Esta propuesta plantea la selección de variables que influyen en la predicción del rendimiento en estudiantes de ingeniería industrial de la Universidad Distrital (Colombia) por diferentes metodologías: filtro, envoltura e integrados. Se implementaron algoritmos de clasificación a través del lenguaje de programación Python como árbol de decisión, K vecinos más cercanos, perceptrón y otros, los cuales son comparados para conocer el mejor resultado de predicción. El género y el puntaje ICFES (examen de estado en Colombia) para condición matemática se encuentran en el rango superior de todos los métodos de selección de características, y el algoritmo perceptrón arroja mejor exactitud con respecto a los otros algoritmos usados. Se concluye que las variables que más influyen en el rendimiento académico de los estudiantes de ingeniería son: edad, género, puntaje ICFES para aptitud matemática, puntaje global ICFES, valor de matrícula y puntaje ICFES para condición matemática y cohorte.

Este artículo presenta un análisis teórico y empírico sobre la relación que se dio entre la minería y el desarrollo en Colombia tomando como referencia los años 2016 y 2017. Se examina el proceso histórico de la minería en Colombia, con el ánimo de comprender su trascendencia y su correlación espacial con variables sociales. A partir de los conceptos institucionalistas y del uso de modelos de datos panel, se busca determinar que los efectos que la actividad minera en Colombia ha generado en variables sociales como el índice de desarrollo humano, el coeficiente de GINI y la pobreza son ocasionados por variables institucionales como el desempeño municipal y no por variables relacionadas con la minería como el PIB minero. Se encuentra que la minería no ha contribuido al mejoramiento de las condiciones sociales en los territorios donde tiene más representatividad y que, contrario a lo esperado, ha incrementado los procesos de desigualdad y no ha tenido ningún efecto sobre la pobreza.

Se presenta un análisis espacial de la industria en Colombia describiendo los procesos históricos que configuraron los principales centros industriales en el país. Además, se realiza un análisis de la localización y relocalización industrial para el periodo 2005-2015. A partir de datos publicados por la Superintendencia de Sociedades de Colombia se identifican las industrias relocalizadas, se georreferencian y se analizan utilizando matriz de distancia. Se concluye, por un lado, que la industria colombiana es de naturaleza doméstica, enfocadaen un mercado interno que se ubica en los principales centros poblados del país, alejados en su mayoría de las zonas costeras, y, por otro lado, que los procesos de relocalización se desarrollan en zonas cercanas a las localizaciones habituales y son promovidos, generalmente, por restricciones institucionales, por ejemplo, impuestos (incentivos tributarios) o normas ambientales.Ideas destacadas: artículo de investigación sobre los movimientos espaciales de los establecimientos industriales colombianos en el periodo 2005-2015.

La implementación y evolución del proceso de descentralización en Colombia en materia fiscal y administrativa ha ido trasladando competencias, funciones y responsabilidades hacia los gobiernos locales, dotándolos de recursos para asumir los nuevos compromisos a través de la transferencia de recursos del nivel central al territorial, en un escenario donde los tributos de mayor recaudo pertenecen a la nación, en tanto que los municipios se deben financiar con gravámenes limitados en términos de cantidad y eficiencia, lo que los hace depender, en mayor grado, de los dineros transferidos desde el gobierno central. Este es el caso del 87.9 % de los municipios del país, clasificados como de sexta categoría de acuerdo con los parámetros establecidos en la Ley 617 del 2000, cuya baja capacidad de autofinanciamiento y alto nivel de dependencia fiscal dio origen al presente artículo, en el cual se aborda esta problemática con un análisis de causalidad, basado en el uso de estimaciones econométricas.

En Colombia, durante la cuarentena por COVID-19, aproximadamente cada diez minutos se realizó una denuncia por violencia intrafamiliar. El presente artículo estima la probabilidad de violencia física de la mujer en Bogotá en el marco de aislamiento obligatorio. Esta estimación se realiza a partir de modelos econométricos probabilísticos tipo logit, donde se miden diferentes variables socioeconómicas de las mujeres víctima de violencia física en Bogotá, como: localidad de residencia, edad, estado civil, ocupación, tipo de relación con su agresor, estrato socioeconómico, nivel de escolaridad y si la violencia ocurrió en un espacio privado o público. De este modo, se evidencia que las mujeres que no cuentan con ingresos propios y habitan en zonas de estrato socioeconómico más bajo de la ciudad tienen una mayor probabilidad de ser víctimas de violencia física. Por su parte, se encuentra que las localidades de mayor probabilidad de este tipo de violencia son: Rafael Uribe Uribe, Teusaquillo y Ciudad Bolívar. Igualmente, se evidencia que estar en un espacio privado aumenta la probabilidad de ser víctima de violencia, por lo que en el confinamiento aumentó el riesgo de sufrir violencia física en los hogares.

Según la Agencia de Renovación del Territorio en el 2018 se identificó que 3 de cada 4 habitantes de los municipios con Programas de Desarrollo con Enfoque Territorial PDET no cuentan con una vivienda digna. En el presente trabajo se describe la dinámica habitacional en los asentamientos de la región Pacífica colombiana, desde su incorporación en la propuesta de catastro multipropósito como territorios colectivos, hasta la identificación de algunos factores socioeconómicos que influyen en el déficit de vivienda en la región. Posteriormente se realiza un filtro de los municipios PDET pertenecientes al litoral Pacífico, de estos se analizaron variables económicas y sociales, con el propósito de generar modelos de regresión lineal que puedan estimar el déficit de vivienda en los municipios PDET del litoral pacífico, uno a nivel general y otro del componente rural municipal. Con lo anterior se identificó la contribución de cada elemento en el aumento del déficit, se resaltan los porcentajes de cobertura de servicio, el hacinamiento y el índice de pobreza, sin embargo, en el caso particular de la zona rural se destaca la tasa de analfabetismo, todo lo anterior con el fin de focalizar la atención de los entes tomadores de decisiones en el territorio.