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Recent Submissions
Comunicación asertiva y desempeño laboral en los colaboradores de la Universidad Nacional de Cañete, periodo 2024
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-03-13) Castromonte Solano, Elida Gabriela; Luna Chumpitaz , Valery Sadid; Ochoa Paredes , Filiberto Fernando
La presente investigación se caracteriza por tener como objetivo principal, el hecho de poder demostrar que la comunicación asertiva se relaciona con el desempeño laboral de
los colaboradores de la Universidad Nacional de Cañete, periodo 2024. Se realza la importancia de la comunicación asertiva dentro de la institución, debido a que, si no existe una buena práctica de la misma, los resultados de ambiente laboral eficiente, no serían factibles, por ende, como objetivo se busca ahondar en la relevancia de la misma con el desempeño laboral de los colaboradores. De acuerdo a la metodología de la investigación, se optó por utilizar un enfoque cuantitativo, de nivel correlacional, y de diseño no experimental, tipo transversal. Como instrumento de investigación se contó con el cuestionario, el mismo que consideró como técnica a la encuesta, con un muestreo probabilístico, conformado por una muestra de 156 colaboradores, los resultados que se obtuvieron a través del desarrollo de la encuestas utilizando un cuestionario, aportando al valor de Rho de Spearman con un total de 0,410, lo que ayuda a poder indicar que se coincide y se tiene una correlación positiva moderada, y de esta manera se hace posible el rechazo de la hipótesis nula. Ello hace posible una asociación significativa entre la comunicación asertiva y el desempeño laboral de los colaboradores de la Universidad Nacional de Cañete del periodo 2024.
Identidad cultural y ecoturismo en la comunidad nativa Toniromashe, Ucayali 2024
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-03-13) Ortega Segura , Charli Yeison; Torres Chumbiauca, Lesly Elizabeth
El objetivo de este estudio, titulado "Identidad cultural y ecoturismo en la comunidad nativa Toniromashe, Ucayali 2024", fue determinar el vínculo entre la identidad cultural y el ecoturismo en una comunidad amazónica que aspira a reforzar sus costumbres y fomentar un turismo responsable. El análisis se basó en el hecho de que la identidad cultural, es decir, el conjunto de prácticas, costumbres, saberes y valores que distinguen a un grupo humano, es esencial para el desarrollo del ecoturismo; y este puede ayudar a conservar y valorar nuevamente estas expresiones culturales. En términos metodológicos, la investigación fue de tipo básica, con un enfoque cuantitativo, una escala correlacional y un diseño transversal no experimental. Se empleó el método hipotético-deductivo, estableciendo y contrastando hipótesis acerca de la relación entre las variables. La comunidad nativa Toniromashe fue el lugar de estudio, con un total de 234 pobladores. De ellos, se escogió una muestra de 180 individuos a través delmuestreo no probabilístico. La recolección de datos se realizó utilizando herramientas estructuradas, validadas por juicio de expertos para calcular la percepción y las acciones vinculadas a la identidad cultural, así como los niveles de participación y apreciación del ecoturismo. Se utilizó la prueba estadística no paramétrica Rho de Spearman para el análisis inferencial, y se halló un coeficiente de correlación de 0.971, lo que sugiere una correlación positiva muy intensa entre el ecoturismo y la identidad cultural. Además, el valor de significancia bilateral (p-valor) fue 0.000, por debajo del límite de significancia
fijado en 0.05, lo que corrobora que los hallazgos son estadísticamente relevantes. Por lo tanto, se desechó la hipótesis nula (H0) y se aprobó la hipótesis de investigación,determinando que hay un vínculo significativo entre las dos variables. Estos hallazgos muestran que el refuerzo de la identidad cultural en la comunidad nativa Toniromashe tiene un efecto beneficioso en el desarrollo del ecoturismo, lo cual brinda posibilidades para poner en marcha estrategias que combinen la conservación cultural con el uso sostenible del turismo.
Aplicativo web para el Control de Notas de los estudiantes del Colegio Nacional de Imperial, Cañete, 2023
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-03-10) Soto Zenteno, Lorena Milagros; Pacheco Pumaleque Alex Abelardo; Vicente Ramos Wagner Enoc
El Colegio Nacional de Imperial, presentaba deficiencias en el proceso de control de notas debido a que realizaban las actividades de registro, búsqueda y elaboración de libretas de notas utilizando hojas de cálculo en Excel. Este método no solo consumía mucho tiempo, sino que también generaba errores en el registro de la información, además de contar con datos dispersos en distintos documentos de Excel. Está situación motivó la realización de la presente investigación, cuyo objetivo fue determinar si el aplicativo web mejora el control de notas de los estudiantes del Colegio Nacional de Imperial, Cañete, 2023. La investigación se basó en un enfoque cuantitativo, de tipo de investigación aplicada y diseño pre-experimental. La muestra estuvo compuesta por 40 registros de notas seleccionados de manera intencional mediante un muestreo no probabilístico. Se empleó la técnica del fichaje y como instrumento la ficha de registro. Además, para el desarrollo del aplicativo web se aplicó la metodología de desarrollo de software RUP, que permitió contar con un aplicativo bien estructurado, adaptable y documentado. Los resultados arrojaron que el tiempo de registro de notas (TRN) mejoró en un 70.14%, el tiempo de búsqueda de notas (TBN) mejoró en un 79.39% y el tiempo de elaboración de libreta de notas (TELN) mejoró en un 97.74%. Se concluye que el aplicativo web mejoró el control de notas de los estudiantes del Colegio Nacional de Imperial, Cañete, 2023.
Blockchain ensuring academic integrity with a degree verification prototype
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-03-09) Pacheco Pumaleque, Alex Aberlardo; Cardenas Quispe , Mariano Anthony
Blockchain technology has transformed information management through decentralization, security and immutability. However, a gap persists in its application for the issuance and verification of professional qualifications in education. This study presents a prototype developed in Python and Docker, designed to guarantee the authenticity and traceability of academic credentials through a hybrid blockchain network with six Docker nodes. The prototype includes processes such as initial data registration, node configuration, credential generation with QR codes and associative signature based on Byzantine consensus. During the signing stage, previously stored records are validated and authenticated, ensuring integrity before final credentials are generated. The peer-to-peer network ensures synchronization, decentralized storage and immutability of records. On average, initial title registration on the blockchain took 2.97 s, with block replication taking 0.02 s. Record signing had a latency of 0.96 s, with replication in 0.79 s, and Byzantine consensus took 0.12 s, all with moderate resource consumption. The generated titles, verifiable via QR codes, reinforce trust and reduce academic fraud. This model stands out for its practical and scalable approach, with potential for adaptation to other sectors. Future work should address the scalability and robustness of the system for more complex applications.
Computer vision algorithms for characterizing and classifying agro-exportable grains through size analysis and clustering techniques in Peru's agricultural sector
(Universidad Nacional de Cañete, 2026-03-06) Arias Rivas, Betzabeth Abigail; Machaca Mamani, Julio Cesar; Cahuana Lipa, Rocio; Manrique Nugent, Manuel Alberto Luis
The implementation of machine learning and deep learning algorithms has revolutionized quality control processes in the agroindustry, providing precise and efficient solutions for grain classification and evaluation. The use of computer vision, combined with advanced algorithms, enables defect detection, measurement of physical characteristics, and optimization of batch standardization for both domestic and international markets. Objective: To review and analyze the application of ML algorithms in grain classification through digital image processing, comparing their accuracy, efficiency, and processing time to identify the most suitable strategy for productive environments. Materials and Methods: A systematic review was conducted in Scopus, IEEE Xplore, ScienceDirect, and MDPI, considering publications from 2017 to 2024. Inclusion criteria were: use of RGB or hyperspectral images, application of CNN, SVM, K-means, or Random Forest algorithms, and reporting of quantitative metrics. Review articles, studies not applied to grains, or those without experimental validation were excluded. Results and Conclusions: CNN achieved the highest accuracy (≈97%), making it ideal for detailed classification, although it requires high computational resources and longer training times. SVM and Random Forest demonstrated a balance between accuracy (≈91–92%) and efficiency, making them suitable for medium-sized datasets. K-means stood out for its speed and simplicity, although with lower accuracy (≈88%) as it is an unsupervised method. Emerging trends point to the integration of hyperspectral vision, transfer learning, and hybrid approaches to optimize the balance between accuracy, speed, and operational feasibility, thereby enhancing the competitiveness of the agroindustry in global markets.