A través del presente trabajo se busca analizar la aplicación y cumplimiento de las medidas correctivas, poniendo como ejemplo un caso representativo denominado Laguna Shanshococha, en el cual el Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental interpuso a la empresa Pluspetro Norte S.A. la medida correctiva de compensación Ambiental. Las medidas correctivas son actos administrativos de gravamen, que tienen como objeto el revertir los daños o afectación que se hubieran generado. El Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental, cuenta con la función de fiscalización y sanción, la cual comprende, la investigación de la comisión de posibles infracciones administrativas y la imposición de sanciones y medidas administrativas, entre las cuales se encuentran las medidas correctivas. En el presente trabajo se analiza la imposición de la medida correctiva que se dio en el caso denominado Laguna Shanshococha, en el cual el Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental determinó imponer un medida correctiva de compensación ambiental, la cual consistió en generar una nueva laguna o, de ser el caso, potenciar o proteger un cuerpo de agua o zona dentro del área de influencia del lugar afectado, según sea determinado mediante un estudio hidrogeológico que la empresa Pluspetrol Norte S.A. debía realizar previamente. A la fecha, la empresa Pluspetrol ha cumplido con realizar el pago de la multa impuesta, sin embargo, lo referido al cumplimiento de la medida correctiva no se ha concluido. Es importante realizar el análisis de este caso, con la finalidad de dar cuenta de la importancia que tiene el cumplimiento de las medidas correctivas, ya que ante un incumplimiento no solo vulnera la facultad fiscalizadora, sancionadora y de supervisión del Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental sino que principalmente no se repara el ecosistema vulnerado, lo cual muchas veces genera aún mayores consecuencias. / Trabajo académico

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La presente investigación tiene como objetivo proponer una concepción del derecho fundamental a gozar de un ambiente equilibrado y adecuado para el desarrollo de la persona humana que garantice su eficacia. Por ello, está dirigida a demostrar que el mencionado derecho fundamental es un todo que contiene un derecho individual y un derecho social. Para ello, en primer lugar, se ha establecido un marco teórico que está destinado, no a delimitar conceptos propios del derecho fundamental, sino principalmente a determinar conceptos, describir realidades y proponer soluciones generales a ciertos problemas de eficiencia y eficacia de la legislación ambiental en general y el derecho fundamental a gozar de un ambiente equilibrado y adecuado en particular. / Tesis

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La presente tesis tiene por finalidad resaltar la importancia de la responsabilidad civil y la indemnización que se puede dar los diferentes perjuicios hacia el concebido. Esta es una tesis de tipo descriptiva, en donde se ha realizado un estudio de la responsabilidad civil y la condición del concebido como sujeto de derecho privilegiado en la responsabilidad civil, con la finalidad de conocer la importancia de indemnizar los daños y perjuicios que se le puedan ocasionar al concebido. Como parte del proceso de investigación de la tesis, damos a conocer un claro concepto en el ámbito jurídico del concebido, la protección que debe recibir al atentar contra el concebido y como punto vital de importancia el concebido como persona humana, individualizado y con vida propia. / Tesis

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Memoria para optar al título profesional de Ingeniera Agrónoma / Salvia hispanica L., comúnmente llamada chía, es una especie cultivada por sus granos, caracterizados por su elevado contenido de ácidos grasos esenciales, omega-3, lo que ha incentivado un aumento importante en la superficie de siembra a nivel mundial; sin embargo, en Chile no existe producción comercial. La chía es una especie sensible al fotoperíodo, es de día corto y requiere de un período de luz inferior a 12-13 horas para florecer. No tolera heladas en ningún estado de desarrollo, y su producción de materia seca y rendimiento en grano se ven afectados por la fecha de siembra. La presente investigación tuvo por objetivo determinar la fecha de siembra óptima para chía en la localidad de Las Cruces, V Región de Chile, para lo cual se evaluó el crecimiento, desarrollo, rendimiento en grano e índice de cosecha del cultivo. Para esto se estableció un ensayo en campo que contempló un diseño completamente al azar con cinco tratamientos y seis repeticiones. Los tratamientos correspondieron a cinco fechas de siembra entre los meses de enero y marzo. El atraso en la fecha de siembra acortó el ciclo de desarrollo del cultivo y redujo el crecimiento de las plantas. Este hecho estaría asociado principalmente a las diferentes condiciones climáticas a las que los tratamientos estuvieron expuestos, entre ellas, fotoperíodo y temperatura, donde la duración del día produjo una inducción floral más temprana al atrasar la fecha de siembra, floreciendo casi en igual momento pero con diferencias en crecimiento. Tanto el rendimiento en grano como el índice de cosecha se vieron fuertemente afectados producto de las bajas temperaturas a las que estuvieron expuestas las plantas a partir de la etapa reproductiva, las cuales se encuentran dentro de la tendencia esperada para la zona; por lo que se sugiere que Las Cruces no es una localidad apropiada para el cultivo de esta especie. / Salvia hispanica L., commonly known as chia, is a species cultivated for its grains characterized by their high content of omega-3 fatty acids. The objective of this research was to determine the optimum sowing date for chia in the locality of Las Cruces, V Region of Chile, for which the growth, development, grain yield and harvest index of the crop were evaluated. For this, a field trial with five treatments which consisted of five sowing dates between January and March was established. The delayed sowing date shortened the development cycle of the crop and reduced plant growth. This fact would be associated mainly to the different weather conditions to which the treatments were exposed, such as photoperiod and temperature, where day length produced an earlier floral induction by delaying the sowing date, blooming almost at the same time but with differences in growth. Grain yield and harvest index were strongly affected by low temperatures at which plants were exposed from the reproductive stage, which are within the expected trend for the zone; therefore, it is suggested that Las Cruces is not a suitable locality for growing this species.

Ingeniero Civil Mecánico / La necesidad por desarrollar métodos cuantitativos para la detección de daño que puedan ser utilizados en estructuras complejas ha llevado a una continua investigación de métodos basados en los cambios en las características vibracionales de una estructura. Estos métodos son capaces de detectar daños pequeños en cualquier sector de una estructura. Tienen la ventaja que la ubicación del daño no debe ser conocida a priori y tampoco es necesario tener acceso a ella. Un área con potencial y que aún está en investigación, es el uso de las anti-resonancias en la detección de daño. Las anti-resonancias se pueden determinar de manera más precisa que los modos normales (usualmente utilizados), lo que puede resultar en una evaluación más precisa del daño. Este trabajo busca desarrollar un algoritmo de detección de daño utilizando anti-resonancias cruzadas y redes neuronales. Las redes neuronales artificiales son eficientes técnicas computacionales, usadas ampliamente para solucionar problemas complejos en muchos campos del conocimiento. El método se valida mediante datos simulados y experimentales de una viga libre y empotrada en distintas situaciones de daño. El estudio se estructura de la siguiente manera: Se generan los modelos en elementos finitos de las vigas y se crean las bases de datos analíticas de los casos de falla. Con las bases se entrenan las RNAs, luego se validan para después hacer la toma de datos experimentales. Con estos datos se validan experimentalmente las RNAs. Más tarde se procede con la introducción de ruido a los datos analíticos y finalmente se comparan los resultados con los obtenidos anteriormente. Se tratan los casos de una sola falla y dos fallas simultaneas en algún par de los 20 elementos en los cuales se discretizó la viga. Los daños se simulan disminuyendo porcentualmente la matriz de rigidez de alguno de los elementos de la viga. Se logran detectar todos daños inducidos en las vigas, teniendo más éxito en la viga libre debido a que el empotramiento implementado no pudo simular las condiciones de borde completamente, lo que se traduce en que los datos obtenidos no condicen con los datos simulados analíticamente, los cuales obedecen a un empotramiento perfecto. Se estudia la introducción de ruido pseudo-aleatoreo que sigue una distribución uniforme y una normal. Se concluye que el ruido mejora los resultados pero no logra acercarse del todo al caso experimental, por lo que se propone analizar otro método de introducción de ruido.

Ingeniera Civil Mecánica / Toda estructura en ingeniería se encuentra expuesta al daño y deterioro durante su vida útil. La información oportuna del deterioro que presenta puede incrementar la seguridad en su uso y mejorar su confiabilidad, además de reducir significativamente los costos asociados al mantenimiento. El uso de Redes Neuronales Artificiales (ANN en inglés artificial neural network) ha sido considerado en la detección de daño porque luego que la ANN es entrenada, utilizarla implica solo un gasto menor de recursos computacionales, lo que la hace idónea para monitoreo en tiempo real. Sin embargo, en la etapa de entrenamiento es necesaria gran capacidad computacional, la cual crece con la complejidad de la estructura. Además, mientras más elementos se quieran detectar con una red, más difícil se vuelve el entrenamiento y peores son los resultados. Esto último hace que la aplicación directa de redes neuronales en estructuras complejas sea casi imposible. Una solución es dividir la estructura en sub-estructuras y entrenar una red para cada sub-estructura por separado, este método se conoce como sub-estructuración. En el presente trabajo se obtiene un algoritmo capaz de identificar daño en estructuras de barras por medio del método de subestructuras combinado con ANN. Las frecuencias de resonancia y anti-resonancia de la estructura son las variables de entrada sensibles al daño y las variables de salida son factores de reducción de rigidez para cada elemento. El trabajo se divide en dos etapas principales; primero se modela en MATLAB la estructura mediante elementos finitos y se realiza un análisis con daño simulado, y luego se valida el modelo con una estructura experimental. El método de identificación de daño utiliza dos redes neuronales. La primera debe detectar la o las sub-estructura(s) con daño y la segunda debe detectar daños en cada elemento de la sub-estructura identificada por la primera red. De esta forma se reduce el tamaño de cada ANN, y con esto los recursos computacionales necesarios para entrenarlas. El daño en un elemento tiene dos representaciones; a nivel de elementos finitos se considera un factor de reducción de rigidez y a nivel experimental se considerarán cortes en las secciones. El desarrollo de la primera red entrega buenos resultados a nivel numérico y logra detectar las subestructuras dañadas en tres de los cuatro casos de daño experimental. Para su entrenamiento se incluyeron las frecuencias de resonancia y las frecuencias de anti-resonancia de los nodos límite de cada subestructura. Las redes de la segunda etapa, una para cada subestructura, se logran entrenar a nivel numérico dependiendo principalmente del número de entradas disponibles, lo cual permite que tres de las seis presenten resultados muy buenos. La validación con datos experimentales detecta los daños 5 existentes en los casos estudiados, pero sólo logra cuantificar y localizar uno de ellos. Por lo tanto, el uso de un método de sub-estructuración y redes neuronales para la identificación de daño en estructuras de barras, resultó correcto en la etapa de localización de subestructuras dañadas. Sin embargo, para la identificación de elementos dañados en cada sub-estructura es necesario asegurar una cantidad mínima de datos de entrada a la red (frecuencias de anti-resonancia) que permita el correcto entrenamiento de la red neuronal.