Revista UTCiencia: i-ISSN: 1390-6909. e-ISSN: 2602-8263 http://investigacion.utc.edu.ec/index.php/utciencia <p>La revista UTCiencia es editada y se encuentra bajo la responsabilidad de la Universidad Técnica de Cotopaxi. Nuestro objetivo es “Difundir los trabajos de investigación científica en el área de las ciencias exactas, ciencias de la vida así como de las ciencias sociales, para la generación y debate del quehacer científico” UTCiencia expresa su apertura a los investigadores internos e investigadores externos a nuestra institución. La revista recibe trabajos de investigación científica documental, aplicada y experimental. La publicación de la revista es cuatrimestral, los periodos que cubre son: enero - abril, mayo - agosto y septiembre - diciembre; los números se publican en el último mes de cada periodo (abril, agosto y diciembre). La recepción de artículos científicos está abierta durante toda el año. Los artículos que se ajusten y cumplan con la normativa de la revista serán considerados como recibidos. La revista UTCiencia cuenta con árbitros nacionales e internacionales que realizarán la evaluación de las propuestas bajo la modalidad de doble ciego.</p> <h3>Convocatoria a presentar artículos:</h3> <p>Se invita a los autores a presentar trabajos originales e inéditos a UTCiencia a través del envío al correo electrónico revista.utciencia@utc.edu.ec. Los temas deberán estar relacionados con las principales áreas de investigación en el campo de las Ciencias Exactas, Ciencias de la Vida, así como de las Ciencias Sociales. Se exige el cumplimiento de la guía para autores relacionado con el formato y número de páginas para cada trabajo a presentar, se deberá tener claramente definido la naturaleza de su contribución científica y técnica. Por favor, chequee y siga con detalle las instrucciones para autores disponibles en la <a href="https://drive.google.com/file/d/1qdUtd5ypYUAlHgSAvF9oxiUJIBM_NGRq/view?usp=sharing">guía para autores</a>.</p> es-ES <p>&nbsp;<a href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/" rel="license"><img src="//i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png" alt="Creative Commons License"></a></p> <p>Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:</p> <ul> <li class="show">Los autores conservan todos los derechos morales y patrimoniales de sus obras, cediendo solamente a UTCIENCIA el derecho a la primera publicación de éste. 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Carlos Torres Miño) gustavo.rodriguez@utc.edu.ec (PhD. Gustavo Rodríguez Bárcenas) lun, 26 ago 2024 00:00:00 +0000 OJS 3.1.2.4 http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss 60 Identificación morfométricas del venado de cola blanca (Odocoileus virginianus) en el litoral ecuatoriano. http://investigacion.utc.edu.ec/index.php/utciencia/article/view/617 <p>En el Ecuador no se dispone de información científica del venado de cola blanca, por lo tanto, no hay antecedentes que contribuyan al bienestar animal de especies silvestres recuperadas e introducidas a centros de conservación y cría intensivas de este rumiante depredado en la cordillera, esta investigación tuvo como objetivo el estudio del comportamiento reproductivo, caracterizaciones morfométricas y faneróptica. Se evaluaron 20 venados del zoocriadero entre hembras, los datos se procesaron en el paquete estadístico SPSS con medias y frecuencias. Como resultado se estableció el plan de manejo en cautiverio siendo estos animales muy nerviosos, pero se adaptan con facilidad al medio con los enriquecimientos ambientales que se les proporciones, son de talla mediana se caracteriza por un cuello largo y relativamente grueso, patas, hocico largos y ojos de color negros y grandes, pelaje castaño grisáceo con franjas blancas en parte ventral del cuerpo y cola, orejas erguidas y largas</p> Debbie Shirley Chavez Garcia, Néstor Vicente Acosta Lozano, Belén Estefanía Duque Chávez Derechos de autor 2024 Revista UTCiencia: i-ISSN: 1390-6909. e-ISSN: 2602-8263 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 http://investigacion.utc.edu.ec/index.php/utciencia/article/view/617 lun, 26 ago 2024 21:34:36 +0000 Relación entre la percepción de conflictos interparentales y acoso escolar en adolescentes http://investigacion.utc.edu.ec/index.php/utciencia/article/view/748 <p>La presente investigación tuvo como objetivo determinar la relación entre la percepción de conflictos interparentales y el acoso escolar en adolescentes de una unidad educativa de Latacunga. Se empleó una metodología cuantitativa con un diseño no experimental de corte transversal y un alcance descriptivo y correlacional al comparar las dos variables en los adolescentes. La muestra estuvo conformada por 160 adolescentes de una unidad educativa de la ciudad de Latacunga, a quienes se les aplicó la Escala de Conflicto Interparental desde la perspectiva de los hijos y la Evaluación de Acoso y Violencia Escolar. Los resultados mostraron un índice global de acoso del 65,6%, indicando que el acoso entre pares fue de constatado a muy constatado. Además, se encontraron diferencias significativas entre los dos géneros (2,598.0; p &lt; .05) en la percepción de conflictos interparentales, con predominancia en los hombres, así como diferencias y predominancia de las mujeres en el acoso escolar (índice global 2,151.0; p &lt; .001 e intensidad 2,045.0; p &lt; .001). Por último, se halló una correlación positiva significativa (0.796; p &lt; .01) entre las dos variables, confirmando la hipótesis planteada.</p> Diana Carolina Herrera Jara, Mariela Isabel Valle Pico Derechos de autor 2024 Revista UTCiencia: i-ISSN: 1390-6909. e-ISSN: 2602-8263 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 http://investigacion.utc.edu.ec/index.php/utciencia/article/view/748 lun, 26 ago 2024 21:44:51 +0000 Aplicación de minería de datos en la empresa Innovate Consulting para predecir valores de ventas http://investigacion.utc.edu.ec/index.php/utciencia/article/view/902 <p>El presente artículo presenta un estudio sobre la aplicación de minería de datos en Innovate Consulting para predecir valores de ventas. El objetivo fue comparar la capacidad predictiva de tres modelos principales: Random Forest, Deep Learning y Naive Bayes. Para ello, se implementó un método que incluyó el procesamiento de datos históricos de ventas, la configuración y entrenamiento de los modelos de Machine Learning, y la evaluación de su precisión mediante una matriz comparativa. Los resultados destacaron que Random Forest mostró la mayor precisión, seguido por Deep Learning y Naive Bayes. Estos hallazgos subrayan la importancia de seleccionar el modelo adecuado según las características específicas del conjunto de datos, proporcionando una base sólida para mejorar la planificación estratégica y la toma de decisiones.</p> Diego Geovanny Falconí Punguil, Yomara Elizabeth Tello Oña, Martha Patricia Calvopiña Oña Derechos de autor 2024 Revista UTCiencia: i-ISSN: 1390-6909. e-ISSN: 2602-8263 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 http://investigacion.utc.edu.ec/index.php/utciencia/article/view/902 lun, 26 ago 2024 21:53:46 +0000