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Browsing CEDEUS by Subject "05 Igualdad de género"

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    Actitudes de mujeres hacia la electromovilidad
    (2024) Rojas Quezada, Carolina Alejandra; Vecchio, Giovanni; Waintrub, Natan; CEDEUS (Chile)
    La investigación indaga en la relación entre género y electromovilidad en Santiago de Chile por medio de una encuesta, centrándose en cómo las mujeres adoptan prácticas de movilidad eléctrica en un contexto de carbono neutralidad. El objetivo principal es entender las actitudes de las mujeres hacia la electromovilidad y su disposición a modificar sus hábitos de transporte hacia modos más sustentables. La metodología incluye una encuesta telefónica aplicada a mujeres mayores de 18 años en cuatro comunas de la región metropolitana de Santiago: La Pintana, San Miguel, Ñuñoa y Las Condes, la cual explora sus experiencias y percepciones sobre diferentes modos de transporte eléctrico. Los resultados revelan un uso predominante del metro, el cual ya es un modo eléctrico. Respecto de otros modos eléctricos, aunque existe una conciencia general sobre los beneficios ambientales de la electromovilidad, la adopción de vehículos eléctricos y la bicicleta eléctrica está condicionada por factores económicos, sociales y de infraestructura. Las mujeres en comunas de menores ingresos muestran una alta disposición a adoptar modos eléctricos solo si se superan las barreras económicas y de acceso. Los resultados subrayan la necesidad de políticas inclusivas y equitativas que no solo promuevan la movilidad eléctrica, sino que también aborden las desigualdades existentes en el acceso a tecnologías y mejoren la percepción de seguridad entre las usuarias.
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    Machine learning for policing: a case study on arrests in Chile
    (2020) Wout, Elwin van't; Pieringer Baeza, Christian Philip; Torres Irribarra, David; Asahi Kodama, Kenzo Javier; Larroulet Philippi, Pilar; CEDEUS (Chile)
    Police agencies expend considerable effort to anticipate future incidences of criminal behaviour. Since a large proportion of crimes are committed by a small group of individuals, preventive measures are often targeted on prolific offenders. There is a long-standing expectation that new technologies can improve the accurate identification of crime patterns. Here, we explore big data technology and design a machine learning algorithm for forecasting repeated arrests. The forecasts are based on administrative data provided by the national Chilean police agencies, including a history of arrests in Santiago de Chile and personal metadata such as gender and age. Excellent algorithmic performance was achieved with various supervised machine learning techniques. Still, there are many challenges regarding the design of the mathematical model, and its eventual incorporation into predictive policing will depend upon better insights into the effectiveness and ethics of preemptive strategies.