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Updated: Sep 9, 2025

Author Spotlight: Addressing Technical and Subjective Challenges in Measuring Classroom Attention
Published on: December 15, 2023
Evaluación de las estrategias de los estudiantes universitarios para hacer frente a los terremotos utilizando métodos
Suleyman Alpaslan Sulak1, Nigmet Koklu2
1Ahmet Kelesoglu Educational Faculty, Necmettin Erbakan University, Konya, Türkiye. sulak@erbakan.edu.tr.
Este estudio utilizó inteligencia artificial para analizar las estrategias de afrontamiento del estrés por terremoto en adultos turcos. Los modelos de regresión logística predijeron con precisión los mecanismos de afrontamiento, ofreciendo información para la gestión de desastres y la resiliencia de la comunidad.
Área de la Ciencia:
- Psicología
- Manejo de desastres
- Salud pública
Sus antecedentes:
- Los terremotos son desastres naturales destructivos que representan una amenaza global para la vida y la infraestructura.
- Comprender las respuestas psicológicas, como el estrés y los mecanismos de afrontamiento, es crucial para una gestión eficaz de desastres.
- Las estrategias de afrontamiento de los adultos para el estrés por terremotos requieren más investigación, especialmente en las regiones de alto riesgo.
Objetivo del estudio:
- Evaluar las estrategias de afrontamiento de las personas adultas en Turquía en relación con el estrés por terremotos.
- Aplicar métodos basados en la inteligencia artificial (IA) para predecir el manejo del estrés por terremotos.
- Identificar las variables clave que influyen en los mecanismos de afrontamiento en una población estudiantil.
Principales métodos:
- Datos recopilados de 858 estudiantes universitarios en Turquía (enero-marzo de 2024) utilizando la "Escala de control del estrés por terremotos".
- Los modelos de predicción de IA se desarrollaron utilizando algoritmos de Regresión Logística (LR), Bagging y Bosque Aleatorio (RF).
- Técnica de validación cruzada empleada para la formación y evaluación de modelos sólidos.
Principales resultados:
- La regresión logística (LR) logró la mayor precisión de predicción con un 98,60%.
- Random Forest (RF) demostró un rendimiento moderado con una precisión del 85,89%.
- El algoritmo de envasado mostró el rendimiento más bajo, con una tasa de precisión del 79,95%.
Conclusiones:
- Los modelos de IA, particularmente LR, identifican y predicen efectivamente las estrategias para hacer frente al estrés de los terremotos.
- Los hallazgos ofrecen información valiosa para mejorar la preparación para desastres, el apoyo psicológico y la resiliencia de la comunidad.
- Esta investigación contribuye a las estrategias de salud pública para mitigar los impactos psicológicos relacionados con los terremotos.
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