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.

Esta plataforma permite almacenar y compartir documentos académicos, científicos y culturales como tesis, artículos, libros, materiales audiovisuales y datasets de investigación.

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.

Este repositorio cumple con las políticas institucionales y nacionales de acceso abierto, y está optimizado para ser cosechado por buscadores académicos como Google Scholar y servicios que implementan OAI-PMH.

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Estudio de la distribución y los momentos de algunas variables aleatorias que aparecen en el problema del coleccionista de cupones.
(2026-01-01) León García, Amayrani; 0000-0002-7342-0888; 0009-0001-2022-3813; asesorTesis; colaborador; Pérez Pérez, Aroldo
El Problema del Coleccionista de Cupones (PCC) aborda la estimación del número esperado de adquisiciones necesarias para obtener una colección completa de 𝑁 elementos distintos, considerando que cada uno aparece con cierta probabilidad. Una aplicación relevante de este modelo se presenta en el estudio de la parasitación de orugas por avispas, donde las orugas se modelan como cupones y cada visita de la avispa representa una adquisición.
Biosurfactantes sintetizados por microorganismos provenientes de agua congénita con potenciales aplicaciones en la industria petrolera
(2025-06-01) Macías Mendoza., Jesús Octavio; 0000-0002-8007-7221; asesorTesis
Los microorganismos originan una diversidad de compuestos bipolares, anfipáticos, con actividad superficial e interfacial; los biosurfactantes son partes de la membrana celular de bacterias y hongos. En la actualidad los biosurfactantes están obteniendo mayor interés con respecto a los surfactantes químicos debido a las grandes ventajas que representan para el medio ambiente, los biosurfactantes tienen un amplio campo de aplicación, dependiendo de sus propiedades fisicoquímicas pueden ser utilizados en las diferentes industrias, incluyendo la biorremediación de ecosistemas contaminados con hidrocarburos. Los surfactantes químicos, no son ecológicos, tienen baja eficiencia a la biodegradación y son considerados altamente tóxicos. Sin embargo, la información de análisis fisicoquímicos de biosurfactantes es escasa. En el presente trabajo se aisló microorganismos de agua congénita proveniente de baterías de separación, obteniendo ocho cepas bacterianas y siete fúngicas. Para la selección de los microorganismos se sembraron las cepas en Agar nutritivo con petróleo estéril como única fuente de carbono; de este proceso se seleccionaron seis cepas; para la producción de biosurfactante se empleó medio mineral líquido comercial, el mismo que fue separado de la masa microbiana, mediante la centrifugación y filtración. Los metabolitos fueron evaluados fisicoquímicamente. Los resultados obtenidos indicaron que los biosurfactantes son lipopéptidos de acuerdo a la cromatografía en capa fina y espectroscopía de infrarrojo con transformada de Fourier, disminuyen tensión superficial del agua hasta 45 mN m-1. Por lo tanto, los biosurfactantes tienen posibilidad de aplicación en las diferentes industrias.”
Exploración de datasets usando IA generativa frente a un experto humano en lenguaje R
(2025-12-01) Alvarez Salaya, Jorge Fred; 0000-0003-1893-1332; asesorTesis
Este trabajo de investigación analiza el papel de la inteligencia artificial generativa en la ciencia de datos, comparando el desempeño deGPT-4 o con el de un experto humano a lo largo del ciclo de vida CRISP-DM. El trabajo se inscribe en un contexto donde el volumen de datos y la presión por automatizar tareas analíticas hacen cada vez más relevante la posibilidad de delegar parte del proceso a modelos de lenguaje de gran tamaño, sin perder rigor ni calidad en problemas reales del ámbito de la salud. La metodología se basa en tres conjuntos de datos médicos (Autistic Spectrum Disorder Screening Data for Children, Epileptic Seizure Recognition Data Sety Diabetes DataSet), en los que se ejecuta el mismo flujo de trabajo por duplicado: por un lado, mediante scriptsen R desarrollados por un experto, y por otro, a partir de indicacionesdirigidasaGPT-4o, que generan documentos R Markdown reproducibles. En ambos casos se entrenan los mismos algoritmos de aprendizaje automático y se comparan sus resultados con métricas estándar. Los resultados muestran que GPT-4 o puede igualar o incluso superar al humano en problemas con estructura más clara (autismo y epilepsia), pero ofrece un rendimiento sensiblemente inferior y más inestable en el caso de diabetes. A partir de ello, la tesis concluye que la IA generativa no sustituye al experto, aunque si puede funcionar como asistente que automatiza tareas repetitivas y acelera la experimentación, dentro de esquemas híbridos donde el control y la decisión final siguen recayendo en la persona especialista.
Síntesis de CO-Catalizadores de Ni, Ru, Pt y Au en g-C3N4/C-N-TiO2 para la producción de Hidrógeno a partir de agua
(2025-10-01) Salazar Marín, David; Godavarthi, Srinivas; asesorTesis; colaborador
La presente investigación se centra en el desarrollo de materiales fotocatalíticos avanzados para la producción de hidrógeno a partir de agua. Se aborda la síntesis, caracterización y evaluación de heterouniones basadas en dióxido de titanio dopado con carbono y nitrógeno (C-N-TiO2) y nitruro de carbono grafítico (g-C3N4), modificados con diferentes cocatalizadores metálicos (Ni, Ru, Pt y Au). La motivación principal radica en la necesidad de generar fuentes limpias de energía frente a la creciente demanda energética mundial y a los efectos del cambio climático. El enfoque metodológico incluyó la modificación del TiO2 mediante dopaje con melamina, lo que permitió disminuir su banda prohibida y extender su actividad hacia la región visible del espectro solar. Posteriormente, se estudió la incorporación de g-C3N4 y la formación de heterouniones, cuyo acoplamiento electrónico favoreció la separación de cargas y mejoró la eficiencia en la reacción fotocatalítica. La adición de cocatalizadores metálicos mostró desempeños diferenciados, siendo el platino el que alcanzó la mayor producción de hidrógeno (1657 μmol/g•h), seguido del oro con resultados igualmente destacados. La disposición de los metales dentro del sistema reveló la importancia de la localización de los sitios activos en los mecanismos de transferencia de carga, como los esquemas S-Scheme, S-Scheme+Metal y All Solid Z-Scheme. Las técnicas de caracterización empleadas incluyeron difracción de rayos X, espectroscopía UV-Vis, FTIR, microscopía electrónica de barrido y de transmisión, fisisorción de nitrógeno, análisis electroquímicos y espectroscopía fotoelectrónica de rayos X, todas ellas orientadas a correlacionar las propiedades estructurales, texturales y electrónicas de los materiales con su desempeño fotocatalítico. Los resultados confirmaron que la sinergia entre los semiconductores y los cocatalizadores es fundamental para optimizar la eficiencia de producción de hidrógeno.
Experiencia digital interactiva para aprendizaje no formal sobre la cadena de suministro del chocolate
(2025-07-01) Rodríguez Alberto, Lucero
La necesidad que tienen los museos de adaptarse a los cambios sociales y de las tecnologías digitales que motiven a los visitantes a interactuar con los contenidos se diseñó una experiencia digital interactiva para aprendizaje no formal sobre la cadena de suministro del chocolate mediante la plataforma Genially. La investigación siguió un método cuantitativo integrando momentos cualitativos con un alcance descriptivo y exploratorio. El estudio adoptó el enfoque de investigación de diseño combinando este proceso, con el modelo de LXD para diseñar la experiencia digital interactiva siguiendo un proceso de cinco fases. La muestra fue de 20 participantes. Se aplicó el diseño cuasi experimental mediante una sola intervención, donde los usuarios interactuaron con el RDI en la plataforma Genially que integra un cuestionario interactivo gamificado para evaluar los aprendizajes adquiridos y permite un registro de interacciones. Al término de la experiencia, se evaluó la usabilidad y la UX mediante el cuestionario UEQ. Se realizó un análisis estadístico descriptivo sobre los resultados del cuestionario interactivo gamificado, el registro digital de las interacciones y sobre los resultados del cuestionario UEQ. De igual forma, un análisis empleando técnicas de minería de datos y la metodología KDD, finalmente un análisis multivariante a través de la Caras de Chernoff. La experiencia digital interactiva resulto con valores positivos y favoreció a la comprensión de los contenidos mediante la interacción con los mismos permitiendo registrar datos significativos para mejoras en el proceso de aprendizaje e interacciones