Implementación de un taller en Educación Emocional para manejar el estrés en trabajadores de la empresa Reciclajes y Procesos Ecológicos S.A. Recologico.

Tesis Materias > Psicología Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Cerrado Español El presente Diseño de Proyecto con enfoque profesionalizador tuvo como objetivo general: Implementar un taller en Educación Emocional para manejar el estrés en trabajadores de la empresa Reciclajes y Procesos Ecológicos S.A. Recologico. Cabe indicar que participaron todos los colaboradores de la empresa dando un total de 16 personas, conformados por 4 mujeres y 12 varones, distribuidos en: pesadores, oficiales de compra, embaladores, clasificadores del material y personal administrativo. Se emplearon como instrumentos: la encuesta de estrés laboral de la OIT-OMS y el cuestionario TMMS-24 como Test y Post Test. En el Pre-test de la Encuesta de estrés laboral de la OIT-OMS, se encontró que a nivel global sólo el 38% correspondía al nivel bajo de estrés, mientras que el 62% restante, fue distribuido en 19% nivel intermedio, presencia de estrés 31% y nivel alto de estrés en 12%. Un cambio es observable en el Post-test, a nivel global se registró al 88% en bajo nivel de estrés, presencia de estrés 6%, y nivel intermedio de estrés 6%, no se registró porcentaje en alto nivel de estrés. De forma general en el Pre-test del Cuestionario TMMS-24 en Atención emocional, 50% de mujeres prestaban poca atención, 25% prestaba atención adecuada, el 25% restante prestaba demasiada atención; en varones el 67% prestaban poca atención, y 33% prestaban una adecuada atención. En Claridad Emocional 50% de mujeres debían mejorar su comprensión emocional, 50% restante mantenía una adecuada comprensión. En hombres 75% debía mejorar su comprensión, y 25% presento adecuada comprensión. En Reparación Emocional 25% de mujeres debía mejorar su regulación, 50% manifestaron adecuada regulación, 25% mostró una excelente regulación. En hombres 25% debía mejorar su regulación, 75% tuvo una adecuada regulación. En el Post-test del cuestionario TMMS-24 Dimensión Atención a los Sentimientos mujeres y hombres alcanzaron el 100%. En Claridad Emocional las mujeres alcanzaron el 100% de una excelente claridad emocional, en los varones 67% logró una excelente claridad emocional, 25% demostró una adecuada claridad emocional, sólo el 8% debe mejorar su comprensión. En Reparación Emocional 25% de mujeres alcanzaron una adecuada regulación, el 75% logró una excelente regulación; en hombres 17% alcanzaron una adecuada regulación, el 83% lograron alcanzar una excelente regulación emocional. La relevancia que la Implementación del taller de Educación Emocional provee es la estabilidad emocional y la prevención de riesgos psicosociales en los trabajadores, pues son los resultados los que indican que la Educación Emocional permite menguar los estados de estrés además de fortalecer la gestión de emociones en los colaboradores de una organización. metadata Tamayo Montesdeoca, Myriam del Carmen mail myriamcarmen2009@hotmail.com (2022) Implementación de un taller en Educación Emocional para manejar el estrés en trabajadores de la empresa Reciclajes y Procesos Ecológicos S.A. Recologico. Masters thesis, SIN ESPECIFICAR.

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Resumen

El presente Diseño de Proyecto con enfoque profesionalizador tuvo como objetivo general: Implementar un taller en Educación Emocional para manejar el estrés en trabajadores de la empresa Reciclajes y Procesos Ecológicos S.A. Recologico. Cabe indicar que participaron todos los colaboradores de la empresa dando un total de 16 personas, conformados por 4 mujeres y 12 varones, distribuidos en: pesadores, oficiales de compra, embaladores, clasificadores del material y personal administrativo. Se emplearon como instrumentos: la encuesta de estrés laboral de la OIT-OMS y el cuestionario TMMS-24 como Test y Post Test. En el Pre-test de la Encuesta de estrés laboral de la OIT-OMS, se encontró que a nivel global sólo el 38% correspondía al nivel bajo de estrés, mientras que el 62% restante, fue distribuido en 19% nivel intermedio, presencia de estrés 31% y nivel alto de estrés en 12%. Un cambio es observable en el Post-test, a nivel global se registró al 88% en bajo nivel de estrés, presencia de estrés 6%, y nivel intermedio de estrés 6%, no se registró porcentaje en alto nivel de estrés. De forma general en el Pre-test del Cuestionario TMMS-24 en Atención emocional, 50% de mujeres prestaban poca atención, 25% prestaba atención adecuada, el 25% restante prestaba demasiada atención; en varones el 67% prestaban poca atención, y 33% prestaban una adecuada atención. En Claridad Emocional 50% de mujeres debían mejorar su comprensión emocional, 50% restante mantenía una adecuada comprensión. En hombres 75% debía mejorar su comprensión, y 25% presento adecuada comprensión. En Reparación Emocional 25% de mujeres debía mejorar su regulación, 50% manifestaron adecuada regulación, 25% mostró una excelente regulación. En hombres 25% debía mejorar su regulación, 75% tuvo una adecuada regulación. En el Post-test del cuestionario TMMS-24 Dimensión Atención a los Sentimientos mujeres y hombres alcanzaron el 100%. En Claridad Emocional las mujeres alcanzaron el 100% de una excelente claridad emocional, en los varones 67% logró una excelente claridad emocional, 25% demostró una adecuada claridad emocional, sólo el 8% debe mejorar su comprensión. En Reparación Emocional 25% de mujeres alcanzaron una adecuada regulación, el 75% logró una excelente regulación; en hombres 17% alcanzaron una adecuada regulación, el 83% lograron alcanzar una excelente regulación emocional. La relevancia que la Implementación del taller de Educación Emocional provee es la estabilidad emocional y la prevención de riesgos psicosociales en los trabajadores, pues son los resultados los que indican que la Educación Emocional permite menguar los estados de estrés además de fortalecer la gestión de emociones en los colaboradores de una organización.

Tipo de Documento: Tesis (Masters)
Palabras Clave: Educación Emocional, estrés laboral, estabilidad emocional, riesgo psicosocial, gestión de emociones.
Clasificación temática: Materias > Psicología
Divisiones: Universidad Europea del Atlántico > Docencia > Trabajos finales de Máster
Universidad Internacional Iberoamericana México > Docencia > Trabajos finales de Máster
Depositado: 14 Mar 2024 23:30
Ultima Modificación: 14 Mar 2024 23:30
URI: https://repositorio.uneatlantico.es/id/eprint/2660

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Enzymatic treatment shapes in vitro digestion pattern of phenolic compounds in mulberry juice

The health benefits of mulberry fruit are closely associated with its phenolic compounds. However, the effects of enzymatic treatments on the digestion patterns of these compounds in mulberry juice remain largely unknown. This study investigated the impact of pectinase (PE), pectin lyase (PL), and cellulase (CE) on the release of phenolic compounds in whole mulberry juice. The digestion patterns were further evaluated using an in vitro simulated digestion model. The results revealed that PE significantly increased chlorogenic acid content by 77.8 %, PL enhanced cyanidin-3-O-glucoside by 20.5 %, and CE boosted quercetin by 44.5 %. Following in vitro digestion, the phenolic compound levels decreased differently depending on the treatment, while cyanidin-3-O-rutinoside content increased across all groups. In conclusion, the selected enzymes effectively promoted the release of phenolic compounds in mulberry juice. However, during gastrointestinal digestion, the degradation of phenolic compounds surpassed their enhanced release, with effects varying based on the compound's structure.

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A novel machine learning-based proposal for early prediction of endometriosis disease

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Detecting hate in diversity: a survey of multilingual code-mixed image and video analysis

The proliferation of damaging content on social media in today’s digital environment has increased the need for efficient hate speech identification systems. A thorough examination of hate speech detection methods in a variety of settings, such as code-mixed, multilingual, visual, audio, and textual scenarios, is presented in this paper. Unlike previous research focusing on single modalities, our study thoroughly examines hate speech identification across multiple forms. We classify the numerous types of hate speech, showing how it appears on different platforms and emphasizing the unique difficulties in multi-modal and multilingual settings. We fill research gaps by assessing a variety of methods, including deep learning, machine learning, and natural language processing, especially for complicated data like code-mixed and cross-lingual text. Additionally, we offer key technique comparisons, suggesting future research avenues that prioritize multi-modal analysis and ethical data handling, while acknowledging its benefits and drawbacks. This study attempts to promote scholarly research and real-world applications on social media platforms by acting as an essential resource for improving hate speech identification across various data sources.

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Evaluating the impact of deep learning approaches on solar and photovoltaic power forecasting: A systematic review

Accurate solar and photovoltaic (PV) power forecasting is essential for optimizing grid integration, managing energy storage, and maximizing the efficiency of solar power systems. Deep learning (DL) models have shown promise in this area due to their ability to learn complex, non-linear relationships within large datasets. This study presents a systematic literature review (SLR) of deep learning applications for solar PV forecasting, addressing a gap in the existing literature, which often focuses on traditional ML or broader renewable energy applications. This review specifically aims to identify the DL architectures employed, preprocessing and feature engineering techniques used, the input features leveraged, evaluation metrics applied, and the persistent challenges in this field. Through a rigorous analysis of 26 selected papers from an initial set of 155 articles retrieved from the Web of Science database, we found that Long Short-Term Memory (LSTM) networks were the most frequently used algorithm (appearing in 32.69% of the papers), closely followed by Convolutional Neural Networks (CNNs) at 28.85%. Furthermore, Wavelet Transform (WT) was found to be the most prominent data decomposition technique, while Pearson Correlation was the most used for feature selection. We also found that ambient temperature, pressure, and humidity are the most common input features. Our systematic evaluation provides critical insights into state-of-the-art DL-based solar forecasting and identifies key areas for upcoming research. Future research should prioritize the development of more robust and interpretable models, as well as explore the integration of multi-source data to further enhance forecasting accuracy. Such advancements are crucial for the effective integration of solar energy into future power grids.

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Cross-country analysis of sustainable innovation and female entrepreneurship and their influence on the presence of women in managerial positions

Despite the global increase of women in business, there is still a very small proportion of female business leaders, although the distribution varies greatly by region and sector. Considering innovation, in its many forms, as well as female entrepreneurship, both considered as a path towards sustainability, the question arises as to whether this drive for sustainability leads to a greater presence of female CEOs. Current studies predominantly examine the impact of women's presence on a company's economic and financial performance, as well as any potential effects on its innovation strategy. However, the examination of factors that help understand the economic and business context influencing the presence of women in leadership roles is often overlooked. This empirical study fills this gap by exploring the micro and macro context influencing the presence of female CEOs in innovative firms worldwide stressing the influence of female owners. The sample comprises 107,026 companies from manufacturing and service industries in 118 countries, from 2007 to 2023, data obtained from the World Bank Enterprise Surveys. The econometric model applied is logistic regression with clustered standard errors. The study contains six estimations generating strong evidence supporting most of the formulated hypotheses. Findings suggest women CEOs are likely to lead women-owned firms which promote (sustainable) innovation through developing new products for new markets, allocating less investment in R&D, product innovation and business processes, although with some nuances. Other important factors to consider are productivity, sales strategy, firm size, sector, and socio-economic context with a gender focus.

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Inna Alexeeva-Alexeev mail , Pilar Guaita-Fernandez mail , Cristina Mazas Pérez-Oleaga mail cristina.mazas@uneatlantico.es,

Alexeeva-Alexeev