Propuesta de una metodología para aplicar el modelo teórico de la cadena de valor en el proyecto de la palma Africana en el Estado de Campeche.
Tesis
Materias > Ciencias Sociales
Materias > Ingeniería
Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales
Cerrado
Español
Esta investigación presenta un diagnóstico socioeconómico organizativo a través de la implementación de un modelo de cadena de Valor teórico aplicado a la Industria de Palma Africana en el Estado de Campeche. Se realiza un análisis de los diferentes modelos que existen para otorgar valor agregado a diversos tipos de bienes agroindustriales, se diferencian cada uno de ellos de acuerdo a sus enfoques y características, se realiza un análisis de la producción de palma de aceite en México y Campeche con fuentes secundarias, contextualizando su desempeño y su estructura económica. Se describen brevemente las zonas productoras del país con datos estadísticos de la SAGARPA, destacando sus indicadores de desempeño, tales como superficie plantada, superficie cosechada, volumen y valor de la producción, entre otros. Se indica que existe una política gubernamental enfocada al fomento de la producción y al desarrollo de capacidades e innovación tecnológica que demuestran el interés de los gobiernos locales para potencializar este cultivo. Dentro de los resultados esperados se encuentran la generación de un aporte a los productores rurales de Palma Africana que requieren reconocer su situación inicial y sus posibilidades de éxito y continuidad con la actividad a través de un diagnóstico de las necesidades existentes de cada uno de los eslabones de la cadena de valor, realizar un aporte al sector público (especialmente la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación), para que puedan tener un modelo para orientar y capacitar mejor a los interesados en incursionar y oferentes de palma africana acerca de sus aspectos críticos a resolver y potenciar sus fortalezas y oportunidades (potencialidades). Entre las limitaciones más relevantes se encuentran la disponibilidad de información, acceso a ella y la población disponible para el estudio, así como la dispersión de productores y el tiempo disponible para llevar a cabo el estudio. El enfoque que se utilizará para el desarrollo de la investigación y la presentación de los resultados será una combinación del análisis cualitativo y cuantitativo de las encuestas realizadas. De la combinación de ambos enfoques, surge la investigación mixta, misma que incluye las mismas características de cada uno de ellos. Tashakkori y Teddlie (2003) señalan que el enfoque mixto es un proceso que recolecta, analiza y vincula datos cuantitativos y cualitativos en un mismo estudio, en una serie de investigaciones para responder a un planteamiento del problema, o para responder a preguntas de investigación de un planteamiento del problema.
Con la presente propuesta, se espera contribuir al desarrollo económico de la región, obtener un estándar de calidad y replicar metodologías para la creación de futuros productos agroindustriales y negocios productivos. Para llevar a cabo la presente investigación se utilizarán la teoría desarrollada por Michael Porter (1985) a través del concepto de la cadena de valor, que involucra la aplicación de un modelo general, que fue creado para gestionar el flujo de información, productos y servicios a través de diversas redes de proveedores, clientes y empresas asociadas, de tal manera que se pueda articular la cadena del estudio de la palma africana.
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Romero Bock, Jorge Radamés
mail
j.romerobock@gmail.com
Propuesta de una metodología para aplicar el modelo teórico de la cadena de valor en el proyecto de la palma Africana en el Estado de Campeche.
Doctoral thesis, Universidad Internacional Iberoamericana.
Resumen
Esta investigación presenta un diagnóstico socioeconómico organizativo a través de la implementación de un modelo de cadena de Valor teórico aplicado a la Industria de Palma Africana en el Estado de Campeche. Se realiza un análisis de los diferentes modelos que existen para otorgar valor agregado a diversos tipos de bienes agroindustriales, se diferencian cada uno de ellos de acuerdo a sus enfoques y características, se realiza un análisis de la producción de palma de aceite en México y Campeche con fuentes secundarias, contextualizando su desempeño y su estructura económica. Se describen brevemente las zonas productoras del país con datos estadísticos de la SAGARPA, destacando sus indicadores de desempeño, tales como superficie plantada, superficie cosechada, volumen y valor de la producción, entre otros. Se indica que existe una política gubernamental enfocada al fomento de la producción y al desarrollo de capacidades e innovación tecnológica que demuestran el interés de los gobiernos locales para potencializar este cultivo. Dentro de los resultados esperados se encuentran la generación de un aporte a los productores rurales de Palma Africana que requieren reconocer su situación inicial y sus posibilidades de éxito y continuidad con la actividad a través de un diagnóstico de las necesidades existentes de cada uno de los eslabones de la cadena de valor, realizar un aporte al sector público (especialmente la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación), para que puedan tener un modelo para orientar y capacitar mejor a los interesados en incursionar y oferentes de palma africana acerca de sus aspectos críticos a resolver y potenciar sus fortalezas y oportunidades (potencialidades). Entre las limitaciones más relevantes se encuentran la disponibilidad de información, acceso a ella y la población disponible para el estudio, así como la dispersión de productores y el tiempo disponible para llevar a cabo el estudio. El enfoque que se utilizará para el desarrollo de la investigación y la presentación de los resultados será una combinación del análisis cualitativo y cuantitativo de las encuestas realizadas. De la combinación de ambos enfoques, surge la investigación mixta, misma que incluye las mismas características de cada uno de ellos. Tashakkori y Teddlie (2003) señalan que el enfoque mixto es un proceso que recolecta, analiza y vincula datos cuantitativos y cualitativos en un mismo estudio, en una serie de investigaciones para responder a un planteamiento del problema, o para responder a preguntas de investigación de un planteamiento del problema. Con la presente propuesta, se espera contribuir al desarrollo económico de la región, obtener un estándar de calidad y replicar metodologías para la creación de futuros productos agroindustriales y negocios productivos. Para llevar a cabo la presente investigación se utilizarán la teoría desarrollada por Michael Porter (1985) a través del concepto de la cadena de valor, que involucra la aplicación de un modelo general, que fue creado para gestionar el flujo de información, productos y servicios a través de diversas redes de proveedores, clientes y empresas asociadas, de tal manera que se pueda articular la cadena del estudio de la palma africana.
| Tipo de Documento: | Tesis (Doctoral) |
|---|---|
| Palabras Clave: | Cadena de valor; Palma de aceite; Valor agregado; Innovación Tecnológica |
| Clasificación temática: | Materias > Ciencias Sociales Materias > Ingeniería |
| Divisiones: | Universidad Internacional Iberoamericana México > Investigación > Tesis Doctorales |
| Depositado: | 28 Mar 2022 23:55 |
| Ultima Modificación: | 28 Mar 2022 23:55 |
| URI: | https://repositorio.unini.edu.mx/id/eprint/467 |
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Background: Recovery after a training session or match is a key factor in injury prevention and sports performance. The purpose of this systematic review was to analyze and consolidate the available scientific evidence from the main databases on the use of infrared thermography in the assessment of fatigue, injury risk factors, and recovery in soccer players.Methods: The literature search was conducted following the PRISMA guidelines and the PICOS model until June 30, 2025, in the main scientific databases (ScienceDirect, EMBASE, Web of Science (WOS), Cochrane Library, SciELO, MEDLINE/PubMed, SPORTDiscus, and Scopus). The risk of bias and methodological quality were assessed using the Cochrane Handbook guidelines and the PEDro scale.”Results: The initial literature search yielded a total of 510 records. After applying the inclusion and exclusion criteria, the final sample consisted of 20 studies, which were of high methodological quality. The results showed the effects of infrared thermography in assessing fatigue, identifying injury risk factors, and monitoring recovery processes in soccer players. The studies also systematically reported the characterization of the population, the assessment methods used, the variables analyzed, the methodological design, the main results, and the effects of the intervention.Conclusions: Infrared thermography shows promise as a valid, reliable, and non-invasive tool for assessing skin temperature, reflecting temperature changes in response to physiological processes. It allows for the analysis of structural or metabolic fatigue and thermal asymmetries. Therefore, thermography could be used to design individualized recovery protocols.
Yehinson Barajas Ramón mail , Julio Calleja-González mail , José Luaces-Carreño mail , Álvaro Velarde-Sotres mail alvaro.velarde@uneatlantico.es,
Barajas Ramón
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Objectives To describe long-term trends in mortality attributed to community-acquired pneumonia (CAP) in Chile from 1990 to 2021, stratified by age group, and to evaluate associations with selected socioeconomic and demographic indicators. Study design Ecological, observational, longitudinal study using national secondary data. Methods CAP mortality rates were analyzed for the total population and by age group. Associations with the Human Development Index (HDI), poverty rate, aging index, and life expectancy at birth were examined using a hierarchical analytical approach. This included Spearman's rank correlation for initial exploration, multivariable linear regression to assess adjusted associations, and Prais–Winsten generalized least squares regression to account for first-order autocorrelation and shared temporal trends. Stationarity was evaluated using augmented Dickey–Fuller tests, with supplementary analyses using first-differenced variables. Missing data were imputed using time-based regression or interpolation, with sensitivity analyses performed. Results CAP mortality declined substantially across all age groups over the study period. Strong bivariate correlations were observed between mortality and all socioeconomic indicators; however, these associations were attenuated after adjustment for confounding and temporal autocorrelation. In multivariable and time-series models, HDI and the aging index remained significantly associated with CAP mortality in children (0–9 years) and older adults (≥65 years), whereas associations in intermediate age groups were not robust after accounting for shared secular trends. Poverty and life expectancy did not demonstrate independent associations in adjusted models. Conclusions CAP mortality in Chile has decreased markedly over the past three decades. Associations with socioeconomic indicators are strongest at the extremes of age and persist after accounting for temporal structure, although the ecological design precludes causal inference. These findings highlight the importance of considering demographic and socioeconomic context in population-level analyses of infectious disease outcomes.
Italo Salvador López Muñoz mail italo.lopez@doctorado.unini.edu.mx, Maria Loreto Romero Ladrón de Guevara mail , Christian R. Mejia mail , Shyla Del-Aguila-Arcentales mail , Aldo Alvarez-Risco mail , Neal M. Davies mail , Jaime A. Yáñez mail ,
López Muñoz
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An Integrated Machine Learning and Genomic Framework for Precise Detection of Gastric Cancer
This study presents a novel integrative approach for the analysis of high-dimensional gene expression data, leveraging the complementary strengths of unsupervised clustering and supervised classification. Using K-means clustering, the dataset is stratified into three distinct clusters, revealing intrinsic biological patterns and relationships. The resulting cluster assignments are subsequently employed as pseudo-labels to train machine learning models, including support vector machines, random forest, and a stacking ensemble classifier. To validate and enhance the robustness of clustering, complementary methodologies such as hierarchical clustering and DBSCAN are employed, with results visualized through PCA-driven dimensionality reduction. The high predictive accuracy achieved by the classifiers underscores the separability and reliability of the identified clusters. Furthermore, feature importance analysis highlighted key genetic determinants within each cluster, offering actionable insights into potential biomarkers and critical genomic features. This framework bridges the gap between exploratory unsupervised learning and predictive supervised modeling, providing a scalable and interpretable methodology for analyzing complex genomic datasets. Its applicability extends to biomarker discovery, patient stratification, and other precision medicine applications, emphasizing its utility in advancing genomic research and clinical practice.
Eshmal Iman mail , Sohail Jabbar mail , Shabana Ramzan mail , Ali Raza mail , Farwa Raoof mail , Stefanía Carvajal-Altamiranda mail stefania.carvajal@uneatlantico.es, Vivian Lipari mail vivian.lipari@uneatlantico.es, Imran Ashraf mail ,
Iman
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es
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Introducción: los pacientes con enfermedad renal crónica (ERC) en hemodiálisis presentan una elevada prevalencia de deterioro nutricional, caracterizado por pérdida de masa y función muscular, lo que se asocia con peor pronóstico clínico. La suplementación nutricional oral (SNO) es una estrategia frecuente en esta población; sin embargo, la evidencia comparativa entre distintos suplementos es limitada. Objetivo: evaluar el efecto de SNO con L-arginina, L-leucina o L-carnitina sobre la composición corporal y la fuerza muscular en pacientes con ERC en hemodiálisis. Materiales y métodos: ensayo clínico aleatorizado, abierto y controlado, con tres grupos paralelos, en pacientes adultos con ERC en estadio 5 en hemodiálisis crónica. Se administró SNO durante 90 días. Se evaluaron parámetros antropométricos, de fuerza y bioimpedancia. La ingesta dietética se estimó mediante recordatorio de 24 horas. El análisis longitudinal se realizó mediante modelos mixtos de efectos lineales. Se incluyeron 158 pacientes en el análisis final. Resultados: la ingesta energética y proteica fue insuficiente en más del 80 % de los pacientes. Se observaron mejorías significativas intragrupo en peso corporal, masa muscular y fuerza de prensión manual (p < 0,05), sin diferencias estadísticamente significativas entre los tipos de suplemento (p > 0,05). Se observaron correlaciones positivas moderadas entre masa muscular, fuerza de prensión y ángulo de fase. Conclusión: la SNO se asoció con mejorías en parámetros antropométricos y funcionales en pacientes con ERC en hemodiálisis, independientemente del tipo de suplemento utilizado. La evaluación funcional resulta clave para la detección temprana del deterioro nutricional en esta población.
Mónica del Carmen Montenegro Cedeno mail , Mercedes Briones Urbano mail mercedes.briones@uneatlantico.es, Israel Barria mail , Rossana Broce mail , Adilia Gómez mail , Ruth Ávila mail , Mayte Batista mail , Eyleen Montero mail , Victoria Rodríguez mail , Alieth Sáez mail , María Vergara mail , Otilda Mercedes Valderrama Vergara mail ,
Montenegro Cedeno
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A novel approach for disease and pests detection in potato production system based on deep learning
Vulnerability of potato crops to diseases and pest infestation can affect its quality and lead to significant yield losses. Timely detection of such diseases can help take effective decisions. For this purpose, a deep learning-based object detection framework is designed in this study to identify and classify major potato diseases and pests under real-world field conditions. A total of 2,688 field images were collected from two research farms in Punjab, Pakistan, across multiple growth stages in various seasonal conditions. Excluding 285 symptoms-free images from the earliest collection led to 2,403 images which were annotated into four biotic-stress classes: blight disease (n = 630), leaf spot disease (n = 370), leafroll virus (viral symptom complex; n = 888), and Colorado potato beetle (larvae/adults; n = 515), indicating class imbalance. Several state-of-the-art models were used including YOLOv8 variants (n/s/m), YOLOv7, YOLOv5, and Faster R-CNN, and the results are discussed in relation to recent potato disease classification studies involving cropped leaf images. Stratified splitting (70% training, 20% validation, 10% testing) was applied to preserve class distribution across all subsets. YOLOv8-medium achieve the best performance with mean average precision (mAP)@0.5 of 98% on the held-out test images. Results for stable 5-fold cross-validation show a mean mAP@0.5 of 97.8%, which offers a balance between accuracy and inference time. Model robustness was evaluated using 5-fold cross-validation and repeated training with different random seeds, showing a low variance of ±0.4% mAP. Results demonstrate promising outcomes under the real-world field conditions, while, broader cross-region and cross-season validation is intended for the future.
Ahmed Abbas mail , Saif Ur Rehman mail , Khalid Mahmood mail , Santos Gracia Villar mail santos.gracia@uneatlantico.es, Luis Alonso Dzul López mail luis.dzul@uneatlantico.es, Aseel Smerat mail , Imran Ashraf mail ,
Abbas