because it enables rapid diagnosis and reduces false positives. Our method can also be used for other types of molecular analyses.

This article emphasizes entrepreneurial skills in adolescents, in order to determine the relationship between entrepreneurial skills (dependent variable) and the key factors for their development: personal, social, and educational (independent variables). It has an empirical‒analytical design which is explanatory in nature. After the design, validation, and application of the evaluation instrument, the estimation was carried out using Structural Equation Modeling (SEM). The results show great impact of potential entrepreneurial capacity on effective entrepreneurial capacity, determined by the direct effect of personal traits and life skills, the family as a moderating element, as well as the mediating role of entrepreneurship training processes. The complex nature of entrepreneurship is highlighted, which is influenced by multiple factors as possible boosters for the success of entrepreneurial initiatives.

La región Caribe y en particular el departamento de San Andrés, Providencia y Santa Catalina, constituyen un espacio que tiene grandes potencialidades para llegar a convertirse en una región con mayores niveles de competitividad e innovación. No obstante, en el caso del archipiélago, en la actualidad no cuenta con herramientas de direccionamiento que faciliten la consolidación de un Sistema Regional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SRCTeI) que sirva como soporte para la operacionalización de políticas efectivas de desarrollo productivo, competitividad y fomento de la cultura para el emprendimiento. La presente investigación, busca por  medio de una revisión de la literatura realizar un análisis con el fin de tener una visión amplia de la situación actual del departamento. La investigación revela que el Sistema Regional de CTeI del archipiélago está compuesta por pocos actores, pero donde cabe destacar que del modelo cuádruple hélice, los híbridos realizan y participan activamente en actividades de CTeI con la finalidad de promover y fortalecer el sistema regional de innovación en la isla. Por otra parte, es alarmante el insuficiente aporte que genera la hélice empresas en este sistema; ya que se logra evidenciar que la isla no cuenta con clústeres ni con sociedades corporativas que apoyen y/o favorezcan de manera positiva la articulación del SRI. Por lo anterior, en este artículo se propone que el departamento necesita fortalecer la articulación de los diferentes sectores económicos estratégicos en el corto, mediano y largo plazo, priorizando en un primer momento el desarrollo de los sectores del turismo, pesquero y agropecuario, a partir de la intervención de las actividades de CTeI.