dc.contributorDAVID ARELLANO GAULT
dc.creatorMorales González, Oswaldo
dc.date2015
dc.date.accessioned2018-11-19T14:10:23Z
dc.date.available2018-11-19T14:10:23Z
dc.identifierhttp://cide.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1011/37
dc.identifierhttp://cide.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1011/509
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/2255602
dc.descriptionNuestro principal interés en esta tesina es arrojar luz sobre este tema e identificar los principales aciertos/errores y ventanas de oportunidad de dicha estrategia. Para ello, nos enfocamos en el Programa Cuadrantes del Distrito Federal (PC), analizamos su diseño e implementación a través de entrevistas a sus policías; además identificamos los principales factores que determinan el nivel de confianza en la Policía Preventiva del Distrito Federal (PPDF) y vemos si el PC les ha puesto suficiente atención; finalmente, proponemos mejoras viables a dicho programa y trataremos de aportar evidencia sobre la eficacia de nuestras propuestas. Dicho esto, la pregunta que guiará esta investigación es ¿qué factores determinan el nivel de confianza que los habitantes del Distrito Federal depositan en su Policía Preventiva? Una vez respondida esta pregunta, podremos pasar a responder ¿cuáles de esos factores son considerados por el Programa Cuadrantes? Finalmente, podremos responder a la cuestión más relevante de este estudio: ¿qué características del PC podríamos modificar para incidir positivamente en el nivel de confianza en la PPDF?
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Tesauro/Police -- Mexico -- Mexico City.
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Tesauro/Public safety -- Mexico -- Mexico City -- Econometric models
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/5
dc.titleConfianza en la policía preventiva de la Ciudad de México: un análisis y propuesta a través de la minería de datos
dc.typeTesis
dc.audiencestudents


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