Search

Theexploration of the relationships between the determinantsof entrepreneurshipwas the objective of this work.A non-experimental study was carried out with a non-probabilistic selection of300 coffee farmers affiliated to the microfinance program.Is observed a structure of five factors: representations, habitus, fields, capital, capabilities and enterprise that explained54% of the total variance explained, although the research design limited findings local scenario, suggesting the inclusion of variables that the literature identifiessociodemographic and socioeconomic variables to establish entrepreneurial profiles according to risk events;landslides, fires, droughts, floods, frosts or earthquakes La exploración de las relaciones entre los determinantes del emprendimiento fue el objetivo de este trabajo. Se llevó a cabo un estudio no experimental con una selección no probabilística de 300 productores de café afiliados al programa de microfinanzas. Se observa una estructura de cinco factores: representaciones, habitus, campos, capital, capacidades y empresa que explicaron el 54% de la varianza total explicada, aunque el estudio de investigación limitó los hallazgos del escenario local, sugiriendo la inclusión de variables que la literatura identifica sociodemográficas y socioeconómicas. Variables para

Este documento presenta el diseño, la implementación y los resultados obtenidos de un modelo de gamificación educativa aplicado en las materias de Ciencias de la PrepaTec del ITESM CEM. Partiendo de un proyecto piloto, aplicado a 80 estudiantes de 5° semestre, y una encuesta diagnóstica con 229 respuestas, se diseñó un esquema de gamificación educativa en Google Classroom que fue aplicado durante el semestre agosto-diciembre 2019 a un total de 619 estudiantes pertenecientes a las asignaturas de “Energía y Transformación I”, “Física III” y “La Materia y el Entorno”. Este modelo, basado en los principios de octálisis y el esquema de cuatro fases de Chou, significó la realización de 45 actividades distintas, divididas en 6 categorías y evaluadas por un equipo de 8 profesores y 17 becarios en un esquema de recompensas de puntos extra (1/100 por cada 1000 puntos de gamificación, limitado a 5000 puntos por periodo). Los resultados obtenidos respecto al conteo de actividades realizadas (21,673 entregas en total), el índice de participación (83.3% en la etapa de Endgame), la suma de puntos (1730 en promedio) y las encuestas de opinión realizadas a la mitad y al término de la implementación del modelo (en las que el 76.8% afirmó que el modelo “mejoró mucho” su motivación respecto a la materia), mostraron que el modelo, además de ser exitoso en lo que respecta a aumentar la motivación y compromiso de los estudiantes, rebasó las expectativas y brinda información fundamental sobre los elementos de diseño más importantes a considerar para crear una experiencia de gamificación exitosa, como priorizar los elementos de motivación intrínseca sobre las recompensas o la plataforma tecnológica que se utilice. Como consecuencia de este proyecto, actualmente se trabaja en expandirlo a otras asignaturas, niveles e instituciones (el 93.4% de los encuestados desea que el proyecto se replique), teniendo como propósito dar una experiencia educativa más significativa y motivante a partir de la incorporación de elementos gamificados a su labor cotidiana. Maestro en Tecnología Educativa

Often, knowledge-generating organizations have been studied from the influence of their culture, structure and flexible and innovative processes, or from the influence of their leadership and the continuous training of their talents. In the present work, a higher education institution was well researched from the topics established in the specialized literature from 2010 to 2018, the discourses of key informants and the reliability as well as the validity of an instrument that measured its underlying factors. For this purpose, three investigations were carried out: One documentary, another qualitative and another correlational in order to specify a model for the study of the phenomenon in question. The results show a prevalence of knowledge generation as a second order construct and a representation of its dimensions around the categories of «alliances», «networks» and «climates», as well as a factorial structure around the motivation, innovation and communication of opportunities based on resources and capabilities. Lines concerning empathy, commitment and satisfaction are seen as factors that would increase the percentage of the total variance explained, which was 54%. A menudo, las organizaciones generadoras de conocimiento han sido estudiadas desde la influencia de su cultura, estructura y procesos flexibles e innovadores, o bien desde la influencia de sus liderazgos y la formación continua de sus talentos. En el presente trabajo, más bien se investigó una institución de educación superior desde los temas establecidos en la literatura especializada de 2010 a 2018, los discursos de informantes clave y tanto la confiabilidad como la validez de un instrumento que midió sus factores subyacentes. Para tal propósito, se realizaron tres investigaciones: una documental, otra cualitativa y una correlacional, a fin de poder especificar un modelo para el estudio del fenómeno en comento. Los resultados muestran una prevalencia de la generación del conocimiento como un constructo de segundo orden y una representación de sus dimensiones en torno a las categorías de «alianzas», «redes» y «climas», así como una estructura factorial en torno a la motivación, la innovación y la comunicación de oportunidades en función de recursos y capacidades. Se advierten líneas concernientes a la empatía, el compromiso y la satisfacción como factores que incrementarían el porcentaje de la varianza total explicada, que fue del 54%.&nbsp

Los estudios psicológicos de las organizaciones, enLos estudios psicológicos de las organizaciones, enlo concerniente al capital humano, han demostradoque este factor se incrementa en la medida en que el rasgo intelectual el que cobra mayor valor alconsiderarse como el principal activo intangiblede una organización. De este modo, el objetivo delpresente trabajo fue exponer los marcos teóricos,conceptuales y empíricos relativos al capital de discusión relativos a la cadena de valor de unaorganización en función de sus activos intangibles. Se llevó a cabo un estudio documental con unaselección no probabilística de fuentes indexadas arepositorios, tales como Dialnet, Latindex y Redalyc,considerando año de publicación y relación entrelos conceptos de organización y capital humano.

El trabajo consiste en realizar un estudio la tecnología de virtualización de funciones de red (Network Function Virtualization, NFV), centrándose en la orquestación de recursos de computación en la nube y analizando su impacto en el futuro de las comunicaciones. Se realizará un estado del arte de los orquestadores NFV de código abierto que se consideran más relevantes actualmente incluyendo su estado actual, la integración con la arquitectura de referencia ETSI NFV MANO, la definición de los descriptores de servicios de red (Network Service Descriptor, NSD) y la interacción con organizaciones de estandarización y comunidades. Posteriormente se detallará como instalar y desplegar las distintas soluciones de orquestación, definiendo y realizando mediciones significativas en un entorno de pruebas y describiendo distintos casos de estudio y aplicaciones. Por último, se realizadisrá una comparativa de los distintos orquestadores estudiados en base a los resultados obtenidos. El objetivo es proporcionar una visión técnica de las soluciones de orquestación de código abierto que se consideran más relevantes actualmente analizando sus capacidades.--ABSTRACT--The project consists on the study of Network Function Virtualization technology (NFV) focusing on the orchestration of cloud computing resources and analyzing the impact in the communications of the near future. The project will include the state of the art of the open source NFV orchestration solutions considered more relevant at the present time, including the current state, compliance with ETSI NFV MANO, definition of Network Service Descriptors (NSD) and interaction with standardization organizations and communities. Subsequently the installation and deployment of the NFVO orchestrators will be defined as well as metrics for benchmarking the different orchestration solutions in a testing environment. Diverse use cases and applications will be also described for each solution. Finally, the orchestrators will be compared using the results obtained previously. The objective is to provide a technical overview of the selected open source NFV orchestration options analyzing its capabilities.

La valoración del dolor torácico en urgencias puede resultar compleja. Se plante un algoritmo diagnóstico que permite clasificar a los pacientes en grupos de alto y bajo riesgo de etiología coronaria para las unidades de dolor torácico. Métodos: estudio observacional de cohortes histórica con seguimiento prospectivo de pacien- tes que acudieron a urgencias por dolor torácico sospechoso de etiología isquémica con electro- cardiograma y biomarcadores normales que se sometieron a una prueba de esfuerzo convencional. El seguimiento medio fue de 15 meses. Se consideró como patrón oro de etiología coronaria el cateterismo con lesiones significativas y como dato de negatividad el cateterismo sin lesiones y/o ausencia de recurrencia del dolor durante el seguimiento. Mediante regresión logística se obtuvieron las variables predictoras de origen coronario y se elaboró un algoritmo diagnóstico, basado en el Ergoscore (score realizado con los factores seleccionados) y en la prueba de esfuerzo. El poder discriminante del algoritmo se evalúo mediante área bajo la curva ROC (AUC). Resultados: se analizaron 100 pacientes. El 17% presentó lesiones coronarias significativas. La ergometría presentó una precisión del 89%. Los factores seleccionados fueron el score de riesgo cardiovascular y la probabilidad pretest. El Ergoscore menor o igual a 3 y superior o igual a 7 presentó el mejor comportamiento respecto a los parámetros de validez. Los resultados del algoritmo fueron: sensibilidad=82,4%, especificidad 89,2%, precisión 88%. No hubo falsos negativos. El AUC fue de 0.915. Conclusiones: el algoritmo presenta una adecuada precisión diagnóstica para detectar casos de origen coronario. Su aplicación evitaría realizar una prueba de esfuerzo a 32% de los pacientes