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Envíos recientes
Propuesta metodológica para implementar inteligencia de negocios en la gestión de servicios informáticos de los gobiernos locales: caso Municipalidad de Puntarenas
(2025) Blanco Roldán, Beberly; Murillo Méndez, Vivian
La presente investigación tiene como objetivo diseñar una propuesta metodológica para la implementación de inteligencia de negocios (BI) en la gestión de servicios informáticos de los gobiernos locales, tomando como caso de estudio la Municipalidad de Puntarenas. La adopción de soluciones BI permite mejorar la eficiencia operativa, elevar la calidad de los servicios y facilitar la toma de decisiones basada en datos objetivos, factores esenciales para enfrentar los retos actuales de las administraciones municipales.
El análisis inicia con la evaluación del estado actual de los servicios informáticos, identificando fortalezas como la disposición de personal capacitado y debilidades como la limitada integración tecnológica y los procesos manuales. A partir de este diagnóstico, se propone una metodología que incorpora tres componentes clave: capacitación del personal, modernización de la infraestructura tecnológica con plataformas en la nube (AWS) y la adopción de una cultura organizacional orientada al uso y análisis de datos. Para evaluar el impacto esperado, se estima una mejora del 50% en la eficiencia operativa, un incremento del 70% en la calidad del servicio y que el 60% de las decisiones estratégicas sean fundamentadas en datos procesados a través de herramientas de BI. Estos beneficios se lograrán mediante la implementación de sistemas avanzados para la recolección, análisis y visualización de datos, promoviendo una gestión más transparente y centrada en resultados. La solución propuesta tiene un costo estimado de $45,000 USD, que incluye la adquisición de licencias, infraestructura tecnológica, materiales de sensibilización y campañas de comunicación. Esta inversión está diseñada para garantizar que la Municipalidad de Puntarenas pueda optimizar la distribución de recursos, promover la eficiencia en sus operaciones y responder con agilidad a las necesidades de la población.
El resultado final de esta investigación contribuye al desarrollo de un modelo replicable para otros gobiernos locales, posicionando a la Municipalidad de Puntarenas como un referente en la modernización y digitalización de sus procesos administrativos mediante el uso estratégico de inteligencia de negocios.
Modelo actuarial de transición y proyección de salarios compuestos a salarios globales en la Universidad de Costa Rica: impacto de las leyes N.º 9635 y N.º 10159
(2025) Juárez Potoy, Luis Alberto; Solis Chacón, Maikol
El sistema de empleo público en Costa Rica ha evolucionado significativamente desde la década de 1940, con la implementación de la Ley de Salarios de la Administración Pública en 1957 como un hito importante. Esta ley permitió a las instituciones públicas crear incentivos y categorías salariales para atraer y retener talento, financiados con nuevos impuestos. Sin embargo, la competencia entre instituciones para ofrecer mejores salarios incrementó los gastos salariales, planteando desafíos de sostenibilidad.
En respuesta a estos desafíos, se promulgaron la Ley 9635 de Fortalecimiento de las Finanzas Públicas N.º 9635 del 3/12/2018 y la Ley Marco de Empleo Público N.º 10159 del 08/03/2022. Estas leyes buscan modernizar y regular el sistema de empleo público, promoviendo la eficiencia, equidad y transparencia en la administración pública. La Ley N.º 9635 establece reglas para la remuneración de los servidores del Estado, mientras que la Ley N.º 10159 propone un sistema de salario global para asegurar condiciones laborales equitativas.
Esta investigación se enfoca en analizar los escenarios salariales en la Universidad de Costa Rica bajo estas nuevas regulaciones, proyectando el comportamiento futuro de los gastos salariales y proponiendo soluciones para la adopción del esquema de salario global. Se modelan las probabilidades de transición entre esquemas y se realizan proyecciones actuariales para evaluar el impacto económico y presupuestario, con el objetivo de apoyar la implementación de un sistema salarial más equitativo en las entidades públicas del Estado.
Transfer learning and fine-tuning for facial expression recognition with class balancing
(2024) Ruzicka, Josef; Lara Petitdemange, Adrián
Facial expression recognition benefits from deep learning models because of their ability to automatically extract features. However, these models face three important challenges: first, training tends to take longer times than with traditional machine learning models. Second, obtaining and labeling enough data samples can become a heavy burden due to the feature complexity usually involved in these problems. Third, it is also common to face class imbalance challenges. In this paper, we address these challenges by implementing transfer learning, oversampling and fine tuning to a facial expression recognition use case. Combining transfer learning with the use of a GPU helped us complete the training for our models in just about one hour. Furthermore, we achieved a 65.75% accuracy with one of the models. We provide measurements for metrics that are helpful when dealing with imbalanced data to assess that the models are not biased like precision, recall, F1 score and loss.
Common patterns between dengue cases, climate, and local environmental variables in Costa Rica: A wavelet approach
(2023-10-19) García Puerta, Yury Elena; Chou Chen, Shu Wei; Barboza Chinchilla, Luis Alberto; Daza Torres, María Luisa; Montesinos López, José Cricelio; Vásquez Brenes, Paola Andrea; Calvo Alpízar, Juan Gabriel; Nuño, Miriam Aracely; Sánchez Peña, Fabio Ariel
Dengue transmission poses significant challenges for public health authorities worldwide due to its susceptibility to various factors, including environmental and climate variability, affecting its incidence and geographic spread. This study focuses on Costa Rica, a country characterized by diverse microclimates nearby, where dengue has been endemic since its introduction in 1993. Using wavelet coherence and clustering analysis, we performed a time-series analysis to uncover the intricate connections between climate, local environmental factors, and dengue occurrences. The findings indicate that multiannual dengue frequency (3 yr) is correlated with the Oceanic Niño Index and the Tropical North Atlantic Index. This association is particularly prominent in cantons located along the North and South Pacific Coast, as well as in the Central cantons of the country. Furthermore, the time series of these climate indices exhibit a leading phase of approximately nine months ahead of dengue cases. Additionally, the clustering analysis uncovers non-contiguous groups of cantons that exhibit similar correlation patterns, irrespective of their proximity or adjacency. This highlights the significance of climate factors in influencing dengue dynamics across diverse regions, regardless of spatial closeness or distance between them. On the other hand, the annual dengue frequency was correlated with local environmental indices. A persistent correlation between dengue cases and local environmental variables is observed over time in the North Pacific and the Central Region of the country’s Northwest, with environmental factors leading by less than three months. These findings contribute to understanding dengue transmission’s spatial and temporal dynamics in Costa Rica, highlighting the importance of climate and local environmental factors in dengue surveillance and control efforts.
Identificación de factores de riesgo y aplicación de medidas preventivas o correctivas para disminuir la incidencia de dolor crónico posterior a mastectomía en pacientes con cáncer de mama
(2025) Castro Chaves, Luis Gerardo; Chacón Leitón, Adriana
Objetivo general: Investigar estrategias que pueda aplicar el anestesiólogo en el periodo perioperatorio para disminuir la probabilidad de dolor crónico, en pacientes que tengan factores de riesgo vinculados a su presentación, posterior a mastectomía por cáncer de mama.
Objetivos específicos:
1. Explicar detalladamente la anatomía de la mama y la pared torácica, con énfasis en su inervación.
2. Describir la fisiopatología del dolor crónico, presentación clínica, etiología multifactorial y opciones terapéuticas para su manejo.
3. Identificar factores de riesgo que estén vinculados directamente en el desarrollo de dolor crónico posterior a mastectomía en pacientes con cáncer de mama.
4. Definir si existen medidas preventivas con evidencia científica confiable que se puedan realizar para disminuir el riesgo de dolor crónico posquirúrgico.
5. Detallar intervenciones terapéuticas que sean eficaces y aplicables en el perioperatorio por el anestesiólogo para reducir la incidencia de dolor crónico posquirúrgico.