El objetivo fue encontrar los factores climáticos que determinan el rendimiento y la producción de papa en el distrito de Julia, entre los periodos 2000-2018, para lo cual se utilizó la información estadística de la Dirección Regional Agraria Puno y del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología de Puno. Se utilizó la metodología descriptiva y correlacional, considerando el modelo econométrico de tipo log-log. Se determinó que las variables climáticas como la temperatura mínima, la temperatura máxima determinan de manera positiva en el rendimiento de la producción y en la producción de papa y las precipitaciones de la lluvia determinan de manera negativa en el rendimiento de la producción y en la producción de papa. Finalmente, la temperatura mínima, la temperatura máxima y las precipitaciones explican al rendimiento de la producción y en la producción de papa en 97.96% y 97.95% respectivamente.
The objective of the research was to identify the determinants of poverty at the household level in Peru in 2020. The research design was descriptive and correlational, with a type of non-experimental research and quantitative approach, and considered the logit econometric model; the sources of information used correspond to the National Household Survey of the National Institute of Statistics and Informatics, from which the variables that are considered determinants of poverty were extracted and managed. It was determined that the size of the household positively influences by 1.3%; the economic income of the head of household negatively influences by 0.000828%; the years of education of the head of household influences by 0.1%; homeownership influences by 0.9%; access to social programs of food and non-food aid influence by 0.9% and 0.6%, respectively; access to drinking water service, hygienic service and electric power service have a negative influence of 1.8%, 0.6% and 1.7%; all these factors are associated with the poverty of households in Peru. Therefore, the social determinants of poverty were household size, economic income, years of education, access to homeownership, access to a social food aid program, access to a social non-food aid program, access to drinking water services, access to hygienic services and access to electric power services.
El estudio tuvo como objetivo analizar el impacto que tiene implementar la estrategia del aprendizaje cooperativo en la asignatura de filosofía en estudiantes universitarios. Investigación cuantitativa de nivel descriptivo (Hernández et al, 2014) con una muestra de 82 estudiantes de universidades de la Amazonía sureste peruana. Los resultados indican niveles destacados de los beneficios de desarrollar esta estrategia de aprendizaje. Se concluye que el aprendizaje cooperativo que practiquen estudiantes universitarios puede ayudar a la comprensión reflexiva e interactiva en materias complicadas como la filosofía con alcance metacognitivo; este tipo interactivo y cooperativo de aprendizaje debe revalorarse.
La contaminación del aire en estos tiempos está calificada como uno de los problemas ambientales más críticos y preocupantes a nivel mundial, debido a que rompe el equilibrio del aire, modificando la proporción de sus componentes o la introducción en la atmósfera de elementos tóxicos o indeseables que finalmente repercute en la calidad ambiental del entorno. El objetivo del estudio es determinar los sectores económicos y sociales que contribuyen hacia una mayor contaminación del aire en Perú, entre los periodos 1970-2020. Metodológicamente el enfoque fue cuantitativo, tipo analítico descriptivo y no experimental; se utilizaron los datos estadísticos de la base de datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática, Banco Central de Reserva del Perú y de la página Datos-Macro, considerando el modelo econométrico de tipo log - log. Se determinó que los sector económicos y sociales que influyeron en la contaminación del aire son la densidad poblacional, el parque automotor, la producción de los sectores agropecuario, construcción y energía. Específicamente, el parque automotor, la producción de los sectores agropecuario, construcción y energía influyeron de manera directa en la contaminación del aire, mientras que la densidad poblacional influye de manera indirecta. Finalmente, ante un incremento en 1% en la producción de los sectores construcción, agropecuario y energía y del parque automotor, la contaminación del aire aumenta en 0.29%, 0.098%, 0.24%, 0.19% respectivamente; con respecto a la densidad poblacional, si incrementa en 1%, la contaminación del aire disminuye en 0.77%.
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