Nuevas perspectivas en el estudio de la relación entre la cultura corporativa y el desempeño organizacional a partir de las ciencias de la complejidad

La presenta monografía constituye una profundización y ampliación en tres temas de interés: Cultura corporativa, ciencias de la complejidad y desempeño organizacional. Partiendo de un trabajo inicial que realiza una descripción de los anteriores conceptos y sus posibles relaciones, este trabajo resulta ser la continuación y adición de nuevas perspectivas con el fin de generar mayores aportes en el mundo académico y empresarial. Comienza con la Cultura corporativa y la identificación de sus componentes visibles, conjuntamente con una reflexión sobre este concepto como factor para la transformación y la aceptación del cambio en las organizaciones. Luego, retoma conceptos importantes en las Ciencias de la Complejidad y la teoría de sistemas como lo son los agentes, atractores, la no-linealidad y la auto-organización. Además se hace una revisión de los antecedentes y medidas actuales del desempeño organizacional, configurando al Alfa de Jensen como posible candidato para medir el impacto de la cultura corporativa manteniendo lo principios de las Ciencias de la complejidad.

Aproximación a un marco teórico para la construcción de una metodología para el estudio sistémico de sectores estratégicos

En la búsqueda de adaptabilidad por parte de las organizaciones, para sobrevivir y crecer frente a los cambios, así como de los procesos de formulación y revisión de la estrategia empresarial para la toma de decisiones, la exploración e interpretación del entorno, sus elementos y dinámica se han convertido en una necesidad apremiante. En este contexto, una de las herramientas que permite a las organizaciones mejorar la visión sectorial es la metodología del Análisis Estructural de Sectores Estratégicos (en adelante AESE). Esta visión que se construye a partir de la aplicación de dicha metodología se deriva de los procesos de análisis y de síntesis. En el mismo sentido, la falta de uniformidad del mundo actual, la cantidad de factores que impactan el desempeño organizacional y la complejidad de las interacciones que se dan en los sectores estratégicos conducen a la búsqueda un nuevo enfoque para comprenderlos e intervenirlos. Lo anterior debido a que es claro que desde el pensamiento analítico no se contemplan las múltiples interrelaciones en los sectores estratégicos, su permanente variación, ni los procesos circulares que en ellos se dan, por lo cual la visión que proporciona se considera limitada para comprender la realidad y guiar a los directivos empresariales en la toma de decisiones estratégicas. Por el contrario, el uso del pensamiento sistémico en el estudio sectorial sí posibilita la comprensión de los sectores como sistemas, su diseño, estructura (relaciones) y funcionamiento (dinámica) a fin de obtener una visión de conjunto para intervenirlos. Dentro de los beneficios que brinda la aplicación del pensamiento sistémico (dinámica de sistemas) se encuentra la posibilidad de simular un modelo dinámico que permite determinar el futuro de los sectores estratégicos y guiar a las organizaciones a la definición de políticas alineadas con la búsqueda de la perdurabilidad. Luego, el presente trabajo de investigación pretende establecer los elementos teóricos, conceptuales y metodológicos, asociados con la toma de decisiones estratégicas y con el pensamiento sistémico (dinámica de sistemas), que contribuyen a la construcción de una metodología para el Estudio Sistémico de Sectores Estratégicos (en adelante ESSE).

Preguntas a la desigualdad. Ensayos sobre análisis de clase, socialismo y marxismo

Este texto comienza con un ensayo autobiográfico que explora los retos y beneficios de lo que implica ser un académico marxista en este tiempo. A este ensayo le sigue una discusión sobre varios temas del análisis de clase, con particular énfasis en dos temas: las clases y la desigualdad, y la relación entre clase y poder. La segunda sección aborda el tema del socialismo como posible futuro del capitalismo. Su autor procura clarificar el estatus conceptual del socialismo y discute las razones por las que ciertas reformas, tales como los subsidios básicos universales, en últimas no podrían realizarse por completo sin la introducción de alguna forma de socialismo. Preguntas a la desigualdad concluye con un examen del problema general del marxismo, en tanto que tradición radical de la teoría social. Allí se discuten tres temas en particular: los principios fundamentales del marxismo analítico como estrategia para reconstruir el marxismo como teoría social científica; la relación entre el marxismo y el feminismo como teorías sociales emancipadoras y las perspectivas del marxismo tras el colapso de los regímenes comunistas.

Evolución de la visión sistémica en el pensamiento urbano del siglo XX. La integración de las disciplinas hacia la ciudad sustentable

La evolución del concepto de sistema promovió la consolidación de un enfoque que se comenzó a introducir en la revisión de diferentes objetos de estudio especialmente complejos, como los fenómenos sociales, gracias a sus características inter y trans disciplinarias. Este enfoque “sistémico” se promueve desde el campo de la biología y su metodología se incorporó al estudio de asuntos tan diversos como los temas ambientales, la ecología, la investigación en comunicaciones y muchos fenómenos sociales entre los que se encuentra el crecimiento de las ciudades. En el caso de los problemas urbanos, el enfoque sistémico surge como alternativa frente a la propuesta de la escuela funcionalista moderna. A partir de los años 60, las investigaciones urbanas comienzan a utilizar la visión sistémica como forma de aproximarse conceptualmente a lo físico urbano y avanzar en la comprensión de la complejidad de relaciones entre los componentes físicos de la estructura urbana, las racionalidades y acuerdos para el aprovechamiento del territorio natural de soporte, los bienes ambientales, los servicios públicos y los patrones de consumo, entre otros, una forma de metabolismo que permite asumir la ciudad como un ecosistema, soporte conceptual para la puesta en marcha de acciones que contribuyan a la sostenibilidad urbana. El seguimiento a esta visión sistémica y su incorporación como una herramienta de análisis e intervención urbana, sirve en primera instancia para llevar a cabo una reflexión crítica sobre la evolución del pensamiento urbano del siglo XX especialmente a partir de la segunda posguerra.

Influencia de la relación estratégica comunitaria y el marketing en la salud financiera de las organizaciones en mercados internacionales

La globalización de mercados ha generado una serie de cambios en la estructura del comercio internacional, como el surgimiento de áreas de libre comercio, que son el resultado de las integraciones económicas, las cuales han facilitado los flujos de capital, recursos y personas. La internacionalización no solamente se ha convertido en una estrategia para aprovechar las oportunidades que se dan en los mercados internacionales, sino también en un medio de diversificación del riesgo para reducir la dependencia del mercado doméstico. Sin embargo, para emprender un proceso de internacionalización, es necesario conocer muy bien el contexto dentro del cual se desarrollan los clientes, puesto que la falta de conocimiento del entorno puede perjudicar la salud financiera de la empresa. De ahí la importancia de utilizar una definición de comunidad y unas estrategias comunitarias con las cuales se identifiquen las necesidades, objetivos e intereses de la comunidad, para establecer un relación a largo plazo que procure el desarrollo de ambas partes. La relación estratégica comunitaria y el marketing impactan positivamente la salud financiera de la empresa, en la medida en que este desarrollo mutuo, tanto de la comunidad como de la empresa, no solamente incrementa el interés y el compromiso por seguir interactuando; también crea vínculos afectivos entre ambas partes, lo cual consolida aún más la perdurabilidad de la relación, logrando así una fidelización de los clientes y por ende aumentando la rentabilidad de la empresa.

Time misalignments in fault detection and diagnosis

El desalineamiento temporal es la incorrespondencia de dos señales debido a una distorsión en el eje temporal. La Detección y Diagnóstico de Fallas (Fault Detection and Diagnosis-FDD) permite la detección, el diagnóstico y la corrección de fallos en un proceso. La metodología usada en FDD está dividida en dos categorías: técnicas basadas en modelos y no basadas en modelos. Esta tesis doctoral trata sobre el estudio del efecto del desalineamiento temporal en FDD. Nuestra atención se enfoca en el análisis y el diseño de sistemas FDD en caso de problemas de comunicación de datos, como retardos y pérdidas. Se proponen dos técnicas para reducir estos problemas: una basada en programación dinámica y la otra en optimización. Los métodos propuestos han sido validados sobre diferentes sistemas dinámicos: control de posición de un motor de corriente continua, una planta de laboratorio y un problema de sistemas eléctricos conocido como hueco de tensión.

Genetic least squares for system identification

The recursive least-squares algorithm with a forgetting factor has been extensively applied and studied for the on-line parameter estimation of linear dynamic systems. This paper explores the use of genetic algorithms to improve the performance of the recursive least-squares algorithm in the parameter estimation of time-varying systems. Simulation results show that the hybrid recursive algorithm (GARLS), combining recursive least-squares with genetic algorithms, can achieve better results than the standard recursive least-squares algorithm using only a forgetting factor.

The relative order and inverses of recurrent networks

Differential geometry is used to investigate the structure of neural-network-based control systems. The key aspect is relative order—an invariant property of dynamic systems. Finite relative order allows the specification of a minimal architecture for a recurrent network. Any system with finite relative order has a left inverse. It is shown that a recurrent network with finite relative order has a local inverse that is also a recurrent network with the same weights. The results have implications for the use of recurrent networks in the inverse-model-based control of nonlinear systems.

Generalized neurofuzzy network modeling algorithms using Bezier-Bernstein polynomial functions and additive decomposition

This paper introduces a new neurofuzzy model construction algorithm for nonlinear dynamic systems based upon basis functions that are Bezier-Bernstein polynomial functions. This paper is generalized in that it copes with n-dimensional inputs by utilising an additive decomposition construction to overcome the curse of dimensionality associated with high n. This new construction algorithm also introduces univariate Bezier-Bernstein polynomial functions for the completeness of the generalized procedure. Like the B-spline expansion based neurofuzzy systems, Bezier-Bernstein polynomial function based neurofuzzy networks hold desirable properties such as nonnegativity of the basis functions, unity of support, and interpretability of basis function as fuzzy membership functions, moreover with the additional advantages of structural parsimony and Delaunay input space partition, essentially overcoming the curse of dimensionality associated with conventional fuzzy and RBF networks. This new modeling network is based on additive decomposition approach together with two separate basis function formation approaches for both univariate and bivariate Bezier-Bernstein polynomial functions used in model construction. The overall network weights are then learnt using conventional least squares methods. Numerical examples are included to demonstrate the effectiveness of this new data based modeling approach.

Modelling of surface identifying characteristics using Fourier series

Texture and small-scale surface details are widely recognised as playing an important role in the haptic identification of objects. In order to simulate realistic textures in haptic virtual environments, it has become increasingly necessary to identify a robust technique for modelling of surface profiles. This paper describes a method whereby Fourier series spectral analysis is employed in order to describe the measured surface profiles of several characteristic surfaces. The results presented suggest that a bandlimited Fourier series can be used to provide a realistic approximation to surface amplitude profiles.

Effects of plant pathogens on population dynamics and community composition in grassland ecosystems: two case studies

Grassland ecosystems comprise a major portion of the earth’s terrestrial surface, ranging from high-input cultivated monocultures or simple species mixtures to relatively unmanaged but dynamic systems. Plant pathogens are a component of these systems with their impact dependent on many interacting factors, including grassland species population dynamics and community composition, the topics covered in this paper. Plant pathogens are affected by these interactions and also act reciprocally by modifying their nature. We review these features of disease in grasslands and then introduce the 150-year long-term Park Grass Experiment (PGE) at Rothamsted Research in the UK. We then consider in detail two plant-pathogen systems present in the PGE, Tragopogon pratensis-Puccinia hysterium and Holcus lanata-Puccinia coronata. These two systems have very different life history characteristics: the first, a biennial member of the Asteraceae infected by its host-specific, systemic rust; the second, a perennial grass infected by a host-non-specific rust. We illustrate how observational, experimental and modelling studies can contribute to a better understanding of population dynamics, competitive interactions and evolutionary outcomes. With Tragopogon pratensis-Puccinia hysterium, characterised as an “outbreak” species in the PGE, we show that pathogen-induced mortality is unlikely to be involved in host population regulation; and that the presence of even a short-lived seed-bank can affect the qualitative outcomes of the host-pathogen dynamics. With Holcus lanata-Puccinia coronata, we show how nutrient conditions can affect adaptation in terms of host defence mechanisms, and that co-existence of competing species affected by a common generalist pathogen is unlikely.

Theoretical perspectives of enterprise architecture

The number of published Enterprise Architecture (EA) research has increased during the last few years. As a discipline, EA is still young and lacking theoretical foundation. Lately some research trying to ground EA to theory has been published, including linkage to systems theory. Enterprise Architecture can be defined as; (i) a formal description of the current and future state(s) of an organisation, and (ii) a managed change between these states to meet organisation’s stakeholders’ goals and to create value to the organisation. Based on this definition, this conceptual paper tries to shed light to theoretical underpinnings of EA from three theoretical perspectives; EA as a communication media, EA as an activity, and EA as an information technology system. Our conclusions are that; (i) EA can be categorised as a communication media and theoretically underpinned by ontology and semiotics, (ii) EA can be explained and theoretically underpinned by Activity Theory, and (iii) EA can be categorised as an information technology system and theoretically underpinned by General Systems Theory and Technology Acceptance Theory.

Effects of species turnover on reserve site selection in a fragmented landscape

Changes in species composition is an important process in many ecosystems but rarely considered in systematic reserve site selection. To test the influence of temporal variability in species composition on the establishment of a reserve network, we compared network configurations based on species data of small mammals and frogs sampled during two consecutive years in a fragmented Atlantic Forest landscape (SE Brazil). Site selection with simulated annealing was carried out with the datasets of each single year and after merging the datasets of both years. Site selection resulted in remarkably divergent network configurations. Differences are reflected in both the identity of the selected fragments and in the amount of flexibility and irreplaceability in network configuration. Networks selected when data for both years were merged did not include all sites that were irreplaceable in one of the 2 years. Results of species number estimation revealed that significant changes in the composition of the species community occurred. Hence, temporal variability of community composition should be routinely tested and considered in systematic reserve site selection in dynamic systems.

Exact Search Directions for Optimization of Linear and Nonlinear Models Based on Generalized Orthonormal Functions

A novel technique for selecting the poles of orthonormal basis functions (OBF) in Volterra models of any order is presented. It is well-known that the usual large number of parameters required to describe the Volterra kernels can be significantly reduced by representing each kernel using an appropriate basis of orthonormal functions. Such a representation results in the so-called OBF Volterra model, which has a Wiener structure consisting of a linear dynamic generated by the orthonormal basis followed by a nonlinear static mapping given by the Volterra polynomial series. Aiming at optimizing the poles that fully parameterize the orthonormal bases, the exact gradients of the outputs of the orthonormal filters with respect to their poles are computed analytically by using a back-propagation-through-time technique. The expressions relative to the Kautz basis and to generalized orthonormal bases of functions (GOBF) are addressed; the ones related to the Laguerre basis follow straightforwardly as a particular case. The main innovation here is that the dynamic nature of the OBF filters is fully considered in the gradient computations. These gradients provide exact search directions for optimizing the poles of a given orthonormal basis. Such search directions can, in turn, be used as part of an optimization procedure to locate the minimum of a cost-function that takes into account the error of estimation of the system output. The Levenberg-Marquardt algorithm is adopted here as the optimization procedure. Unlike previous related work, the proposed approach relies solely on input-output data measured from the system to be modeled, i.e., no information about the Volterra kernels is required. Examples are presented to illustrate the application of this approach to the modeling of dynamic systems, including a real magnetic levitation system with nonlinear oscillatory behavior.