Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia

El trabajo implementa investigación apoyándose en el uso de inteligencia artificial, así como la creación de modelos de regresión lineal. Utiliza información proveniente de una encuesta ejecutada previamente.

Autores:
Rivera Rengifo, Karol Yessenia
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68316
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/68316
Palabra clave:
Motociclistas
Percepción de riesgo
Regresión lineal
Inteligencia artificial
Ingeniería
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
id UNIANDES2_3c08bd666d8da2d8fe556a925a428335
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/68316
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia
title Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia
spellingShingle Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia
Motociclistas
Percepción de riesgo
Regresión lineal
Inteligencia artificial
Ingeniería
title_short Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia
title_full Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia
title_fullStr Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia
title_full_unstemmed Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia
title_sort Factores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, Colombia
dc.creator.fl_str_mv Rivera Rengifo, Karol Yessenia
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Rodríguez Valencia, Álvaro
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Rivera Rengifo, Karol Yessenia
dc.contributor.researchgroup.es_CO.fl_str_mv Grupo SUR
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Motociclistas
Percepción de riesgo
Regresión lineal
Inteligencia artificial
topic Motociclistas
Percepción de riesgo
Regresión lineal
Inteligencia artificial
Ingeniería
dc.subject.themes.es_CO.fl_str_mv Ingeniería
description El trabajo implementa investigación apoyándose en el uso de inteligencia artificial, así como la creación de modelos de regresión lineal. Utiliza información proveniente de una encuesta ejecutada previamente.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-07-11T16:31:31Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-07-11T16:31:31Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023-06-30
dc.type.es_CO.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.es_CO.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.none.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/68316
dc.identifier.instname.es_CO.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.es_CO.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.es_CO.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/68316
identifier_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.es_CO.fl_str_mv Abuín, J. R. (2007). Regresión lineal múltiple. Instituto de economía y geografía - Laboratorio de estadística, Editor, 32.
Council, E. T. S. (2009). Powered two wheelers y speed, ¿cómo lograr reducciones en las colisiones relacionadas con la velocidad? Descargado de https://issuu.com/ buenaspracticasmotos/docs/etsc_p2w_speed-related_collisions_2
de Rome, L. (2011). Graduated licensing for motocyclist. a discussion paper. Descar gado de https://issuu.com/buenaspracticasmotos/docs/aus_nsw_motorcycle _crash_factors_11
Diniz, E. P. H., Assunção, A. Á., y Lima, F. d. P. A. (2005). Prevenção de acidentes: o reconhe cimento das estratégias operatórias dos motociclistas profissionais como base para a negociação de acordo coletivo. Ciência & Saúde Coletiva, 10, 905-916.
Ferrer, A., y Rubino, J. (2017). Guía de buenas prácticas internacionales para motociclistas. medidas de seguridad vial.
González, A., y et al. (2015). Selección de variables: Una revisión de métodos existentes. Universidad da Coruña.
Haghani, M., Behnood, A., Dixit, V., y Oviedo-Trespalacios, O. (2022). Road safety research in the context of low-and middle-income countries: Macro-scale literature analyses, trends, knowledge gaps and challenges. Safety science, 146, 105513.
Hassen, A., Godesso, A., Abebe, L., y Girma, E. (2011). Risky driving behaviors for road traffic accident among drivers in mekele city, northern ethiopia. BMC research notes, 4(1), 1-6.
Kamaluddin, N. A., D¿Agostino, C., Laureshyn, A., y Várhelyi, A. (2023). Modelling of mo torcyclists¿ risky behavior at an urban t-junction using generalized linear model: An exploratory study. IATSS Research, 47(1), 94-104.
Kouabenan, D. R. (1998). Beliefs and the perception of risks and accidents. Risk Analysis, 18(3), 243-252.
Kouabenan, D. R. (2002). Occupation, driving experience, and risk and accident perception. Journal of Risk Research, 5(1), 49-68.
Lin, M.-R., y Kraus, J. F. (2009). A review of risk factors and patterns of motorcycle injuries. Accident Analysis & Prevention, 41(4), 710-722.
Litmaps. (2023a). Introduction to litmaps. Descargado de https://www.youtube.com/ @litmaps
Litmaps. (2023b). Litmaps. Descargado de https://app.litmaps.com/
Mesa García, S. A., y et al. (2022). Understanding the factors influencing motorcycle ownership and use frequency in developing cities.
Montemayor, E. (2018, Oct). Rlm: Prueba f [Video]. Descargado de https://www.youtube .com/watch?v=YKmVusRDbo0
Movilidad, S. D. D. (2022, Dec). Bogotá capital mundial de la bici. Descargado de https:// www.movilidadbogota.gov.co/web/plan_bici
Muñoz Castillo, L. K. (2022, Dec). El mercado laboral en 19 localidades de bogo tá. resultados de la encuesta multipropósito de bogotá 2021-2022. Descargado de https://observatorio.desarrolloeconomico.gov.co/mercado-laboral -especial/el-mercado-laboral-en-19-localidades-de-bogota-resultados -de-la-encuesta
Nations, U. (2017, Apr). The united nations motorcycle helmet study. Descargado de https:// issuu.com/buenaspracticasmotos/docs/un_motorcycle_helmet_study_2016
Nguyen-Phuoc, D. Q., Nguyen, L. N. T., Su, D. N., Nguyen, M. H., y Oviedo-Trespalacios, O. (2023). Deadly meals: The influence of personal and job factors on burnout and risky riding behaviours of food delivery motorcyclists. Safety Science, 159, 106007.
Oróstegui, O. (2022, Aug). Opinión: un transporte público inseguro. El Tiempo. Descargado de https://www.eltiempo.com/bogota/columna-de-opinion -omar-orostegui-691455
Rey Cano, A. (2016). Las variables según su medición. Descargado de https://slideplayer .es/slide/8771092/
Ríos Espitia, J. F. (2018). Factores que influyen en los comportamientos al conducir motocicleta en cali, colombia.
Rodríguez, D. A., Santana, M., y Pardo, C. F. (2015). La motocicleta en américa latina: caracterización de su uso e impactos en la movilidad en cinco ciudades de la región. CAF.
Rusli, R., Oviedo-Trespalacios, O., y Abd Salam, S. A. (2020). Risky riding behaviours among motorcyclists in malaysia: A roadside survey. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 74, 446-457.
SITP. (2019, Apr). Información general. Descargado de https://www.sitp.gov.co/
Sjöberg, L., Moen, B.-E., y Rundmo, T. (2004). Explaining risk perception. an evaluation of the psychometric paradigm in risk perception research. Rotunde publikasjoner Rotunde, 84, 55-76.
Weisberg, S. (2005). Applied linear regression (Vol. 528). John Wiley & Sons.
Zamani-Alavijeh, F., Niknami, S., Bazargan, M., Mohamadi, E., Montazeri, A., Ghofranipour, F., . . . Shahrzad-Bazargan-Hejazi (2010). Risk-taking behaviors among motorcyclists in middle east countries: a case of islamic republic of iran. Traffic injury prevention, 11(1), 25-34.
dc.rights.license.spa.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv 222 páginas
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv Ingeniería Civil
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/39a2a4d0-ba13-48b4-95aa-fa7a6b11f547/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/950420d9-5bb9-4816-8a35-cb0315f1a802/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/72b78f2a-fee5-4091-b9bf-c6905696503f/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/34222402-f669-499c-b1c9-130ea7bb6756/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/41f1c4d0-333b-4e5b-b7f4-e9ecabeae5aa/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7c703cde-e9cb-44de-a4c2-120920bb200d/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7a8f4792-9254-45ec-8499-4ab16df36591/download
bitstream.checksum.fl_str_mv aee6c6c24973a3ee226564fbdb79ec93
2b6fc6a2c7e8dbd2808495737a7873d4
47bfbf4ecc22fabae32e49caedd786c0
3d8059f1d517796920617d7666807f43
679febcf7980c6e579261070f3ba777e
4944906cfc44e8667e0dffb269726110
5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812133846774185984
spelling Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttps://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Rodríguez Valencia, Álvarovirtual::3282-1Rivera Rengifo, Karol Yesseniac171d990-1587-402c-859b-45d916e7ca07600Grupo SUR2023-07-11T16:31:31Z2023-07-11T16:31:31Z2023-06-30http://hdl.handle.net/1992/68316instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/El trabajo implementa investigación apoyándose en el uso de inteligencia artificial, así como la creación de modelos de regresión lineal. Utiliza información proveniente de una encuesta ejecutada previamente.Recientemente Colombia se ha posicionado entre los 10 países con más ventas de motos en el mundo. Mientras que Bogotá, la capital del país, ha tenido un crecimiento del 37% en este mercado. Los usuarios de moto suelen protagonizar gran parte de los siniestros viales, siendo la principal víctima fatal. Adicionalmente, se ha identificado que los comportamientos riesgosos tienen gran influencia en la siniestralidad. Por lo anterior, el objetivo de esta investigación es identificar los factores que afectan la percepción de riesgo en motocicletas. Para lograr esto se utilizó una encuesta ejecutada en Bogotá en noviembre de 2021, como parte del trabajo de grado de Santiago Mesa. Se construyeron dos modelos de regresión lineal cuyas variables dependientes fueron Y1 = me gusta el riesgo (todos los encuestados) y Y2 = viajar en moto es una actividad de alto riesgo (usuarios de moto). Para identificar las variables significativas se utilizaron algoritmos forward y backward optimizando el coeficiente de determinación ajustado (Ra^2). Para Y1 las variables significativas son: tener licencia para manejar vehículos automotores, ser pareja del jefe de hogar, ser trabajador independiente, el ingreso personal y la presencia de menores de 16 años en el hogar. Para Y2 las variables significativas son: la edad, encargarse del hogar, la cantidad de motos en el hogar, el ingreso normalizado por personas y el nivel educativo. Los modelos son indicativos ya que logran identificar variables que tienen influencia sobre las variables dependientes, pero no tienen capacidad predictiva. Se espera que esta investigación contribuya a enriquecer la literatura alrededor de la percepción de riesgo, y que dé un punto de partida para estudiar este tema en el contexto de los motociclistas.Colombia has recently positioned itself among the 10 countries with the highest motorcycle sales in the world. Bogota, the country¿s capital, has had a 37% growth in this market. Motorcycle users are usually protagonists in most of the road accidents, being the main fatal victim. Additionally, it has been identified that risky behaviors have a great influence on the accident rate. Therefore, the objective of this research is to identify the factors that affect the perception of risk on motorcycles. To achieve this, a survey was conducted in Bogota in November 2021, as part of Santiago Mesa¿s graduate work. Two linear regression models were constructed whose dependent variables were Y1 = I like risk (all respondents) and Y2 = riding a motorcycle is a high-risk activity (motorcycle users). Forward and backward algorithms were used to identify the significant variables by optimizing the adjusted coefficient of determination (Ra^2). For Y1 the significant variables are: having a license to drive motor vehicles, being the partner of the head of household, being self-employed, personal income and the presence of children under 16 years of age in the household. For Y2 the significant variables are: age, being in charge of the household, number of motorcycles in the household, standardized income per person and educational level. The models are indicative since they manage to identify variables that have influence on the dependent variables, but they do not have predictive capacity. It is hoped that this research will contribute to enrich the literature on risk perception, and that it will provide a starting point for studying this topic in the context of motorcyclists.Ingeniero CivilPregradoMovilidad222 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería CivilFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Civil y AmbientalFactores que influencian la percepción de riesgo en la conducción de motocicletas. Caso de estudio: Bogotá, ColombiaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMotociclistasPercepción de riesgoRegresión linealInteligencia artificialIngenieríaAbuín, J. R. (2007). Regresión lineal múltiple. Instituto de economía y geografía - Laboratorio de estadística, Editor, 32.Council, E. T. S. (2009). Powered two wheelers y speed, ¿cómo lograr reducciones en las colisiones relacionadas con la velocidad? Descargado de https://issuu.com/ buenaspracticasmotos/docs/etsc_p2w_speed-related_collisions_2de Rome, L. (2011). Graduated licensing for motocyclist. a discussion paper. Descar gado de https://issuu.com/buenaspracticasmotos/docs/aus_nsw_motorcycle _crash_factors_11Diniz, E. P. H., Assunção, A. Á., y Lima, F. d. P. A. (2005). Prevenção de acidentes: o reconhe cimento das estratégias operatórias dos motociclistas profissionais como base para a negociação de acordo coletivo. Ciência & Saúde Coletiva, 10, 905-916.Ferrer, A., y Rubino, J. (2017). Guía de buenas prácticas internacionales para motociclistas. medidas de seguridad vial.González, A., y et al. (2015). Selección de variables: Una revisión de métodos existentes. Universidad da Coruña.Haghani, M., Behnood, A., Dixit, V., y Oviedo-Trespalacios, O. (2022). Road safety research in the context of low-and middle-income countries: Macro-scale literature analyses, trends, knowledge gaps and challenges. Safety science, 146, 105513.Hassen, A., Godesso, A., Abebe, L., y Girma, E. (2011). Risky driving behaviors for road traffic accident among drivers in mekele city, northern ethiopia. BMC research notes, 4(1), 1-6.Kamaluddin, N. A., D¿Agostino, C., Laureshyn, A., y Várhelyi, A. (2023). Modelling of mo torcyclists¿ risky behavior at an urban t-junction using generalized linear model: An exploratory study. IATSS Research, 47(1), 94-104.Kouabenan, D. R. (1998). Beliefs and the perception of risks and accidents. Risk Analysis, 18(3), 243-252.Kouabenan, D. R. (2002). Occupation, driving experience, and risk and accident perception. Journal of Risk Research, 5(1), 49-68.Lin, M.-R., y Kraus, J. F. (2009). A review of risk factors and patterns of motorcycle injuries. Accident Analysis & Prevention, 41(4), 710-722.Litmaps. (2023a). Introduction to litmaps. Descargado de https://www.youtube.com/ @litmapsLitmaps. (2023b). Litmaps. Descargado de https://app.litmaps.com/Mesa García, S. A., y et al. (2022). Understanding the factors influencing motorcycle ownership and use frequency in developing cities.Montemayor, E. (2018, Oct). Rlm: Prueba f [Video]. Descargado de https://www.youtube .com/watch?v=YKmVusRDbo0Movilidad, S. D. D. (2022, Dec). Bogotá capital mundial de la bici. Descargado de https:// www.movilidadbogota.gov.co/web/plan_biciMuñoz Castillo, L. K. (2022, Dec). El mercado laboral en 19 localidades de bogo tá. resultados de la encuesta multipropósito de bogotá 2021-2022. Descargado de https://observatorio.desarrolloeconomico.gov.co/mercado-laboral -especial/el-mercado-laboral-en-19-localidades-de-bogota-resultados -de-la-encuestaNations, U. (2017, Apr). The united nations motorcycle helmet study. Descargado de https:// issuu.com/buenaspracticasmotos/docs/un_motorcycle_helmet_study_2016Nguyen-Phuoc, D. Q., Nguyen, L. N. T., Su, D. N., Nguyen, M. H., y Oviedo-Trespalacios, O. (2023). Deadly meals: The influence of personal and job factors on burnout and risky riding behaviours of food delivery motorcyclists. Safety Science, 159, 106007.Oróstegui, O. (2022, Aug). Opinión: un transporte público inseguro. El Tiempo. Descargado de https://www.eltiempo.com/bogota/columna-de-opinion -omar-orostegui-691455Rey Cano, A. (2016). Las variables según su medición. Descargado de https://slideplayer .es/slide/8771092/Ríos Espitia, J. F. (2018). Factores que influyen en los comportamientos al conducir motocicleta en cali, colombia.Rodríguez, D. A., Santana, M., y Pardo, C. F. (2015). La motocicleta en américa latina: caracterización de su uso e impactos en la movilidad en cinco ciudades de la región. CAF.Rusli, R., Oviedo-Trespalacios, O., y Abd Salam, S. A. (2020). Risky riding behaviours among motorcyclists in malaysia: A roadside survey. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 74, 446-457.SITP. (2019, Apr). Información general. Descargado de https://www.sitp.gov.co/Sjöberg, L., Moen, B.-E., y Rundmo, T. (2004). Explaining risk perception. an evaluation of the psychometric paradigm in risk perception research. Rotunde publikasjoner Rotunde, 84, 55-76.Weisberg, S. (2005). Applied linear regression (Vol. 528). John Wiley & Sons.Zamani-Alavijeh, F., Niknami, S., Bazargan, M., Mohamadi, E., Montazeri, A., Ghofranipour, F., . . . Shahrzad-Bazargan-Hejazi (2010). Risk-taking behaviors among motorcyclists in middle east countries: a case of islamic republic of iran. Traffic injury prevention, 11(1), 25-34.201815009Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=EF0oTRgAAAAJvirtual::3282-10000-0002-4818-2195virtual::3282-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000000148virtual::3282-11b4dd4ed-b789-4d68-a9cf-446cccefb37evirtual::3282-11b4dd4ed-b789-4d68-a9cf-446cccefb37evirtual::3282-1THUMBNAILDocumento_Presentación.pdf.jpgDocumento_Presentación.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9564https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/39a2a4d0-ba13-48b4-95aa-fa7a6b11f547/downloadaee6c6c24973a3ee226564fbdb79ec93MD55Rivera_Rengifo_Karol_ICIV.pdf.jpgRivera_Rengifo_Karol_ICIV.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg16367https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/950420d9-5bb9-4816-8a35-cb0315f1a802/download2b6fc6a2c7e8dbd2808495737a7873d4MD57TEXTDocumento_Presentación.pdf.txtDocumento_Presentación.pdf.txtExtracted texttext/plain168977https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/72b78f2a-fee5-4091-b9bf-c6905696503f/download47bfbf4ecc22fabae32e49caedd786c0MD54Rivera_Rengifo_Karol_ICIV.pdf.txtRivera_Rengifo_Karol_ICIV.pdf.txtExtracted texttext/plain1568https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/34222402-f669-499c-b1c9-130ea7bb6756/download3d8059f1d517796920617d7666807f43MD56ORIGINALDocumento_Presentación.pdfDocumento_Presentación.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf7598363https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/41f1c4d0-333b-4e5b-b7f4-e9ecabeae5aa/download679febcf7980c6e579261070f3ba777eMD52Rivera_Rengifo_Karol_ICIV.pdfRivera_Rengifo_Karol_ICIV.pdfHIDEapplication/pdf264815https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7c703cde-e9cb-44de-a4c2-120920bb200d/download4944906cfc44e8667e0dffb269726110MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81810https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7a8f4792-9254-45ec-8499-4ab16df36591/download5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6MD511992/68316oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/683162024-03-13 12:23:58.313https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.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