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dc.contributor.advisorBevilacqua, Moreno
dc.contributor.authorValenzuela, Matías
dc.date.accessioned2026-08-13T20:20:20Z
dc.date.available2026-08-13T20:20:20Z
dc.identifier.urihttps://repositorio.uai.cl//handle/20.500.12858/6888
dc.description.abstractEsta tesis examina los impactos de las industrias extractivistas en Chile, con un enfoque específico en los sectores minero, acuícola y forestal. A pesar de la creencia generalizada en la literatura, como se menciona en (Maillet et al., 2021), de que estos impactos son homogéneos, este estudio adopta un enfoque innovador para identificar efectos únicos y significativos que cada industria tiene en las comunas donde operan. Este análisis detallado desafía la noción de un impacto uniforme y revela la complejidad y diversidad de las consecuencias de las actividades extractivistas en distintas áreas geográficas. El proceso metodológico comienza con la detección y winzorización de outliers utilizando el rango intercuartílico (IQR). Luego, se empleó una matriz de criterios para seleccionar variables candidatas, basada en correlaciones, importancia en un modelo de Random Forest y resultados de pruebas estadísticas, todo normalizado y ponderado para otorgar puntuaciones a cada variable. Dado el desequilibrio de clases en los datos y que las observaciones con la que se entrena ron los modelos no son numerosas, se utilizó LOOCV (Leave-One-Out Cross-Validation) en modelos de regresión logística, iterando las seis variables de mayor puntuación en la matriz de criterios de cada industria. Las iteraciones fueron evaluadas con métricas como F1-score, valor kappa y AUC-ROC, elegidas por su aptitud para contextos de desequilibrio de clases. Los conjuntos de variables con mejores resultados se compararon usando Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) con LOOCV, optimización de pesos y kernel gaussiano. Se incluye ron métricas adicionales como precisión, recall y MCC, relevantes en escenarios de desequilibrio de clases. Finalmente, se desarrolló un Indicador de Impacto a partir de una suma ponderada de variables específicas de cada industria, determinadas por su importancia en un modelo de Random Forest. Este Indicador mide el grado de influencia de las características de una industria en una comuna, con valores mas altos indicando un mayor impacto. Este enfoque cuantitativo refleja el impacto diferenciado de las industrias en diversas comunas. Este estudio revela una notable heterogeneidad en los impactos de las industrias extractivistas en Chile, especialmente en los sectores minero, acuícola y forestal. Sus hallazgos, que ofrecen nuevas perspectivas para el estudio del extractivismo tanto a nivel nacional como internacional, podrían guiar futuras investigaciones y políticas de desarrollo sosteniblees_ES
dc.titleAnálisis Diferenciado del Impacto de las Industrias Extractivistas en Chile: Un Enfoque de Data Sciencees_ES
dc.typetextes_ES
uai.titulacion.autorizacionAutorización íntegraes_ES
uai.comunidadTrabajos de grado


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