Calculation and analysis of the resilience of the departments of Colombia

En este artículo se analiza y compara la resiliencia de los departamentos de Colombia para mitigar los efectos de eventos adversos. Para esto se construyó un índice compuesto de resiliencia, utilizando variables como la diversidad de suelos, la diversidad de empresas, el índice de desempeño integral y la capacidad de carga sobre el ecosistema. Los resultados obtenidos evidencian gran disparidad entre los niveles de resiliencia de los entes territoriales estudiados, al tiempo que refuerzan la concepción holística de la resiliencia. De manera que los cálculos obtenidos para el índice son explicados por el desempeño integral de sus componentes

Black list and Alert list of the Aquatic Invasive Alien Species in the Iberian Peninsula: an action of the LIFE INVASAQUA

Resumen del trabajo presentado en VI Congreso Nacional sobre Especies Exóticas Invasoras y I Congreso Ibérico sobre EEI (EEI 2022) celebrado en Navarra del 20 al 23 de abril de 2022.One of the objectives of LIFE INVASQUA project is to develop tools that will be more efficient the Early Warning and Rapid Response (EWRR) framework for Invasive Alien Species in the Iberian Peninsula. Horizon scanning for high-risk IAS is basic in implementing measures to reduce new invasions, developing Alert lists, and to focus effort in the species already established, for instance making a Black list. We developed a trans national horizon scanning exercise focused on inland waters of Spain and Portugal in order to provide a prioritized lists (Black list and Alert list) of aquatic IAS that may pose a threat to aquatic ecosystems and socio economic sectors in the future. We followed a step approach of existing information about IAS (Plants, Freshwater Invertebrates, Estuarine Invertebrates and Vertebrates; 127 established taxa in Black list; 90 non established taxa in Alert list) combining with an expert scoring of prioritized taxa. IAS established in the Iberian aquatic system consistently highlighted as the worst included vertebrates (e.g. Cyprinus carpio, Gambusia holbrooki, Silurus glanis), freshwater and estuarine invertebrates (e.g. Procambarus clarkii, Dreissena polymorpha, Pacifastacus leniusculus, Ficopomatus enigmaticus, Callinectes sapidus, Corbicula fluminea) and plants (e.g. Eichhornia crassipes, Azolla filiculoides, Ludwigia grandiflora). Amongst taxa not yet established (Alert list), expert pointed to Perna viridis, Hydroides dirampha, Dreissena bugensis, Procambarus fallax f. virginallis, Perccottus glenii with higher risk of invasion, ecological and socioeconomic impacts. Over 20.6% of the taxa in the preliminary black list received no votes (no prioritization) by experts, 17.8% in the innitial alert list. Our horizon scanning approach is inclusive of all-taxa, prioritizes both established and emerging biological threats across trans-national scales, and considers not only the ecological impact, but also potential direct economic consequences as well as the manageability of invasive species.This work received funds from the LIFE Programme (LIFE17 GIE/ES/000515)

Determinantes de la pobreza en la Región Caribe Colombiana

Tesis(Economista)--Universidad de Cartagena.Facultad de Ciencias Economicas.Programa de Economia,2015Identificar los factores relacionados con la pobreza en la región Caribe colombiana para el año 2012.Estudio transversal a partir del micro-dato de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) 2012. Se estimó un modelo econométrico de Umbral Generalizado, que hace parte de los modelos de respuesta ordenada, la variable dependiente toma tres valores, uno cuando el hogar no es pobre, dos cuando es moderadamente pobre y tres cuando el hogar es extremadamente pobre.Respecto a los determinantes, se encontró que el nivel educativo, la ocupación y el tamaño del hogar son las variables de mayor incidencia. Siendo la educación la variable con mayor impacto.En el periodo estudiado se evidencia que la educación determina la posición socioeconómica del hogar. Incentivar el empleo y evitar incrementar el tamaño del hogar impactan positivamente en la reducción de la pobreza

Turn over and employment prediction on seedbed talet programs

El comportamiento del mercado laboral en Colombia presenta retos tanto para la oferta como para la demanda laboral. Según una encuesta realizada por ManpowerGroup, el 76% de los empleadores ha manifestado tener dificultades para cubrir puestos de trabajo. Dentro de las causas identificadas por la firma se resalta la falta de conexión entre las necesidades de las empresas y la formación actual del talento humano. Como respuesta a esta problemática, han surgido los semilleros de talento, los cuales buscan reducir la desconexión a través de una educación ágil, adaptada a las necesidades del sector productivo y complementaria a la educación tradicional. No obstante, factores como la deserción en los procesos de formación impactan negativamente las tasas de empleabilidad dentro de los semilleros. En este proyecto se describe la implementación de una Inteligencia Artificial (IA), compuesta por dos modelos capaces de predecir la empleabilidad y la deserción de los participantes de un semillero de talento. Como variables predictoras se utilizó principalmente información psicológica perteneciente a once dimensiones comportamentales. Para el entrenamiento de estos modelos se emplearon diferentes técnicas de aprendizaje de máquina evaluadas mediante la métrica F1-Score. Para el caso de la deserción, el modelo con mejor desempeño se basó en la técnica Light Gradient Boosting, que logró un desempeño del 66.7%. Para el caso de la empleabilidad, el mejor modelo se basó en la técnica Extreme Gradient Boosting, que logró un desempeño aproximado del 80%.The labor market behavior in Colombia presents challenges for both labor supply and demand. According to a survey conducted by ManpowerGroup, 76% of employers have difficulties in filling job positions. Among the factors highlighted, the lack of alignment between business needs and the current human capital formation stands out. In response to this issue, talent seedbed initiatives have emerged, aiming to reduce the gap through agile education tailored to the productive sector's requirements, serving as a supplement to conventional education. Nonetheless, factors such as turnover in the training processes exert a negative influence on the employability rates. This project delineates the implementation of an Artificial Intelligence (AI) system, comprising two models proficient in predicting the employability and attrition tendencies of participants enrolled in seedbed programs. As predictive variables, primarily psychological data pertaining to eleven behavioral dimensions were used. Diverse machine learning techniques were harnessed for training these models, assessed by means of the F1-Score metric. For attrition prediction, best the model was founded using Light Gradient Boosting technique, yielding a F-Score of 66.7%. On the other hand, in the context of employability, the optimal model was estimated with the Extreme Gradient Boosting technique, achieving an approximate performance of 80%.Magíster en Inteligencia ArtificialMaestrí

Cálculo y análisis de la resiliencia de los departamentos de Colombia

In this paper the resilience of the departments of Colombia in order to mitigate the effect of adverse events will be both analyzed and compared. To accomplish this, an index was build composed by resilience, using variables such as the soil diversity, enterprises variety, the integral performance index and the carrying capacity on the ecosystem. The results show a great disparity among the levels of resilience within the territorial subjects studied while also reinforcing the holistic conception of resilience. Thus, the calculations obtained for the index are explained through the integral performance of their components.En este artículo se analiza y compara la resiliencia de los departamentos de Colombia para mitigar los efectos de eventos adversos. Para esto se construyó un índice compuesto de resiliencia, utilizando variables como la diversidad de suelos, la diversidad de empresas, el índice de desempeño integral y la capacidad de carga sobre el ecosistema. Los resultados obtenidos evidencian gran disparidad entre los niveles de resiliencia de los entes territoriales estudiados, al tiempo que refuerzan la concepción holística de la resiliencia. De manera que los cálculos obtenidos para el índice son explicados por el desempeño integral de sus componentes