Los cambios generados por la pandemia del COVID-19 en la forma de trabajo en las organizaciones, ha acelerado la incorporación de nuevas tecnologías que han permitido el desarrollo del trabajo remoto. El objetivo de este trabajo fue identificar los cambios en los componentes de la satisfacción laboral después de un año de implementado el trabajo remoto. Para ello se realizó una encuesta aleatoria a 560 trabajadores de oficina con un año de experiencia de trabajo ininterrumpido después de la pandemia en la ciudad de Huancayo, Chupaca o Concepción, en la región central del Perú. Los resultados están asociados al clima de seguridad psicológica, el acoso laboral, el compromiso afectivo y el sistema de trabajo de alto rendimiento. Se realizaron correlaciones no paramétricas, comparaciones emparejadas entre los estados previos y posteriores a la pandemia y un análisis en la situación reciente. Se concluye la mejora general de las dimensiones de la satisfacción laboral, siendo las excepciones la implementación de sistemas de trabajo de alto rendimiento y una reducción del compromiso con el trabajo en la modalidad remota.

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La pandemia del COVID-19 reveló la necesidad de contar con nuevas aproximaciones para el estudio del entorno urbano. Entre ellas, el distanciamiento físico, el cual tiene como propósito minimizar los contagios y salvaguardar el bienestar general. En la presente investigación, se diseñó un modelo simulado para identificar de contactos cercanos durante el tránsito peatonal en actividades urbanas específicas como la feria comercial. El tipo de investigación fue aplicada y de diseño cuasiexperimental, se desarrolló un modelo de simulación paramétrica basado en agentes inteligentes a nivel micro en escenarios urbanos feriales. Inicialmente, se compararon configuraciones de ferias comerciales teóricas, considerando la forma del espacio caminable y la disposición de puestos comerciales. Luego, se realizó una manipulación de parámetros particulares, entre ellos, la probabilidad de visibilizar un puesto y la probabilidad de detenerse ante un contacto directo o colisión. Finalmente, se contrastaron los resultados usando correlaciones estadísticas, la prueba de PerMANOVA, Games-Howell y el análisis gráfico de las conductas peatonales microsimuladas por el modelo desarrollado. Se concluye que el modelo es válido desde una perspectiva estocástica de estudio del tránsito peatonal para los cinco escenarios urbanos feriales simulados.

Las áreas urbanas históricas de las ciudades representan una parte importante de la imagen urbana al ser parte de legado inicial de la ciudad; sin embargo, muchas de éstas áreas se encuentran envejecidas perdiendo su valor histórico. Esta investigación analiza las modificaciones en la infraestructura urbana, bajo un enfoque caminable, y su incidencia en el estado de conservación del caso del Ambiente Urbano Monumental 15 de Junio, de la ciudad de Huancayo, Perú. Se reconstruye los fenómenos urbanos a través de la revisión documental y entrevistas semiestructuradas a 12 personas con residencia semipermanente en el área por alrededor de 50 años. Se utiliza un modelo de regresión lineal múltiple jerárquica para evaluar la capacidad de predictibilidad del estado de conservación a través de la medición de la infraestructura urbana. Se identificó que el tamaño de la acera, la facilidad de cruce, el uso nocturno del espacio público y el uso de edificación contribuyeron significativamente en la predictibilidad del nivel de conservación del ambiente en estudio.

The city of Huancayo, like other intermediate cities in Latin America, faces problems of poorly planned land-use changes and a rapid dynamic of the urban land market. The scarce and outdated information on the urban territory impedes the adequate classification of urban areas, limiting the form of its intervention. The purpose of this research was the adoption of unassisted and mixed methods for the spatial classification of urban areas, considering the speculative land value, the proportion of urbanized land, and other geospatial variables. Among the data collection media, Multi-Spectral Imagery (MSI) from the Sentinel-2 satellite, the primary road system, and a sample of direct observation points, were used. The processed data were incorporated into georeferenced maps, to which urban limits and official slopes were added. During data processing, the K-Means algorithm was used, together with other machine learning and assisted judgment methods. As a result, an objective classification of urban areas was obtained, which differs from the existing planning.