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<dc:title>¿Los sobrevivientes maximizan su utilidad luego de un desastre?</dc:title>
<dc:creator>Fernandez Pernett, Stephanie</dc:creator>
<dc:creator>Amaya, Johanna</dc:creator>
<dc:creator>Arellana, Julián</dc:creator>
<dc:creator>Cantillo, Victor</dc:creator>
<dc:subject>Economía del transporte</dc:subject>
<dc:subject>Catástrofes</dc:subject>
<dc:subject>Economy on transport</dc:subject>
<dc:subject>Disasters</dc:subject>
<dc:subject>Ingeniería civil</dc:subject>
<dc:subject>Transportes</dc:subject>
<dc:subject>Civil engineering</dc:subject>
<dc:subject>Transportation</dc:subject>
<dc:description>Trabajo presentado en: R-Evolucionando el transporte, XIV Congreso de Ingeniería del Transporte (CIT 2021), realizado en modalidad online los días 6, 7 y 8 de julio de 2021, organizado por la Universidad de Burgos</dc:description>
<dc:description>Los modelos de distribución de ayuda humanitaria ayudan a asignar recursos escasos en&#xd;
contexto de desastre. Estos deben considerar, además de los costos logísticos, los costos de&#xd;
privación como una medida del sufrimiento humano para así evitar una asignación desigual&#xd;
de los suministros.&#xd;
Las funciones de costo de privación (DCF) comúnmente se estiman utilizando métodos de&#xd;
elección discreta, suponiendo que los afectados buscan maximizar su bienestar tomando&#xd;
decisiones racionalmente. Sin embargo, después de los desastres, las personas están bajo&#xd;
estrés, presión y trauma, y pueden adoptar comportamientos que no sean compensatorios ni&#xd;
basados en utilidad. Este artículo cuestiona el uso de la maximización de la utilidad para&#xd;
estimar las DCF comparando sus resultados con un enfoque de minimización aleatoria del&#xd;
arrepentimiento y un método que combina reglas de decisión basadas en el arrepentimiento&#xd;
y la utilidad para representar los mecanismos de elección.&#xd;
Se estimaron las DCF para diversos suministros críticos utilizando datos de preferencias&#xd;
declaradas de dos casos de estudio: Colombia y Ecuador. Los resultados sugieren que los&#xd;
costos de privación tienen valoraciones significativamente diferentes dependiendo del&#xd;
mecanismo de decisión utilizado; las DCF estimadas usando maximización de utilidad&#xd;
aleatoria arrojaron costos más altos.&#xd;
Esto sugiere que, al menos durante la ventana de tiempo analizada, las personas aspiran a&#xd;
maximizar su bienestar. Además, los resultados muestran que los costos de privación&#xd;
dependen del contexto y no deben transferirse directamente. Finalmente, se muestra que las&#xd;
funciones de costos de privación para múltiples productos se pueden agregar por separado&#xd;
en la misma función objetivo al planificar las operaciones. Esta investigación es el primer&#xd;
intento de considerar diferentes heurísticas de elección para estimar DCFs, y es la primera&#xd;
en comparar datos de diferentes ubicaciones. Las implicaciones de estos hallazgos brindan&#xd;
a los administradores y planificadores de desastres nuevos desafíos y direcciones de&#xd;
investigación.</dc:description>
<dc:date>2022-09-15T13:00:11Z</dc:date>
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<dc:date>2021-07</dc:date>
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<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
<dc:identifier>978-84-18465-12-3</dc:identifier>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10259/6873</dc:identifier>
<dc:identifier>10.36443/10259/6873</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:relation>R-Evolucionando el transporte</dc:relation>
<dc:relation>http://hdl.handle.net/10259/6490</dc:relation>
<dc:relation>https://doi.org/10.36443/9788418465123</dc:relation>
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<dc:format>application/pdf</dc:format>
<dc:publisher>Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional</dc:publisher>
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<europeana:dataProvider>RIUBU. Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos</europeana:dataProvider>
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