Diseño de instrumentos para determinar parámetros de modelos de recolección para grandes generadores de Aceite de Cocina Usado (ACU) en contextos urbanos.

El objetivo principal del proyecto se basó en resolver la problemática de la difícil consecución de datos e información de los grandes generadores de Aceite de Cocina Usado (ACU) en la ciudad de Barranquilla, actualmente no disponibles, por lo que es desconocido el volumen del desecho de aceite coci...

Full description

Autores:
Jimenez, Melissa
Roberto, Valentina
Gómez, Daniel
Jiménez, Melissa
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9351
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9351
Palabra clave:
Aceite de Cocina Usado (ACU), Encuestas, Perfiles, Desechos, Generador de aceite de cocina usado (ACU), análisis de datos, recolección.
Used Cooking Oil (ACU), Surveys, Profiles, Waste, Used cooking oil generator (ACU), data analysis, collection.
Rights
License
Universidad del Norte
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description El objetivo principal del proyecto se basó en resolver la problemática de la difícil consecución de datos e información de los grandes generadores de Aceite de Cocina Usado (ACU) en la ciudad de Barranquilla, actualmente no disponibles, por lo que es desconocido el volumen del desecho de aceite cocina usado de éstos, limitando nuestra investigación. Mediante la creación de perfiles de usuarios, se construyó una nueva base de datos abarcando la mayor cantidad de restaurantes, hoteles, instituciones educativas y proveedores de alimentos en el área de Barranquilla que contaran con las características de los perfiles; con el uso de formularios digitales semi-estructurados, se registró la data. Una vez se obtuvieron los datos de los establecimientos candidatos a ser los posibles grandes generadores, se realizó un análisis de los datos recolectados. Para el caso de los restaurantes, se estableció una correlación entre dos variables, la cantidad de personas atendidas y la cantidad de aceite de cocina usado; con estas variables se determinó un modelo regresión que explica la cantidad de aceite de cocina usado que se generaría, dada la cantidad de personas que se atienden en un restaurante a la semana. Se ajustaron modelos de regresión para cada tipo de restaurantes, de forma de generar un análisis más específico y se utilizó el alfa de Cronbach para hacer la validación de la encuesta realizada, con el fin de reafirmar si los datos que se estaban obteniendo eran válidos. Para finalizar se obtuvo respuesta de un total de 177 restaurantes, 41 hoteles y 18 proveedores de alimentos que hicieron parte de nuestra población objetivo. En el caso de los restaurantes encontramos un total de 16 grandes generadores que son aquellos que generan 60 o más litros semanales, se concluyó además para los hoteles que un gran generador es aquel que genera 30 o más litros por semana, por último, en el caso de los proveedores un gran generador es aquel produce 40 o más litros semanales.
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Una vez se obtuvieron los datos de los establecimientos candidatos a ser los posibles grandes generadores, se realizó un análisis de los datos recolectados. Para el caso de los restaurantes, se estableció una correlación entre dos variables, la cantidad de personas atendidas y la cantidad de aceite de cocina usado; con estas variables se determinó un modelo regresión que explica la cantidad de aceite de cocina usado que se generaría, dada la cantidad de personas que se atienden en un restaurante a la semana. Se ajustaron modelos de regresión para cada tipo de restaurantes, de forma de generar un análisis más específico y se utilizó el alfa de Cronbach para hacer la validación de la encuesta realizada, con el fin de reafirmar si los datos que se estaban obteniendo eran válidos. Para finalizar se obtuvo respuesta de un total de 177 restaurantes, 41 hoteles y 18 proveedores de alimentos que hicieron parte de nuestra población objetivo. En el caso de los restaurantes encontramos un total de 16 grandes generadores que son aquellos que generan 60 o más litros semanales, se concluyó además para los hoteles que un gran generador es aquel que genera 30 o más litros por semana, por último, en el caso de los proveedores un gran generador es aquel produce 40 o más litros semanales.The focus of this project is on how to collect (unavailable and hard to get) data and information of the big producers of Used Cooking Oil (UCA) in the city of Barranquilla, due to the fact that they are not available so remains unknown the volume of the used cooking oil waste of these, thereby limiting our research. By creating user profiles, a new database was built covering the number of largest restaurants, hotels, educational institutions and food providers in the Barranquilla area that matched the profiles; with the use of semi-structured digital forms, the data was recorded. Once the data was obtained from the big producer candidates, an analysis of the collected data was carried out. In the case of restaurants, a correlation was established between two variables, the number of people served and the amount of used cooking oil; with these variables a regression model was fitted, informing the amount of used cooking oil to be generated in terms of the number of people served in a restaurant per week. Additional regression models were fitted for each type of restaurant to generate a more specific analysis and Cronbach's alpha was used to validate the survey to reaffirm the validity of the data being collected. Finally, we obtained responses from a total of 177 restaurants, 41 hotels and 18 food suppliers that were part of our target population. In the case of the restaurants we found a total of 16 big producers that are those that generate 60 or more liters per week, it was also concluded for the hotels that a big producer is the one that generates 30 or more liters per week, finally, in the case of the suppliers a big producer is the one that produces 40 or more liters per week.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2020.Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aceite de Cocina Usado (ACU), Encuestas, Perfiles, Desechos, Generador de aceite de cocina usado (ACU), análisis de datos, recolección.Used Cooking Oil (ACU), Surveys, Profiles, Waste, Used cooking oil generator (ACU), data analysis, collection.Diseño de instrumentos para determinar parámetros de modelos de recolección para grandes generadores de Aceite de Cocina Usado (ACU) en contextos urbanos.Design of instruments for determining model parameters of Used Cooking Oil (UCO) recollection for big producers in urban settings.articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALpdf español.pdfpdf español.pdfapplication/pdf633435https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9351/1/pdf%20espa%c3%b1ol.pdf221414db15961c4607a003e9596473e0MD51pdf ingles.pdfpdf ingles.pdfapplication/pdf932991https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9351/2/pdf%20ingles.pdfbf308116597a12040decea844ac3029dMD52imagen ingles.jpgimagen ingles.jpgimage/jpeg164893https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9351/3/imagen%20ingles.jpgdd4978f400205e9056fb4f1507669702MD53imagen español.jpgimagen español.jpgimage/jpeg167453https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9351/4/imagen%20espa%c3%b1ol.jpgafe5ce0d93d5af81bd05c0ff02b3bb60MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9351/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/9351oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/93512020-12-04 12:01:54.802Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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