Revistas de investigación Universidad Nacional Mayor de San Marcos
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Contributions to the characterization of soils for earthquake-resistant design purposes
No full textEl diseño estructural requiere la caracterización de los suelos con fines de diseño y cálculo sismo resistente. Esto permite definir tanto la fuerza sísmica horizontal asociada a la magnitud del evento, como la respuesta del sitio. Dicha caracterización se efectúa, según normativas nacionales e internacionales, determinando el valor promedio de resistencia al corte en los 30 metros superiores del perfil, clasificando así el suelo según los rangos establecidos en los códigos de diseño.Si bien esta clasificación es un requisito normativo, a menudo no advierte condiciones particulares en profundidades menores que resultan críticas para el diseño de infraestructura. Entre estas condiciones destacan: el fenómeno de licuación en suelos granulares sueltos, la pérdida de capacidad portante y los asentamientos excesivos en suelos cohesivos blandos.Este trabajo propone que dichas condiciones especiales pueden identificarse tempranamente utilizando los mismos procedimientos de los códigos de diseño. Para ello, se presenta una aproximación a la identificación de comportamientos diferenciados del suelo, analizando el caso de la localidad de Tambo de Mora. La triangulación entre los resultados geotécnicos, la evidencia física postsismo y la metodología propuesta indica que la hipótesis es viable, arrojando resultados confiables y reproducibles. Adicionalmente, la propuesta se validó en otras localizaciones, constatando la premisa planteada.Structural design requires the characterization of soils for the purposes of seismic design and calculation. This allows defining both the horizontal seismic force associated with the magnitude of the earthquake, and the response of the soil to the design event. The characterization of the soil for earthquake-resistant purposes is carried out by finding, both in national and international regulations, the average value of the parameter that measures the shear resistance of the soil, for the upper 30 meters of the soil profile. The value obtained characterizes the soils, taking into account the ranges established in the design codes.The characterization of soils is part of the geotechnical conditions required normatively for the design, however, the normative characterization does not warn of particular conditions of soils at lower depths that are relevant for the design of any infrastructure planned, built or to be built and that it is necessary to warn and keep in mind when formulating the structural design. We notice, for example, manifestations such as the phenomenon of soil liquefaction in loose granular soils, loss of bearing capacity in soft cohesive soils, excessive settlements both in loose granular soils and in soft cohesive soils, among other special soil conditions.These special soil problems can also be warned early, with the same procedure established in the design codes. In this work we make an approach to the early identification of differentiated soil behaviors; Analyzing for the town of Tambo de Mora the results of the geotechnical analysis, the post-earthquake physical evidence and what is proposed in this work, these three aspects allow us to indicate that the proposed hypothesis is viable and can give feasible, reliable and reproducible results, the proposal was also verified for other locations, confirming the proposed premise
Vulnerability assessment and nature-based solutions to strengthen climate resilience in high Andean populations, Puno, Peru
No full textEl cambio climático incrementa la vulnerabilidad socioeconómica en zonas altoandinas donde las comunidades rurales dependen de ecosistemas frágiles para acceder al agua y sostener la producción agrícola. Este estudio analiza la vulnerabilidad de las poblaciones rurales de las tierras altas de Puno (Perú) frente a eventos climáticos extremos, evalúa sus estrategias de adaptación y examina el potencial de las Soluciones Basadas en la Naturaleza (SbN) para fortalecer la resiliencia climática. La metodología se estructura en tres fases: (1) riesgo climático y sociedad del riesgo, (2) vulnerabilidades y respuestas de adaptación en Puno, y (3) SbN para la resiliencia. En la región, la agricultura y ganadería son actividades altamente expuestas a sequías, heladas, granizadas y olas de frío, lo que impulsa la implementación de medidas como almacenamiento de agua y alimentos, diversificación productiva, infraestructura resiliente y energías renovables. Asimismo, SbN como qochas, albarradas, amunas, waru-waru, andenes, reforestación y gaviones resultan clave para reducir impactos y fortalecer la capacidad adaptativa.Climate change increases socioeconomic vulnerability in highAndean regions where rural communities depend on fragile ecosystems for water access and agricultural production. This study assesses the vulnerability of rural populations in the highlands of Puno (Peru) to extreme climatic events, evaluates local adaptation strategies, and examines the potential of Nature-Based Solutions (NbS) to strengthen climate resilience. The methodology is structured in three phases: (1) climate risk and risk society, (2) vulnerabilities and adaptation responses in Puno, and (3) NbS for resilience enhancement. In the region, agriculture and livestock are highly exposed to droughts, frosts, hailstorms, and cold waves, which has led to strategies such as wa-ter and food storage, productive diversification, resilient infrastructure, and the use of renewable energy sources. Likewise, NbS — including qochas, albarradas, amunas, waruwaru, terraces, reforestation, and gabion systems play a key role in reducing impacts and strengthen-ing adaptive capacity
Phytochemical Characterization, Phenolic Compounds, Antioxidant Activity and Micronutrient Content in Extract of Psidium guajava L Leaves
No full textBackground: Psidium guajava L. is a species widely used in traditional medicine, mainly due to its diversity of secondary metabolites with reported antioxidant properties and nutritional benefits. However, the marked variability in its phytochemical and mineral composition highlights the need for scientific evidence to rigorously support its nutraceutical potential. Materials and Methods: Fresh leaves of P. guajava were collected, dehydrated, pulverized, and subjected to ethanol maceration. The phytochemical profile was characterized through standardized qualitative assays. Total phenolic and flavonoid contents were quantified using the Folin–Ciocalteu and aluminum chloride methods, respectively. Antioxidant activity was assessed through DPPH and ABTS assays. In addition, micronutrient concentrations (Ca, Mg, Fe, Zn, and Cu) were analyzed by atomic absorption spectroscopy. Data were statistically processed using ANOVA followed by Tukey’s test (p < 0.05). Results: The ethanolic extract revealed the presence of flavonoids, tannins, saponins, terpenoids, and alkaloids. The concentration of phenolic compounds reached 96.4 ± 2.3 mg GAE/g, while flavonoids accounted for 41.7 ± 1.6 mg QE/g. Antioxidant capacity showed an IC50 of 34.2 ± 1.1 µg/mL in the DPPH assay and 612.5 ± 15.3 µmol TE/g in ABTS. Regarding mineral composition, calcium (142.7 ± 3.9 mg/100 g), magnesium (88.3 ± 2.6 mg/100 g), and iron (21.4 ± 1.1 mg/100 g) were the most abundant elements. Conclusion: P. guajava. leaves represent a bioactive matrix with high levels of phenolic compounds and flavonoids, coupled with remarkable antioxidant capacity and a relevant contribution of essential micronutrients. These findings support their potential application in nutraceutical, food, and pharmaceutical industries. Nevertheless, further in vivo studies and clinical trials are needed to validate their efficacy, bioavailability, and safety in complex biological systems.Introducción: Psidium guajava L. es una especie ampliamente utilizada en la medicina tradicional, principalmente por la diversidad de metabolitos secundarios a los que se le atribuyen propiedades antioxidantes y beneficios nutricionales. Sin embargo, la marcada variabilidad en su composición fitoquímica y mineral hace necesario generar evidencia científica que respalde de manera rigurosa su potencial nutracéutico. Materiales y Métodos: Se recolectaron hojas frescas de P. guajava, las cuales fueron deshidratadas, pulverizadas y sometidas a maceración con etanol. El perfil fitoquímico se determinó mediante pruebas cualitativas estandarizadas. El contenido total de fenoles y flavonoides se cuantificó con los métodos de Folin–Ciocalteu y cloruro de aluminio, respectivamente. La actividad antioxidante se evaluó mediante los ensayos DPPH y ABTS. De manera complementaria, se analizó la concentración de micronutrientes (Ca, Mg, Fe, Zn y Cu) mediante espectroscopía de absorción atómica. Los datos fueron procesados estadísticamente mediante ANOVA y prueba de Tukey (p < 0,05). Resultados: El extracto etanólico mostró la presencia de flavonoides, taninos, saponinas, terpenoides y alcaloides. La concentración de compuestos fenólicos alcanzó 96,4 ± 2,3 mg GAE/g, mientras que la de flavonoides fue de 41,7 ± 1,6 mg QE/g. La capacidad antioxidante presentó un IC50 de 34,2 ± 1,1 µg/mL en el ensayo DPPH y 612,5 ± 15,3 µmol TE/g en ABTS. En el perfil mineral destacaron calcio (142,7 ± 3,9 mg/100 g), magnesio (88,3 ± 2,6 mg/100 g) y hierro (21,4 ± 1,1 mg/100 g) como elementos mayoritarios. Conclusión: Las hojas de P. guajava constituyen una matriz bioactiva con alto contenido de compuestos fenólicos y flavonoides, acompañada de una notable capacidad antioxidante y una contribución relevante de micronutrientes esenciales. Estos hallazgos respaldan su potencial aplicación en las industrias nutracéutica, alimentaria y farmacológica. No obstante, se enfatiza la necesidad de realizar estudios in vivo y ensayos clínicos que permitan validar su eficacia, biodisponibilidad y seguridad en sistemas biológicos complejos
Model for Detecting Pedestrian Accidents in Urban Areas Using YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv11
No full textIn urban contexts of Latin America, falls represent a growing public safety problem, being one of the main causes of accidents and injuries in both public and workplace environments. This study aims to comparatively evaluate the performance of three object detection models —YOLOv5, YOLOv8, and the emerging YOLOv11— applied to the automatic identification of pedestrian falls in urban scenarios. For this purpose, a dataset of 600 images was built from public sources and manual simulations, which was expanded using data augmentation techniques and divided into training, validation, and testing subsets (70/20/10). The models were trained under identical experimental conditions and evaluated using standard computer vision metrics, such as [email protected], [email protected]:0.95, precision, recall, F1 score, confusion matrix, and inference time. Initial results showed that YOLOv11 achieved the highest [email protected] (94.6%) and a precision of 91.3%, while YOLOv8 obtained the best performance in [email protected]:0.95 (0.498) and F1 score (0.542). After hyperparameter optimization, YOLOv8 improved its precision from 0.902 to 0.944 and increased its [email protected] by 3.2%, thus surpassing YOLOv11 in precision. These findings demonstrate that hyperparameter optimization can significantly enhance model performance, consolidating YOLOv8 as the most effective alternative for fall detection in urban scenarios.En los contextos urbanos de América Latina, las caídas representan un problema creciente de seguridad ciudadana, siendo una de las principales causas de accidentes y lesiones tanto en espacios públicos como laborales. Este estudio tiene como objetivo evaluar comparativamente el desempeño de tres modelos de detección de objetos —YOLOv5, YOLOv8 y el emergente YOLOv11— aplicados a la identificación automática de caídas de transeúntes en entornos urbanos. Para ello, se construyó un conjunto de datos de 600 imágenes obtenidas de fuentes públicas y simulaciones manuales, el cual fue ampliado mediante técnicas de aumento de datos y dividido en subconjuntos de entrenamiento, validación y prueba (70/20/10). Los modelos se entrenaron bajo condiciones experimentales idénticas y se evaluaron utilizando métricas estándar de visión por computadora, tales como [email protected], [email protected]:0.95, precisión, recuperación, puntuación F1, matriz de confusión y tiempo de inferencia. Los resultados iniciales mostraron que YOLOv11 alcanzó el mayor [email protected] (94.6 %) y una precisión del 91.3 %, mientras que YOLOv8 obtuvo el mejor desempeño en [email protected]:0.95 (0.498) y puntuación F1 (0.542). Tras la optimización de hiperparámetros, YOLOv8 mejoró su precisión de 0.902 a 0.944 y aumentó su [email protected] en un 3.2 %, superando a YOLOv11 en precisión. Estos hallazgos evidencian que el ajuste de hiperparámetros puede mejorar significativamente el rendimiento de los modelos, consolidando a YOLOv8 como la alternativa más eficaz para la detección de caídas en escenarios urbanos
Integration Of Homomorphic Encryption And Artificial Intelligence For Differential Data Analysis: A Systematic Review
No full textEl cifrado homomórfico permite realizar cálculos complejos en datos cifrados sin descifrarlos, protegiendo la privacidad ante la creciente demanda de análisis de datos sensibles mediante inteligencia artificial. Este estudio analizó la combinación de IA y cifrado homomórfico para análisis confidencial de datos, identificando aplicaciones, desafíos y soluciones en literatura científica contemporánea.Se realizó un análisis sistemático siguiendo normas PRISMA, usando ScienceDirect, Google Académico e IEEE Xplore como fuentes, con criterios específicos para artículos publicados desde 2020. El análisis abarcó ciberseguridad, computación en la nube, aprendizaje federado, industria 4.0 y salud, identificando limitaciones y soluciones criptográficas propuestas.Los resultados muestran que los esquemas CKKS y BGV han alcanzado madurez suficiente para implementación práctica, aunque persisten desafíos en carga computacional y limitaciones de precisión. Se concluye que esta correlación tecnológica representa la solución más prometedora para procesamiento seguro de datos sensibles, requiriendo investigación futura en marcos estandarizados y algoritmos híbridos para mejorar eficiencia computacional y protección de privacidad.Homomorphic encryption allows complex calculations to be performed on encrypted data without decrypting it, protecting privacy in the face of growing demand for sensitive data analysis using artificial intelligence. This study analyzed the combination of AI and homomorphic encryption for confidential data analysis, identifying applications, challenges and solutions in contemporary scientific literature.A systematic analysis was performed following PRISMA guidelines, using ScienceDirect, Google Scholar, and IEEE Xplore as sources, with specific criteria for articles published since 2020. The analysis covered cybersecurity, cloud computing, federated learning, Industry 4.0, and healthcare, identifying limitations and proposed cryptographic solutions.The results show that CKKS and BGV schemes have reached sufficient maturity for practical implementation, although challenges in computational load and accuracy limitations remain. It is concluded that this technological correlation represents the most promising solution for secure processing of sensitive data, requiring future research into standardized frameworks and hybrid algorithms to improve computational efficiency and privacy protection
Gafas Emergentes, Tecnologías Inmersivas, Tecnologías IoT y Técnicas de IA usadas para asistir a Personas con Ceguera o Baja Visión
No full textToday, many people suffer from blindness or low vision (BLV), and this limitation hinders their personal, academic, and/or professional development. With advances in technology, many studies have proposed innovative solutions to help people with BLV carry out their activities. Therefore, this study conducts a systematic review of the literature based on the PICOC framework and PRISMA guidelines, with the aim of obtaining evidence-based information to propose innovative strategies that help people with LVS in Peru improve their lifestyle. In addition, four research questions are posed: What types of emerging glasses have been implemented to help BLV people? What types of immersive technologies have been applied to help BLV people? What IoT technologies have been applied to help BLV people? And what artificial intelligence techniques have been applied to help BLV people? The results showed that: most studies have used different artificial intelligence techniques (63.64%), have proposed “smart glasses,” have used “Mixed Reality” as immersive technology, the most widely used type of IoT sensor was the “ultrasonic sensor,” and the most widely used algorithm was CNN.Hoy en día muchas personas padecen de ceguera o baja visión (CBV) y esta limitación ocasiona limitaciones en su desarrollo personal, académico y/o profesional. Con el avance de las tecnologías, muchos estudios han propuesto soluciones innovadoras para ayudar a las personas con CBV a realizar sus actividades. Por ello, el presente estudio realiza una revisión sistemática de la literatura basada en el marco de trabajo PICOC y las directrices de PRISMA, con la finalidad de obtener información basada en la evidencia para proponer estrategias innovadoras que ayuden a las personas con CBV de Perú a mejorar su estilo de vida. Además, se plantea cuatro preguntas de investigación: ¿Qué tipos de Gafas emergentes se han implementado para ayudar a las personas con CBV? ¿Qué tipos de tecnologías inmersivas se han aplicado para ayudar a las personas con CBV? ¿Qué tecnologías de IoT se han aplicado para ayudar a las personas con CBV? y ¿Qué técnicas de Inteligencia Artificial se han aplicado para ayudar a las personas con CBV? Los resultados evidenciaron que: la mayoría de los estudios han utilizado diferentes técnicas de Inteligencia artificial (63.64 %,), han propuesto “gafas inteligentes”, han utilizado la “Realidad Mixta” como tecnología inmersiva, el tipo de sensor IoT mas utilizado fue el “sensor ultrasónico” y el algoritmo más utilizado fue CNN
Classification model for delinquent customers in a telephone company usingXGBoost and LightGBM, Lima 2023
No full textEl objetivo fue comparar la clasificación de clientes morosos de una empresa de telefonía en Lima en 2023 usando modelos de clasificación mediante XGBoost y LightGBM. La investigación adopta un enfoque cuantitativo utilizando herramientas estadísticas para clasificar clientes postpago por morosidad. La investigación es comparativa y optimiza la clasificación a través de algoritmos de machine learning y redes neuronales. El diseño es no experimental y transversal, utilizando una base de datos de clientes de una empresa de telefonía celular. La población de estudio incluye clientes postpago con ciertos criterios de inclusión, identificando 30883 clientes seleccionados que cumplen los requisitos. Entre los resultados de las métricas utilizadas para evaluar los modelos, se obtuvo que el modelo de clasificación mediante XGBoost tiene una exactitud de 0.6548 y un indicador F1-Score de 0.2592; mientras que el modelo de clasificación mediante LightGBM muestra 0.6452 de exactitud y F1-Score de 0.2551. Los resultados muestran que el modelo de clasificación mediante XGBoost clasifica mejor a los clientes morosos que el modelo de clasificación mediante LightGBM.The objective was to compare the classification of delinquent customers of a telephone company in Lima in 2023 using classification models based on XGBoost and LightGBM. The research adopts a quantitative approach using statistical tools to classify postpaid customers by delinquency. The research is comparative and optimizes classification through machine learning algorithms and neural networks. The design is non-experimental and cross-sectional, using a customer database from a cell phone company. The study population includes postpaid customers with certain inclusion criteria, identifying 30,883 selected customers who meet the requirements. Among the results of the metrics used to evaluate the models, it was found that the classification model using XGBoost has an accuracy of 0.6548 and an F1-Score indicator of 0.2592, while the classification model using LightGBM shows an accuracy of 0.6452 and an F1-Score of 0.2551. The results show that the XGBoost classification model classifies delinquent customers better than the LightGBM classification model
Organizational climate as a key element in staff turnover in a private company
No full textUn ambiente laboral positivo es fundamental para retener el talento humano, promover el desarrollo profesional, incrementar el bienestar y reconocer las contribuciones de los empleados. El objetivo principal de esta investigación fue determinar la relación entre el clima organizacional y la rotación de personal en los colaboradores de una empresa privada. En cuanto a la metodología, se trabajó con un enfoque cuantitativo, nivel descriptivo correlacional, diseño no experimental transeccional y tipo de investigación aplicada. De un total de 112 colaboradores, se tomó una muestra de 87 participantes mediante un muestreo probabilístico estratificado. Se utilizó un cuestionario de 32 ítems con escala tipo Likert, validado mediante tres juicios de expertos, lo que arrojó un 93.23 %, superando el porcentaje mínimo aceptable. La confiabilidad se evaluó mediante el alfa de Cronbach, obteniéndose un valor de α = 0.892. Los resultados evidenciaron una correlación entre ambas variables, destacándose los aspectos organizacionales (r = 0.711) y la satisfacción laboral (r = 0.662). Se concluyó que las dos variables se relacionan de forma positiva y significativa, con una correlación de Pearson de r = 0.799. En vista de estos resultados, se recomienda que la política de gestión del talento humano se implemente mediante planes integrados orientados a fortalecer el liderazgo, el desarrollo del talento y la estructura organizacional, con base en la gestión por competencias.A positive work environment is fundamental for retaining talent, promoting professional development, increasing well-being, and recognizing employee contributions. The main objective of this research was to determine the relationship between organizational climate and employee turnover in a private company. In regard to methodology, we employed a quantitative approach with a descriptive, correlational level and a non-experimental, cross-sectional design for applied research. A total of 112 employees were surveyed, and 87 participants were selected using stratified probability sampling. A 32-item Likert-scale type questionnaire was used, which was validated through three expert reviews yielding 93.23%, thus exceeding the minimum acceptable percentage. Reliability was assessed using Cronbach\u27s alpha obtaining a value of α = 0.892. The results showed a significant positive correlation between the two variables, with organizational aspects (r = 0.711) and job satisfaction (r = 0.662) being the most prominent. It was concluded that the two variables are positively and significantly related, with a Pearson correlation of r = 0.799. In consideration of these results, it is recommended that the human talent management policy be implemented through integrated plans that strengthen leadership, talent development, and organizational structure based on competency management
Impact of public investment and gap closing in public services in Callao: a quantitative analysis with Invierte.pe
No full textEsta investigación revela que la inversión pública en el Callao durante 2022 tuvo un impacto significativo en la reducción de brechas en los servicios públicos y la mejora de la calidad de vida. A través de un análisis cuantitativo con una muestra de 80 funcionarios y un nivel de confianza del 95 %, se evidenció una correlación fuerte y positiva entre la gestión de la inversión, la evaluación presupuestal y la toma de decisiones con la percepción de mejora en el bienestar social (coeficientes de r = 0.952, 0.899 y 0.85, respectivamente). Estos resultados indican que, cuanto mejor gestionan y evalúan sus recursos las instituciones, mayor es la percepción de progreso en salud, educación, seguridad y recreación, sectores en los que el 82 % de los encuestados detectó mejoras concretas. No obstante, la investigación subraya que persisten disparidades en la efectividad, especialmente en seguridad ciudadana y recreación, donde las valoraciones positivas son inferiores al 50 %. Además, se detecta un alto nivel de desconocimiento institucional sobre el sistema Invierte.pe, lo que limita la eficiencia en la gestión de recursos. La evidencia destaca la urgencia de fortalecer las habilidades organizacionales y mejorar la coordinación interinstitucional para optimizar los efectos de las inversiones estatales y cerrar de manera efectiva las brechas sociales. Los hallazgos confirman que un uso estratégico y mejorado de los recursos puede traducirse en avances palpables en las condiciones sociales, económicas y de salud de la población, lo que convierte esta investigación en un aporte valioso para orientar políticas públicas más eficaces.This research reveals that public investment in Callao during 2022 had a significant impact on reducing gaps in public services and improving quality of life. Through a quantitative analysis with a sample of 80 public officials and a 95% confidence level, a strong and positive correlation was found between investment management, budget evaluation, and decision-making with an improved social well-being perception (r coefficients of 0.952, 0.899, and 0.85, respectively). These results indicate that the better institutions manage and evaluate their resources, the greater the perception of progress in health, education, safety, and recreation, sectors in which 82% of respondents identified concrete improvements. However, the research underscores that disparities in effectiveness persist, especially in citizen safety and recreation, where positive assessments are below 50%. Furthermore, a high level of institutional ignorance regarding the Invierte.pe system was identified, which limits the efficiency of resource management. The evidence highlights the urgent need to strengthen organizational skills and improve inter-institutional coordination to optimize the impact of state investments and effectively close social gaps. The findings confirm that a strategic and improved use of resources can translate into tangible improvements in the social, economic, and health conditions of the population, making this research a valuable contribution to guiding more effective public policies