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Sofia Pilar Bravo Arias (2023, [Tesis de maestría])
“El año 2010 se crea en Chile el Sector de Lengua y Cultura Indígena, dentro del Programa de Educación Intercultural Bilingüe (PEIB). Esto establece la impartición de una asignatura de Lengua y Cultura en todos los establecimientos públicos que tengan al menos un 20% de estudiantes indígenas, además de la creación de la figura del Educador Tradicional Indígena (ETI), quien está a cargo de impartirla. En la actualidad la ciudad de Santiago de Chile pertenece a la región con mayor población indígena (la gran mayoría mapuche), sin embargo, hay pocas nociones de cómo se aplica el PEIB en este contexto urbano superdiverso que supone nuevas interrogantes a la impartición de la Educación Intercultural Bilingüe centrada en los pueblos originarios. Desde la etnografía escolar se aborda focalizadamente –pero no únicamente- el caso de una escuela de la periferia de la ciudad en la que implementa la asignatura de Lengua y Cultura Mapuche. Se analiza la práctica docente intercultural de la Educadora Tradicional mapuche principal de esta escuela, esto implica problematizar la figura de ETI en la ciudad, la que posee una identidad urbana con más facilidades de integrarse en la escuela. Además, se aborda la inserción de ella y otros ETI en sus escuelas, y los impactos que genera su práctica en estas instituciones, las cuales se apropian de un discurso intercultural para dotar de identidad a su institución y establecer valores fundamentales de su proyecto educativo. Ya en el aula, podemos ver que la práctica docente intercultural de los ETI debe traducir y negociar interculturalmente entre las rígidas formas escolares y las formas mapuche, dando paso a la creación de nuevas prácticas escolares. Finalmente, a partir de la propia reflexividad docente y el “saber hacer” vemos cómo las convicciones y procesos identitarios permean la práctica”.
Mapuche - Lenguaje. Indios mapuche - Vida social y costumbres. Cultura mapuche. Prácticas Pedagógicas Interculturales. Formación docente - Chile - Santiago. Lengua y cultura mapuche. Tesis - Maestría en Antropología Social, Pacífico Sur. HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA LINGÜÍSTICA LINGÜÍSTICA APLICADA BILINGÜISMO BILINGÜISMO
Usando la descomposición de un grafo Halin para el diseño de algoritmos autoestabilizantes
Using Halin graph decomposition for the design of self-stabilizing algorithm
Daniel Uriel Orozco Lomelí (2023, [Tesis de maestría])
Sea G = (V, E) un grafo no dirigido. El problema de encontrar un conjunto independiente fuerte en G, es identificar un conjunto S ⊆ V , tal que dados dos vértices arbitrarios de S, éstos estén separados entre sí por el menos tres aristas. Encontrar un conjunto S de tamaño máximo pertenece a la clase NP-Difícil. Por otro lado, el problema de encontrar un conjunto dominante total en G es identificar un conjunto D ⊆ V , tal que cualquier vértice en V tenga al menos un vecino que pertenezca a D. Encontrar un conjunto D de tamaño mínimo también pertenece a la clase NP-Difícil. En este trabajo de tesis se diseñaron dos algoritmos, uno que resuelve el problema de encontrar un conjunto independiente fuerte maximal y otro que resuelve el problema de encontrar un conjunto dominante total minimal. Estos dos problemas son menos restrictivos que las versiones de optimización descritas al principio de este texto y se sabe que pertenecen a la clase P. Los algoritmos diseñados corren en un sistema distribuido, son autoestabilizantes, son tolerantes a fallas transitorias y funcionan para grafos Halin. Los grafos Halin pertenecen a la clase de grafos 2-outerplanares y tienen la propiedad de que se pueden partir en dos subgrafos muy conocidos, un árbol y un ciclo. Los algoritmos propuestos aprovechan la propiedad anterior para disminuir la complejidad de los mismos. Hasta donde tenemos conocimiento, los algoritmos propuestos, que corren en tiempo lineal en el número de vértices, son los algoritmos más rápidos existentes para los problemas del conjunto independiente fuerte maximal y el conjunto dominante total minimal.
Let G = (V, E) be an undirected graph. The problem of finding a strong stable set in G, is to identify a set S ⊆ V , such that given two arbitrary vertices of S, they are separated from each other by at least three edges. Finding a set S of maximum size belongs to the class NP-Hard. On the other hand, the problem of finding a total dominanting set in G is to identify a set D ⊆ V , such that any vertex in V has at least one neighbor belonging to D. Finding a set D of minimum size also belongs to the class NP-Hard. In this thesis work, two algorithms were designed, one that solves the problem of finding a maximal strong stable set and one that solves the problem of finding a minimal total dominanting set. These two problems are less restrictive than the optimization versions described at the beginning of this text and are known to belong to the P class. The designed algorithms run on a distributed system, are self-stabilizing, are transient fault tolerant, and work for Halin graphs. Halin graphs belong to the 2-outerplanar class of graphs and have the property that they can be split into two well-known subgraphs, a tree and a cycle. The proposed algorithms take advantage of the above property to decrease the complexity of the algorithms. To the best of our knowledge, the proposed algorithms, which run in linear time in the number of vertices, are the fastest existing algorithms for the maximal strong stable set and minimal total dominating set problems.
Grafo Halin, Sistemas Distribuidos, Autoestabilización, Conjunto Independiente Fuerte, Conjunto Dominante Total Halin Graph, Distributed Systems, Self-stabilizing, Strong Stable Set, Total Dominating Set INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES LENGUAJES ALGORÍTMICOS LENGUAJES ALGORÍTMICOS
Roberto Carlos Morales-Hernández Joaquín Gutiérrez Jaguey David Becerra-Alonso (2022, [Artículo])
"The classification of scientific articles aligned to Sustainable Development Goals is crucial for research institutions and universities when assessing their influence in these areas. Machine learning enables the implementation of massive text data classification tasks. The objective of this study is to apply Natural Language Processing techniques to articles from peer-reviewed journals to facilitate their classification according to the 17 Sustainable Development Goals of the 2030 Agenda. This article compares the performance of multi-label text classification models based on a proposed framework with datasets of different characteristics. The results show that the combination of Label Powerset (a transformation method) with Support Vector Machine (a classification algorithm) can achieve an accuracy of up to 87% for an imbalanced dataset, 83% for a dataset with the same number of instances per label, and even 91% for a multiclass dataset."
Classification algorithm, multi-label text classification, problem transformation method, scientific articles, sustainable development goals, text classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES LENGUAJES ALGORÍTMICOS LENGUAJES ALGORÍTMICOS
Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales
Detection of violent events in social media publications
Esteban Ponce León (2023, [Tesis de maestría])
En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.
In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.
Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES
Interfaces hápticas para identificar marcadores digitales del Trastorno del Espectro Autista
Haptic interfaces to identify digital markers of Autism Spectrum Disorder
GLORIA IVONNE MONARCA PINTLE (2023, [Tesis de doctorado])
El uso de herramientas de cribado durante la infancia es de suma importancia para identificar a niños que pueden Trastorno del Espectro Autista (TEA); sin embargo, las pruebas que existen en la actualidad se basan en cuestionarios y observaciones contestadas por los padres por lo que el resultado puede ser subjetivo. Además, la mayoría de las pruebas de cribado se enfocan en el área social y de comunicación, dejando a un lado las características sensoriales, un área donde los padres notan las primeras señales de un desarrollo atípico. En los últimos años, ha crecido el interés por identificar marcadores digitales del TEA que puedan apoyar el cribado de dicho trastorno, usando tecnología que pueda ser usada en cualquier lugar y momento para agilizar el proceso de cribado. Hasta el momento, la investigación en torno a marcadores digitales del TEA relacionados con el procesamiento táctil, ha sido poco explorada debido a que la investigación se ha centrado en explorar otros comportamientos, como la atención visual, movimientos motores, y voz. El crecimiento de las interfaces hápticas abre la posibilidad de explorar el procesamiento táctil e identificar marcadores digitales del TEA. En esta tesis exploramos si las interfaces hápticas pueden ser usadas para promover y recolectar interacciones táctiles que revelen marcadores digitales del TEA. Para tener un mejor entendimiento de las interfaces hápticas, en este trabajo de tesis exploramos dos interfaces hápticas. Una interfaz háptica pasiva llamada BendableSound, la cual cuenta con una retroalimentación por textura y espacio; y una interfaz háptica activa llamada Feel and Touch, la cual es un juego móvil que utiliza patrones vibrotactiles para retroalimentar las interacciones de los niños. Los resultados muestran que las interfaces hápticas tienen la capacidad recolectar interacciones táctiles y revelar marcadores digitales que pueden estar asociados al TEA. En el caso pasivo, participaron 37 niños neurotípicos (NT) y 22 niños con TEA quienes interactuar con BendableSound; los resultados muestran que existen diferencias entre los niños NT y TEA en cuanto al ancho de las interacciones táctiles, la fuerza que aplican y el tiempo que utilizan para realizar interacciones táctiles. En el caso activo, participaron 36 niños NT y 19 niños con TEA quienes interactuaron con Feel and Touch; los resultados muestran que existen diferencias entre los niños NT y TEA en cuanto a la ...
The use of screening tools during infancy is crucial to identify children who are likely to have Autism Spectrum Disorder (ASD); however, the current screening tests are based on questionnaires and observations that parents answer bases on their observations; however, the results might be subjective. In addition, most screening tests focus on the assessment of social and communication skills, disregard sensory skills, an area where parents often notice the first signals of ASD. In recent years, there has been growing interest in identifying digital markers of ASD that can support screening, particularly those that that can be used at any time and any place to speed up the screening process. So far, research on digital markers of ASD related to tactile processing has been little explored due to the lack of tools to assess it. The growth of haptic interfaces opens the possibility to explore tactile processing and identify digital markers of ASD. In this thesis, we propose to investigate the use of haptic interfaces to promote and collect tactile interactions that can reveal digital markers of ASD. To have a better understanding of haptic interfaces, in this thesis work we explore two types of haptic interface. A passive haptic interface called BendableSound, which features texture and spatial feedback; and an active haptic interface called Feel and Touch, which is a mobile game that uses vibrotactile patterns to provide feedback on children’s interactions. The results show that haptic interfaces have the potential to collect touch interactions and reveal digital markers that may be associated with ASD. In the first case, 37 neurotypical (NT) children and 22 children with ASD participated and interacted with BendableSound; the results show that there are differences between NT and ASD children in the width of tactile interactions, the force they apply, and the time they use to perform tactile interactions. In the second case, 36 NT children and 19 children with ASD participated and interacted with Feel and Touch; the results show that there are differences between NT and ASD children in terms of the tilt they produce on the mobile when performing tactile interactions, the total acceleration they produce, and the closeness to the center of the screen of their tactile interactions. The results of this thesis indicate that haptic interfaces have the ability to gather touch interactions and uncover digital markers associated with ASD. The findings of this ...
autismo, cribado, marcadores digitales, interfaces hápticas, aprendizaje automático autism, screnning, digital markers, haptic interfaces, machine learning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ORDENADORES DIGITALES ORDENADORES DIGITALES
Karla Lorena MartÍnez Mauricio (2023, [Tesis de maestría])
Dentro de las estrategias para combatir la resistencia antimicrobiana, se está llevando a cabo investigación para la creación de nuevos fármacos basados en péptidos antimicrobianos. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para incorporar herramientas computacionales que ayuden a acelerar la identificación de péptidos con actividad antimicrobiana. Una de estas herramientas son los modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional, que permiten predecir la actividad antimicrobiana en péptidos a partir de información basada en su secuencia. Un componente clave en este proceso es el tipo de características moleculares a utilizar. Recientemente, ha surgido una familia de modelos pre-entrenados llamados ESM-2, los cuales generan incrustaciones (características) que fueron aprendidas a partir de 65 millones de secuencias que abarcan diversidad evolutiva. En este trabajo de tesis, se analiza la contribución de las incrustaciones ESM-2 de diferentes dimensiones de forma individual y en conjunto en el desarrollo de modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional para la clasificación de péptidos antimicrobianos, así como sus tipos funcionales, como antibacteriano, antifúngico y antiviral. A partir de este estudio se concluye que aumentar la capacidad de los modelos ESM-2 no implica una mejora en el rendimiento de los modelos para predecir péptidos antimicrobianos. Los modelos ESM-2 t30 y ESM-2 t33 son los más apropiados para extraer características y mejorar la exactitud en las predicciones de péptidos antimicrobianos. Además, fusionar características de diferentes incrustaciones ESM-2 es una estrategia efectiva para construir mejores modelos QSAR que el uso exclusivo de características derivadas de un modelo ESM-2 específico. Se construyeron modelos más simples con un rendimiento comparable o superior a los modelos basados en aprendizaje profundo reportados en la literatura. Para llevar a cabo este estudio se implementó un flujo de trabajo en KNIME que genera de forma automática hasta 1980 modelos de clasificación binaria basados en aprendizaje tradicional. Incorpora diversas técnicas de selección de características, algoritmos de clasificación, métricas de desempeño y una fase de limpieza de datos. Este flujo de trabajo se encuentra disponible en https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom.
Molecular features play an important role in different bio-chem-informatics tasks, such as the Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) modeling. Several pre-trained models have been recently created to be used in downstream tasks either by fine-tuning a specific model or by extracting features to feed traditional classifiers. In this sense, a new family of Evolutionary Scale Modeling models (termed as ESM-2 models) has been recently introduced, demonstrating outstanding results in structure protein prediction benchmarks. Herein, we are devoted to assessing the usefulness of different-dimensional embeddings derived from ESM-2 models in the prediction of antimicrobial peptides, given the great deal of attention received because of their potential to become a plausible option to mainly fight multi-drug resistant bacteria. To this end, we created a KNIME workflow to guarantee using the same modeling methodology, and consequently, carrying out fair comparisons. As a result, it can be drawn that the 640- and 1,280- dimensional embeddings are the most appropriate to be used in modeling because statistically better results were achieved from them. We also combined features from different embeddings, and we can draw that the fusion of features of different embeddings contributes to getting better models than only using a specific model ESM-2. Comparisons regarding state-of-the-art deep learning models confirm that when performing methodologically principled studies in the prediction of AMPs, non-DL based models yield comparable-to-superior results to DL-based models. The implemented KNIME workflow is availablefreely at https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom. We consider that this workflow can be valuable to prevent unfair comparisons regarding new computational methods, as well as to propose new non-DL based models.
péptidos antimicrobianos, QSAR, aprendizaje automático ESM-2, KNIME antimicrobial peptides, QSAR, machine learning, ESM-2, KNIME INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR
Probando transductores de presión sumergibles para monitorear el nivel del agua en tanques
Serge Tamari ARIOSTO AGUILAR CHAVEZ (2010, [Artículo])
A menudo se desea monitorear el tirante en cuerpos de agua con una incertidumbre menor a ± 5 mm. En este contexto, el objetivo del presente trabajo ha sido probar dos modelos de transductores de presión sumergibles de “nueva generación”. Es decir, instrumentos que cuentan con un sensor de temperatura integrado y un datalogger que corrige automáticamente el efecto de la temperatura sobre la respuesta del sensor de presión. Los resultados experimentales y unas consideraciones teóricas sugieren que con estos transductores se puede monitorear durante semanas el tirante en tanques de agua potable, con una incertidumbre entre ± 5 y ± 7 mm [p = 0.95], mientras el tirante es menor a 5 m y la temperatura del agua permanece en un rango de ± 5 °C. En forma indirecta se muestra que no sería tan fácil monitorear el tirante en otros cuerpos de agua (lagos, ríos, canales, embalses de presas y mar), con una incertidumbre de ± 5 mm [p = 0.95].
Monitoreo automático en un tanque Sensor de presión Densidad del agua Efectos térmicos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Reconocimiento continuo de la Lengua de Señas Mexicana
Continuous recognition of Mexican Sign Language
Ricardo Fernando Morfín Chávez (2023, [Tesis de maestría])
La Lengua de Señas Mexicana (LSM) es la lengua utilizada por la comunidad Sorda en México, y, a menudo, subestimada y pasada por alto por la comunidad oyente, lo que resulta en la exclusión sistemática de las personas Sordas en diversos aspectos de la vida. Sin embargo, la tecnología puede desempeñar un papel fundamental en acercar a la comunidad Sorda con la comunidad oyente, promoviendo una mayor inclusión y comprensión entre ambas. El objetivo principal de este trabajo es diseñar, implementar y evaluar un sistema de reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM mediante, visión por computadora y técnicas de aprendizaje máquina. Se establecieron objetivos específicos, que incluyen la generación de un conjunto de datos de señas estáticas, pertenecientes al alfabeto manual de la LSM, el diseño de un modelo de reconocimiento, y la evaluación del sistema, tanto en la modalidad aislada como en la continua. La metodología involucra dos evaluaciones distintas. La primera se enfoca en el reconocimiento de señas estáticas en el dominio aislado, para ello se capturaron datos de 20 participantes realizando movimientos de la mano en múltiples ángulos. Se evaluaron diversas técnicas de aprendizaje automático, destacando que el enfoque basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) obtuvo los mejores resultados (F1-Score promedio del 0.91). La segunda evaluación se concentra en el reconocimiento continuo de señas estáticas, con datos recopilados de seis participantes con diferentes niveles de competencia en LSM, logrando un rendimiento sólido con errores cercanos al 7 %. Además, se evaluó la viabilidad del sistema en aplicaciones de tiempo real, demostrando un excelente desempeño (velocidad promedio de procesamiento de 45 cuadros por segundo). A pesar de los logros alcanzados, es importante reconocer que este proyecto se centró en el reconocimiento continuo de señas estáticas en LSM. Queda pendiente, como un desafío interesante, la exploración del reconocimiento continuo de señas dinámicas en LSM para futuras investigaciones. Se considera esencial explorar enfoques orientados a la escalabilidad y aplicaciones en tiempo real en investigaciones posteriores.
This study focuses on the continuous recognition of static signs in Mexican Sign Language (Lengua de Señas Mexicana (LSM)), the language used by the Deaf community in Mexico. Despite its significance, LSM is often underestimated and overlooked, leading to the systematic exclusion of Deaf individuals in various aspects of life. The primary objective of this work is to design, implement, and evaluate a continuous static sign recognition system in LSM using computer vision and machine learning techniques. Specific goals were established, including the creation of a dataset of static signs belonging to the manual alphabet of LSM, the design of a recognition model, and the evaluation of the system in both isolated and continuous modes. The methodology involves two distinct evaluations. The first one focuses on the recognition of static signs in the isolated domain, for which data from 20 participants performing hand movements at various angles were collected. Various machine learning techniques were evaluated, with the Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)-based approach achieving the best results (average F1-Score of 0.91). The second evaluation centers on the continuous recognition of static signs, using data collected from six participants with varying levels of competence in LSM, achieving robust performance with errors close to 7 %. Furthermore, the feasibility of the system in real-time applications was assessed, demonstrating excellent performance (average processing speed of 45 frames per second). Despite the achievements, it is important to recognize that this project focused on continuous recognition of static signs in LSM. It remains an interesting challenge to explore the continuous recognition of dynamic signs in LSM for future research. It is considered essential to explore scalability-oriented approaches and real-time applications in subsequent investigations.
Lengua de Señas Mexicana (LSM), visión por computadora, aprendizaje automático, alfabeto manual de la LSM, reconocimiento automático de señas estáticas, reconocimiento aislado de señas, reconocimiento continuo de señas, aplicacion Mexican Sign Language (LSM), computer vision, machine learning, LSM manual alpahbet, automatic recognition of static signs, isolated sign recognition, continuous sign recognition, real-time aplications INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADOR
Efficiency of combating property violence in the Northwest region of Mexico
Martin Flegl Eva Selene Hernández Gress (2023, [Artículo, Artículo])
The situation of violence in Mexico shows an alarming trend as the number of committed crimes increased by 10.9% in 2021 compared to 2020. In fact, 75.6% of the Mexican population perceives the insecurity. Due to the above, it is necessary to strengthen public security to combat this trend. However, the resources allocated to the public security in Mexico are limited. Although there are studies that investigate what causes the violence in Mexico, so far there is no study that measures the efficiency of combating the violence related to budgetary, human, and material resources of the public security. This article investigates the efficiency of combating the property violence in 206 municipalities in the Northwest region of Mexico through the Data Envelopment Analysis. The results show a low efficiency (56.67%) with significant differences between the states in the region. Baja California is the state with the lowest efficiency (17.61%), whereas the highest efficiency is found in Durango (67.25%). For the last, the need to carefully plan changes in the police force and the public security infrastructure was noted to improve the efficiency and the level of security.
Análisis Envolvente de Datos Delincuencia Eficiencia Municipios Seguridad pública CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS SOCIALES Data Envelopment Analysis Delinquency Public security
JUAN ANTONIO ENCISO GONZALEZ (2023, [Tesis de maestría])
https://orcid.org/0000-0001-5381-732X
La investigación de esta tesis surge de la necesidad de abordar uno de los desafíos más apremiantes en el ámbito de la salud pública: el crecimiento de los problemas de salud mental y el aumento de suicidios en la población joven en los últimos años.
El problema de salud mental, que afectaba a aproximadamente el 14% de la población mundial en 2019 según datos oficiales de la Organización Mundial de la Salud, se ha agravado como resultado de la contingencia sanitaria provocada por el COVID-19. Este aumento es particularmente notable en el grupo de personas de entre 13 y 29 años. Según un estudio llevado a cabo en nueve países en 2020 por UNICEF, en el que participaron 8,444 jóvenes de ese grupo de edades, se reveló que el 27% de ellos informaron experimentar ansiedad, 15% depresión y 50% manifestaron sentirse menos motivados en realizar actividades que anteriormente disfrutaban.
Las tasas de suicidio, tanto en México como en el mundo, han experimentado cambios significativos después de la pandemia. En el caso de algunos estados, como Coahuila, se han registrado tasas de suicidio por encima del promedio nacional. En particular, la ciudad de Monclova, en Coahuila, ha registrado anualmente cifras que colocan al municipio con una tasa superior a la del país, alcanzando un máximo histórico de 13.45 suicidios para el año 2020, llegando a superar en casi 5 puntos la tasa estatal y en más de 7 puntos la tasa nacional para ese mismo año, de acuerdo a los datos proporcionados por la Fiscalía General del Estado de Coahuila y el INEGI.
Para comprender y abordar los desafíos de la salud mental en las y los jóvenes, se tomó como enfoque el entorno educativo, donde se concentra una parte significativa de esta población y se desarrolló una investigación con base en un enfoque mixto, combinando métodos tanto cuantitativos como cualitativos que consistieron, estos últimos, en un par de entrevistas semi estructuradas con dos grupos de participantes clave. En primer lugar, un grupo comprendido por 13 profesionales en la salud mental de la ciudad de Monclova, quienes abordaron la problemática desde su perspectiva y experiencia con la atención a jóvenes de la localidad. En segundo, un grupo de 10 estudiantes de distintos planteles educativos de la ciudad, tanto públicos como privados, de los niveles medio superior y superior, los cuales abordaron diversas áreas de oportunidad entorno a la atención a la salud mental y prevención del suicidio que existe tanto en sus planteles educativos, como por parte de los tres órdenes de gobierno. Con la información obtenida derivada de las intervenciones de los psicólogos y estudiantes entrevistados, se ha logrado identificar áreas de oportunidad críticas y proporcionar recomendaciones valiosas para mejorar la atención a la salud mental y la prevención del suicidio en el entorno educativo.
El presente estudio también ha subrayado la importancia de la colaboración intersectorial, involucrando tanto a las instituciones educativas como a los gobiernos a nivel local, estatal y federal, ya que se necesita una estrategia integral y coordinada que aborde los desafíos de la salud mental en los jóvenes desde múltiples frentes, la cual se propone a través de una serie de instrumentos de política pública que se plasman en esta investigación y que sientan las bases para una política pública robusta.
Maestro en Administración Pública y Política Pública
HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PSICOLOGÍA PSICOLOGÍA DEL NIÑO Y DEL ADOLESCENTE PSICOLOGÍA ESCOLAR CIENCIAS SOCIALES SOCIOLOGÍA PROBLEMAS SOCIALES CALIDAD DE VIDA