Un estudio investigó los factores determinantes de la ubicación de supermercados en el estado de São Paulo, con el objetivo de investigar los factores que explican la presencia y expansión de estos establecimientos, considerando dimensiones socioeconómicas, demográficas y de mercado. Se utilizaron datos de los Censos Demográficos de 2010 y 2022 del IBGE y información del Cadastro Nacional de Pessoas Jurídicas de la Receita Federal do Brasil para construir una base de datos georreferenciada. Se aplicó un modelo de clasificación Random Forest, ajustado por grid search con validación cruzada, priorizando la métrica recall-macro debido al desbalanceo de la variable dependiente, que representó la presencia o ausencia de supermercados en un buffer de 50 metros. Los resultados indicaron que la ubicación de supermercados está fuertemente asociada a características demográficas, de ingresos y de población en el entorno. El análisis de importancia de las variables evidenció que factores sociodemográficos, como alfabetización de ancianos, ingresos familiares y la presencia de otros establecimientos de alimentación, ejercieron una influencia significativa, especialmente en el entorno inmediato. Los hallazgos reforzaron la hipótesis de que la distribución espacial de supermercados no es aleatoria, siendo condicionada por características socioeconómicas y por la estructura comercial del territorio, ofreciendo subsidios para decisiones empresariales y planificación urbana.

Palabras clave: Análisis espacial; Aprendizaje automático; Expansión; Ubicación comercial; Supermercados.

La educación antirracista, comprendida como eje estructurante de la educación inclusiva y del desarrollo social, fue investigada en el contexto brasileño. El estudio tuvo como objetivo identificar y analizar, con base en documentos legales y en la percepción de profesores, las prácticas educativas capaces de promover el antirracismo en la escuela y en la sociedad, y cómo la implementación de las Leyes nº 10.639/03 y nº 11.645/08 contribuyó a la justicia social. Se adoptó un enfoque cualitativo y documental, con análisis de legislación educacional, directrices curriculares, informes institucionales y literatura académica. Complementariamente, se aplicó un cuestionario semiestructurado a 295 profesores de Educación Básica. Los datos fueron evaluados cuantitativa y cualitativamente, por medio de análisis de contenido temático, y validados con estudios bibliográficos. Los resultados revelaron una paradoja: a pesar de un marco legal robusto, la implementación de las políticas antirracistas se mostró frágil y puntual, con carencia de formación docente, materiales didácticos adecuados y monitoreo. Se constató la persistencia de desigualdades educacionales significativas entre estudiantes blancos y negros, y la mayoría de los profesores reconoció la ocurrencia de racismo en las escuelas, pero sin protocolos institucionales claros. El análisis neurocientífico demostró que el racismo impacta negativamente el desarrollo cognitivo y emocional de los estudiantes. Se concluyó que la educación antirracista es central para una educación de calidad, exigiendo compromiso político, inversión pública y articulación intersectorial. La integración de la Neurociencia en la formación docente y la producción de materiales cualificados son cruciales para fortalecer el papel de la escuela en la construcción de una sociedad más justa e inclusiva.

Palabras clave: Desarrollo Social; Educación Antirracista; Justicia Social; Ley 10.639/03; Prácticas Educativas Inclusivas.

La Doble Excepcionalidad, caracterizada por la coexistencia de Altas Habilidades/Superdotación y trastornos del neurodesarrollo, representa un fenómeno complejo que desafía los modelos tradicionales de identificación y escolarización. El estudio tuvo como objetivo comprender las percepciones de padres o tutores, profesores y otros profesionales de la educación sobre la escolarización de estudiantes con Doble Excepcionalidad en el contexto brasileño, investigando desafíos, estrategias pedagógicas y posibilidades de inclusión basadas en la equidad. La investigación adoptó un enfoque cualitativo, exploratorio y descriptivo, y recopiló datos a través de un cuestionario en línea, voluntario y anónimo, respondido por 25 participantes. Los datos discursivos fueron analizados mediante análisis de contenido temático. Los resultados indicaron que el conocimiento sobre el tema se construye frecuentemente a partir de experiencias personales y profesionales, revelando lagunas en la formación sistematizada. Se identificaron dificultades en la identificación de estos estudiantes, en la formación docente y en la implementación de planes educativos individualizados, flexibilización pedagógica y enriquecimiento curricular. Se relataron repercusiones socioemocionales, como frustración y baja autoestima. Sin embargo, algunas escuelas demostraron prácticas inclusivas fundamentadas en la equidad, articulando necesidades específicas y potencialidades. Aunque los resultados no permiten generalizaciones, evidenciaron la necesidad de fortalecer la formación profesional y la articulación entre escuela, familia y servicios especializados. Se concluyó que la inclusión de estudiantes con Doble Excepcionalidad requiere prácticas que reconozcan simultáneamente sus dificultades y potencialidades, garantizando condiciones equitativas de participación, aprendizaje y desarrollo.

Palabras clave: Desarrollo humano; Formación docente; Inclusión escolar; Neurodivergencia; Prácticas pedagógicas.

La gestión eficiente de las operaciones logísticas en centros de distribución es fundamental para la competitividad, especialmente en actividades intensivas en mano de obra, que impactan los costos operativos y el nivel de servicio. El estudio tuvo como objetivo desarrollar y evaluar diferentes modelos de pronóstico de demanda para optimizar la gestión de inventario y recursos en un centro de distribución de alimentos. Para ello, se utilizaron datos históricos de movimiento de un sistema WMS, aplicando modelos de regresión lineal, suavización exponencial de Holt-Winters y el algoritmo LightGBM. Los resultados indicaron que los modelos tradicionales presentaron limitaciones en la captura de la dinámica de la demanda, con un rendimiento inferior al LightGBM. El algoritmo de aprendizaje automático demostró un rendimiento superior, especialmente después de la incorporación de mayor granularidad de los datos y variables temporales, lo que permitió una mayor adherencia a la dinámica de la demanda. La aplicación del modelo resultó en una reducción del 36,38% en el desplazamiento para el pallet picking y del 31,98% para el case picking, totalizando una reducción global del 33,64%. Se concluyó que la utilización de modelos predictivos contribuyó a la mejora de la eficiencia operativa, permitiendo una mejor asignación de recursos y organización de los artículos en el proceso de separación de pedidos.

Palabras clave: Aprendizaje automático; Clasificación ABC; Eficiencia operativa; Logística; Pronóstico de demanda.

La creciente demanda en el turismo ecológico en Minas Gerais impulsó la búsqueda de inteligencia de negocios para transformar datos de clientes en información estratégica. El estudio objetivó estructurar un pipeline de ciencia de datos para recolectar, segmentar y clasificar la base de clientes de una operación de ecoturismo, con el fin de optimizar acciones de marketing y anticipar movimientos de mercado. Se realizó una investigación exploratoria, de naturaleza cuali-cuantitativa, por medio de un estudio de caso. Se utilizaron 2.777 registros transaccionales de una empresa de ecoturismo, referentes a enero de 2024 a diciembre de 2025. El proceso metodológico involucró recolección automatizada de datos (API Google Sheets), tratamiento y enriquecimiento (ETL), validación y creación de atributos RFM (Recencia, Frecuencia y Valor Monetario). Se aplicó reducción de dimensionalidad vía PCA y agrupamiento K-Means, con el número de clusters definido por el método del Codo y Silhouette Score. Se validaron los resultados con DBSCAN y K-Medoids. Los resultados revelaron la identificación de tres segmentos comportamentales de clientes: “Fiel”, “Bajo Valor” y “Potencial”. El segmento “Fiel” representó el mayor valor económico acumulado, mientras que el “Potencial” se destacó por el alto ticket promedio y potencial de conversión en recurrencia. La integración de las técnicas de análisis de datos demostró ser un método robusto y replicable para generar inteligencia en el ecoturismo. Se concluyó que el pipeline de ciencia de datos estructurado viabilizó la segmentación comportamental de la base de clientes, la validación estadística de los grupos y la creación de un sistema predictivo para nuevos compradores, proporcionando subsidios para decisiones estratégicas basadas en datos y futuros análisis.

Palabras clave: Clusterización; Inteligencia de negocios; Machine Learning; Segmentación de clientes; Toma de decisiones.

El riesgo de incumplimiento en operaciones de crédito demandó enfoques analíticos para anticipar pérdidas. Este estudio evaluó comparativamente el desempeño de modelos supervisados de aprendizaje automático en la clasificación de clientes incumplidos en operaciones de tarjeta de crédito. Se utilizó la base pública “Default of Credit Card Clients”, de la Universidad de California Irvine, con 30.000 observaciones y desbalanceo de clases. Se emplearon los algoritmos Regresión Logística, Random Forest y Extreme Gradient Boosting. El desbalanceo se trató mediante la asignación de pesos a las clases, y la optimización de los modelos se realizó con el método RandomizedSearchCV, priorizando la sensibilidad. Los resultados de la validación cruzada indicaron que el modelo Extreme Gradient Boosting presentó mayor capacidad de identificación de la clase incumplida y mejor desempeño discriminatorio, seguido por Random Forest y Regresión Logística, con una sensibilidad de 0,8250 y un AUC-ROC de 0,7844 para el XGBoost. El análisis de interpretabilidad, realizado por la técnica Shapley Additive Explanations (SHAP), evidenció la predominancia de variables asociadas al comportamiento de pago, especialmente el historial de retrasos. Se concluyó que los modelos basados en árboles, particularmente técnicas de boosting, se mostraron más adecuados para capturar patrones complejos en los datos, configurándose como alternativas consistentes para la gestión de riesgo de crédito.

Palabras clave: Aprendizaje Automático; Tarjeta de Crédito; Clasificación; Extreme Gradient Boosting; Riesgo de Crédito.