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El impacto de la transformación digital en el principio de inmediación de la función notarial en los contratos inmobiliarios en el ordenamiento peruanoTrauco Llanos, Elizabeth Jackeline 02 May 2024 (has links)
La función de un notario es el eslabón fundamental principalmente en aquellos
países en donde se desarrolla el notariado latino ya que su figura representa
seguridad jurídica, confianza de los inversionistas y satisfacción de los
ciudadanos. En ese sentido, en el presente trabajo de investigación, el objetivo
general está enfocado en demostrar que el uso de las tecnologías de la
información y comunicación es una acción clave que aporta significativamente
a la función notarial, y que permitirá en el ámbito inmobiliario que los contratos
se puedan dar con mayor seguridad jurídica y respetando los principios propios
de la función.
El notario ha sido testigo de hechos históricos, que le han obligado a tener
cierta vitalidad a lo largo del tiempo, y actualmente el desarrollo de la
tecnología como por ejemplo los contratos electrónicos, la firma digital y las
videollamadas son instrumentos de valor jurídico que deben ser tomados en
cuenta para el desarrollo de dicha función. Las mencionadas herramientas
permiten ejercer a nivel jurídico y notarial de una forma más práctica y con las
seguridades correspondientes para centrarse en cuestiones más sustantivas
que formales.
El estudio examina en detalle el principio de inmediación notarial y su relación
directa con las tecnologías de la información y comunicación, revisando las
teorías existentes sobre la función notarial, la seguridad jurídica y los avances
tecnológicos que se han dado como resultado de la Covid-19. Se detallan los
recursos informáticos disponibles y utilizados a nivel mundial en un entorno
tecnológico que necesitan integrarse en la práctica notarial, considerando su
papel en la generación de seguridad y los importantes beneficios que ofrece la
certeza.
Las conclusiones del estudio nos demuestran que la utilización de las
tecnologías de la información y comunicación en el ejercicio de las funciones
notariales no vulnera el principio de inmediación, ni la fe pública, ni la seguridad
jurídica que otorga la función notarial, sino por el contrario permite que la
relación que se da entre el notario y los usuarios se fortalezca y se genere esa
real proximidad que implica y busca el principio de inmediación.
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Predicción de la aceptación de pedidos por parte de los repartidores en la industria de entregas a domicilio utilizando machine learningAlarcon Flores, Jorge Brian 14 August 2024 (has links)
La industria de entregas a domicilio ha experimentado un auge significativo debido a la creciente demanda
de los consumidores que buscan la comodidad de recibir productos y alimentos directamente en sus hogares.
El avance de tecnologías y aplicaciones móviles ha impulsado el crecimiento de este mercado, permitiéndole
adaptarse a las preferencias cambiantes de los consumidores [10] [19]. Sin embargo, un componente crítico en
este proceso son los repartidores, quienes, tras la realización de un pedido por parte del cliente en la plataforma
de la empresa, reciben notificaciones que les ofrecen una serie de pedidos sugeridos. Si aceptan, asumen la
responsabilidad de recoger y entregar el pedido a los consumidores, así como la ganancia asociada, pero en
ocasiones, los repartidores pueden declinar la aceptación de un pedido, lo que potencialmente conlleva a
retrasos en la entrega, generando experiencias insatisfactorias para los usuarios. Este aspecto se presenta como
un desafío significativo en la optimización de las operaciones de entrega a domicilio, el cual puede abordarse
con soluciones de aprendizaje de máquina.
En este artículo se presentan los resultados de la experimentación realizada con diversos modelos de
aprendizaje de máquina, aplicándose la técnica de balanceo Smartly OverSampling con SMOTE. Los modelos
se aplicaron a un conjunto de datos proporcionado por una institución latinoamericana líder en el sector de
entregas a domicilio, reportando el algoritmo LightGBM, los mejores resultados con un AUC de 0.88 y un
Average Precision Recall de 0.47.
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