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dc.contributor.author | Martínez Quiñonez, Carlos Esteban | |
dc.contributor.author | Mera Angulo, Giovanni | |
dc.date.accessioned | 2023-02-07T14:36:31Z | |
dc.date.available | 2023-02-07T14:36:31Z | |
dc.date.issued | 2015-04 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/6067 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo de grado contiene información recopilada del proceso investigativo que se desarrolló con el objetivo de brindar una solución tecnológica como un aporte adicional al diagnóstico del síndrome de Burnout, manteniendo como meta un balance entre costo y calidad en la instrumentación. El estrés laboral es una enfermedad que afecta a muchas personas que se desempeñan profesionalmente y que ha tomado gran importancia últimamente en el ámbito científico. Existen diversas investigaciones que pretenden encontrar información adicional a través de variables sociodemográficas que puedan mejorar el diagnóstico del síndrome, de manera que se pueda ofrecer una mayor precisión y objetividad en dicho diagnóstico. Para el caso de esta investigación, los datos son recolectados usando técnicas de medición de actividad cerebral a través de un dispositivo que presenta cualidades óptimas para dicha captura y además tiene un bajo costo con respecto a las demás posibilidades (Emotiv EPOC), en su versión para investigación. | en_US |
dc.language.iso | es | en_US |
dc.publisher | Universidad del Cauca | en_US |
dc.subject | Diagnóstico | en_US |
dc.subject | Síndrome de Burnout | en_US |
dc.subject | EEG | en_US |
dc.subject | Salud | en_US |
dc.subject | Emociones | en_US |
dc.subject | Procesamiento de señales | en_US |
dc.title | Reconocimiento de emociones usando técnicas de medición de actividad cerebral para soportar el diagnóstico del síndrome de Burnout | en_US |
dc.type | Trabajos de grado | en_US |