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I—Estructura de la frase. 1. —Identificación de la frase. 2. —Clases de palabras. 3. —Ordenanza de las diversas clases de palabras. II—Estructura de las oraciones. III—Inventario y distribución de los morfemas. 3.1.—Nombres. 3.2.—Calificativos. 3.3.—Verbos. 3.4.—Afijos.

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Este documento propone una metodología de integración de sistemas de gestión basada en las Normas Técnicas Colombianas NTC-ISO 14001:2015 y NTC-ISO 45001:2018, validada en el sector de la construcción en Barranquilla, Colombia. El objetivo es facilitar la articulación de procesos en normas de seguridad y salud en el trabajo y medio ambiente para garantizar la protección, prevención y gestión de riesgos y aspectos ambientales en las empresas del sector de la construcción. Para una de las empresas objeto de estudio, se propuso un plan de integración detallado, mostrando la ruta de integración e identificando debilidades, oportunidades, fortalezas y amenazas. La metodología propuesta se considera útil para desarrollar un sistema integrado de gestión que permita a las empresas de construcción prestar servicios con garantías para la preservación y cuidado de la salud de todas las partes interesadas, además de minimizar el impacto ambiental negativo de sus actividades.INTRODUCCIÓNLos sistemas de gestión permiten la administración de los procesos de forma óptima. Actualmente, la dinámica de los sectores productivos ha generado la necesidad de implementar sistemas de gestión, convirtiéndolos en un instrumento con ventajas competitivas para gestionar los procesos y actividades de las organizaciones de manera integrada 1 - 3 . La implementación de Sistemas Integrados de Gestión (SIG) ayuda a tener control sobre los procesos que se utilizan en la ejecución de los proyectos empresariales 4 - 6 . Esta implementación incluye el control de documentos y registros en materia de Seguridad y Salud en el Trabajo (SWH) y Gestión Ambiental (EM); donde se identifican y miden los requisitos y estándares para evaluar y proponer estrategias que conduzcan a una mejora enfocada al bienestar integral del trabajador y a la minimización o mitigación de impactos y efectos adversos al medio ambiente. Dadas las tendencias actuales, las organizaciones desean ser cada vez más competitivas ( 7 , 8 sin dejar de ser amigables con el medio ambiente y reducir sus tasas de accidentes 9 .La Norma Técnica Colombiana (NTC) ISO 14001:2015 es una guía para la aplicación de requisitos técnicos en la implementación de un Sistema de Gestión Ambiental (SGA) que promueve prácticas sustentables, el uso adecuado de los recursos y la identificación de acciones para reducir los impactos negativos. impacto en el medio ambiente durante la ejecución de las actividades económicas de cualquier organización 10 . Por su parte, la NTC-ISO 45001:2018 busca establecer un sistema de gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SST) para eliminar o minimizar los riesgos para los empleados y otras partes interesadas a los que puedan estar expuestos 11 , 12.

Este artículo presenta un estudio sobre la densidad de flujo magnético en una máquina síncrona de gran tamaño cuando está funcionando como generador. Se ha utilizado un software de elementos finitos para simular las características físicas y eléctricas de la máquina real. Los resultados de estas simulaciones ayudan a encontrar los puntos óptimos para colocar sensores de flujo magnético, lo que permite detectar cortocircuitos en las bobinas del rotor. Estos resultados también sirven como referencia para evaluar y comparar las magnitudes medidas por los sensores sin crear cortocircuitos en la bobina de la máquina real. Además, el modelo propuesto basado en elementos finitos puede utilizarse para realizar pruebas de simulación de nuevos tipos de sensores. En resumen, este estudio proporciona información crucial para el diseño y la implementación de sistemas de monitorización y diagnóstico en máquinas síncronas de gran tamaño.INTRODUCCIÓNDebido a la necesidad mundial de sistemas de gestión de energía más eficientes y confiables, se ha incrementado la investigación sobre generadores síncronos para mejorar su rendimiento y detectar fallas que puedan provocar paradas no planificadas, lo que provoca un amplio tiempo de indisponibilidad de la máquina y un alto costo de mantenimiento.La peculiaridad de la máquina síncrona (SM) es que gira a velocidad constante en estado estacionario. A diferencia de las máquinas de inducción, el campo magnético y el rotor giran en el SM a la misma velocidad, llamada velocidad síncrona ( 1 . Además de usarse en grandes centrales eléctricas, los generadores síncronos también se utilizan para generar electricidad en pequeñas plantas y los generadores de emergencia instalados en industrias, hospitales, aeropuertos y otros, en este caso el generador no está conectado a un sistema eléctrico extenso sino que funciona de manera soleada 2. Los SM se utilizan en la mayoría de los sistemas de generación de energía eléctrica en todo el mundo y su funcionamiento puede afectar la confiabilidad y estabilidad del sistema de energía eléctrica. Los SM son considerados uno de los elementos principales del sistema de energía, y fallas por cortocircuito en el devanado del rotor pueden causar un aumento de temperatura y vibraciones en el rotor, así como variación en la voltaje de salida. Estas fallas son difíciles de detectar mediante mediciones simples de voltaje y corriente o análisis de vibración. Se deben analizar variables SM adicionales, como la densidad de flujo magnético dentro de la máquina, para diagnosticar este tipo de falla 3 .

En este trabajo se presenta una metodología para determinar una red eléctrica de distribución de baja tensión (BT) que esté técnicamente y económicamente adaptada para un escenario aleatorio de incorporación de generación distribuida fotovoltaica (GDFV). Una red se considera adaptada cuando está diseñada para minimizar los costos totales fijos y variables, optimizando el equipamiento para satisfacer adecuadamente la demanda actual y su crecimiento esperado. El estudio parte del supuesto de que la incorporación de GDFV es un factor externo al sistema y utiliza el concepto de Capacidad de Alojamiento (Hosting Capacity) o Factor de Capacidad (FC).El análisis se centra en cuatro redes de BT típicas del área metropolitana de Buenos Aires, Argentina (AMBA). Estas redes son evaluadas mediante un flujo de potencia estadístico, considerando como variables aleatorias la demanda residencial, la penetración de GDFV y la potencia y ubicación de los generadores fotovoltaicos dentro de la red. Utilizando esta metodología, se calcula el Factor de Capacidad Estadístico (FCE), el cual se utiliza para llevar a cabo el estudio técnico-económico de la red. Como resultado, se obtiene la configuración adaptada de la red para cada nivel de penetración de GDFV.Los resultados indican que sin la penetración de GDFV, existen varias opciones de redes con diferentes costos por kilómetro cuadrado (km^2). A medida que aumenta la penetración de GDFV, las redes de menor costo por km^2 son descartadas debido a su bajo Factor de Capacidad, dejando únicamente las redes de mayor costo por km^2 (aquellas con un menor módulo de transformación) como opciones viables. Sin embargo, una vez que se supera el 70% de penetración de GDFV, ninguna de las redes estudiadas se considera como una opción adecuada.INTRODUCCIÓNLa instalación de pequeños generadores fotovoltaicos (GFV) a nivel del usuario de BT, ha comenzado a crecer en los países de América Latina (1. La República Argentina, no ha sido ajena al fenómeno 2 y cuenta desde el año 2017 con una ley de fomento a la generación distribuida renovable 3 (GDR). En general, los trabajos técnicos consultados sobre planificación de redes BT residenciales con inserción de generación distribuida fotovoltaica (GDFV) evalúan la conveniencia de instalar generación fotovoltaica desde la perspectiva de costos (4 o bien regulan la inserción a la red mediante incentivos de tarifas (5. Esto resulta adecuado cuando se espera un control sobre la decisión de instalación, pero no resulta útil cuando los usuarios son los que deciden el uso de energía renovable con argumentos distintos a los costos. Este comportamiento, si bien es de lento crecimiento, muestra una tendencia actual. Edificios gubernamentales, escuelas, universidades y distinto tipo de consumidores han comenzado a instalar GDFV. Los motivos son variados pero entre ellos destacan la investigación, educación, sustentabilidad y categorización de las propiedades. Bajo este concepto el usuario es libre de instalar en cualquier punto de la red una potencia menor o igual a su potencia contratada. Esto establece una diferencia con los estudios tradicionales ya que queda excluido en el cómputo de la red el costo de los generadores, por considerárselo un factor exógeno a la planificación de red.

Este artículo representa una contribución significativa al campo de la gestión logística al abordar el impacto del aprendizaje en el plazo de entrega (LT) en sistemas de gestión logística (SGL) a lo largo de toda la cadena de suministro (CS). Aunque las curvas de aprendizaje (CA) se han utilizado ampliamente en la administración de la producción y operaciones, su aplicación en la CS ha sido menos explorada.Para llevar a cabo el estudio, se aplicaron modelos logarítmico-lineales a tres estudios de caso representativos de los sistemas logísticos propuestos por el modelo Supply Chain Operations Reference (SCOR): fabricación por órdenes, por proyecto y para inventario. Los modelos se ajustaron a las características específicas de cada caso y se determinaron las ecuaciones matemáticas que describen las curvas de aprendizaje para cada uno de ellos.Los resultados obtenidos proporcionan ecuaciones matemáticas y análisis de sensibilidad que demuestran la relevancia del enfoque utilizado. Al identificar y analizar las CA en diferentes tipos de sistemas logísticos a lo largo de la CS, este estudio contribuye a llenar un vacío de conocimiento en el campo y ofrece insights valiosos para las organizaciones que buscan mejorar sus operaciones logísticas y optimizar los plazos de entrega.INTRODUCCIÓNRealizar una actividad después de la primera vez implica aprendizaje producto de la experiencia 1. Este comportamiento, denominado CA es una característica inherente a toda actividad organizada. El pionero en esta herramienta fue Wright (2, quien la aplicó en la construcción de aviones, al observar que en la medida que se repetían las operaciones, el tiempo de elaboración por unidad se reducía por efecto del aprendizaje. Este aporte, llamó la atención de empresarios y académicos que estudiaron su impacto sobre la productividad del trabajo, los costos y la calidad, así como su empleo en diferentes pronósticos (3.Según Lolli, Messori, Gamberini, Rimini y Balugani 4, aunque los estudios en este campo se extienden a casi la totalidad de la actividad productiva y de servicios, son más frecuentes los vinculados a la Producción/Operaciones en la industria. De esta forma, existen aplicaciones vinculadas al problema de programación de máquinas 5, programación de productos (6, decisiones sobre el tamaño del lote de fabricación 7,8, e incremento de capacidades de producción (9.Con la aparición de nuevas aplicaciones, se desarrollaron los modelos que explican el aprendizaje para diferentes situaciones. Al respecto; en 10 realizaron un meta - análisis sobre los principales resultados empíricos desarrollados en la industria, mostrando una taxonomía de CA que se clasifican en modelos log-lineales, exponenciales e hiperbólicos. Estos autores, consideraron su efecto en el costo, la productividad y el tiempo de entrega (LT).

Este trabajo aborda una cuestión fundamental en la educación superior: la definición de perfiles de ingreso para los estudiantes universitarios. Estos perfiles son esenciales para establecer un vínculo coherente entre las características personales de los estudiantes y los objetivos y expectativas de la institución educativa. El estudio utiliza una variedad de variables sociodemográficas, condiciones de ingreso, formación previa, motivación e intereses para definir estos perfiles.Al analizar bases de datos y encuestas de caracterización aplicadas a estudiantes de primer año en cinco ingenierías, el estudio identifica características comunes a las carreras estudiadas, así como variables diferenciadoras que ayudan a entender las diferencias entre grupos de estudiantes. Al relacionar estos perfiles con las competencias genéricas de egreso, el estudio proporciona una base sólida para desarrollar estrategias de apoyo y mejora para los estudiantes, lo que, a su vez, puede contribuir a mejorar los indicadores de éxito durante su educación universitaria.INTRODUCCIÓNActualmente las carreras de ingeniería declaran cada una un perfil de egreso, acorde a las características de la especialidad, y que describe al tipo de profesional y las competencias entregadas en su formación durante el tiempo que estuvo en la casa de estudios. Pero, ¿qué sucede con las competencias y características de ingreso propias de cada estudiante?, ¿existirán semejanzas o diferencias?, ¿estarán relacionadas con las particularidades de la carrera en cuestión? Al contar con una propuesta de perfil de ingreso, es posible contrastar el perfil de egreso declarado en las carreras de Ingeniería; tarea que no se había sistematizado anteriormente, a pesar de la información que se tiene. Esto permitirá tomar acciones para asegurar que estudiantes motivados por estudiar una carrera cuenten con las herramientas de apoyo, para así alcanzar de manera óptima el logro del perfil de egreso. Ello podría impactar en la tasa de egreso y en la tasa de titulación oportuna. Además, se podrá contrastar diferencias según procedencia, puntaje, vía de ingreso, autonomía, habilidades genéricas y específicas, entre otros.Una vez definida la propuesta, queda el generar un plan estratégico de acompañamiento estudiantil contextualizado y acorde a las competencias iniciales, y lo arrojado por la investigación. Para ello, se distinguen las características propias de cada estudiante que ingresa a las carreras de Ingeniería, y competencias comunes basadas en las propias de los estudiantes analizados.A partir del problema se plantean las siguientes interrogantes:? ¿Cuáles son las características comunes iniciales que presentan los estudiantes que ingresan a las carreras de ingeniería?