Análisis de contaminación sonora en la biblioteca de la facultad de ingeniería y ciencias puras en la Universidad Andina Néstor Cáceres Velázquez, Juliaca, 2017

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Es muy importante desde diversos aspectos prestar servicio con estándares de calidad en las bibliotecas, como la contaminación sonora no permite a los alumnos mejorar la captura de información, por esta razón la pregunta de investigación fue: ¿En qué medida se da la contaminación sonora en la Biblio...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chupa Almanza, Sergio Martin
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Inteligencia artificial
Análisis de algoritmos de sonido
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description Es muy importante desde diversos aspectos prestar servicio con estándares de calidad en las bibliotecas, como la contaminación sonora no permite a los alumnos mejorar la captura de información, por esta razón la pregunta de investigación fue: ¿En qué medida se da la contaminación sonora en la Biblioteca de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Puras de UANCV. Como objetivo se plantea: analizar la contaminación sonora en la Biblioteca de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Puras de UANCV. Juliaca. Para cumplir con el mismo se ha diseñado un diseño de bloques utilizando días y horas como factores. La metodología planteada se enmarca dentro de un diseño no experimental por falta de distribución aleatorización del experimento. El instrumento utilizado para la recolección de información fue la Lista de contaminación sonora por medio de un sonómetro entre los días: lunes, martes, miércoles, jueves y viernes a intervalos de ½ hora de 9:00 a 12:00 hrs. Los resultados obtenidos fueron: Los niveles de ruido en la biblioteca de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Puras de la Universidad Andina Néstor Cáceres Velásquez de la ciudad de Juliaca están bajo los valores permitidos excepto a las 9:30 hrs que sobrepasa en 0.03 decibeles. La inclusión del diseño de bloques fue efectivo indicando que existe diferencia estadística significativa (p(0.005676)<α(0.05)) en la contaminación sonora entre los días, mostrando las 9-30 horas más contaminación sonora que 10:30 y 11:00 hrs, asimismo, la 12:00 es significativamente diferente a 10:30. Existen diferencias significativas en el grado de contaminación sonora en los diferentes días, existiendo los días miércoles más contaminación sonora que los días viernes y jueves, comportándose los demás días con igual contaminación sonora.
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