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

El Potencial de las Variables Latentes en Modelos Explicativos del Uso de la Bicicleta

La necesidad de una movilidad más sostenible en nuestras ciudades hacen que la bicicleta tome cada vez mayor importancia como modo de transporte urbano. A su vez, también aumenta el interés de los investigadores por conocer mejor los factores relacionados con el uso de la bicicleta. Tradicionalmente se ha prestado atención a los factores relacionados con el uso de la bicicleta que son directamente observables, dejando en un segundo plano las percepciones, actitudes o normas sociales de los usuarios respecto a este modo de transporte. Esta tesis ha profundizado en este segundo tipo de factores mediante la búsqueda de variables latentes que puedan definirlos. Se parte contemplando las características de la bicicleta como modo urbano de transporte y los condicionantes territoriales para su uso. En los siguientes capítulos se hace un repaso exhaustivo de los factores que condicionan el uso de la bicicleta en la literatura científica. También se profundiza en el planteamiento de las teorías del comportamiento del usuario de transporte para poder desarrollar el marco teórico sobre el que enfocar la búsqueda de las variables latentes. Finalmente, se repasa el tratamiento recibido por la bicicleta en las técnicas de análisis de la demanda. La hipótesis de partida mantenida plantea que las variables psicosociales pueden ser especialmente influyentes en la decisión de usar la bicicleta. Estas variables, junto con las variables tradicionales de los usuarios de transporte, mejorarían el conocimiento que tenemos sobre los factores que inciden en su uso. Con la finalidad de poder explorar e identificar estas variables se propone una metodología basada en modelos de ecuaciones estructurales. Estos modelos permiten contemplar las interacciones entre variables y trabajar con variables latentes que medimos a través de indicadores. Aplicando la metodología propuesta a un caso de estudio en la Ciudad Universitaria de Madrid se ha podido identificar cuatro variables latentes: conveniencia, probici, limitaciones externas y condicionantes físicos. Estas variables mejoran el conocimiento sobre los factores explicativos de la decisión de usar la bicicleta entre los usuarios de Ciudad Universitaria.

La dimensión de la subjetividad en la formación del valor inmobiliario : aplicación del método de análisis de ecuaciones estructurales al mercado residencial de Lisboa

The discretionality and the appraisers’ subjectivity that characterize traditional real estate valuation are still allowed to take part in the formation of the asset price even when respecting international standards (EVS, IVS) or Appraisal Institution´s regulations (TEGOVA, RICS, etc.). The application of econometric and statistical methods to real estate valuation aims at the elimination of subjectivity on the appraisal process. But the unanswered question underneath this subject is the following: How important is the subjective component on real estate appraisal value formation? On this study Structural Equation Models (SEM) are used to determine the importance of the objective and subjective components on real estate valuation value formation as well as the weight of economic factors and the current economic context on real estate appraisal for mortgage purposes price formation. There were used two latent variables, Objective Component and Subjective Component, witch aggregate objective observed variables and subjective observed and unobserved variables, respectively. Factorial Exploratory Analysis is the statistical technique used in order to link the observed variables extracted from the valuation appraisal reports to the latent constructs derived from the theoretical model. SEM models were used to refine the model, eliminate non‐significant variables and to determine the weight of Objective and Subjective latent variables. These techniques were applied to a sample of over 11.000 real estate assets appraisal reports throughout the time period between November of 2006 and April of 2012. The real assets used on this study are located on Lisbon’s Metropolitan Area – “Grande Lisboa” –, Portugal. From this study, we conclude that Subjective Component has a considerable weight on real estate appraisal value formation and that the external factor Economic Situation has a very small impact on real estate appraisal value formation.

Análisis de los factores determinantes de la repetición del proceso de compra en el comercio electrónico entre empresas y consumidores finales. Aplicación al mercado español

Las Tecnologías de la Información y la Comunicación en general e Internet en particular han supuesto una revolución en nuestra forma de comunicarnos, relacionarnos, producir, comprar y vender acortando tiempo y distancias entre proveedores y consumidores. A la paulatina penetración del ordenador, los teléfonos inteligentes y la banda ancha fija y/o móvil ha seguido un mayor uso de estas tecnologías entre ciudadanos y empresas. El comercio electrónico empresa–consumidor (B2C) alcanzó en 2010 en España un volumen de 9.114 millones de euros, con un incremento del 17,4% respecto al dato registrado en 2009. Este crecimiento se ha producido por distintos hechos: un incremento en el porcentaje de internautas hasta el 65,1% en 2010 de los cuales han adquirido productos o servicios a través de la Red un 43,1% –1,6 puntos porcentuales más respecto a 2010–. Por otra parte, el gasto medio por comprador ha ascendido a 831€ en 2010, lo que supone un incremento del 10,9% respecto al año anterior. Si segmentamos a los compradores según por su experiencia anterior de compra podemos encontrar dos categorías: el comprador novel –que adquirió por primera vez productos o servicios en 2010– y el comprador constante –aquel que había adquirido productos o servicios en 2010 y al menos una vez en años anteriores–. El 85,8% de los compradores se pueden considerar como compradores constantes: habían comprado en la Red en 2010, pero también lo habían hecho anteriormente. El comprador novel tiene un perfil sociodemográfico de persona joven de entre 15–24 años, con estudios secundarios, de clase social media y media–baja, estudiante no universitario, residente en poblaciones pequeñas y sigue utilizando fórmulas de pago como el contra–reembolso (23,9%). Su gasto medio anual ascendió en 2010 a 449€. El comprador constante, o comprador que ya había comprado en Internet anteriormente, tiene un perfil demográfico distinto: estudios superiores, clase alta, trabajador y residente en grandes ciudades, con un comportamiento maduro en la compra electrónica dada su mayor experiencia –utiliza con mayor intensidad canales exclusivos en Internet que no disponen de tienda presencial–. Su gasto medio duplica al observado en compradores noveles (con una media de 930€ anuales). Por tanto, los compradores constantes suponen una mayoría de los compradores con un gasto medio que dobla al comprador que ha adoptado el medio recientemente. Por consiguiente es de interés estudiar los factores que predicen que un internauta vuelva a adquirir un producto o servicio en la Red. La respuesta a esta pregunta no se ha revelado sencilla. En España, la mayoría de productos y servicios aún se adquieren de manera presencial, con una baja incidencia de las ventas a distancia como la teletienda, la venta por catálogo o la venta a través de Internet. Para dar respuesta a las preguntas planteadas se ha investigado desde distintos puntos de vista: se comenzará con un estudio descriptivo desde el punto de vista de la demanda que trata de caracterizar la situación del comercio electrónico B2C en España, poniendo el foco en las diferencias entre los compradores constantes y los nuevos compradores. Posteriormente, la investigación de modelos de adopción y continuidad en el uso de las tecnologías y de los factores que inciden en dicha continuidad –con especial interés en el comercio electrónico B2C–, permiten afrontar el problema desde la perspectiva de las ecuaciones estructurales pudiendo también extraer conclusiones de tipo práctico. Este trabajo sigue una estructura clásica de investigación científica: en el capítulo 1 se introduce el tema de investigación, continuando con una descripción del estado de situación del comercio electrónico B2C en España utilizando fuentes oficiales (capítulo 2). Posteriormente se desarrolla el marco teórico y el estado del arte de modelos de adopción y de utilización de las tecnologías (capítulo 3) y de los factores principales que inciden en la adopción y continuidad en el uso de las tecnologías (capítulo 4). El capítulo 5 desarrolla las hipótesis de la investigación y plantea los modelos teóricos. Las técnicas estadísticas a utilizar se describen en el capítulo 6, donde también se analizan los resultados empíricos sobre los modelos desarrollados en el capítulo 5. El capítulo 7 expone las principales conclusiones de la investigación, sus limitaciones y propone nuevas líneas de investigación. La primera parte corresponde al capítulo 1, que introduce la investigación justificándola desde un punto de vista teórico y práctico. También se realiza una breve introducción a la teoría del comportamiento del consumidor desde una perspectiva clásica. Se presentan los principales modelos de adopción y se introducen los modelos de continuidad de utilización que se estudiarán más detalladamente en el capítulo 3. En este capítulo se desarrollan los objetivos principales y los objetivos secundarios, se propone el mapa mental de la investigación y se planifican en un cronograma los principales hitos del trabajo. La segunda parte corresponde a los capítulos dos, tres y cuatro. En el capítulo 2 se describe el comercio electrónico B2C en España utilizando fuentes secundarias. Se aborda un diagnóstico del sector de comercio electrónico y su estado de madurez en España. Posteriormente, se analizan las diferencias entre los compradores constantes, principal interés de este trabajo, frente a los compradores noveles, destacando las diferencias de perfiles y usos. Para los dos segmentos se estudian aspectos como el lugar de acceso a la compra, la frecuencia de compra, los medios de pago utilizados o las actitudes hacia la compra. El capítulo 3 comienza desarrollando los principales conceptos sobre la teoría del comportamiento del consumidor, para continuar estudiando los principales modelos de adopción de tecnología existentes, analizando con especial atención su aplicación en comercio electrónico. Posteriormente se analizan los modelos de continuidad en el uso de tecnologías (Teoría de la Confirmación de Expectativas; Teoría de la Justicia), con especial atención de nuevo a su aplicación en el comercio electrónico. Una vez estudiados los principales modelos de adopción y continuidad en el uso de tecnologías, el capítulo 4 analiza los principales factores que se utilizan en los modelos: calidad, valor, factores basados en la confirmación de expectativas –satisfacción, utilidad percibida– y factores específicos en situaciones especiales –por ejemplo, tras una queja– como pueden ser la justicia, las emociones o la confianza. La tercera parte –que corresponde al capítulo 5– desarrolla el diseño de la investigación y la selección muestral de los modelos. En la primera parte del capítulo se enuncian las hipótesis –que van desde lo general a lo particular, utilizando los factores específicos analizados en el capítulo 4– para su posterior estudio y validación en el capítulo 6 utilizando las técnicas estadísticas apropiadas. A partir de las hipótesis, y de los modelos y factores estudiados en los capítulos 3 y 4, se definen y vertebran dos modelos teóricos originales que den respuesta a los retos de investigación planteados en el capítulo 1. En la segunda parte del capítulo se diseña el trabajo empírico de investigación definiendo los siguientes aspectos: alcance geográfico–temporal, tipología de la investigación, carácter y ambiente de la investigación, fuentes primarias y secundarias utilizadas, técnicas de recolección de datos, instrumentos de medida utilizados y características de la muestra utilizada. Los resultados del trabajo de investigación constituyen la cuarta parte de la investigación y se desarrollan en el capítulo 6, que comienza analizando las técnicas estadísticas basadas en Modelos de Ecuaciones Estructurales. Se plantean dos alternativas, modelos confirmatorios correspondientes a Métodos Basados en Covarianzas (MBC) y modelos predictivos. De forma razonada se eligen las técnicas predictivas dada la naturaleza exploratoria de la investigación planteada. La segunda parte del capítulo 6 desarrolla el análisis de los resultados de los modelos de medida y modelos estructurales construidos con indicadores formativos y reflectivos y definidos en el capítulo 4. Para ello se validan, sucesivamente, los modelos de medida y los modelos estructurales teniendo en cuenta los valores umbrales de los parámetros estadísticos necesarios para la validación. La quinta parte corresponde al capítulo 7, que desarrolla las conclusiones basándose en los resultados del capítulo 6, analizando los resultados desde el punto de vista de las aportaciones teóricas y prácticas, obteniendo conclusiones para la gestión de las empresas. A continuación, se describen las limitaciones de la investigación y se proponen nuevas líneas de estudio sobre distintos temas que han ido surgiendo a lo largo del trabajo. Finalmente, la bibliografía recoge todas las referencias utilizadas a lo largo de este trabajo. Palabras clave: comprador constante, modelos de continuidad de uso, continuidad en el uso de tecnologías, comercio electrónico, B2C, adopción de tecnologías, modelos de adopción tecnológica, TAM, TPB, IDT, UTAUT, ECT, intención de continuidad, satisfacción, confianza percibida, justicia, emociones, confirmación de expectativas, calidad, valor, PLS. ABSTRACT Information and Communication Technologies in general, but more specifically those related to the Internet in particular, have changed the way in which we communicate, relate to one another, produce, and buy and sell products, reducing the time and shortening the distance between suppliers and consumers. The steady breakthrough of computers, Smartphones and landline and/or wireless broadband has been greatly reflected in its large scale use by both individuals and businesses. Business–to–consumer (B2C) e–commerce reached a volume of 9,114 million Euros in Spain in 2010, representing a 17.4% increase with respect to the figure in 2009. This growth is due in part to two different facts: an increase in the percentage of web users to 65.1% en 2010, 43.1% of whom have acquired products or services through the Internet– which constitutes 1.6 percentage points higher than 2010. On the other hand, the average spending by individual buyers rose to 831€ en 2010, constituting a 10.9% increase with respect to the previous year. If we select buyers according to whether or not they have previously made some type of purchase, we can divide them into two categories: the novice buyer–who first made online purchases in 2010– and the experienced buyer: who also made purchases in 2010, but had done so previously as well. The socio–demographic profile of the novice buyer is that of a young person between 15–24 years of age, with secondary studies, middle to lower–middle class, and a non–university educated student who resides in smaller towns and continues to use payment methods such as cash on delivery (23.9%). In 2010, their average purchase grew to 449€. The more experienced buyer, or someone who has previously made purchases online, has a different demographic profile: highly educated, upper class, resident and worker in larger cities, who exercises a mature behavior when making online purchases due to their experience– this type of buyer frequently uses exclusive channels on the Internet that don’t have an actual store. His or her average purchase doubles that of the novice buyer (with an average purchase of 930€ annually.) That said, the experienced buyers constitute the majority of buyers with an average purchase that doubles that of novice buyers. It is therefore of interest to study the factors that help to predict whether or not a web user will buy another product or use another service on the Internet. The answer to this question has proven not to be so simple. In Spain, the majority of goods and services are still bought in person, with a low amount of purchases being made through means such as the Home Shopping Network, through catalogues or Internet sales. To answer the questions that have been posed here, an investigation has been conducted which takes into consideration various viewpoints: it will begin with a descriptive study from the perspective of the supply and demand that characterizes the B2C e–commerce situation in Spain, focusing on the differences between experienced buyers and novice buyers. Subsequently, there will be an investigation concerning the technology acceptance and continuity of use of models as well as the factors that have an effect on their continuity of use –with a special focus on B2C electronic commerce–, which allows for a theoretic approach to the problem from the perspective of the structural equations being able to reach practical conclusions. This investigation follows the classic structure for a scientific investigation: the subject of the investigation is introduced (Chapter 1), then the state of the B2C e–commerce in Spain is described citing official sources of information (Chapter 2), the theoretical framework and state of the art of technology acceptance and continuity models are developed further (Chapter 3) and the main factors that affect their acceptance and continuity (Chapter 4). Chapter 5 explains the hypothesis behind the investigation and poses the theoretical models that will be confirmed or rejected partially or completely. In Chapter 6, the technical statistics that will be used are described briefly as well as an analysis of the empirical results of the models put forth in Chapter 5. Chapter 7 explains the main conclusions of the investigation, its limitations and proposes new projects. First part of the project, chapter 1, introduces the investigation, justifying it from a theoretical and practical point of view. It is also a brief introduction to the theory of consumer behavior from a standard perspective. Technology acceptance models are presented and then continuity and repurchase models are introduced, which are studied more in depth in Chapter 3. In this chapter, both the main and the secondary objectives are developed through a mind map and a timetable which highlights the milestones of the project. The second part of the project corresponds to Chapters Two, Three and Four. Chapter 2 describes the B2C e–commerce in Spain from the perspective of its demand, citing secondary official sources. A diagnosis concerning the e–commerce sector and the status of its maturity in Spain is taken on, as well as the barriers and alternative methods of e–commerce. Subsequently, the differences between experienced buyers, which are of particular interest to this project, and novice buyers are analyzed, highlighting the differences between their profiles and their main transactions. In order to study both groups, aspects such as the place of purchase, frequency with which online purchases are made, payment methods used and the attitudes of the purchasers concerning making online purchases are taken into consideration. Chapter 3 begins by developing the main concepts concerning consumer behavior theory in order to continue the study of the main existing acceptance models (among others, TPB, TAM, IDT, UTAUT and other models derived from them) – paying special attention to their application in e–commerce–. Subsequently, the models of technology reuse are analyzed (CDT, ECT; Theory of Justice), focusing again specifically on their application in e–commerce. Once the main technology acceptance and reuse models have been studied, Chapter 4 analyzes the main factors that are used in these models: quality, value, factors based on the contradiction of expectations/failure to meet expectations– satisfaction, perceived usefulness– and specific factors pertaining to special situations– for example, after receiving a complaint justice, emotions or confidence. The third part– which appears in Chapter 5– develops the plan for the investigation and the sample selection for the models that have been designed. In the first section of the Chapter, the hypothesis is presented– beginning with general ideas and then becoming more specific, using the detailed factors that were analyzed in Chapter 4– for its later study and validation in Chapter 6– as well as the corresponding statistical factors. Based on the hypothesis and the models and factors that were studied in Chapters 3 and 4, two original theoretical models are defined and organized in order to answer the questions posed in Chapter 1. In the second part of the Chapter, the empirical investigation is designed, defining the following aspects: geographic–temporal scope, type of investigation, nature and setting of the investigation, primary and secondary sources used, data gathering methods, instruments according to the extent of their use and characteristics of the sample used. The results of the project constitute the fourth part of the investigation and are developed in Chapter 6, which begins analyzing the statistical techniques that are based on the Models of Structural Equations. Two alternatives are put forth: confirmatory models which correspond to Methods Based on Covariance (MBC) and predictive models– Methods Based on Components–. In a well–reasoned manner, the predictive techniques are chosen given the explorative nature of the investigation. The second part of Chapter 6 explains the results of the analysis of the measurement models and structural models built by the formative and reflective indicators defined in Chapter 4. In order to do so, the measurement models and the structural models are validated one by one, while keeping in mind the threshold values of the necessary statistic parameters for their validation. The fifth part corresponds to Chapter 7 which explains the conclusions of the study, basing them on the results found in Chapter 6 and analyzing them from the perspective of the theoretical and practical contributions, and consequently obtaining conclusions for business management. The limitations of the investigation are then described and new research lines about various topics that came up during the project are proposed. Lastly, all of the references that were used during the project are listed in a final bibliography. Key Words: constant buyer, repurchase models, continuity of use of technology, e–commerce, B2C, technology acceptance, technology acceptance models, TAM, TPB, IDT, UTAUT, ECT, intention of repurchase, satisfaction, perceived trust/confidence, justice, feelings, the contradiction of expectations, quality, value, PLS.

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.

Drivers in adopting adaptation strategies to face increased water scarcity in agriculture. A case study in Doñana (Spain) and Makueni (Kenya)

La agricultura es uno de los sectores más afectados por el cambio climático. A pesar de haber demostrado a lo largo de la historia una gran capacidad para adaptarse a nuevas situaciones, hoy en día la agricultura se enfrenta a nuevos retos tales como satisfacer un elevado crecimiento en la demanda de alimentos, desarrollar una agricultura sostenible con el medio ambiente y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. El potencial de adaptación debe ser definido en un contexto que incluya el comportamiento humano, ya que éste juega un papel decisivo en la implementación final de las medidas. Por este motivo, y para desarrollar correctamente políticas que busquen influir en el comportamiento de los agricultores para fomentar la adaptación a estas nuevas condiciones, es necesario entender previamente los procesos de toma de decisiones a nivel individual o de explotación, así como los efectos de los factores que determinan las barreras o motivaciones de la implementación de medidas. Esta Tesis doctoral trata de profundizar en el análisis de factores que influyen en la toma de decisiones de los agricultores para adoptar estrategias de adaptación al cambio climático. Este trabajo revisa la literatura actual y desarrolla un marco metodológico a nivel local y regional. Dos casos de estudio a nivel local (Doñana, España y Makueni, Kenia) han sido llevados a cabo con el fin de explorar el comportamiento de los agricultores hacia la adaptación. Estos casos de estudio representan regiones con notables diferencias en climatología, impactos del cambio climático, barreras para la adaptación y niveles de desarrollo e influencia de las instituciones públicas y privadas en la agricultura. Mientras el caso de estudio de Doñana representa un ejemplo de problemas asociados al uso y escasez del agua donde se espera que se agraven en el futuro, el caso de estudio de Makueni ejemplifica una zona fuertemente amenazada por las predicciones de cambio climático, donde adicionalmente la falta de infraestructura y la tecnología juegan un papel crucial para la implementación de la adaptación. El caso de estudio a nivel regional trata de generalizar en África el comportamiento de los agricultores sobre la implementación de medidas. El marco metodológico que se ha seguido en este trabajo abarca una amplia gama de enfoques y métodos para la recolección y análisis de datos. Los métodos utilizados para la toma de datos incluyen la implementación de encuestas, entrevistas, talleres con grupos de interés, grupos focales de discusión, revisión de estudios previos y bases de datos públicas. Los métodos analíticos incluyen métodos estadísticos, análisis multi‐criterio para la toma de decisiones, modelos de optimización de uso del suelo y un índice compuesto calculado a través de indicadores. Los métodos estadísticos se han utilizado con el fin de evaluar la influencia de los factores socio‐económicos y psicológicos sobre la adopción de medidas de adaptación. Dentro de estos métodos se incluyen regresiones logísticas, análisis de componentes principales y modelos de ecuaciones estructurales. Mientras que el análisis multi‐criterio se ha utilizado con el fin de evaluar las opciones de adaptación de acuerdo a las opiniones de las diferentes partes interesadas, el modelo de optimización ha tenido como fin analizar la combinación óptima de medidas de adaptación. El índice compuesto se ha utilizado para evaluar a nivel regional la implementación de medidas de adaptación en África. En general, los resultados del estudio ponen de relieve la gran importancia de considerar diferentes escalas espaciales a la hora de evaluar la implementación de medidas de adaptación al cambio climático. El comportamiento de los agricultores es diferente entre lugares considerados a una escala local relativamente pequeña, por lo que la generalización de los patrones del comportamiento a escalas regionales o globales resulta relativamente compleja. Los resultados obtenidos han permitido identificar factores determinantes tanto socioeconómicos como psicológicos y calcular su efecto sobre la adopción de medidas de adaptación. Además han proporcionado una mejor comprensión del distinto papel que desempeñan los cinco tipos de capital (natural, físico, financiero, social y humano) en la implementación de estrategias de adaptación. Con este trabajo se proporciona información de gran interés en los procesos de desarrollo de políticas destinadas a mejorar el apoyo de la sociedad a tomar medidas contra el cambio climático. Por último, en el análisis a nivel regional se desarrolla un índice compuesto que muestra la probabilidad de adoptar medidas de adaptación en las regiones de África y se analizan las causas que determinan dicha probabilidad de adopción de medidas. ABSTRACT Agriculture is and will continue to be one of the sectors most affected by climate change. Despite having demonstrated throughout history a great ability to adapt, agriculture today faces new challenges such as meeting growing food demands, developing sustainable agriculture and reducing greenhouse gas emissions. Adaptation policies planned on global, regional or local scales are ultimately implemented in decision‐making processes at the farm or individual level so adaptation potentials have to be set within the context of individual behaviour and regional institutions. Policy instruments can play a formative role in the adoption of such policies by addressing incentives/disincentives that influence farmer’s behaviour. Hence understanding farm‐level decision‐making processes and the influence of determinants of adoption is crucial when designing policies aimed at fostering adoption. This thesis seeks to analyse the factors that influence decision‐making by farmers in relation to the uptake of adaptation options. This work reviews the current knowledge and develops a methodological framework at local and regional level. Whilst the case studies at the local level are conducted with the purpose of exploring farmer’s behaviour towards adaptation the case study at the regional level attempts to up‐scale and generalise theory on adoption of farmlevel adaptation options. The two case studies at the local level (Doñana, Spain and Makueni, Kenya) encompass areas with different; climates, impacts of climate change, adaptation constraints and limits, levels of development, institutional support for agriculture and influence from public and private institutions. Whilst the Doñana Case Study represents an area plagued with water‐usage issues, set to be aggravated further by climate change, Makueni Case study exemplifies an area decidedly threatened by climate change where a lack of infrastructure and technology plays a crucial role in the uptake of adaptation options. The proposed framework is based on a wide range of approaches for collecting and analysing data. The approaches used for data collection include the implementation of surveys, interviews, stakeholder workshops, focus group discussions, a review of previous case studies, and public databases. The analytical methods include statistical approaches, multi criteria analysis for decision‐making, land use optimisation models, and a composite index based on public databases. Statistical approaches are used to assess the influence of socio‐economic and psychological factors on the adoption or support for adaptation measures. The statistical approaches used are logistic regressions, principal component analysis and structural equation modelling. Whilst a multi criteria analysis approach is used to evaluate adaptation options according to the different perspectives of stakeholders, the optimisation model analyses the optimal combination of adaptation options. The composite index is developed to assess adoption of adaptation measures in Africa. Overall, the results of the study highlight the importance of considering various scales when assessing adoption of adaptation measures to climate change. As farmer’s behaviour varies at a local scale there is elevated complexity when generalising behavioural patterns for farmers at regional or global scales. The results identify and estimate the effect of most relevant socioeconomic and psychological factors that influence adoption of adaptation measures to climate change. They also provide a better understanding of the role of the five types of capital (natural, physical, financial, social, and human) on the uptake of farm‐level adaptation options. These assessments of determinants help to explain adoption of climate change measures and provide helpful information in order to design polices aimed at enhancing societal support for adaptation policies. Finally the analysis at the regional level develops a composite index which suggests the likelihood of the regions in Africa to adopt farm‐level adaptation measures and analyses the main causes of this likelihood of adoption.

Desarrollo de un modelo integral de evaluación para instituciones de educación superior y análisis de su impacto en la planificación y gestión institucional

El propósito de esta tesis doctoral es el desarrollo de un modelo integral de evaluación de la gestión para instituciones de educación superior (IES), fundamentado en valorar la gestión de diferentes subsistemas que la integran, así como estudiar el impacto en la planificación y gestión institucional. Este Modelo de Evaluación Institucional fue denominado Modelo Integral de Evaluación de Gestión de las IES (MIEGIES), que incorpora la gestión de la complejidad, los aspectos gerenciales, el compromiso o responsabilidad social, los recursos, además de los procesos propios universitarios con una visión integral de la gestión. Las bases conceptuales se establecen por una revisión del contexto mundial de la educación superior, pasando por un análisis sobre evaluación y calidad en entornos universitarios. La siguiente reflexión conceptual versó sobre la gestión de la complejidad, de la gestión gerencial, de la gestión de responsabilidad social universitaria, de la gestión de los recursos y de la gestión de los procesos, seguida por un aporte sobre modelaje y modelos. Para finalizar, se presenta un resumen teórico sobre el alcance de la aplicación de ecuaciones estructurales para la validación de modelos. El desarrollo del modelo conceptual, dimensiones e indicadores, fue efectuado aplicando los principios de la metodología de sistemas suaves –SSM. Para ello, se identifica la definición raíz (DR), la razón sistémica de ser del modelo, para posteriormente desarrollar sus componentes y principios conceptuales. El modelo quedó integrado por cinco subsistemas, denominados: de la Complejidad, de la Responsabilidad Social Universitaria, Gerencial, de Procesos y de Recursos. Los subsistemas se consideran como dimensiones e indicadores para el análisis y son los agentes críticos para el funcionamiento de una IES. Los aspectos referidos a lo Epistemetodológico, comenzó por identificar el enfoque epistemológico que sustenta el abordaje metodológico escogido. A continuación se identifican los elementos clásicos que se siguieron para llevar a cabo la investigación: Alcance o profundidad, población y muestra, instrumentos de recolección de información y su validación, para finalizar con la explicación procedimental para validar el modelo MIEGIES. La población considerada para el estudio empírico de validación fueron 585 personas distribuidas entre alumnos, docentes, personal administrativo y directivos de una Universidad Pública Venezolana. La muestra calculada fue de 238 individuos, número considerado representativo de la población. La aplicación de los instrumentos diseñados y validados permitió la obtención de un conjunto de datos, a partir de los cuales se validó el modelo MIEGIES. La validación del Modelo MIGEIES parte de sugerencias conceptuales para el análisis de los datos. Para ello se identificaron las variables relevantes, que pueden ser constructos o conceptos, las variables latentes que no pueden ser medidas directamente, sino que requiere seleccionar los indicadores que mejor las representan. Se aplicó la estrategia de modelación confirmatoria de los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM). Para ello se parte de un análisis descriptivo de los datos, estimando la fiabilidad. A continuación se aplica un análisis factorial exploratorio y un análisis factorial confirmatorio. Para el análisis de la significancia del modelo global y el impacto en la planificación y gestión, se consideran el análisis de coeficientes de regresión y la tabla de ANOVA asociada, la cual de manera global especifica que el modelo planteado permite explicar la relación entre las variables definidas para la evaluación de la gestión de las IES. Así mismo, se encontró que este resultado de manera global explica que en la evaluación institucional tiene mucha importancia la gestión de la calidad y las finanzas. Es de especial importancia destacar el papel que desarrolla la planificación estratégica como herramienta de gestión que permite apoyar la toma de decisiones de las organizaciones en torno al quehacer actual y al camino que deben recorrer en el futuro para adecuarse a los cambios y a las demandas que les impone el entorno. El contraste estadístico de los dos modelos ajustados, el teórico y el empírico, permitió a través de técnicas estadísticas multivariables, demostrar de manera satisfactoria, la validez y aplicación del modelo propuesto en las IES. Los resultados obtenidos permiten afirmar que se pueden estimar de manera significativa los constructos que definen la evaluación de las instituciones de educación superior mediante el modelo elaborado. En el capítulo correspondiente a Conclusiones, se presenta en una de las primeras instancias, la relación conceptual propuesta entre los procesos de evaluación de la gestión institucional y de los cinco subsistemas que la integran. Posteriormente se encuentra que los modelos de ecuaciones estructurales con base en la estrategia de modelación confirmatoria es una herramienta estadística adecuada en la validación del modelo teórico, que fue el procedimiento propuesto en el marco de la investigación. En cuanto al análisis del impacto del Modelo en la Planificación y la Gestión, se concluye que ésta es una herramienta útil para cerrar el círculo de evaluación institucional. La planificación y la evaluación institucional son procesos inherentes a la filosofía de gestión. Es por ello que se recomienda su práctica como de necesario cumplimiento en todas las instancias funcionales y operativas de las Instituciones de Educación Superior. ABSTRACT The purpose of this dissertation is the development of a comprehensive model of management evaluation for higher education institutions (HEIs), based on evaluating the management of different subsystems and study the impact on planning and institutional management. This model was named Institutional Assessment Comprehensive Evaluation Model for the Management of HEI (in Spanish, MIEGIES). The model incorporates the management of complexity, management issues, commitment and social responsibility and resources in addition to the university's own processes with a comprehensive view of management. The conceptual bases are established by a review of the global context of higher education, through analysis and quality assessment in university environments. The following conceptual discussions covered the management of complexity, management practice, management of university social responsibility, resources and processes, followed by a contribution of modeling and models. Finally, a theoretical overview of the scope of application of structural equation model (SEM) validation is presented. The development of the conceptual model, dimensions and indicators was carried out applying the principles of soft systems methodology (SSM). For this, the root definition (RD), the systemic rationale of the model, to further develop their components and conceptual principles are identified. The model was composed of five subsystems, called: Complexity, University Social Responsibility, Management, Process and Resources. The subsystems are considered as dimensions and measures for analysis and are critical agents for the functioning of HEIs. In matters relating to epistemology and methodology we began to identify the approach that underpins the research: Scope, population and sample and data collection instruments. The classic elements that were followed to conduct research are identified. It ends with the procedural explanation to validate the MIEGIES model. The population considered for the empirical validation study was composed of 585 people distributed among students, faculty, staff and authorities of a public Venezuelan university. The calculated sample was 238 individuals, number considered representative of the population. The application of designed and validated instruments allowed obtaining a data set, from which the MIEGIES model was validated. The MIGEIES Model validation is initiated by the theoretical analysis of concepts. For this purpose the relevant variables that can be concepts or constructs were identified. The latent variables cannot be measured directly, but require selecting indicators that best represent them. Confirmatory modeling strategy of Structural Equation Modeling (SEM) was applied. To do this, we start from a descriptive analysis of the data, estimating reliability. An exploratory factor analysis and a confirmatory factor analysis were applied. To analyze the significance of the overall models the analysis of regression coefficients and the associated ANOVA table are considered. This comprehensively specifies that the proposed model can explain the relationship between the variables defined for evaluating the management of HEIs. It was also found that this result comprehensively explains that for institutional evaluation quality management and finance are very important. It is especially relevant to emphasize the role developed by strategic planning as a management tool that supports the decision making of organizations around their usual activities and the way they should evolve in the future in order to adapt to changes and demands imposed by the environment. The statistical test of the two fitted models, the theoretical and the empirical, enabled through multivariate statistical techniques to demonstrate satisfactorily the validity and application of the proposed model for HEIs. The results confirm that the constructs that define the evaluation of HEIs in the developed model can be estimated. In the Conclusions section the conceptual relationship between the processes of management evaluation and the five subsystems that comprise it are shown. Subsequently, it is indicated that structural equation models based on confirmatory modeling strategy is a suitable statistical tool in validating the theoretical model, which was proposed in the framework of the research procedure. The impact of the model in Planning and Management indicates that this is a useful tool to complete the institutional assessment. Planning and institutional assessment processes are inherent in management philosophy. That is why its practice is recommended as necessary compliance in all functional and operational units of HEIs.

Modelo multivariante de evolución en el tiempo de la calidad percibida en la educación superior

Las instituciones de educación superior deben gestionar eficaz y eficientemente sus procesos de captación de nuevos estudiantes, y con este objetivo necesitan mejorar su comprensión sobre los antecedentes que inciden en la intención de recomendarlas. Por lo que esta Tesis Doctoral se centra en el estudio y análisis de las componentes de la calidad del servicio de la educación superior, como antecedentes de la intención de recomendación de una institución universitaria. El enfoque que se adopta en esta investigación integra las dimensiones de calidad docente y de calidad de servicio e incorpora en el análisis la valoración global de la carrera. Paralelamente se contempla la moderación de la experiencia y el desempeño académico del estudiante. En esta Tesis Doctoral se hace uso de la Encuesta de Calidad de la Universidad ORT Uruguay cedida a los autores para su explotación con fines de investigación. Los estudiantes cumplimentan la encuesta semestralmente con carácter obligatorio en una plataforma en línea autoadministrada, que permite identificar las valoraciones realizadas por los estudiantes a lo largo de su paso por la universidad. Por lo que la base de datos es un panel no balanceado que consta de 195.058 registros obtenidos, a partir de 7.077 estudiantes en 17 semestres (marzo de 2003 a 2011). La metodología se concreta en los Modelos de Ecuaciones Estructurales, que proporciona una serie de ventajas con respecto a otras aproximaciones. Una de las más importantes es que permite al investigador introducir información a priori y valorar su inclusión, además de reformular las modelizaciones propuestas desde una perspectiva multi-muestra. En esta investigación se estiman los modelos con MPLUS 7. Entre las principales conclusiones de esta Tesis Doctoral cabe señalar que las percepciones de calidad, servicio, docencia y carrera, inciden positivamente en la intención de recomendar la universidad, y que la variable experiencia del estudiante modera dichas relaciones. Los resultados señalan, en general, que a medida que los estudiantes avanzan en su carrera, los efectos totales de la percepción de la calidad del servicio en la calidad global de la carrera y en la intención de recomendar la universidad son mayores que los efectos que tiene la percepción de calidad de la docencia. Estos hallazgos señalan la necesidad que tienen estas instituciones de educación superior de incorporar en su planificación estratégica la segmentación de los estudiantes según su experiencia. ABSTRACT For institutions of higher education to effectively and efficiently manage their processes for attracting new students, they need to understand the influences that activate student intentions to recommend a program and/or college. This Thesis describes research identifying the quality components of a university that serve as antecedents of student intentions to recommend. The research design integrates teaching and service dimensions of higher education, as well as measures of student perceptions of the overall quality of a program. And introduces the student quality and student experience during the program as moderators of these relationships. This Thesis makes use of the Quality Survey of the Universidad ORT Uruguay ceded to the authors for their exploitation for research purposes. The students complete the survey each semester in a self-administered online platform, which allows to identify the assessments conducted by the students throughout its passage by the university. So that the database is an unbalanced panel consisting of 195.058 records obtained from 7.077 students in 17 semesters (march 2003 to 2011). The methodology of analysis incorporated Simultaneous Equation Models, which provides a number of advantages with respect to other approaches. One of the most important is that it allows the researcher to introduce a priori information and assess its inclusion, in addition to reformulate the modellings proposals with a multi-sample approach. In this research the models are estimated with MPLUS 7. Based on the findings, student perceptions of quality, service, teaching and program, impact positively the intent to recommend the university, but the student’s experience during the program moderates these relationships. Overall, the results indicate that as students advance in the program, the full effects of the perception of service quality in the overall quality of the program and in the intention to recommend the university, outweigh the effects of the perceived teaching quality. The results indicate the need for institutions of higher education to incorporate in its strategic planning the segmentation of the students according to their experience during the program.

Factores humanos y su influencia en la productividad

La productividad es un concepto de naturaleza multidimensional en la que influyen ciertas características y comportamientos del individuo, dicha influencia implica procesos psicológicos y psicosociales complejos de cuantificar que constituyen los factores humanos. El objetivo general de la investigación, es analizar los factores humanos y su influencia en la productividad, vista desde la perspectiva de tres unidades diferentes; individuo, grupo y organización. Para tal fin, se plantearon tres modelos diseñados con relaciones causales diferentes, a objeto de determinar el modelo que mejor explica esta influencia. La metodología utilizada fue explicativa de tipo experimental. El método aplicado fue el hipotético deductivo. Se compararon tres modelos utilizando la técnica de modelos rivales de la metodología de Ecuaciones Estructurales. Este criterio permite contrastar modelos a fin de determinar el de mejor ajuste. El resultado determinó que los tres modelos presentan ajustes razonables de aceptación y explican las relaciones causales planteadas y su influencia en la productividad. Del análisis de los ajustes de los tres modelos se concluye que el Modelo B es el que mejor explica la relación de los factores humanos y la productividad

Modelos de elementos finitos explícitos para explosiones en estructuras reticuladas de hormigón armado : aplicaciones al estudio del colapso de edificios

La frecuencia con la que se producen explosiones sobre edificios, ya sean accidentales o intencionadas, es reducida, pero sus efectos pueden ser catastróficos. Es deseable poder predecir de forma suficientemente precisa las consecuencias de estas acciones dinámicas sobre edificaciones civiles, entre las cuales las estructuras reticuladas de hormigón armado son una tipología habitual. En esta tesis doctoral se exploran distintas opciones prácticas para el modelado y cálculo numérico por ordenador de estructuras de hormigón armado sometidas a explosiones. Se emplean modelos numéricos de elementos finitos con integración explícita en el tiempo, que demuestran su capacidad efectiva para simular los fenómenos físicos y estructurales de dinámica rápida y altamente no lineales que suceden, pudiendo predecir los daños ocasionados tanto por la propia explosión como por el posible colapso progresivo de la estructura. El trabajo se ha llevado a cabo empleando el código comercial de elementos finitos LS-DYNA (Hallquist, 2006), desarrollando en el mismo distintos tipos de modelos de cálculo que se pueden clasificar en dos tipos principales: 1) modelos basados en elementos finitos de continuo, en los que se discretiza directamente el medio continuo mediante grados de libertad nodales de desplazamientos; 2) modelos basados en elementos finitos estructurales, mediante vigas y láminas, que incluyen hipótesis cinemáticas para elementos lineales o superficiales. Estos modelos se desarrollan y discuten a varios niveles distintos: 1) a nivel del comportamiento de los materiales, 2) a nivel de la respuesta de elementos estructurales tales como columnas, vigas o losas, y 3) a nivel de la respuesta de edificios completos o de partes significativas de los mismos. Se desarrollan modelos de elementos finitos de continuo 3D muy detallados que modelizan el hormigón en masa y el acero de armado de forma segregada. El hormigón se representa con un modelo constitutivo del hormigón CSCM (Murray et al., 2007), que tiene un comportamiento inelástico, con diferente respuesta a tracción y compresión, endurecimiento, daño por fisuración y compresión, y rotura. El acero se representa con un modelo constitutivo elastoplástico bilineal con rotura. Se modeliza la geometría precisa del hormigón mediante elementos finitos de continuo 3D y cada una de las barras de armado mediante elementos finitos tipo viga, con su posición exacta dentro de la masa de hormigón. La malla del modelo se construye mediante la superposición de los elementos de continuo de hormigón y los elementos tipo viga de las armaduras segregadas, que son obligadas a seguir la deformación del sólido en cada punto mediante un algoritmo de penalización, simulando así el comportamiento del hormigón armado. En este trabajo se denominarán a estos modelos simplificadamente como modelos de EF de continuo. Con estos modelos de EF de continuo se analiza la respuesta estructural de elementos constructivos (columnas, losas y pórticos) frente a acciones explosivas. Asimismo se han comparado con resultados experimentales, de ensayos sobre vigas y losas con distintas cargas de explosivo, verificándose una coincidencia aceptable y permitiendo una calibración de los parámetros de cálculo. Sin embargo estos modelos tan detallados no son recomendables para analizar edificios completos, ya que el elevado número de elementos finitos que serían necesarios eleva su coste computacional hasta hacerlos inviables para los recursos de cálculo actuales. Adicionalmente, se desarrollan modelos de elementos finitos estructurales (vigas y láminas) que, con un coste computacional reducido, son capaces de reproducir el comportamiento global de la estructura con una precisión similar. Se modelizan igualmente el hormigón en masa y el acero de armado de forma segregada. El hormigón se representa con el modelo constitutivo del hormigón EC2 (Hallquist et al., 2013), que también presenta un comportamiento inelástico, con diferente respuesta a tracción y compresión, endurecimiento, daño por fisuración y compresión, y rotura, y se usa en elementos finitos tipo lámina. El acero se representa de nuevo con un modelo constitutivo elastoplástico bilineal con rotura, usando elementos finitos tipo viga. Se modeliza una geometría equivalente del hormigón y del armado, y se tiene en cuenta la posición relativa del acero dentro de la masa de hormigón. Las mallas de ambos se unen mediante nodos comunes, produciendo una respuesta conjunta. En este trabajo se denominarán a estos modelos simplificadamente como modelos de EF estructurales. Con estos modelos de EF estructurales se simulan los mismos elementos constructivos que con los modelos de EF de continuo, y comparando sus respuestas estructurales frente a explosión se realiza la calibración de los primeros, de forma que se obtiene un comportamiento estructural similar con un coste computacional reducido. Se comprueba que estos mismos modelos, tanto los modelos de EF de continuo como los modelos de EF estructurales, son precisos también para el análisis del fenómeno de colapso progresivo en una estructura, y que se pueden utilizar para el estudio simultáneo de los daños de una explosión y el posterior colapso. Para ello se incluyen formulaciones que permiten considerar las fuerzas debidas al peso propio, sobrecargas y los contactos de unas partes de la estructura sobre otras. Se validan ambos modelos con un ensayo a escala real en el que un módulo con seis columnas y dos plantas colapsa al eliminar una de sus columnas. El coste computacional del modelo de EF de continuo para la simulación de este ensayo es mucho mayor que el del modelo de EF estructurales, lo cual hace inviable su aplicación en edificios completos, mientras que el modelo de EF estructurales presenta una respuesta global suficientemente precisa con un coste asumible. Por último se utilizan los modelos de EF estructurales para analizar explosiones sobre edificios de varias plantas, y se simulan dos escenarios con cargas explosivas para un edificio completo, con un coste computacional moderado. The frequency of explosions on buildings whether they are intended or accidental is small, but they can have catastrophic effects. Being able to predict in a accurate enough manner the consequences of these dynamic actions on civil buildings, among which frame-type reinforced concrete buildings are a frequent typology is desirable. In this doctoral thesis different practical options for the modeling and computer assisted numerical calculation of reinforced concrete structures submitted to explosions are explored. Numerical finite elements models with explicit time-based integration are employed, demonstrating their effective capacity in the simulation of the occurring fast dynamic and highly nonlinear physical and structural phenomena, allowing to predict the damage caused by the explosion itself as well as by the possible progressive collapse of the structure. The work has been carried out with the commercial finite elements code LS-DYNA (Hallquist, 2006), developing several types of calculation model classified in two main types: 1) Models based in continuum finite elements in which the continuous medium is discretized directly by means of nodal displacement degrees of freedom; 2) Models based on structural finite elements, with beams and shells, including kinematic hypothesis for linear and superficial elements. These models are developed and discussed at different levels: 1) material behaviour, 2) response of structural elements such as columns, beams and slabs, and 3) response of complete buildings or significative parts of them. Very detailed 3D continuum finite element models are developed, modeling mass concrete and reinforcement steel in a segregated manner. Concrete is represented with a constitutive concrete model CSCM (Murray et al., 2007), that has an inelastic behaviour, with different tension and compression response, hardening, cracking and compression damage and failure. The steel is represented with an elastic-plastic bilinear model with failure. The actual geometry of the concrete is modeled with 3D continuum finite elements and every and each of the reinforcing bars with beam-type finite elements, with their exact position in the concrete mass. The mesh of the model is generated by the superposition of the concrete continuum elements and the beam-type elements of the segregated reinforcement, which are made to follow the deformation of the solid in each point by means of a penalty algorithm, reproducing the behaviour of reinforced concrete. In this work these models will be called continuum FE models as a simplification. With these continuum FE models the response of construction elements (columns, slabs and frames) under explosive actions are analysed. They have also been compared with experimental results of tests on beams and slabs with various explosive charges, verifying an acceptable coincidence and allowing a calibration of the calculation parameters. These detailed models are however not advised for the analysis of complete buildings, as the high number of finite elements necessary raises its computational cost, making them unreliable for the current calculation resources. In addition to that, structural finite elements (beams and shells) models are developed, which, while having a reduced computational cost, are able to reproduce the global behaviour of the structure with a similar accuracy. Mass concrete and reinforcing steel are also modeled segregated. Concrete is represented with the concrete constitutive model EC2 (Hallquist et al., 2013), which also presents an inelastic behaviour, with a different tension and compression response, hardening, compression and cracking damage and failure, and is used in shell-type finite elements. Steel is represented once again with an elastic-plastic bilineal with failure constitutive model, using beam-type finite elements. An equivalent geometry of the concrete and the steel is modeled, considering the relative position of the steel inside the concrete mass. The meshes of both sets of elements are bound with common nodes, therefore producing a joint response. These models will be called structural FE models as a simplification. With these structural FE models the same construction elements as with the continuum FE models are simulated, and by comparing their response under explosive actions a calibration of the former is carried out, resulting in a similar response with a reduced computational cost. It is verified that both the continuum FE models and the structural FE models are also accurate for the analysis of the phenomenon of progressive collapse of a structure, and that they can be employed for the simultaneous study of an explosion damage and the resulting collapse. Both models are validated with an experimental full-scale test in which a six column, two floors module collapses after the removal of one of its columns. The computational cost of the continuum FE model for the simulation of this test is a lot higher than that of the structural FE model, making it non-viable for its application to full buildings, while the structural FE model presents a global response accurate enough with an admissible cost. Finally, structural FE models are used to analyze explosions on several story buildings, and two scenarios are simulated with explosive charges for a full building, with a moderate computational cost.

La Productividad desde una Perspectiva Humana: Dimensiones y Factores

El propósito de este artículo es realizar una revisión de la literatura, tanto de los fundamentos teóricos, como de investigaciones empíricas, con la finalidad de establecer relaciones entre las variables relativas al factor humano y su impacto en la productividad. Se indagó en bases de datos y revistas relacionadas con temas afines, además de consultar tesis doctorales y libros publicados, referentes a la influencia del factor humano en la productividad. Como resultado de esta exploración se clasificación los factores en: los factores individuales (la motivación, las competencias, la satisfacción laboral, la identificación, el compromiso y la implicación con la organización), los factores grupales (la participación, la cohesión y la gestión de conflictos) y los factores organizaciones (la cultura organizacional, el clima organizacional y el liderazgo). Todos estos factores tienen impacto en la productividad de la organización y son abordados en el presente trabajo de investigación. Las variables seleccionadas se emplearán para la formulación de un modelo que incorpore los factores humanos identificados y considere el fenómeno en forma integral. El mismo será abordado mediante Análisis Multivariante, con la posible aplicación de Ecuaciones Estructurales, a fin de evaluar las relaciones causales que pudiesen existir entre los factores y la productividad.

Factores Grupales que Inciden en la Productividad

Las organizaciones en la actualidad están sometidas permanentemente a cambios acelerados, obligándolas a incrementar su flexibilidad y adaptabilidad para mantener su posición competitiva, sobrevivir a estas presiones lograr sus objetivos y ser más productivas. Por estas razones, la productividad del factor humano es fundamental, ya que son las personas las que realizan los procesos creativos que generan resultados en las organizaciones. Cuando las personas interactúan en la organización se generan unos procesos de carácter psicosocial que incide en el desempeño de individuos, grupos y organización y se denominan Factores grupales, porque son producto de la actuación de las personas en grupos de trabajo. Dichos factores tienen impacto en la productividad, por lo que resulta de interés el estudio de estas relaciones. Con el fin de analizar este impacto, se presenta relaciones Factores Grupales-Productividad, mediante un Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM), donde los Factores Grupales y la Productividad son constructos o variables latentes explicadas por variables observables o indicadores. El modelo planteado, es aceptado de acuerdo con los índices globales de ajuste y a las cargas factoriales de las variables del modelo resultante. Se corroboró que los factores grupales, tales como Cohesión, Conflicto, Consenso y Moral, inciden en la productividad.

Factores Grupales que Inciden en la Productividad

Cuando las personas interactúan en la organización se generan unos procesos de carácter psicosocial que incide en el desempeño de individuos, grupos y organización y se denominan Factores grupales, porque son producto de la actuación de las personas en grupos de trabajo. Dichos factores tienen impacto en la productividad, por lo que resulta de interés el estudio de estas relaciones. Con el fin de analizar este impacto, se presenta relaciones Factores Grupales-Productividad, mediante un Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM), donde los Factores Grupales y la Productividad son constructos o variables latentes explicadas por variables observables o indicadores. El modelo planteado, es aceptado de acuerdo con los índices globales de ajuste y a las cargas factoriales de las variables del modelo resultante. Se corroboró que los factores grupales, tales como Cohesión, Conflicto, Consenso y Moral, inciden en la productividad.

Cargas explosivas sobre pilares y forjados modelados con elementos tipo viga y lámina

Los fenómenos de impacto y explosión sobre estructuras de hormigón tienen efectos en muchos casos catastróficos a pesar de su reducida probabilidad. Las estructuras de hormigón no suelen estar diseñadas para resistir este tipo de solicitaciones dinámicas. El análisis numérico mediante elementos finitos con integración explícita permite una aproximación suficiente a los efectos de la onda explosiva sobre pilares y forjados de estructuras reticuladas de hormigón. Los materiales recientemente implementados en LS-Dyna para hormigón como el CSCM [1], para elementos de continuo 3D, y la formulación que proporciona la debida compatibilidad con los elementos viga de acero dispuestos de forma segregada, permite estudiar de forma realista modelos detallados de pilares y forjados. Pero las limitaciones computacionales hacen inviable emplear estos métodos en estructuras completas. Como alternativa es posible usar modelos de elementos estructurales de vigas y láminas para el análisis de estas estructuras. Sin embargo es necesario un adecuado ajuste de parámetros y propiedades en estos modelos. Este trabajo muestra un método con en el que obtener modelos de elementos estructurales, elementos viga y lámina, usando modelos de material [2] adecuados para ellos, junto a un procedimiento para incluir la armadura de forma adecuada. Utilizando este método es posible representar con suficiente aproximación el comportamiento de modelos detallados realistas de forjados y pilares de estructuras reticuladas de hormigón frente a acciones explosivas, posibilitando el análisis de una estructura completa frente a explosión.

Diseño de un modelo de riesgo integral de incendios forestales mediante técnicas multicriterio y su automatización en sistemas de información geográfica : una aplicación en la Comunidad Valenciana

Los incendios forestales son la principal causa de mortalidad de árboles en la Europa mediterránea y constituyen la amenaza más seria para los ecosistemas forestales españoles. En la Comunidad Valenciana, diariamente se despliega cerca de un centenar de vehículos de vigilancia, cuya distribución se apoya, fundamentalmente, en un índice de riesgo de incendios calculado en función de las condiciones meteorológicas. La tesis se centra en el diseño y validación de un nuevo índice de riesgo integrado de incendios, especialmente adaptado a la región mediterránea y que facilite el proceso de toma de decisiones en la distribución diaria de los medios de vigilancia contra incendios forestales. El índice adopta el enfoque de riesgo integrado introducido en la última década y que incluye dos componentes de riesgo: el peligro de ignición y la vulnerabilidad. El primero representa la probabilidad de que se inicie un fuego y el peligro potencial para que se propague, mientras que la vulnerabilidad tiene en cuenta las características del territorio y los efectos potenciales del fuego sobre el mismo. Para el cálculo del peligro potencial se han identificado indicadores relativos a los agentes naturales y humanos causantes de incendios, la ocurrencia histórica y el estado de los combustibles, extremo muy relacionado con la meteorología y las especies. En cuanto a la vulnerabilidad se han empleado indicadores representativos de los efectos potenciales del incendio (comportamiento del fuego, infraestructuras de defensa), como de las características del terreno (valor, capacidad de regeneración…). Todos estos indicadores constituyen una estructura jerárquica en la que, siguiendo las recomendaciones de la Comisión europea para índices de riesgo de incendios, se han incluido indicadores representativos del riesgo a corto plazo y a largo plazo. El cálculo del valor final del índice se ha llevado a cabo mediante la progresiva agregación de los componentes que forman cada uno de los niveles de la estructura jerárquica del índice y su integración final. Puesto que las técnicas de decisión multicriterio están especialmente orientadas a tratar con problemas basados en estructuras jerárquicas, se ha aplicado el método TOPSIS para obtener la integración final del modelo. Se ha introducido en el modelo la opinión de los expertos, mediante la ponderación de cada uno de los componentes del índice. Se ha utilizado el método AHP, para obtener las ponderaciones de cada experto y su integración en un único peso por cada indicador. Para la validación del índice se han empleado los modelos de Ecuaciones de Estimación Generalizadas, que tienen en cuenta posibles respuestas correlacionadas. Para llevarla a cabo se emplearon los datos de oficiales de incendios ocurridos durante el período 1994 al 2003, referenciados a una cuadrícula de 10x10 km empleando la ocurrencia de incendios y su superficie, como variables dependientes. Los resultados de la validación muestran un buen funcionamiento del subíndice de peligro de ocurrencia con un alto grado de correlación entre el subíndice y la ocurrencia, un buen ajuste del modelo logístico y un buen poder discriminante. Por su parte, el subíndice de vulnerabilidad no ha presentado una correlación significativa entre sus valores y la superficie de los incendios, lo que no descarta su validez, ya que algunos de sus componentes tienen un carácter subjetivo, independiente de la superficie incendiada. En general el índice presenta un buen funcionamiento para la distribución de los medios de vigilancia en función del peligro de inicio. No obstante, se identifican y discuten nuevas líneas de investigación que podrían conducir a una mejora del ajuste global del índice. En concreto se plantea la necesidad de estudiar más profundamente la aparente correlación que existe en la provincia de Valencia entre la superficie forestal que ocupa cada cuadrícula de 10 km del territorio y su riesgo de incendios y que parece que a menor superficie forestal, mayor riesgo de incendio. Otros aspectos a investigar son la sensibilidad de los pesos de cada componente o la introducción de factores relativos a los medios potenciales de extinción en el subíndice de vulnerabilidad. Summary Forest fires are the main cause of tree mortality in Mediterranean Europe and the most serious threat to the Spanisf forest. In the Spanish autonomous region of Valencia, forest administration deploys a mobile fleet of 100 surveillance vehicles in forest land whose allocation is based on meteorological index of wildlandfire risk. This thesis is focused on the design and validation of a new Integrated Wildland Fire Risk Index proposed to efficient allocation of vehicles and specially adapted to the Mediterranean conditions. Following the approaches of integrated risk developed last decade, the index includes two risk components: Wildland Fire Danger and Vulnerability. The former represents the probability a fire ignites and the potential hazard of fire propagation or spread danger, while vulnerability accounts for characteristics of the land and potential effects of fire. To calculate the Wildland Fire Danger, indicators of ignition and spread danger have been identified, including human and natural occurrence agents, fuel conditions, historical occurrence and spread rate. Regarding vulnerability se han empleado indicadores representativos de los efectos potenciales del incendio (comportamiento del fuego, infraestructurasd de defensa), como de las características del terreno (valor, capacidad de regeneración…). These indicators make up the hierarchical structure for the index, which, following the criteria of the European Commission both short and long-term indicators have been included. Integration consists of the progressive aggregation of the components that make up every level in risk the index and, after that, the integration of these levels to obtain a unique value for the index. As Munticriteria methods are oriented to deal with hierarchically structured problems and with situations in which conflicting goals prevail, TOPSIS method is used in the integration of components. Multicriteria methods were also used to incorporate expert opinion in weighting of indicators and to carry out the aggregation process into the final index. The Analytic Hierarchy Process method was used to aggregate experts' opinions on each component into a single value. Generalized Estimation Equations, which account for possible correlated responses, were used to validate the index. Historical records of daily occurrence for the period from 1994 to 2003, referred to a 10x10-km-grid cell, as well as the extent of the fires were the dependant variables. The results of validation showed good Wildland Fire Danger component performance, with high correlation degree between Danger and occurrence, a good fit of the logistic model used and a good discrimination power. The vulnerability component has not showed a significant correlation between their values and surface fires, which does not mean the index is not valid, because of the subjective character of some of its components, independent of the surface of the fires. Overall, the index could be used to optimize the preventing resources allocation. Nevertheless, new researching lines are identified and discussed to improve the overall performance of the index. More specifically the need of study the inverse relationship between the value of the wildfire Fire Danger component and the forested surface of each 10 - km cell is set out. Other points to be researched are the sensitivity of the index component´s weight and the possibility of taking into account indicators related to fire fighting resources to make up the vulnerability component.