Repositorio Institucional UJAT

El Repositorio Institucional de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT) tiene como objetivo preservar, difundir y dar acceso libre al conocimiento generado por su comunidad académica.

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Facilita el acceso en modalidad *open access* a la producción intelectual universitaria.
Garantiza la preservación digital a largo plazo del patrimonio académico de la institución.
Promueve la visibilidad nacional e internacional de los trabajos realizados por estudiantes, docentes e investigadores.

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Ecología trófica y uso de microhábitat de anuros en vegetación secundaria inundable en el sureste de México
(2026-09-01) Sánchez Arias, Emanuel; 00180; Gerónimo Torres, José del Carmen; director; director
RESUMEN El objetivo de este estudio fue evaluar el nicho trófico, el uso de microhábitat y la diversidad de presas consumidas por Lithobates brownorum, Smilisca baudinii y Agalychnis taylori en un fragmento de vegetación secundaria en Tabasco, México, durante tres temporadas climáticas. Se realizaron muestreos sistemáticos mediante búsqueda libre por encuentro visual en las temporadas de norte, seca y lluvia. La dieta se determinó a través de lavados estomacales y la disponibilidad ambiental de presas se evaluó mediante trampas de luz ultravioleta y colecta de hojarasca. La dieta de los anuros estuvo constituida principalmente por artrópodos, destacando los órdenes Coleoptera, Orthoptera y Araneae. Se registró una alta similitud y solapamiento de nicho trófico entre las especies arborícolas S. baudinii y A. taylori durante norte y seca. En contraste, L. brownorum mostró una marcada especialización dietética hacia arácnidos y ortópteros terrestres. La coexistencia de estas especies es facilitada por una evidente segregación vertical del microhábitat, la cual varía estacionalmente en respuesta a las condiciones hidrológicas. La partición espacial y los ajustes temporales actúan como los principales mecanismos que reducen la competencia interespecífica y permiten el mantenimiento del ambiente antropizado.
Modelación Unidimensional y Bidimensional de Inundaciones con Fondo Movible
(2026-08-01) González Aguirre, Juan Carlos; 0000-0002-2420-3764; asesorTesis
El transporte de sedimentos puede ser modelado usando modelos hidrodinámicos basados en las ecuaciones de las aguas someras acoplados con la ecuación de conservación del sedimento y la ecuación de conservación del fondo sedimentado. El sistema se complementa con las ecuaciones de la conservación de energía y la ecuación de Exner para el transporte por carga de fondo. La solución numérica del sistema completo se hace de forma segregada, primero se resuelve el sistema hiperbólico de leyes de balance usando un esquema de volúmenes finitos. Para este paso, en este trabajo se han considerado tres formas de calcular el flujo numérico, las cuales son, el Q-esquema de van a Leer, el flujo HLLCS, y el tercero donde se toma en cuenta la derivada espacial de la concentración de sedimentos en un término no conservativo. La discretización del término fuente se lleva a cabo de acuerdo al flujo numérico elegido. En la segunda etapa, se resuelve la ecuación de la conservación del fondo sedimentado utilizando la información calculada en la primea etapa, para la determinación de una velocidad del sedimento.
Síntesis y Caracterización de ZnO/Ti3C2 (MXene) para su aplicación como fotocatalizador en la degradación de antibióticos
(2026-09-01) López Alejandro, Edicson Macedonio; 0000-0002-4061-0650; 0000-0001-8939-6731; asesorTesis; colaborador; Ramírez Bon, Rafael
En este trabajo se sintetizaron materiales basados en ZnO y MXene (Ti3C2Tx) mediante calentamiento asistido por microondas para su aplicación como fotocatalizadores en la degradación de antibióticos. El Ti3C2Tx se obtuvo a partir de la fase MAX Ti3AlC2 mediante una ruta de grabado con NH4F/HCl, evaluando el efecto del tiempo, la temperatura y la concentración de los agentes de grabado. Las condiciones seleccionadas permitieron reducir el tiempo de grabado a 10 min a 140 °C, y posteriormente el material fue delaminado con TMAOH. A partir del MXene seleccionado se sintetizaron compósitos ZnO/Ti3C2Tx con diferentes contenidos de MXene, seleccionándose el material con 3 % en masa para su caracterización y evaluación fotocatalítica. Los análisis por DRX, FE-SEM, TEM, Raman y XPS confirmaron la transformación de la fase MAX, la morfología laminar característica del MXene y la incorporación del Ti3C2Tx al ZnO. La espectroscopía de reflectancia difusa mostró valores de brecha de energía de 1.25 eV para Ti3C2Tx, 3.22 eV para ZnO y 3.24 eV para ZnO/Ti3C2Tx. El compósito presentó un mejor desempeño fotocatalítico que el ZnO puro, particularmente en la degradación de clorhidrato de tetraciclina bajo radiación UV, alcanzando 88.92 % de degradación y una constante aparente de velocidad de 0.0077 min-1, frente a 56.97 % y 0.0031 min-1 para ZnO. Para trihidrato de amoxicilina, el compósito alcanzó 53.57 % de degradación bajo radiación UV, mientras que el ZnO presentó 4.15 %. El análisis de carbono orgánico total confirmó una mineralización parcial de la tetraciclina, con valores de hasta 26.28 %. En los ensayos de reutilización, el ZnO/Ti3C2Tx conservó su actividad fotocatalítica tras tres ciclos, sin necesidad de una etapa adicional de regeneración. Los resultados demuestran que la síntesis asistida por microondas constituye una ruta viable para obtener Ti3C2Tx en tiempos reducidos y que su incorporación al ZnO favorece el desempeño fotocatalítico, particularmente en la degradación de tetraciclina bajo radiación UV, por lo que estos materiales constituyen una plataforma promisoria para estudios posteriores orientados al tratamiento de contaminantes emergentes.
Modelo de plataforma de aprendizaje profundo para el control de acceso vehicular
(2026-09-01) García Herrera, Manuel Antonio; 0000-0002-0324-9886; asesorTesis
La presente tesis propone una plataforma inteligente para el control de acceso vehicular basada en técnicas de Aprendizaje profundo y Edge computing. El objetivo principal fue desarrollar e implementar una solución capaz de realizar la detección y seguimiento de vehículos junto con el reconocimiento automático de placas vehiculares en tiempo real mediante dispositivos de cómputo en el borde, es decir, de bajo costo y consumo energético. La investigación se desarrolló en cuatro etapas. Inicialmente, se optimizó un modelo SSD MobileNetV2 FPNLite mediante aprendizaje por transferencia para mejorar la detección de motocicletas en escenarios reales. Posteriormente, se implementó un sistema de seguimiento y conteo vehicular utilizando YOLOv11 y ByteTrack, obteniendo resultados satisfactorios en precisión y estabilidad durante el monitoreo del flujo vehicular. En una tercera etapa se realizó una evaluación comparativa de motores OCR, incluyendo Tesseract, EasyOCR y TrOCR. Los resultados evidenciaron un mejor desempeño de los enfoques basados en aprendizaje profundo frente a los métodos tradicionales. A partir de ello, se efectuó el ajuste fino del modelo TrOCR utilizando un conjunto de datos propio con placas vehiculares del estado de Tabasco, mejorando la precisión del reconocimiento. Finalmente, el sistema fue implementado sobre una plataforma Raspberry Pi equipada con un módulo de cámara, validando la ejecución integrada de los procesos de captura, detección, seguimiento y reconocimiento de placas. Los resultados demostraron la viabilidad de la plataforma para aplicaciones de detección automática de placas vehiculares con dispositivos de baja latencia y procesamiento local eficiente.
Redes neuronales unimodales para clasificar mensajes misóginos en redes sociales
(2026-07-01) Medina Torres, Itzely Viridiana; 0000-0002-5482-6372; asesorTesis
Esta investigación desarrolla modelos basados en redes neuronales unimodales para clasificar mensajes misóginos en redes sociales, específicamente en español mexicano. Se evaluaron tres arquitecturas: LSTM, CNN y BETO (modelo transformer preentrenado en español) y se incorporó también XLM-RoBERTa large. Los modelos se entrenaron con dos conjuntos de datos: MEX-A3T (3,307 tweets) y EXIST 2024 (3,660 tweets), posteriormente fusionados para aprovechar su diversidad. La metodología siguió seis fases: Selección del modelo neuronal para textos en español, recolección y preprocesamiento de datasets, entrenamiento de los modelos, evaluación del rendimiento, implementación y validación para asegurar la generalización a datos no vistos. Los resultados demuestran que BETO supero el 85% de exactitud en la detección de contenido misógino, confirmando la hip o tesis inicial. BETO alcanzo 88.42% de accuracy, y 95.13% de precisión, superando la meta establecida. XLM-RoBERTa large obtuvo 87.45% de accuracy. CNN se ubicó por debajo del objetivo con 81.85 %, LSTM no logro convergencia en el corpus fusionado, aunque alcanzo 74.19% y 72.31% de Macro-F1 en los datasets individuales. La fusión de datasets mejoró el rendimiento de BETO en 3.19% puntos porcentuales. Los hallazgos confirman que las redes neuronales especializadas en español son efectivas para detectar patrones lingüísticos asociados a la misoginia. BETO demostró menor cantidad de falsos positivos (29 vs 41 de CNN), haciéndolo más confiable cuando la precisión es critica. CNN, ofrece una alternativa eficiente con 78 veces menos parámetros y menor tiempo de entrenamiento. Este trabajo aporta evidencia empírica sobre la efectividad de modelos unimodales para clasificar discurso de odio en español mexicano, y ofrece herramientas prácticas para sistemas de moderación de contenido para crear espacios digitales más seguros e inclusivos.