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dc.contributor.authorOgosi Auqui, José Antonio
dc.contributor.authorLira Camargo, Jorge
dc.contributor.authorGuadalupe Mori, Víctor Hugo
dc.contributor.authorLira Camargo, Zoila Rosa
dc.contributor.authorCacsire Castillo, María Pilar
dc.date.accessioned2023-07-11T17:40:03Z
dc.date.available2023-07-11T17:40:03Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14308/4799
dc.description.abstractResumen: La gestión de aguas residuales es una cuestión de gran importancia para la sociedad actual. Dicha importancia, la cual se ha visto incrementada en los últimos años por la escasez de recursos hídricos, se puede observar además desde diferentes puntos de vista, el económico, el ambiental, el sanitario, etc. Actores fundamentales en la gestión de este recurso son las empresas proveedoras del servicio. Así, el que éstas tengan un buen desempeño se vuelve un aspecto clave para garantizar la calidad del servicio y, para que puedan lograr el citado buen desempeño, el que cuenten con salud financiera resulta clave. En este sentido, disponer de una herramienta que permita prever la bancarrota de este tipo de empresas con años de antelación resultaría de gran utilidad para evitar a los stakeholders, administración pública, entorno.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherRISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informaçãoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.subjectEstrés financieroes_PE
dc.subjectEmpresas gestoras de servicios de aguas residualeses_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.titleAplicación de inteligencia artificial para la predicción del estrés financiero en empresas del sector de recogida y tratamiento de aguas residualeses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPTes_PE


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