La presente investigación tuvo como objetivo determinar la relación entre depresión y los pensamientos suicidas en estudiantes del 5to grado del Colegio San Juan de la Libertad, Chachapoyas 2023. La muestra estuvo conformada por 133 estudiantes. Dicho estudio fue de enfoque cuantitativo, de nivel correlacional, prospectivo, transversal y no experimental. Para la recolección de la información se utilizó el Inventario de Depresión de Beck (BDI-II) y la Escala de Ideación Suicida de Beck (SSI). Por otro lado, los resultados obtenidos mostraron que el 33.1% presentó un nivel depresivo grave y así mismo 24.8% moderado. De acuerdo a la dimensión cognitivo – afectivo de la depresión se evidenció que el 34.6% alcanzaron un nivel grave, en la dimensión somático – motivacional predominó el nivel grave con el 40.6%. Según la variable pensamiento suicida el 66.2% mostró un nive...

La presente tesis titulada “Análisis de confiabilidad como herramienta para mejorar la gestión de mantenimiento preventivo de los equipos de las embarcaciones con una capacidad de bodega de máximo 100 toneladas de la Pesquera Exalmar S.A.A.”, tiene como objetivo general determinar de qué manera la Confiabilidad contribuye en la mejora de la Gestión de Mantenimiento preventivo de los equipos críticos de las embarcaciones con una capacidad de bodega de máximo 100 toneladas de la Pesquera Exalmar S.A.A.. La metodología de estudio es de tipo aplicada y el método de investigación es cuantitativo. La población y la muestra está conformada por los datos cuantitativos tomados de 20 trabajadores del Área de Flota. La técnica empleada es la observación y el instrumento es la ficha de recolección de datos. La validación de los instrumentos se realizó a través del criterio del...

This study examines the increasing role of artificial intelligence (AI) in Costa Rica’s agricultural sector, emphasizing its potential to enhance sustainability, resource management, and market competitiveness. Using a mixed-methods approach, the research integrates structural equation modeling (SEM), multivariate regression analysis, text mining, and scenario analysis to provide a comprehensive evaluation of AI adoption. AI-driven solutions optimize key agricultural processes, including climate pattern prediction, soil condition monitoring, crop disease detection, and pest management. Quantitative findings indicate a strong correlation between AI adoption and improved productivity, economic benefits, and environmental conservation, particularly through optimized fertilizer and pesticide use and enhanced water management. However, challenges such as high implementation costs, limited d...