[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-121778-es":3,"doc-seo-121778-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},121778,962084925502,"Lucas Martin","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",41,"Investigación e Informes","Predicción de la Deforestación en Caldas, Colombia - Un Enfoque Sociodemográfico mediante el Uso de Modelos Machine Learning","La investigación aborda la deforestación en el departamento de Caldas, Colombia, examinando cómo las características sociodemográficas se relacionan con la pérdida de cobertura forestal. Se propone desarrollar un modelo de Machine Learning de regresión capaz de predecir la deforestación a partir de variables de población. La metodología integra datos sociodemográficos del DANE y registros satelitales de deforestación de la Universidad de Maryland. Los resultados muestran asociaciones significativas y orientan políticas de planificación territorial.","Especialización  \nen Estadística Aplicada  \nFacultad de Ingeniería y Ciencias Básicas  \n\"Predicción de la Deforestación en Caldas, Colombia: Un Enfoque Sociodemográfico mediante el Uso de Modelos Machine Learning\"  \nAlejandra Rivera Basto1 , Sebastian Pajoy Peña2 , y José John Fredy González Veloza3  \n1,2,3 Fundación Universitaria Los Libertadores  \nResumen  \nContexto. En el contexto de la creciente preocupación por la deforestación y sus impactos ambientales y sociales, esta investigación se centra en comprender las relaciones entre las características sociodemográficas y la deforestaciónen el departamento de Caldas, Colombia. Propósito. El propósito principal de este estudio es desarrollar un modelode Machine Learning de regresión que permita predecir la deforestación en función de variables sociodemográficas, con el objetivo de facilitar la planificación territorial y la mitigación de la deforestación en la región. Metodología. La investigación se llevó a cabo mediante la recopilación de datos sociodemográficos del Departamento Nacional de Estadística (DANE) y registros satelitales de deforestación de la Universidad de Maryland. Estos datos se integraron para analizar la relación entre factores sociodemográficos y deforestación. Se utilizaron algoritmos de Machine Learning y herramientas computacionales para desarrollar y evaluar modelos de regresión. Resultados. Los resultados revelan relaciones significativas entre las variables sociodemográficas y la deforestación en Caldas. El modelo de Machine Learning logró preveer la deforestación con precisión, proporcionando una valiosa herramienta para la planificación territorial basada en datos. Conclusiones. Según los resultados obtenidos, se resalta la importancia de implementar políticas de planificación territorial que tengan en cuenta ciertas características de la población. Estas característicasincluyen la edad, especialmente aquella superior a los 60 años, los niveles de formación educativa, considerando que las personas con un mayor grado de formación tienden a contribuir menos a la deforestación, y la ocupación de lapoblación. Estos elementos se presentan como fundamentales en la gestión y mitigación de la deforestación en el departamento de Caldas.  \nPalabras clave—Deforestación, sociodemográfico, Machine Learning, Planificación territorial  \nAbstract  \nContext. In the context of growing concerns about deforestation and its environmental and social impacts, this research focuses on understanding the relationships between sociodemographic characteristics and deforestation in the department of Caldas, Colombia. Purpose. The main purpose of this study is to develop a regression-based Machine Learning model that predicts deforestation based on sociodemographic variables, aiming to facilitate territorial planning and deforestation mitigation in the region. Methodology. The research was conducted by collecting sociodemographic data from the National Department of Statistics (DANE) and satellite records of deforestation from the University of Maryland. These datasets were integrated to analyze the relationship between population and deforestation.  \nMachine Learning algorithms and computational tools were used to develop and evaluate regression models. Results.  \nThe results reveal significant relationships between sociodemographic variables and deforestation in Caldas. The Machine Learning model accurately predicted deforestation, providing a valuable tool for data-driven territorial planning.  \nConclusions. According to these results, the need to implement territorial planning policies that take into account population characteristics becomes evident. These characteristics include age, especially those above 60 years old, educational levels, considering that individuals with higher education tend to contribute less to deforestation, and the occupation of the population. These elements are highlighted as key factors in the management and mitigation of deforestation in Caldas","cbCaictONBnf89qc","https://ap.wps.com/l/cbCaictONBnf89qc","pdf",4274153,5,1,7,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Introducción\n## Contexto global de la deforestación\n## Contexto en Colombia y Caldas\n## Enfoque del estudio","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal del estudio sobre la deforestación en Caldas?\",\"answer\":\"Desarrollar un modelo de Machine Learning de regresión que prediga la deforestación a partir de variables sociodemográficas, para apoyar la planificación territorial y la mitigación en la región.\"},{\"question\":\"Qué datos se utilizan para entrenar y evaluar los modelos?\",\"answer\":\"Se recopilan datos sociodemográficos del DANE y registros satelitales de deforestación de la Universidad de Maryland, que se integran para analizar la relación entre factores poblacionales y deforestación.\"},{\"question\":\"Qué variables sociodemográficas se destacan como relevantes según las conclusiones?\",\"answer\":\"Se resalta la edad (especialmente mayores de 60 años), los niveles de formación educativa —asociados con menor contribución a la deforestación— y la ocupación de la población.\"}]","Predicción de la Deforestación en Caldas, Colombia - 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