Repositorio Ciencia Abierta Universidad del Bío-Bío

En la actualidad, el contexto mundial se ha caracterizado según analistas e instituciones internacionales por enfrentar una serie de crisis, destacando entre ellas la crisis climática, de salud, de empleo, social, educativa, alimenticia, energética, y del costo de la vida, lo que ha expuesto en distintas magnitudes a numerosos países, incluyendo aquellos ubicados en América Latina y el Caribe (CEPAL, 2022). El entorno altamente globalizado en el que se desempeñan las organizaciones hoy en día, ha generado diferentes retos para las empresas, dentro de los más destacables en la actualidad según Alba y Beltrán (2018) son las crecientes y profundas crisis sociales y ambientales que la humanidad está enfrentando, además de los diversos sucesos asociados a escándalos financieros que han impulsado una pérdida importante en el nivel de confianza y de credibilidad hacia las empresas, y es aquí, donde las compañías asumen un rol fundamental, teniendo en cuenta que han tenido que adoptar nuevas formas de gestión, figurando entre ellas la Responsabilidad Social Corporativa, que a su vez ha generado cambios en la forma de revelar información, ya que, parte de direccionar una empresa socialmente responsable conlleva un aumento en la divulgación de información relacionada al desempeño que las entidades alcanzan con la sociedad y también en el ámbito medioambiental. La preocupación por temas sociales y ambientales proviene desde hace ya varios años, Lozano (1999) planteaba que las empresas no tenían un poder netamente centrado en lo económico, sino más bien, se logra reconocer que las entidades son capaces de influir en distintas dimensiones de la sociedad, como lo es la cultura, las relaciones interpersonales, la política, el medio ambiente, entre otros. Por tanto, Herrera y Mahecha (2018) afirman que la transparencia corporativa tiende a ser protagonista al momento de defender el sistema político democrático y a los sistemas económicos, identificando que las empresas pueden tener influencia sobre distintos actores sociales. Es por ello que, a raíz de la implementación de la Responsabilidad Social Empresarial (RSE) o Corporativa (RSC) las firmas han tenido que incorporar a su estrategia corporativa la creación de valor hacia los distintos grupos de interés que se vean relacionados o involucrados con el accionar de una organización, y no tan sólo a los accionistas, y esto bajo un criterio de sostenibilidad global. (Canyelles, 2011) Estos nuevos grupos de interés aparecen a partir de un cambio de valores en la sociedad, la cual ha experimentado una creciente concientización por asuntos sociales y medioambientales. En este contexto los consumidores, accionistas y distintos stakeholders comienzan a exigir o al menos esperan que las empresas asuman un mayor grado de responsabilidad frente a sus acciones1, considerando la serie de desafíos presentes en el entorno, los cuales no son nuevos, al menos así lo reconoce la CEPAL (2022), organismo que hace hincapié en mencionar que el contexto actual envuelto en un panorama lleno de cambios estructurales en materia climática y globalización sólo han venido a profundizar problemas arrastrados desde el pasado en la región Latinoamericana, entre ellos, la desigualdad, informalidad laboral, brecha digital, desigualdad de género, entre otros. A raíz de lo anterior las partes interesadas desde los inversionistas hasta organizaciones ambientales y sociales, aumentan su necesidad informativa, demandando que las empresas sepan y muestren cómo se encuentran gestionando sus impactos en el ámbito medioambiental y social, así lo indican Ingrid Koch y Teresa Fogelberg en el The Sustainability Yearbook 2019. Esta última idea se puede ver reflejada en el planteamiento de Iturrioz et al. (2019) quienes afirman que los inversionistas, cada vez en mayor medida, incluyen en sus decisiones de inversión criterios éticos en materia social y medioambiental, lo que implica para las firmas implantar buenas prácticas y revelar información sobre estas. Ante la creciente demanda de información, han ido apareciendo nuevas regulaciones de reportes, obligatorios y voluntarios, guías metodológicas, y herramientas para que las compañías pueden enfrentar este complejo escenario en materia de transparencia de aspectos no financieros, y así utilizando estos marcos orientadores puedan reportar sobre temas ambientales, sociales y de gobernanza

THIS STUDY EXPLORES A GLOBAL?LOCAL NON-INTRUSIVE COMPUTATIONAL STRATEGY TO ADDRESS PROBLEMS IN COMPUTATIONAL MECHANICS, SPECIFICALLY APPLIED TO A DOUBLE CANTILEVER BEAM (DCB) WITH COHESIVE INTERFACES. THE METHOD AIMS TO REDUCE COMPUTATIONAL REQUIREMENTS WHILE MAINTAINING ACCURACY. THE DCB, REPRESENTING TWO PLATES CONNECTED BY A COHESIVE ZONE SIMULATING DELAMINATION, WAS MODELED WITH A 3D REPRESENTATION USING THE COHESIVE ZONE METHOD FOR CRACK PROPAGATION. DIFFERENT MESH CONFIGURATIONS WERE TESTED TO EVALUATE THE STRATEGY?S EFFECTIVENESS. THE RESULTS SHOWED THAT THE GLOBAL?LOCAL STRATEGY SUCCESSFULLY PROVIDED SOLUTIONS THAT WERE COMPARABLE TO MONOLITHIC MODELS. MESH SIZE HAD A SIGNIFICANT IMPACT ON THE RESULTS, BUT EVEN WITH A SIMPLIFIED LOCAL MODEL THAT DID NOT FULLY REPRESENT THE PLATE THICKNESS, THE STRUCTURAL DEFORMATION AND CRACK DISPLACEMENT WERE ACCURATELY CAPTURED. THE INTERFACE NEAR THE STUDY AREA INFLUENCED THE STRESS DISTRIBUTION. ALTHOUGH EFFECTIVE, THE STRATEGY REQUIRES CAREFUL MESH SELECTION DUE TO ITS SENSITIVITY TO MESH SIZE. FUTURE RESEARCH COULD OPTIMIZE MESH CONFIGURATIONS, EXPAND THE STRATEGY TO OTHER STRUCTURES, AND EXPLORE THE USE OF ORTHOTROPIC MATERIALS. THIS RESEARCH INTRODUCES A COMPUTATIONAL APPROACH THAT REDUCES COSTS WHILE SIMULATING DELAMINATION AND CRACK PROPAGATION, HIGHLIGHTING THE IMPORTANCE OF MESH CONFIGURATION FOR REAL-WORLD APPLICATIONS.

RELIABLY DETECTING COVID-19 IS CRITICAL FOR DIAGNOSIS AND DISEASE CONTROL. HOWEVER, IMBALANCED DATA IN MEDICAL DATASETS POSE SIGNIFICANT CHALLENGES FOR MACHINE LEARNING MODELS, LEADING TO BIAS AND POOR GENERALIZATION. THE DATASET OBTAINED FROM THE EPIVIGILA SYSTEM AND THE CHILEAN EPIDEMIOLOGICAL SURVEILLANCE PROCESS CONTAINS INFORMATION ON OVER 6,000,000 PATIENTS, BUT, LIKE MANY CURRENT DATASETS, IT SUFFERS FROM CLASS IMBALANCE. TO ADDRESS THIS ISSUE, WE APPLIED VARIOUS MACHINE LEARNING ALGORITHMS, BOTH WITH AND WITHOUT SAMPLING METHODS, AND COMPARED THEM USING DIFFERENT CLASSIFICATION AND DIAGNOSTIC METRICS SUCH AS PRECISION, SENSITIVITY, SPECIFICITY, LIKELIHOOD RATIO POSITIVE, AND DIAGNOSTIC ODDS RATIO. OUR RESULTS SHOWED THAT APPLYING SAMPLING METHODS TO THIS DATASET IMPROVED THE METRIC VALUES AND CONTRIBUTED TO MODELS WITH BETTER GENERALIZATION. EFFECTIVELY MANAGING IMBALANCED DATA IS CRUCIAL FOR RELIABLE COVID-19 DIAGNOSIS. THIS STUDY ENHANCES THE UNDERSTANDING OF HOW MACHINE LEARNING TECHNIQUES CAN IMPROVE DIAGNOSTIC RELIABILITY AND CONTRIBUTE TO BETTER PATIENT OUTCOMES.

VIDEO GAMES HAVE BECOME ONE OF THE MOST POPULAR FORMS OF ENTERTAINMENT AROUND THE WORLD. CURRENTLY, AGENTS (BOTS OR NON-PLAYER CHARACTERS) ARE PREDOMINANTLY PROGRAMMED USING PROCEDURAL AND DETERMINISTIC IMPERATIVE TECHNIQUES, WHICH POSE SIGNIFICANT DRAWBACKS IN TERMS OF COST AND TIME EFFICIENCY. AN INTERESTING AND ALTERNATIVE LINE OF WORK IS TO DEVELOP DECLARATIVE SCRIPTING LANGUAGES WHICH ALIGN THE PROGRAMMING TASK CLOSER TO HUMAN LOGIC. THIS ALLOWS PROGRAMMERS TO INTUITIVELY IMPLEMENT AGENTS BEHAVIORS USING STRAIGHTFORWARD RULES. IN THIS REGARD, MOST OF THESE LANGUAGES ARE INTERPRETED, WHICH MAY IMPACT PERFORMANCE. HENCE, THIS ARTICLE PRESENTS THE DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A NEW DECLARATIVE AND COMPILED SCRIPTING LANGUAGE CALLED OBELYSK FOR CONTROLLING AGENTS. TO TEST AND EVALUATE THE LANGUAGE, A VIDEO GAME WAS CREATED USING THE GODOT GAME ENGINE, WHICH ALLOWED US TO DEMONSTRATE THE CORRECT FUNCTIONALITY OF OUR SCRIPTING LANGUAGE TO PROGRAM THE AIS PARTICIPATING IN THE VIDEO GAME. FINALLY, AN ANALYTICS PLATFORM WAS ALSO DEVELOPED TO EVALUATE THE CORRECT BEHAVIOR OF THE PROGRAMMED AGENTS.