Show simple item record

dc.contributor.authorAnsótegui Núñez, Ainara
dc.contributor.otherTecnoCampus. Departament d'Empresaca
dc.date.accessioned2025-07-22T09:20:14Z
dc.date.available2025-07-22T09:20:14Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12367/3035
dc.descriptionTreball de fi de grau – Curs 2024-2025ca
dc.description.abstractAquest treball analitza el paper de la Logística Humanitària en la reducció de l’impacte dels desastres, combinant una revisió teòrica amb modelatge predictiu. A partir de 300 casos reals, s’ha desenvolupat un model de machine learning per estimar la mortalitat en funció de variables logístiques clau. El temps de resposta ha resultat ser el factor més determinant. El model ha assolit un R² de 0,616, evidenciant el seu potencial com a eina d’anàlisi i suport a la presa de decisions en contextos d’emergència.ca
dc.format.extent57 p.ca
dc.language.isospaca
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalca
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subject.otherLogística humanitària, machine learning, emergènciesca
dc.titleLogística humanitaria: la distribución de ayuda en situaciones de emergencia y sus desafíosca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisca
dc.rights.accessLevelinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.embargo.termscapca
dc.contributor.tutorBernardo, Valeria


Files in this item

 

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
Except where otherwise noted, this item's license is described as http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Share on TwitterShare on LinkedinShare on FacebookShare on TelegramShare on WhatsappPrint