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ilustraciones, fotografías, graficas The growth of a healthy and productive plant depends on the correct development of its roots and the surrounding environment. In this context, root growth is crucial because it provides support, anchoring, and feeding characteristics. Multiple reported studies have focused on interpreting and understanding the root behavior, providing different morphological and topological classifications of root archetypes. This document proposes and evaluates two computational models to simulate the root growth. The first model corresponds to the geometrical representation of root growth in 2D and 3D space. In this scheme, four common root archetypes were addressed and considered their tropisms: adventitious, primary root, napiform, and fasciculate. The visual inspection of different root plants such as beans, carrots, and orchids was considered to develop the algorithm. Then, computational simulations were carried out to obtain the desired root archetypes or morphologies. This model has a stochastic factor providing greater versatility in the simulations, similarly to actual roots. The second computational scheme used is Reaction-diffusion Root Branching (RDRB), which models the dynamic root growth using the finite element method (FEM) in 1D for the roots and 2D for the growing media. This model provides a more detailed and more complex description than the first one, considering the reaction-diffusion of the species, representing the biochemical search for nutrients. Additionally, it accounts for an elastic contribution to account for the mechanical effects of root growing and the media interaction. This model involves biochemical, biophysical, and tropism stimuli. The two proposed mathematical/computational models can correctly represent the plant root growth, incorporating geometrical aspects and biophysical and biochemical features. Furthermore, these models have the potential to be adopted to investigate other natural branching phenomena such as slime mold, fractures, circulatory systems, respiratory systems, and thunders. El crecimiento de una planta sana y productiva depende del correcto desarrollo de sus raíces y del entorno que la rodea. En este contexto, el crecimiento de las raíces es crucial porque proporciona características de soporte, anclaje y alimentación. Múltiples estudios se han centrado en interpretar y comprender el comportamiento de la raíz, proporcionando diferentes clasificaciones morfológicas y topológicas de los arquetipos de raíz. Este documento propone y evalúa dos modelos computacionales para simular el crecimiento de las raíces. El primer modelo corresponde a la representación geométrica del crecimiento de raíces en el espacio 2D y 3D. En este esquema, se abordaron cuatro arquetipos de raíces comunes como lo son: adventicia, raíz primaria, napiforme y fasciculada, adicionalmente se consideraron sus tropismos. Para desarrollar el algoritmo se consideró la inspección visual de diferentes plantas de raíz como frijoles, zanahorias y orquídeas. Seguido de esto, se realizaron simulaciones computacionales para obtener los arquetipos o morfologías de raíces deseadas. Este modelo tiene un factor estocástico que proporciona una mayor versatilidad en las simulaciones, de forma similar a las raíces reales. El segundo modelo computacional utilizado es Reaction-diffusion Root Branching (RDRB), que modela el crecimiento dinámico de raíces usando el método de elementos finitos (FEM) en 1D para las raíces y 2D para los medios de cultivo. Este modelo proporciona una descripción más detallada y compleja que el primero, considerando la reacción-difusión de las especies, representando la búsqueda bioquímica de nutrientes. Además, explica los efectos mecánicos del crecimiento de las raíces y la interacción con el medio de crecimiento. Este modelo involucra estímulos bioquímicos, biofísicos y de tropismo. Los dos modelos matemáticos/computacionales propuestos pueden representar correctamente el crecimiento de las raíces de las plantas, incorporando aspectos geométricos y características biofísicas y bioquímicas. Además, estos modelos tienen el potencial de ser adaptados para investigar otros fenómenos naturales de ramificación, como moho mucilaginoso, fracturas, sistema circulatorio, sistema respiratorio y relámpagos. (Texto tomado de la fuente) Maestría Magíster en Ingeniería Mecánica Mecánica computacional

El aumento de las cifras de desempleo causado por la pandemia el último año, la desaceleración económica y las decisiones de reestructuración organizacional, han hecho que la oferta de candidatos en el mercado laboral supere la demanda. Los profesionales con búsqueda activa deben día a día poner a prueba sus competencias para conseguir una vinculación laboral, sin embargo, se sabe poco sobre cuáles son las competencias que efectivamente predicen una pronta consecución de empleo, lo que hace que muchos candidatos no sepan en qué formarse para aumentar sus probabilidades de insertarse en el mercado de trabajo. Por esto, el objetivo de este trabajo fue verificar la capacidad predictiva de un grupo de competencias laborales en diferentes dimensiones (Intrapersonal, Interpersonal, Desarrollo de Tareas, Entorno y Gerencial) en la consecución de un empleo, las cuáles típicamente se señalan en la literatura y la experiencia administrativa como competencias deseables en candidatos. Para verificar tal capacidad, se midieron estas competencias con el test CompeTEA en una muestra de 50 personas de media y alta gerencia, con entre 7 y 20 años de experiencia laboral y que dentro de sus asignaciones tienen o han tenido a cargo las contribuciones de un equipo de trabajo. Luego se separó la muestra en dos grupos, uno conformado por aquellas personas que se consideraron como muy empleables (25) y otro a las que se clasificó como poco empleables (25). Finalmente se realizó un test de T de muestras independientes para conocer en cuales de ellas había diferencias estadísticamente significativas entre los grupos. Se encontraron diferencias en las siguientes competencias: Negociación (dimensión intrapersonal); Iniciativa y Toma de Decisiones (dimensión desarrollo de tareas) y; Orientación al Cliente (dimensión entorno). Se discute al final el sentido e implicaciones de estos hallazgos.

La investigación está enfocada en el cálculo del costo y el rendimiento de mano de obra para cinco actividades de acabados, en seis proyectos de construcción de la ciudad de Bucaramanga. Para profesionales afines al sector constructivo es difícil dimensionar el ítem de rendimiento en la programación de una obra, pero existen bases de datos y revistas como Construdata que se dedican a la investigación de costos y rendimientos específicamente para cuatro ciudades del país Cali, Barranquilla, Medellín y Bogotá; Construdata no tiene base de datos para la ciudad de Bucaramanga, por ende, la monografía de grado tiene como finalidad, dar el primer paso en el estudio y el análisis de rendimientos de mano de obra para las actividades: Friso, estuco, pintura, enchape de piso y de pared, en proyectos de construcción de la ciudad de Bucaramanga. The research is focused on calculating the cost and performance of labor for five finishing activities, in six construction projects in the city of Bucaramanga. For professionals related to the construction sector it is difficult to size the performance item in the programming of a work, but there are databases and magazines such as Construdata that are dedicated to the research of costs and yields specifically for four cities of the country Cali, Barranquilla, Medellín and Bogotá; Construdata does not have a database for the city of Bucaramanga, therefore, the degree monograph aims to take the first step in the study and analysis of labor yields for activities: Frieze, stucco, paint, veneer of floor and wall, in construction projects of the city of Bucaramanga. Especialista en Interventoría de la Construccion http://www.ustabuca.edu.co/ustabmanga/presentacion Especialización