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    A longitudinal approach for understanding algorithm use
    (WILEY, 2022) Chacón Hiriart, Álvaro Marcelo; Kausel, Edgar E.; Reyes Torres Tomas Hernan
    Research suggests that algorithms-based on artificial intelligence or linear regression models-make better predictions than humans in a wide range of domains. Several studies have examined the degree to which people use algorithms. However, these studies have been mostly cross-sectional and thus have failed to address the dynamic nature of algorithm use. In the present paper, we examined algorithm use with a novel longitudinal approach outside the lab. Specifically, we conducted two ecological momentary assessment studies in which 401 participants made financial predictions for 18 days in two tasks. Relying on the judge-advisor system framework, we examined how time interacted with advice source (human vs. algorithm) and advisor accuracy to predict advice taking. Our results showed that when the advice was inaccurate, people tended to use algorithm advice less than human advice across the period studied. Inaccurate algorithms were penalized logarithmically; the effect was initially strong but tended to fade over time. This suggests that first impressions are crucial and produce significant changes in advice taking at the beginning of the interaction, which later tends to stabilize as days go by. Therefore, inaccurate algorithms are more likely to accrue a negative reputation than inaccurate humans, even when having the same level of performance.
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    Efecto del régimen hídrico en el comportamiento fisiológico y agronómico de líneas de trigo candeal (Triticum turgidum L. var. durum)
    (2023) Reveco Miranda, Samantha; Schwember Neira, Andrés R.; Pontificia Universidad Católica de Chile. Facultad de Agronomía e Ingeniería Forestal
    La producción de alimentos enfrenta un gran desafío para el 2050, en el cual se proyecta que la población mundial alcanzará 10 mil millones, y con ello la demanda de cultivos básicos como el trigo, habrá aumentado en un 60% (De Clercq et al., 2018). Eventos como el aumento de la temperatura y reducción en las pluviometrías se han acentuado en el tiempo debido al cambio climático, impactando cada vez más la estabilidad de los sistemas de producción agrícolas, por lo tanto, será necesario acelerar los programas de mejoramiento de cultivos para el desarrollo de variedades más tolerantes. En el presente estudio se evaluaron 6 líneas contrastantes de trigo candeal sometidas a riego deficitario (TD) de un 40% de capacidad de contenedor (CP) desde plena etapa de encañado, de la cual se midieron parámetros fisiológicos y agronómicos con el objetivo de seleccionar aquellos genotipos más estables ante los dos escenarios. De acuerdo a las mediciones realizadas, destacaron las mediciones de potencial hídrico foliar y de clorofila como parámetros de mayor consistencia en los resultados obtenidos. Los principales resultados indican que el genotipo 4 (G4) y genotipo 2 (G2) fueron identificados como genotipos tolerantes a la sequía, en contraste al genotipo 3 (G3), identificado como el genotipo más claramente afectado por el estrés hídrico en los parámetros medidos. En conclusión, la combinación de buenas y consistentes herramientas de medición, nos permiten distinguir genotipos más tolerantes y con esto agilizar el trabajo en los programas de mejoramiento genético de trigo candeal.