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dc.contributor.advisorVillafuerte Alvarez, Carlos Alberto
dc.contributor.advisorCabrera Chaupin, Saba Asunción
dc.contributor.authorEspinoza Beramendi, Juan Royer
dc.date.accessioned2025-03-21T15:00:38Z
dc.date.available2025-03-21T15:00:38Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/163738
dc.description.abstractLa investigación busca determinar la influencia de la inteligencia artificial en el proceso catastral en una municipalidad distrital de Lima, 2024, considerando los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). La inteligencia artificial, especialmente mediante tecnologías como drones, puede modernizar y optimizar la gestión catastral, alineándose con el ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura) al impulsar el uso de herramientas innovadoras para mejorar la precisión y eficiencia en el levantamiento de datos. Asimismo, contribuye al ODS 11 (Ciudades y Comunidades Sostenibles) al facilitar una planificación urbana más inclusiva y resiliente, mediante la actualización continua de la información territorial. Los resultados muestran que la inteligencia artificial tiene un impacto significativo en las dimensiones de eficiencia (51.8 %), calidad (35.7 %) y recaudación tributaria (30 %), respaldando su relevancia para la modernización administrativa. Con un pseudo R² de Nagelkerke del 65.1 %, los hallazgos destacan la capacidad de estas tecnologías para mejorar la precisión y sostenibilidad del proceso catastral, maximizando la recaudación y fomentando el desarrollo urbano sostenible. Esto subraya la importancia de integrar la inteligencia artificial en las estrategias de gestión pública para cumplir los objetivos globales de sostenibilidad.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectGestión catastrales_PE
dc.subjectODSes_PE
dc.subjectRecaudación tributariaes_PE
dc.titleInteligencia artificial en el proceso de catastro en una municipalidad distrital, Lima 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Gestión Públicaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ciencias Empresarialeses_PE
thesis.degree.nameMaestro en Gestión Públicaes_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaPrograma Académico de Maestría en Gestión Públicaes_PE
dc.description.lineadeinvestigacionReforma y Modernización del Estadoes_PE
renati.advisor.dni41920734
renati.advisor.dni15342601
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8786-077Xes_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9473-5854es_PE
renati.author.dni44311648
renati.discipline417477es_PE
renati.jurorQuiñones Vernazza, Cesar Augusto
renati.jurorCabrera Chaupin, Saba Asunción
renati.jurorVillafuerte Alvarez, Carlos Alberto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.06.02es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsProducción y consumo responsablees_PE
dc.description.modalityPRESENCIALes_PE


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