La creciente generación de residuos de aparatos eléctricos y electrónicos (RAEE) representa un desafío ambiental significativo en ciudades como Guayaquil, Ecuador. Este estudio tuvo como objetivo diseñar y validar un modelo predictivo basado en XGBoost para estimar la generación cuantitativa de RAEE en Guayaquil durante dos años (junio 2023 - junio 2025). Se empleó un enfoque cuantitativo aplicado, utilizando datos históricos, variables demográficas, socioeconómicas y tecnológicas provenientes de fuentes oficiales y encuestas. El modelo fue entrenado y validado mediante técnicas de machine learning, con ajuste de hiperparámetros por grid search. Los resultados indicaron un buen ajuste predictivo, con un coeficiente de determinación (R²) de 0.87 y un error cuadrático medio raíz (RMSE) de 1.85 toneladas, mejorando la regresión lineal múltiple (R² = 0.72). La población por parroquia y el volumen histórico de RAEE recolectado fueron las variables más influyentes. El análisis espacial identificó al distrito centro como la zona con mayor generación estimada. Simulaciones indicaron que un aumento poblacional del 10% incrementaría la generación de RAEE en 8.7%, y que un aumento del 50% en campañas de recolección elevaría el reporte en 6.2%. Estos hallazgos proporcionan una herramienta robusta para la planificación y gestión sostenible de RAEE en contextos urbanos latinoamericanos, facilitando la toma de decisiones basada en evidencia y promoviendo la economía circular. El estudio contribuye al avance científico en la aplicación de aprendizaje estadístico para la gestión ambiental, recomendando actualizaciones periódicas para adaptarse a cambios demográficos y tecnológicos.

La presente publicación se enfoca en analizar las estrategias planificadas y llevadas a cabo en los últimos años y sus resultados en diferentes proyectos que analicen las diferentes aspectos a tomar en cuenta en la distribución y comercialización de la panela orgánica y entidades gubernamentales, a fin de proporcionar herramientas que le permitan a las organizaciones mejorar su gestión vender más y mejor, detectando las carencias más inmediatas, identificando las mejores alternativas disponibles para mejorar la imagen, la marca y diseñar estrategias óptimas que permitan cubrir aquellos aspectos más relevantes y así poder alcanzar los objetivos empresariales a corto, mediano y largo plazo.

Objective: The effect of using digital tools on the development of research competencies in university students was evaluated, given its relevance to strengthening formative research and improving the quality of higher education graduation processes. Methodology: A mixed-methods approach with a predominantly quantitative orientation was employed, using a quasi-experimental pretest–posttest design with three natural groups (N = 180) from three Ecuadorian universities. Group 1 received a structured intervention that integrated digital tools with methodological guidance; Group 2 received traditional methodological training with limited technological support; and Group 3 received intensive training in digital tools without explicit research orientation. The Research Competencies Scale (α = .91) was administered before and after an eight-week intervention, and the data were analyzed using descriptive and inferential statistics (repeated-measures ANOVA and Bonferroni post hoc tests). Results: Improvements were observed in all three groups, with significant differences in the magnitude of change; Group 1 showed the largest increase (ΔM = +1.12) and statistically significant differences compared to the other groups (p < .001), with a relevant effect size (η²p = .21), highlighting improvements in information retrieval, academic writing, data analysis, and research autonomy. Conclusions: The pedagogical integration of digital tools, when accompanied by systematic methodological guidance, significantly strengthened research competencies, providing evidence applicable to curriculum design, teacher training, and the implementation of institutional strategies to optimize formative research and thesis work; future research should extend longitudinal follow-up and consider probabilistic sampling.

Introducción: Uno de los sectores más afectados por la pandemia del COVID-19 ha sido el educativo. Según informe de la UNESCO, hay más de 1 mil millones de estudiantes afectados a nivel mundial. Debido, a varios obstáculos que esta misma organización señala, tales como:deficiencias en el aprendizaje remoto, el costo de la brecha digital entendido como la disparidad que hay en el acceso a la tecnología o internet, sobre todo en países en vías de desarrollo como Ecuador. Además, de que tanto, los estudiantes como los docentes, en su mayoría, no estaban preparados para asumir la educación a distancia. Objetivo: Analizar la incidencia de la declaración de pandemia producto del Covid19 en el ámbito académico desde la perspectiva de la salud mental en estudiantes de Educación Superior. Metodología: Se trata un estudio de campo descriptivo. El análisis se centró en una población de 500.000 mil estudiantes de educación universitaria, y la muestra fue de 384 sujetos. Se aplicó un instrumento de recolección de datos, tipo encuesta con una heterogeneidad del 50%, con un margen de error del 5% y un nivel de confianza de 95%. Resultados: Entre los resultados más relevantes se encontró que, el97% de los estudiantes encuestados consideraban que realmente existe el covid-19. El 89% manifestó que las cifras de infectados en Ecuador no son ciertas, porque consideran que existe una cifra mayor. Un 76% expresó que están preparados para asumir carga académica a distancia, pero con dudas, porque dudan del contenido y no sienten que haya rendimiento académico. Conclusiones: La declaración de pandemia producto del Covid 19 en el ámbito académico, desde la perspectiva de la salud mental en estudiantes de Educación Superior, ha tenido una incidencia directa en el proceso de enseñanza y de aprendizaje de los y las estudiantes de la universidad.

Se puede definir a la Programación Orientada a objetos (POO) como un paradigma de programación, es decir como un estilo de programación que otorga guías de cómo trabajar. Este tipo de programación se utiliza para estructurar un programa de software en piezas simples y reutilizables de planos de código para crear instancias individuales de objetos.