Vol. 14, número 1, 2023.
A continuación, se describe brevemente el contenido de los artículos que conforman este número.
Mujeres en las titularidades de la administración pública (Women in Public Administration). A partir de los datos de los tres niveles de gobierno (federal, estatal y municipal) en México, el objetivo de este trabajo es conocer la distribución de ellas en dichas instancias de trabajo según sexo antes y después de la implementación de la paridad transversal o en todo, así como las principales funciones desempeñadas en dichos cargos.
Identificación de especies de plantas de la flora mexicana utilizando aprendizaje por transferencia a través de Inception-v4 (Plant Species Identification of Mexican Flora Using Transfer Learning via Inception-v4). Este artículo presenta un estudio comparativo de arquitecturas de redes neuronales convolucionales aplicadas al problema de identificación de vegetación en México a partir de imágenes digitales; con este fin, se construyó un modelo de clasificación con Inception-v4 usando un conjunto de datos de plantas nativas. Los resultados experimentales muestran que las estrategias de aprendizaje por transferencia y aumento de datos mejoran sustancialmente el desempeño de modelos basados en el aprendizaje profundo.
Midiendo la economía circular en México (Measuring the Circular Economy in Mexico). La recuperación y valorización de los residuos permite reutilizar los materiales en la cadena de suministro, promoviendo así la desvinculación del crecimiento económico de las pérdidas medioambientales. El objetivo de este trabajo es el de estimar la tasa de circularidad del país utilizando el marco de Indicadores de Transición Circular propuesto por el Consejo Empresarial Mundial para el Desarrollo Sostenible. Se enfatiza la necesidad de ampliar la búsqueda de información para elevar la precisión de los cálculos y complementarla con técnicas cualitativas para poder desarrollar un ejercicio de procesamiento de datos más robusto.
Estimación de usos del suelo con base en datos abiertos para la planeación urbana en México (Land Use Estimation based on Open Data for Urban Planning in Mexico) presenta un ejercicio técnico-procesual que tiene por objetivo estimar el uso de suelo para todas las manzanas clasificadas como urbanas del territorio nacional únicamente con base en datos censales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Dadas las bajas capacidades de generación de información de algunos municipios y la ausencia de catastros en gran parte del país, se presume que el método y el producto de esta investigación pueden ser considerados como un elemento de gran utilidad para servir de insumo base en procesos de planeación urbana, y que también tiene aplicación en estudios espaciotemporales comparativos.
Consideraciones para la evaluación de impacto socioambiental del Aeropuerto Internacional Felipe Ángeles (Considerations for Socio-Environmental Impact Assessment of the Felipe Ángeles International Airport). Los resultados de esta investigación indican que la disponibilidad de agua es la afectación más importante encontrada. Representa un avance preliminar de los requerimientos para construir y/o planificar acciones de resarcimiento o mitigación por obras que afecten en las comunidades; se buscó identificar aquellas repercusiones que se presentarán con la creación de infraestructura aeronáutica aplicando algunas herramientas de la Evaluación de Impacto Social (EVIS).
Reseña del Estratificador INEGI (Review of INEGI Stratifier). El Instituto ha buscado desarrollar alternativas que le permitan cumplir simultáneamente con, por una parte, la necesidad de preservar la privacidad de sus informantes, tanto personas físicas como morales, y por la otra, la de difundir información de México que contribuya a la toma de decisiones. Esta herramienta representa un esfuerzo en esa dirección e ilustra una estrategia a seguir: desarrollar servicios para hacer disponibles instrumentos de análisis estadístico para conjuntarlos con datos que no pueden ser difundidos, así como limitar sus resultados a los que no ponen la confidencialidad en riesgo. Esto debe permitir al usuario decidir el tipo de análisis, los datos a ser usados y el nivel de desagregación geográfica deseado.