Productividad y Factores Humanos. Un Modelo con Ecuaciones Estructurales

Las personas se asocian, colaboran e interactúan para el logro de sus metas y los de la organización. Son las personas las que le otorgan ‘vida’ a las organizaciones. Asimismo, este hecho asociativo genera procesos psicológicos y psicosociales que afectan a los individuos, a los grupos y a los resultados de la organización. El conocimiento de estos procesos es de suma importancia para quienes dirigen las organizaciones, ya que su adecuada gestión permitirá obtener los resultados deseados. A fin de establecer los factores humanos que inciden en la productividad, se realizó un análisis factorial donde se obtuvieron cuatro componentes, lo que permitió clasificarlos en cuatro factores: individual, grupal, organizacional y de resultados. De acuerdo con la fundamentación teórica se encontró que las variables determinaron cuatro constructos latentes subyacentes, por lo cual se planteó un modelo conformado por tres variables latentes exógenas denominadas ‘ factores individuales’, ‘ factores grupales’ y ‘ factores organizacionales’, que se relacionan con una variable latente endógena denominada ‘productividad’. Mediante la técnica de modelos de ecuaciones estructurales (SEM) se constataron las relaciones entre estas variables latentes y sus indicadores asociados. Las relaciones inicialmente propuestas entre las variables latentes fueron corroboradas por los ajustes del modelo SEM

Contaminación microbiana ruminal de la fibra en gramíneas y efectos sobre sus estimas de degradación ruminal in situ.

La concentración de las fracciones de fibra en las muestras de contenido digestivo se asume como real, al no existir componente endógena para estas fracciones. Sin embargo, si las técnicas de aislamiento de estos residuos no permiten una extracción completa de los microorganismos adherentes podrían ocurrir errores de cierta importancia. En este trabajo se examina la contaminación microbiana ocurrida en el rumen en la fibra neutro (FND) y ácido (FAD) detergente y sus fracciones nitrogenadas (N-FND y N-FAD) de henos de ray-grass (HRG) y avena (HA), así como el efecto de su corrección sobre su degradabilidad efectiva (DE).

Modelo multifactorial para optimización de la productividad en el proceso de generación de energía eléctrica : aplicación al caso de las centrales hidroeléctricas venezolanas

Las organizaciones son sistemas o unidades sociales, compuestas por personas que interactúan entre sí, para lograr objetivos comunes. Uno de sus objetivos es la productividad. La productividad es un constructo multidimensional en la que influyen aspectos tecnológicos, económicos, organizacionales y humanos. Diversos estudios apoyan la influencia de la motivación de las personas, de las habilidades y destrezas de los individuos, de su talento para desempeñar el trabajo, así como también del ambiente de trabajo presente en la organización, en la productividad. Por esta razón, el objetivo general de la investigación, es analizar la influencia entre los factores humanos y la productividad. Se hará énfasis en la persona como factor productivo clave, para responder a las interrogantes de la investigación, referidas a cuáles son las variables humanas que inciden en la productividad, a la posibilidad de plantear un modelo de productividad que considere el impacto del factor humano y la posibilidad de encontrar un método para la medición de la productividad que contemple la percepción del factor humano. Para resolver estas interrogantes, en esta investigación se busca establecer las relaciones entre las variables humanas y la productividad, vistas desde la perspectiva de tres unidades de análisis diferentes: individuo, grupo y organización, para la formulación de un modelo de productividad humana y el diseño de un instrumento para su medida. Una de las principales fuente de investigación para la elección de las variables humanas, la formulación del modelo, y el método de medición de la productividad, fue la revisión de la literatura disponible sobre la productividad y el factor humano en las organizaciones, lo que facilitó el trazado del marco teórico y conceptual. Otra de las fuentes para la selección fue la opinión de expertos y de especialistas directamente involucrados en el sector eléctrico venezolano, lo cual facilitó la obtención de un modelo, cuyas variables reflejasen la realidad del ámbito en estudio. Para aportar una interpretación explicativa del fenómeno, se planteó el modelo de los Factores Humanos vs Productividad (MFHP), el cual se analizó desde la perspectiva del análisis causal y fue conformado por tres variables latentes exógenas denominadas: factores individuales, factores grupales y factores organizacionales, que estaban relacionadas con una variable latente endógena denominada productividad. El MFHP se formuló mediante la metodología de los modelos de ecuaciones estructurales (SEM). Las relaciones inicialmente propuestas entre las variables latentes fueron corroboradas por los ajustes globales del modelo, se constataron las relaciones entre las variables latentes planteadas y sus indicadores asociados, lo que facilitó el enunciado de 26 hipótesis, de las cuales se comprobaron 24. El modelo fue validado mediante la estrategia de modelos rivales, utilizada para comparar varios modelos SEM, y seleccionar el de mejor ajuste, con sustento teórico. La aceptación del modelo se realizó mediante la evaluación conjunta de los índices de bondad de ajuste globales. Asimismo, para la elaboración del instrumento de medida de la productividad (IMPH), se realizó un análisis factorial exploratorio previo a la aplicación del análisis factorial confirmatorio, aplicando SEM. La revisión de los conceptos de productividad, la incidencia del factor humano, y sus métodos de medición, condujeron al planteamiento de métodos subjetivos que incorporaron la percepción de los principales actores del proceso productivo, tanto para la selección de las variables, como para la formulación de un modelo de productividad y el diseño de un instrumento de medición de la productividad. La contribución metodológica de este trabajo de investigación, ha sido el empleo de los SEM para relacionar variables que tienen que ver con el comportamiento humano en la organización y la productividad, lo cual abre nuevas posibilidades a la investigación en este ámbito. Organizations are social systems or units composed of people who interact with each other to achieve common goals. One objective is productivity, which is a multidimensional construct influenced by technological, economic, organizational and human aspects. Several studies support the influence on productivity of personal motivation, of the skills and abilities of individuals, of their talent for the job, as well as of the work environment present in the organization. Therefore, the overall objective of this research is to analyze the influence between human factors and productivity. The emphasis is on the individual as a productive factor which is key in order to answer the research questions concerning the human variables that affect productivity and to address the ability to propose a productivity model that considers the impact of the human factor and the possibility of finding a method for the measurement of productivity that includes the perception of the human factor. To consider these questions, this research seeks to establish the relationships between human and productivity variables, as seen from the perspective of three different units of analysis: the individual, the group and the organization, in order to formulate a model of human productivity and to design an instrument for its measurement. A major source of research for choosing the human variables, model formulation, and method of measuring productivity, was the review of the available literature on productivity and the human factor in organizations which facilitated the design of the theoretical and conceptual framework. Another source for the selection was the opinion of experts and specialists directly involved in the Venezuelan electricity sector which facilitated obtaining a model whose variables reflect the reality of the area under study. To provide an interpretation explaining the phenomenon, the model of the Human Factors vs. Productivity Model (HFPM) was proposed. This model has been analyzed from the perspective of causal analysis and was composed of three latent exogenous variables denominated: individual, group and organizational factors which are related to a latent variable denominated endogenous productivity. The HFPM was formulated using the methodology of Structural Equation Modeling (SEM). The initially proposed relationships between latent variables were confirmed by the global fits of the model, the relationships between the latent variables and their associated indicators enable the statement of 26 hypotheses, of which 24 were confirmed. The model was validated using the strategy of rival models, used for comparing various SEM models and to select the one that provides the best fit, with theoretical support. The acceptance of the model was performed through the joint evaluation of the adequacy of global fit indices. Additionally, for the development of an instrument to measure productivity, an exploratory factor analysis was performed prior to the application of a confirmatory factor analysis, using SEM. The review of the concepts of productivity, the impact of the human factor, and the measurement methods led to a subjective methods approach that incorporated the perception of the main actors of the production process, both for the selection of variables and for the formulation of a productivity model and the design of an instrument to measure productivity. The methodological contribution of this research has been the use of SEM to relate variables that have to do with human behavior in the organization and with productivity, opening new possibilities for research in this area.

Modelización del desarrollo económico rural, modelos de crecimiento espaciales

Este trabajo pretende investigar como se comporta un modelo de crecimiento del empleo en un territorio geográficamente cerrado considerando tanto su vertiente espacial, y el efecto de rebosamiento espacial de la variable endógena de empleo, como su vertiente temporal considerando el comportamiento de las variables empleo y recursos en diferentes ejercicios económicos sucesivos. Esto último permite incorporar el efecto de relación temporal entre las variables permitiendo derivar otros indicadores temporales que según el modelo faciliten una explicación del comportamiento del empleo en el tiempo. Para evaluar el modelo se ha tomado como piloto una subcomarca de acentuado carácter rural de Palencia, y se ha utilizado la modelación SUR Espacial.

Diseño de un modelo de sistema inteligente como soporte de decisión para la gestión empresarial en las Pymes

La tesis contiene un modelo dirigido a servir de soporte a la toma de decisiones para la mejora de la gestión empresarial en las pymes. Para la construcción del modelo, se dividió la gestión empresarial en doce (12) subsistemas de gestión, a saber: Gestión Estratégica, Mercadeo, Gestión Productiva, Recursos Humanos, Gestión Financiera, Logística, Mantenimiento, Gestión de la Calidad, Seguridad y Salud Laboral, Gestión de la Información y la Comunicación, Innovación y Gestión Ambiental. El enfoque teórico utilizado es que en cada uno de estos subsistemas está contenido el ciclo formado por los procesos Planificar/Hacer/Verificar/Actuar (PHVA); la hipótesis de partida es que existe una correlación positiva significativa entre los procesos o variables exógenas Planificar, Hacer, Verificar, Actuar y el proceso o variable endógena Gestión. Cualquier mejora que se introduzca en los procesos del ciclo tendrá un efecto positivo en la gestión y por ende, en los resultados de la organización. Para la determinación de los factores o ítems que conforman cada uno de los procesos del ciclo PHVA, se llevó a cabo una revisión del estado del arte para cada subsistema de gestión; posteriormente, los ítems seleccionados (335 en total) fueron validados por un equipo de expertos en el tema. Para recopilar los datos necesarios que soportan estadísticamente al modelo, se llevó a cabo un estudio empírico, mediante la aplicación de cuestionarios y entrevistas no estructuradas al personal perteneciente a un grupo de ciento veinticinco (125) pymes del sector industrial, en el Estado Bolívar, Venezuela. El estudio empírico, de tipo transversal, abarcó un período de tres años, en el cual se entrevistaron a 4.500 individuos; la información obtenida se utilizó además, para caracterizar la gestión de las pymes industriales. El análisis de datos comprendió el análisis descriptivo de los mismos, estimación de fiabilidad, análisis factorial exploratorio y confirmatorio, análisis de coeficientes de correlación y de regresión, a través del software SPSS v.20. Para examinar las relaciones causales entre los procesos P/H/V/A y cada uno de los subsistemas de gestión, se utilizó la técnica del análisis de senderos (path analysis), con el uso de AMOS v.20. Los resultados del análisis estadístico señalan que los procesos de ejecución y planificación (y por ende las variables que contienen) tienen el mayor impacto significativo sobre la gestión, respecto a los procesos de verificación y mejora continua, en el sector industrial estudiado. El prototipo de modelo de sistema inteligente diseñado cuenta con una base de conocimientos, construida a partir de la experiencia de los expertos y la revisión del estado del arte; una base de hechos representada por los resultados de la evaluación aplicada a cada empresa, y un motor de inferencia, el cual identifica las áreas de mejora y propone las soluciones para resolver los problemas de mayor impacto. El aporte de esta investigación puede ser valorado de dos maneras: desde el punto de vista empresarial, en el sentido de proveer a las pymes de una herramienta para evaluar y mejorar su gestión, y académico, al proporcionar una guía para comprender mejor la interrelación de las variables envueltas en los diversos procesos de gestión de una empresa.

Retracción de morteros con cementos ternarios en distintas etapas de hidratación y envejecimiento

Una de las propiedades que resultarán relevantes para dar viabilidad al empleo de cementos ternarios es su influencia en la fisuración a edades tempranas asociada a las deformaciones por retracción endógena. Para ello es necesario definir las condiciones de ensayo para evaluar correctamente los diferentes mecanismos que intervienen solapados en el proceso y sobre los que todavía existen importantes lagunas en el conocimiento. En este artículo se profundizará en el desarrollo de la retracción endógena principalmente, a escala macro y micro, en probetas de mortero referencia y morteros con sustitución de cemento de un 26% de escoria y 10% de ceniza volante. El presente trabajo se centra en estudiar el desarrollo de prestaciones físico-mecánicas en estado fresco y endurecido de las mezclas propuestas y en profundizar en los aspectos concretos de la influencia en la retracción endógena y por secado.

Automatic physical activity pattern recognition and meal intake modelling in type 1 diabetes for their inclusion in artificial pancreas systems

La diabetes comprende un conjunto de enfermedades metabólicas que se caracterizan por concentraciones de glucosa en sangre anormalmente altas. En el caso de la diabetes tipo 1 (T1D, por sus siglas en inglés), esta situación es debida a una ausencia total de secreción endógena de insulina, lo que impide a la mayoría de tejidos usar la glucosa. En tales circunstancias, se hace necesario el suministro exógeno de insulina para preservar la vida del paciente; no obstante, siempre con la precaución de evitar caídas agudas de la glucemia por debajo de los niveles recomendados de seguridad. Además de la administración de insulina, las ingestas y la actividad física son factores fundamentales que influyen en la homeostasis de la glucosa. En consecuencia, una gestión apropiada de la T1D debería incorporar estos dos fenómenos fisiológicos, en base a una identificación y un modelado apropiado de los mismos y de sus sorrespondientes efectos en el balance glucosa-insulina. En particular, los sistemas de páncreas artificial –ideados para llevar a cabo un control automático de los niveles de glucemia del paciente– podrían beneficiarse de la integración de esta clase de información. La primera parte de esta tesis doctoral cubre la caracterización del efecto agudo de la actividad física en los perfiles de glucosa. Con este objetivo se ha llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura y meta-análisis que determinen las respuestas ante varias modalidades de ejercicio para pacientes con T1D, abordando esta caracterización mediante unas magnitudes que cuantifican las tasas de cambio en la glucemia a lo largo del tiempo. Por otro lado, una identificación fiable de los periodos con actividad física es un requisito imprescindible para poder proveer de esa información a los sistemas de páncreas artificial en condiciones libres y ambulatorias. Por esta razón, la segunda parte de esta tesis está enfocada a la propuesta y evaluación de un sistema automático diseñado para reconocer periodos de actividad física, clasificando su nivel de intensidad (ligera, moderada o vigorosa); así como, en el caso de periodos vigorosos, identificando también la modalidad de ejercicio (aeróbica, mixta o de fuerza). En este sentido, ambos aspectos tienen una influencia específica en el mecanismo metabólico que suministra la energía para llevar a cabo el ejercicio y, por tanto, en las respuestas glucémicas en T1D. En este trabajo se aplican varias combinaciones de técnicas de aprendizaje máquina y reconocimiento de patrones sobre la fusión multimodal de señales de acelerometría y ritmo cardíaco, las cuales describen tanto aspectos mecánicos del movimiento como la respuesta fisiológica del sistema cardiovascular ante el ejercicio. Después del reconocimiento de patrones se incorpora también un módulo de filtrado temporal para sacar partido a la considerable coherencia temporal presente en los datos, una redundancia que se origina en el hecho de que en la práctica, las tendencias en cuanto a actividad física suelen mantenerse estables a lo largo de cierto tiempo, sin fluctuaciones rápidas y repetitivas. El tercer bloque de esta tesis doctoral aborda el tema de las ingestas en el ámbito de la T1D. En concreto, se propone una serie de modelos compartimentales y se evalúan éstos en función de su capacidad para describir matemáticamente el efecto remoto de las concetraciones plasmáticas de insulina exógena sobre las tasas de eleiminación de la glucosa atribuible a la ingesta; un aspecto hasta ahora no incorporado en los principales modelos de paciente para T1D existentes en la literatura. Los datos aquí utilizados se obtuvieron gracias a un experimento realizado por el Institute of Metabolic Science (Universidad de Cambridge, Reino Unido) con 16 pacientes jóvenes. En el experimento, de tipo ‘clamp’ con objetivo variable, se replicaron los perfiles individuales de glucosa, según lo observado durante una visita preliminar tras la ingesta de una cena con o bien alta carga glucémica, o bien baja. Los seis modelos mecanísticos evaluados constaban de: a) submodelos de doble compartimento para las masas de trazadores de glucosa, b) un submodelo de único compartimento para reflejar el efecto remoto de la insulina, c) dos tipos de activación de este mismo efecto remoto (bien lineal, bien con un punto de corte), y d) diversas condiciones iniciales. ABSTRACT Diabetes encompasses a series of metabolic diseases characterized by abnormally high blood glucose concentrations. In the case of type 1 diabetes (T1D), this situation is caused by a total absence of endogenous insulin secretion, which impedes the use of glucose by most tissues. In these circumstances, exogenous insulin supplies are necessary to maintain patient’s life; although caution is always needed to avoid acute decays in glycaemia below safe levels. In addition to insulin administrations, meal intakes and physical activity are fundamental factors influencing glucose homoeostasis. Consequently, a successful management of T1D should incorporate these two physiological phenomena, based on an appropriate identification and modelling of these events and their corresponding effect on the glucose-insulin balance. In particular, artificial pancreas systems –designed to perform an automated control of patient’s glycaemia levels– may benefit from the integration of this type of information. The first part of this PhD thesis covers the characterization of the acute effect of physical activity on glucose profiles. With this aim, a systematic review of literature and metaanalyses are conduced to determine responses to various exercise modalities in patients with T1D, assessed via rates-of-change magnitudes to quantify temporal variations in glycaemia. On the other hand, a reliable identification of physical activity periods is an essential prerequisite to feed artificial pancreas systems with information concerning exercise in ambulatory, free-living conditions. For this reason, the second part of this thesis focuses on the proposal and evaluation of an automatic system devised to recognize physical activity, classifying its intensity level (light, moderate or vigorous) and for vigorous periods, identifying also its exercise modality (aerobic, mixed or resistance); since both aspects have a distinctive influence on the predominant metabolic pathway involved in fuelling exercise, and therefore, in the glycaemic responses in T1D. Various combinations of machine learning and pattern recognition techniques are applied on the fusion of multi-modal signal sources, namely: accelerometry and heart rate measurements, which describe both mechanical aspects of movement and the physiological response of the cardiovascular system to exercise. An additional temporal filtering module is incorporated after recognition in order to exploit the considerable temporal coherence (i.e. redundancy) present in data, which stems from the fact that in practice, physical activity trends are often maintained stable along time, instead of fluctuating rapid and repeatedly. The third block of this PhD thesis addresses meal intakes in the context of T1D. In particular, a number of compartmental models are proposed and compared in terms of their ability to describe mathematically the remote effect of exogenous plasma insulin concentrations on the disposal rates of meal-attributable glucose, an aspect which had not yet been incorporated to the prevailing T1D patient models in literature. Data were acquired in an experiment conduced at the Institute of Metabolic Science (University of Cambridge, UK) on 16 young patients. A variable-target glucose clamp replicated their individual glucose profiles, observed during a preliminary visit after ingesting either a high glycaemic-load or a low glycaemic-load evening meal. The six mechanistic models under evaluation here comprised: a) two-compartmental submodels for glucose tracer masses, b) a single-compartmental submodel for insulin’s remote effect, c) two types of activations for this remote effect (either linear or with a ‘cut-off’ point), and d) diverse forms of initial conditions.

Análisis y modelado de las oscilaciones biológicas

Desde el descubrimiento de los ritmos ultradianos (Halberg 1967) en el estudio de las etapas de sueño humano (Dement y Kleitman, 1957) , muchos investigadores han dado cuenta de la existencia de estas oscilaciones en varias funciones de conducta, emocionales o fisiológicas. Si anteriormente predominó la idea de que los ritmos ultradianos tenían lugar únicamente durante el sueño, el descubrimiento de las oscilaciones en estado insomne (Weltzman et al, 1.970) y su persistencia en diferentes funciones bajo el efecto de inhibición de la droga (estados REM, Baekeland, 1967), han demostrado que persiste el mismo ciclo en el sueño que en estado insomne (Kleitman, 1969) que conduce y controla simultáneamente diferentes parámetros biológicos. Basado en este principio y a partir de nuestras estimaciones estadísticas de oscilaciones en el rango de 70-250 minutos de periodo en la actividad locomotora de diferentes especies; un mecanismo básico de desencadenamiento de los ritmos ultradianos por sincronizantes externos y su sincronización coherente con las oscilaciones circadianas (a través de acoplamientos mutuos o jerárquicos); presentamos un modelo matemático que simula el sistema oscilatorio de comportamiento ultradiano-circadiano producido por una secuencia bien definida luz-oscuridad. El modelo se basa en una topología de círculo límite (representada en un espacio bidimensional de estados) con control paramétrico producido por las transiciones luz—oscuridad y viceversa, siendo el efecto paramétrico dependiente de la fase endógena del sistema cuando se aplica las transiciones.