Impacto económico – social de la inversión pública en la región San Martín 2015 – 2019

Se presenta los principales resultados obtenidos en la investigación: Los mismos mostraron que existe relación entre las variables abordadas, puesto que el p-valor es menor al 0.05 (0.000), lo que confirma que dicha relación es significativa, del mismo modo, se tuvo que el grado o fuerza de relación entre ambas variables es de 0.596, lo que viene a ser una relación o asociación moderada. Con ello, se establece que, al percibirse una mala inversión pública, esto se refleja en un 59.6% en el impacto socioeconómico en la región San Martín. Asimismo, se mencionan las conclusiones principales: En alusión al análisis de la relación entre los resultados de inversión pública y el impacto económico - social, se encontró la presencia de dependencia o vínculo entre ambas, puesto que el p-valor es menor al 0.05 (0.000), lo que confirma que dicha relación es significativa, del mismo modo, se tiene que el grado o fuerza de relación entre ambas variables es de 0.580, lo que viene a ser una relación o asociación moderada. Con ello, se establece que, al percibirse malos resultados respecto a la inversión pública, esto se refleja en un 58% en el impacto económico - social en la región San Martín. El análisis sobre la relación entre inversión pública e impacto económico - social, en respuesta al objetivo general, se encontró dependencia o vínculo entre las variables abordadas, puesto que el p-valor es menor al 0.05 (0.000), lo que confirma que dicha relación es significativa, del mismo modo, se tiene que el grado o fuerza de relación entre ambas variables es de 0.596, lo que viene a ser una relación o asociación moderada. Con ello, se establece que, al percibirse una mala inversión pública, esto se refleja en un 59.6% en el impacto económico - social en la región San Martín. Finalmente, se presentó una propuesta de estrategias de mejora de la inversión pública en la región San Martín, a fin de que los involucrados en el tema puedan priorizar, formular, ejecutar y evaluar el funcionamiento de los proyectos de inversión con un enfoque global.The main results obtained in the research are presented: These showed that there is a relationship between the variables under study, since the p-value is less than 0.05 (0.000), which confirms that this relationship is significant, likewise, it was found that the degree or strength of relationship between the two variables is 0.596, which is a moderate relationship or association. Thus, it is established that, when poor public investment is perceived, this is reflected in 59.6% of the socioeconomic impact in the San Martin region. The main conclusions are also mentioned: In reference to the analysis of the relationship between the results of public investment and the economic-social impact, the presence of dependence or link between both was found, since the p-value is less than 0.05 (0.000), which confirms that this relationship is significant, likewise, the degree or strength of the relationship between both variables is 0.580, which is a moderate relationship or association. Thus, it is established that, when poor results are perceived with respect to public investment, this is reflected in 58% of the economic-social impact in the San Martin region. The analysis of the relationship between public investment and economic-social impact, in response to the general objective, showed a dependence or linkage between the variables under study, since the p-value is less than 0.05 (0.000), which confirms that this relationship is significant, likewise, the degree or strength of the relationship between the two variables is 0.596, which is a moderate relationship or association. Therefore, it is established that, when poor public investment is perceived, this is reflected in 59.6% of the economic-social impact in the San Martin region. Finally, a proposal for strategies to improve public investment in the San Martin region was presented, so that the parties involved can prioritize, formulate, execute and evaluate the performance of investment projects with a global approach

Una revisión sistemática integral de las redes neuronales y su impacto en la detección de sitios web maliciosos en los usuarios de la red

The large branches of Machine Learning represent an immense support for the detection of malicious websites, they can predict whether a URL is malicious or benign, leaving aside the cyber attacks that can generate for network users who are unaware of them. The objective of the research was to know the state of the art about Neural Networks and their impact for the Detection of malicious Websites in network users. For this purpose, a systematic literature review (SLR) was conducted from 2017 to 2021. The search identified 561 963 papers from different sources such as Taylor & Francis Online, IEEE Xplore, ARDI, ScienceDirect, Wiley Online Library, ACM Digital Library and Microsoft Academic. Of the papers only 82 were considered based on exclusion criteria formulated by the author. As a result of the SLR, studies focused on machine learning (ML), where it recommends the use of algorithms to have a better and efficient prediction of malicious websites. For the researchers, this review presents a mapping of the findings on the most used machine learning techniques for malicious website detection, which are essential for a study because they increase the accuracy of an algorithm. It also shows the main machine learning methodologies that are used in the research papers.as grandes ramas de Machine Learning representan un inmenso apoyo para la detección de sitios web maliciosos, pueden predecir si una URL es maliciosa o benigna, dejando de lado los ciberataques que pueden generar para los usuarios de la red que los desconozcan. El objetivo de la investigación fue conocer el estado del arte sobre las Redes Neuronales y su impacto para la Detección de Sitios Web maliciosos en los usuarios de la red. Para ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura (SLR) de 2017 a 2021. La búsqueda identificó 561 963 artículos de diferentes fuentes como Taylor & Francis Online, IEEE Xplore, ARDI, ScienceDirect, Wiley Online Library, ACM Digital Library y Microsoft Académico. De los artículos solo 82 fueron considerados en base a los criterios de exclusión formulados por el autor. Como resultado de SLR, los estudios se centraron en el aprendizaje automático (ML), donde recomienda el uso de algoritmos para tener una mejor y eficiente predicción de sitios web maliciosos. Para los investigadores, esta revisión presenta un mapeo de los hallazgos sobre las técnicas de aprendizaje automático más utilizadas para la detección de sitios web maliciosos, que son esenciales para un estudio porque aumentan la precisión de un algoritmo. También muestra las principales metodologías de aprendizaje automático que se utilizan en los trabajos de investigación

A Comprehensive Systematic Review of Neural Networks and Their Impact on the Detection of Malicious Websites in Network Users

The large branches of Machine Learning represent an immense support for the detection of malicious websites, they can predict whether a URL is malicious or benign, leaving aside the cyber attacks that can generate for network users who are unaware of them. The objective of the research was to know the state of the art about Neural Networks and their impact for the Detection of malicious Websites in network users. For this purpose, a systematic literature review (SLR) was conducted from 2017 to 2021. The search identified 561 963 papers from different sources such as Taylor & Francis Online, IEEE Xplore, ARDI, ScienceDirect, Wiley Online Library, ACM Digital Library and Microsoft Academic. Of the papers only 82 were considered based on exclusion criteria formulated by the author. As a result of the SLR, studies focused on machine learning (ML), where it recommends the use of algorithms to have a better and efficient prediction of malicious websites. For the researchers, this review presents a mapping of the findings on the most used machine learning techniques for malicious website detection, which are essential for a study because they increase the accuracy of an algorithm. It also shows the main machine learning methodologies that are used in the research papers

Evaluación ambiental temprana en el área de influencia del proyecto minero San Gabriel de la Compañía de minas Buenaventura S.A.A. - 2018

El documento presenta los resultados de la evaluación ambiental temprana del área de influencia del proyecto minero San Gabriel de la Compañía de Minas Buenaventura S.A.A., el cual está ubicado en el distrito de Ichuña, provincia General Sánchez Cerro, departamento de Moquegua. La evaluación fue realizada por la Coordinación de evaluaciones ambientales integrales en el marco del Planefa 2018. La comisión se ejecutó en tres momentos en el tiempo. En el documento se exponen los antecedentes, los objetivos, el área de estudio, la participación ciudadana, la metodología, los resultados y análisis, la discusión, las conclusiones y recomendaciones de la evaluación realizada. Incluye tablas, gráficos, mapas y referencias bibliográficas