PERCEPCIÓN Y ACTITUD DE LA POBLACIÓN SOBRE LA NEBULIZACIÓN ESPACIAL EN EL CONTROL VECTORIAL QUE REALIZA EL PERSONAL DE SALUD EN EL CENTRO POBLADO DE SUPTE SAN JORGE - TINGO MARÍA 2017

Objetivo: Identificar la percepción y actitud sobre la nebulización espacial en el control vectorial que realiza personal de salud en el centro poblado de Supte San Jorge – Tingo María 2017 Materiales y métodos: es un estudio observacional de diseño descriptivo, participaron 100 jefes de familia mayores de 18 años de edad, para recoger información relacionado a la percepción se elaboró un cuestionario, y para evaluar las actitudes se elaboró un escala psicotécnica Resultados: el 57% de la población que participo en el estudio tenía edades entre 30 a 59 años de edad, 86% de los cuales fueron de sexo femenino, el 60% de la población reside más de 5 años en la localidad, el 48% tienen más de 5 integrantes en la vivienda, 85% población estudiada residen en una vivienda propia, el 58% de la población tiene una percepción positiva frente a la nebulización espacial para el control vectorial que realiza el personal de salud, en tanto 38% tienen percepción indiferente y 4% tiene percepción negativa. Sin embargo, el 79% mostraron actitud inadecuada y solo 21% mostraron actitud adecuada Conclusiones: más de la mitad de la población tienen percepción positiva frente a la nebulización espacial para el control vectorial que realiza el personal de salud, esto indica que es una actividad necesaria e importante, sin embargo, su actitud para permitir desarrollar esta acción es inadecuada razón por la que persiste este daño en su comunidad.Tesi

An Algorithm for Matching Heterogeneous Financial Databases: a Case Study for COMPUSTAT/CRSP and I/B/E/S Databases

Rigorous and proper linking of financial databases is a necessary step to test trading strategies incorporating multimodal sources of information. This paper proposes a machine learning solution to match companies in heterogeneous financial databases. Our method, named Financial Attribute Selection Distance (FASD), has two stages, each of them corresponding to one of the two interrelated tasks commonly involved in heterogeneous database matching problems: schema matching and entity matching. FASD's schema matching procedure is based on the Kullback-Leibler divergence of string and numeric attributes. FASD's entity matching solution relies on learning a company distance flexible enough to deal with the numeric and string attribute links found by the schema matching algorithm and incorporate different string matching approaches such as edit-based and token-based metrics. The parameters of the distance are optimized using the F-score as cost function. FASD is able to match the joint Compustat/CRSP and Institutional Brokers' Estimate System (I/B/E/S) databases with an F-score over 0.94 using only a hundred of manually labeled company links

Comportamiento de viviendas en adobe y concreto frente a eventos sísmicos y a estaciones climáticas de la provincia Otuzco - Trujillo

La presente investigación tiene como objetivo Determinar el comportamiento de las viviendas en adobe y concreto frente a eventos sísmicos y estaciones climáticas. El objetivo se basa en demostrar el comportamiento de las viviendas en adobe y concreto frente a los posibles eventos sísmicos y las estaciones climáticas, trabajando estos dos materiales de manera sincrónica. En cuanto al diseño de investigación fue correlacional causal o predictivo, y el tipo de estudio está orientada a las básicas y con un enfoque mixto, siendo la muestra 68 usuarios de la provincia de Otuzco y además de ellos 2 especialistas. Los instrumentos que ayudaron a recolectar los datos fueron; una encuesta a los usuarios (participantes) de la provincia de Otuzco, una entrevista abierta no estructurada a los especialistas. Se obtuvo como resultados de esta investigación que el comportamiento de viviendas en adobe y concreto frente a eventos sísmicos y estaciones climáticas, deben adaptar muros de adobe reforzado con geomallas en pórticos de concreto armado, en ese sentido estos van a influir positivamente ante los posibles eventos sísmicos (pórticos de concreto) y las estaciones climáticas (el adobe). Se concluyó que el comportamiento de viviendas en adobe y concreto hacen frente a eventos sísmicos y estaciones climáticas teniendo en cuenta tres puntos fundamentales; adobes reforzados, geomallas y pórticos de concreto armado

Propuesta de mejora de la gestión de procesos en las áreas de operaciones y ventas para incrementar la productividad de un laboratorio de análisis clínicos, Trujillo, 2022

La presente investigación buscó determinar la influencia de la propuesta de mejora de la gestión de procesos sobre productividad de un laboratorio de análisis clínicos situado en la ciudad de Trujillo. Se calculó la productividad antes de la propuesta de mejora con un resultado de 5.5 muestras/hora. Asimismo, se determinaron las causas raíz principales de la baja productividad: la falta de capacitación del personal de ventas, la falta de orden y limpieza y la falta de mantenimiento preventivo, cuyas pérdidas económicas ascendieron a S/ 15,391.19. Con la propuesta de mejora basada en herramientas de ingeniería como: estudio de tiempos, programa de capacitaciones, metodología 5S, método de Guerchet, mantenimiento preventivo y programa de auditorías internas se obtuvo un incremento de la productividad de 25.45%. Asimismo, se obtuvo un VAN de S/ 41,432.72, un TIR de 70% que fue mayor al TMAR de 20.45% y un beneficio costo de S/ 2.62

Adaptación de la Escala de Empowerment Psicológico en colaboradores de un call center. Lima, 2018

El presente trabajo de investigación se realizó con el objetivo de efectuar la adaptación psicométrica de la escala de Empowerment Psicológico en colaboradores de un call center. Lima, 2018. El enfoque del estudio es cuantitativo, de corte transversal, de diseño no experimental. La población estuvo conformada por 4000 colaboradores de los cuales 3000 pertenecen al área operativa y 1000 correspondientes al área administrativa. La muestra objetiva fue de 457 colaboradores (operativos y administrativos) entre ambos sexos, donde prevaleció el género femenino con un 56,2%, además el grado de instrucción por persona más frecuente fue el de estudios técnicos incompletos con un 23,4% y por último, el área de trabajo más representativo fue el área de operaciones con un 78,8%; para el análisis se utilizó muestreo no probabilístico. En cuanto a los principales resultados, la evidencia de validez de contenido se determinó mediante la V de Aiken con 5 jueces expertos. La fiabilidad se obtuvo a través del método de consistencia interna por coeficiente Alfa de Cronbach, donde se obtuvo un índice global de .93 y en sus dimensiones >.80 demostrando un nivel alto de consistencia interna. Se concluye que la presente investigación presenta y reúne las evidencias necesarias para la medición indirecta del constructo de Empoderamiento Psicológico

Machine learning methods in electronic nose analysis

The main existent tool to monitor chemical environ- ments in a continuous mode is gas sensor arrays, which have been popularized as electronic noses (enoses). To design and validate these monitoring systems, it is necessary to make use of machine learning techniques to deal with large amounts of heterogeneous data and extract useful information from them. Therefore, enose data present several challenges for each of the steps involved in the design of a machine learning system. Some of the machine learning tasks involved in this area of research include generation of operational patterns, detection anomalies, or classification and discrimination of events. In this work, we will review some of the machine learning approaches adopted in the literature for enose data analysis, and their application to three different tasks: single gas classification under tightly-controlled operating conditions, gas binary mixtures classification in a wind tunnel with two independent gas sources, and human activity monitoring in a NASA spacecraft cabin simulator.Postprint (author's final draft

Propuesta de mejora en la gestión logística y producción para incrementar la rentabilidad de la empresa Molicentro Chepén S. A. C

El presente trabajo de investigación tiene como principal objetivo determinar de qué manera las propuestas de mejora en la gestión logística y producción impactan sobre la rentabilidad de la empresa Molicentro Chepén SAC. Para lograr dicho objetivo, primero se realizó un diagnóstico de la situación actual, de manera que se identificaron seis causas raíz (tres en producción, tres en gestión logística), éstas se ordenaron en el diagrama de espina de pescado o de Ishikawa: no existen procesos estandarizados, falta de un plan de producción, falta de procedimientos de operación de línea, inadecuada gestión de inventarios, inadecuada ubicación del almacén, falta de procedimientos de logística. Posteriormente se desarrolló la matriz de indicadores para cada causa raíz identificada, con ello se cuantificaron los costos y pérdidas monetarias obteniendo un total de S/261,014.69 soles perdidos por año. Dentro de la matriz se consideraron también los métodos y herramientas propuestas como mejoras: Estudio de tiempos, MRP 1, Manual de procedimientos, Kardex, Distribución de planta, Manual de procedimientos; con dichas mejoras se logra reducir las pérdidas hasta en un 89 % logrando beneficios por S/231,190.37, mejorando el indicador de rentabilidad de 24.40% a 29.33%. Para finalizar, se procedió con la evaluación económica de las propuestas de donde los resultados de los indicadores principales fueron un VAN de S/233,562.67, TIR: 110%, periodo de recuperación de 1.66 años y un beneficio / costos de 1.10 soles; de dichos indicadores se concluye con la viabilidad de implementación de la propuesta

Feature selection for chemical sensor arrays using mutual information

We address the problem of feature selection for classifying a diverse set of chemicals using an array of metal oxide sensors. Our aim is to evaluate a filter approach to feature selection with reference to previous work, which used a wrapper approach on the same data set, and established best features and upper bounds on classification performance. We selected feature sets that exhibit the maximal mutual information with the identity of the chemicals. The selected features closely match those found to perform well in the previous study using a wrapper approach to conduct an exhaustive search of all permitted feature combinations. By comparing the classification performance of support vector machines (using features selected by mutual information) with the performance observed in the previous study, we found that while our approach does not always give the maximum possible classification performance, it always selects features that achieve classification performance approaching the optimum obtained by exhaustive search. We performed further classification using the selected feature set with some common classifiers and found that, for the selected features, Bayesian Networks gave the best performance. Finally, we compared the observed classification performances with the performance of classifiers using randomly selected features. We found that the selected features consistently outperformed randomly selected features for all tested classifiers. The mutual information filter approach is therefore a computationally efficient method for selecting near optimal features for chemical sensor arrays