Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL): Open Journal Systems
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PROCESOS DE SUCESIÓN Y PERMANENCIA DE LAS PYMES FAMILIARES BASADAS EN EL MODELO TRIDIMENSIONAL O DE GERSICK
Get PDFFamily SMEs are key to the economy of many countries, including the Cuenca canton. They not only drive economic growth and employment, but also represent the continuity of family traditions and values. However, they face unique challenges due to the intersection of business and family interests. Successful succession and retention are critical to its long-term sustainability and success.
The objective of this study was to examine family businesses in the Cuenca canton using three-dimensional methodology (business, family and property) to understand their dynamics and challenges. The methodology involves collecting data from multiple sources, such as interviews and document analysis, to evaluate aspects related to business management, family dynamics and ownership structure in a sample of 329 family businesses. The results were tabulated in SPSS. The study revealed that these entities in the Cuenca canton face significant challenges in areas such as administrative management, the lack of clear succession policies and the need to balance family and business dynamics, specifically critical areas were identified to improve sustainability and 30 % indicates important problems in the relationship between family and business and possibly characterized by significant conflictsLas pymes familiares son clave en la economía de muchos países, incluyendo el cantón Cuenca. No solo impulsan el crecimiento económico y el empleo, sino que también representan la continuidad de tradiciones y valores familiares. Sin embargo, enfrentan desafíos únicos debido a la intersección de intereses empresariales y familiares. La sucesión y permanencia exitosa son fundamentales para su sostenibilidad y éxito a largo plazo. El objetivo de este estudio fue examinar las empresas familiares en el cantón Cuenca utilizando la metodología tridimensional (empresa, familia y propiedad) para comprender su dinámica y desafíos. La metodología implica la recopilación de datos de múltiples fuentes, como entrevistas y análisis de documentos, para evaluar aspectos relacionados con la gestión empresarial, las dinámicas familiares y la estructura de propiedad a una muestra de 329 empresas familiares. Los resultados fueron tabulados en SPSS. El estudio reveló que estas entidades en el cantón Cuenca enfrentan desafíos significativos en áreas como la gestión administrativa, la falta de políticas de sucesión claras y la necesidad de equilibrar las dinámicas familiares y empresariales, específicamente se identificaron áreas críticas para mejorar la sostenibilidad y el 30% señala problemas importantes en la relación entre la familia y la empresa y posiblemente caracterizada por conflictos significativos
Modelos Lineales Generalizados en el análisis del uso de desechos agroindustriales en la preparación de enmiendas orgánicas y su efecto en los parámetros de calidad
Get PDFThe large amount of organic waste obtained from agro-industrial production processes are very important materials for organic agriculture, as they can improve the physical, chemical and biological quality of soils. For this reason, a trial was carried out at the “La Troncal” mill, Guayas-Ecuador (2009-2010), to test three combinations of agro-industrial residues; establishing a multifactorial experimental design and examining three different combinations of filter cake, molasses and ash; two sources of microorganisms; and two types of aeration. Regression (Generalized Linear Models) was applied, through the stepwise method, of posterior elimination, to model the relationship between the dependent variable (carbon nitrogen C/N ratio) and the independent or predictive ones: Height, Organic Matter content, Conductivity, Percentage of Organic Matter and Ash in the formula, Micro-Organisms, Temperature, pH and Aeration. The final model was: E[C/N] = -10566.1 + 66.5738*Altura - 0.19824*Altura2 - 1.8069*Altura*MOCromat - 0.4597*Altura*Temp - 0.2226*Conduct + 0.0015*Conduct*F%Cenizas + 0.0039*Conduct*Temp - 18.411*F%MO + 0.3609*F%MO*Temp + 32.0059*MicroOrgC + 188.788*MOCromat + 299.196*Temp - 2.7438*Temp2 + 27.0893* pH - 90.2597*Aireac + ε.
Which turned out to be a good explanatory and predictive model to measure dependency and estimate the possible values that the C/N ratio takes based on the initial values of the independent variables. The temperature parameter is the most critical, since compost production is a dynamic process, similarly to pH and conductivity. The probability of obtaining the best compost according to the Monte Carlo method is greater when placing between 33% and 35% OM, 19% Ash and 100% of the pile is completed with Humidity; applying commercial microorganisms; using turning as aeration method; and having at the beginning of the process the conductivity in values between 2750 and 2850 µS/cm; around 55ºC of temperature and 7.5 of pH.
La gran cantidad de desechos orgánicos obtenidos de procesos de producción agroindustriales, son materiales muy importantes para la agricultura orgánica, pues son capaces de mejorar la calidad física, química y biológica de los suelos. Por ello se realizó un ensayo en el ingenio “La Troncal”, Guayas-Ecuador (2009-2010), para probar tres combinaciones de residuos agroindustriales; estableciéndose un diseño experimental multifactorial y examinar tres diferentes combinaciones de cachaza, melaza y ceniza; dos fuentes de microorganismos; y dos tipos de aireación. Se aplicó Regresión (Modelos Lineales Generalizados), a través del método stepwise, de eliminación posterior, para modelar la relación entre la variable dependiente (relación carbono nitrógeno C/N y las independientes o predictoras: Altura, contenido de Materia Orgánica, Conductividad, Porcentaje de Materia Orgánica y de Ceniza en la fórmula, Micro-Organismos, Temperatura, pH y Aireación. El modelo final fue: E[C/N] = -10566.1 + 66.5738*Altura - 0.19824*Altura2 - 1.8069*Altura*MOCromat - 0.4597*Altura*Temp - 0.2226*Conduct + 0.0015*Conduct*F%Cenizas + 0.0039*Conduct*Temp - 18.411*F%MO + 0.3609*F%MO*Temp + 32.0059*MicroOrgC + 188.788*MOCromat + 299.196*Temp - 2.7438*Temp2 + 27.0893* pH - 90.2597*Aireac + ε.
El cual resultó ser un buen modelo explicativo y predictivo para medir la dependencia y estimar los posibles valores que tome la relación C/N en función de los valores iniciales de las variables independientes. El parámetro temperatura es el más crítico, dado que la producción del compost es un proceso dinámico, de manera similar el pH y la conductividad. La probabilidad de obtener el mejor compost según el método de Monte Carlo, es mayor al colocar entre 33% y 35% de MO, 19% de Ceniza y se completa el 100% de la pila con Humedad; aplicando microorganismos comerciales; utilizando como método de aireación el volteo; y teniendo al inicio del proceso la conductividad en valores entre 2750 y 2850 µS/cm; alrededor de 55ºC de temperatura y 7.5 de pH
Fragmentos de un discurso amoroso antes de la telefonía móvil
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