https://hdl.handle.net/20.500.12104/20536 2026-03-23T14:48:15Z https://hdl.handle.net/20.500.12104/110625 Título: La regulación Fiscal de la Marihuana Lúdica en un País Federal como México y la Gestión de su Riesgo Tributario Autor: Ruiz García, Ricardo Resumen: Evaluar la regulación tributaria de la marihuana recreacional en México dentro de su contexto, como medio para gestionar el riesgo que representa de evasión fiscal dentro de esa industria y mitigar su mercado ilegal. Esto, a partir del diseño de su esfera competencial en cuanto a la imposición y cobro del impuesto frente a la demanda social de mayores libertades. 2025-10-30T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12104/110394 Título: Aplicación de Bosques de Supervivencia Aleatorios a la Predicción de Abandono Universitario Autor: Hernández Chavez, Gisel Resumen: El abandono universitario a nivel mundial alcanza niveles superiores al 30%. Este problema implica pérdidas económicas para las familias, las instituciones y las naciones, así como menores oportunidades de empleo, entre otras consecuencias negativas. Como parte de la solución para su mitigación, las universidades deben detectar los factores de abandono y realizar predicciones tempranas de los alumnos en riesgo. Esta investigación contribuye con esas soluciones demostrando, a través de un estudio de caso, que en el abandono influyen variables asociadas al alumno, a la familia y al sistema educativo y que un modelo de aprendizaje automático puede superar en precisión a los modelos estadísticos. Apliqué una metodología de minería de datos y métodos de análisis de supervivencia utilizando información de 12 930 alumnos de una universidad privada mexicana, que ingresaron entre el 2006 y el 2014, con seguimiento de 12 semestres. Los datos provinieron de los sistemas administrativos de la universidad y de datos abiertos de gobierno. Realicé estimaciones con modelos de Kaplan Meier y Nelson Aalen y pruebas de rango logarítmico, encontrando que los perfiles con más riesgo son los de alumnos que: son de sexo masculino; ingresan con 21 años o más; estudian ingeniería o administración; hacen examen de ingreso por no tener alto promedio y no provenir de preparatorias exentas de ello; tienen promedio de preparatoria menor a 80; no tienen becas o créditos e ingresan en primavera. En cuanto a las preparatorias de procedencia, tienen más riesgo las localizadas fuera de la zona metropolitana, las que obtienen bajos resultados en pruebas nacionales y las que tienen mayor promedio histórico de exalumnos que han abandonado la universidad estudiada. Empleé modelos de Cox tradicionales y regularizados, así como Bosques de Supervivencia Aleatorios, demostrando que con los últimos se pueden obtener predicciones más precisas en cuanto al índice de concordancia c (0.704) y mejores calibraciones con puntuación integrada de Brier (0.133). Sin embargo, aunque el Área Bajo la Curva (AUC) dependiente del tiempo promedio también fue el mejor, entre los semestres 3 y 11 fue superado por un modelo de Cox; resaltando la importancia de la utilización de varias métricas para la selección de modelos. Las variables que resultaron importantes, los modelos construidos y la metodología seguida pueden facilitar esfuerzos posteriores, sobre todo de universidades privadas mexicanas con semejante estructura y población y guiar los esfuerzos de la institución estudiada para mejorar la retención. 2025-03-19T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12104/110283 Título: Omisión del Convenio Fiscal México-Canadá en la tributación: Implicaciones y desafíos éticos para los Trabajadores Agrícolas Mexicanos (PTAT) Autor: Acevedo Virgen, Ma. Maribel Resumen: Objetivo: Analizar cómo la determinación de la residencia fiscal afecta los derechos tributarios de los trabajadores migrantes en Canadá, evaluando las implicaciones jurídicas y desafíos que enfrentan; económicas y fiscales de su clasificación, la discriminación al excluirlos del sistema tributario. Preguntas de investigación. 1. ¿Cómo influye la residencia fiscal en la determinación de las obligaciones tributarias? 2. ¿Cuál es el impacto económico de la omisión del incumplimiento del tratado? 3. ¿En qué medida los trabajadores del PTAT son discriminados fiscalmente debido a la incorrecta determinación de su residencia? Hipótesis. La omisión del incumplimiento del Convenio Fiscal entre México y Canadá genera inconsistencias en la clasificación fiscal de los trabajadores del PTAT. Rawls (1971): La teoría de la justicia tributaria establece que los sistemas fiscales deben diseñarse para evitar la discriminación de grupos vulnerables. Sen (1992): La igualdad de capacidades debe considerarse en el acceso a beneficios fiscales y su aplicación a los trabajadores migrantes. 2025-02-18T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12104/110134 Título: Personalización de recursos educativos mediante algoritmos de aprendizaje automático Autor: López Cisneros, Juan José Resumen: La presente investigación se centra en el desarrollo de la personalización de recursos educativos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Con el propósito de mejorar la experiencia de aprendizaje de los usuarios, se implementó un Repositorio de Recursos Educativos (R3E), que organiza y facilita el acceso a contenidos educativos. El estudio se estructura en cinco capítulos: una introducción al contexto, la definición del problema de in vestigación, los objetivos y las hipótesis, así como la revisión de la literatura sobre conceptos de educación, personalización y tecnologías emergentes. En la metodología, se describe la construcción de R3E, detallando las herramientas tec nológicas empleadas y el proceso para desarrollar modelos de aprendizaje automático. El análisis se lleva a cabo en dos fases: la primera aborda el desarrollo del repositorio, evaluan do su organización, accesibilidad y comparación con repositorios existentes; la segunda fase analiza tres casos de estudio basados en la personalización de recursos mediante técnicas como reducción de dimensionalidad, consultas textuales y modelos de aprendizaje profundo. Los resultados destacan las contribuciones del estudio en la mejora de la interacción ’usuario-recurso’, así como los desafíos asociados a la integración de datos y la adaptación de modelos de personalización en entornos educativos. Finalmente, el documento concluye con recomendaciones y propuestas para futuras investigaciones, encaminadas a potenciar el uso de inteligencia artificial para incorporar la personalización en la educación de manera efectiva 2025-07-04T00:00:00Z