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El presente trabajo se pretende estudiar, dentro del marco legal vigente, la responsabilidad penal de las personas jurídicas. Para lo cual, se comenzará con una introducción, donde de una forma general, se abordará la titularidad de la responsabilidad, los diferentes modelos de imputación, así como, el actual catálogo de delitos que pueden incurrir las personas jurídicas. A continuación, se procederá al estudio de las causas de exención de la responsabilidad penal, identificando a los programas de cumplimiento como novedad importante introducida en nuestro ordenamiento Jurídico a raíz de la reforma del año 2015. Posteriormente se analizará, la implementación de un programa de cumplimiento en una persona jurídica, el cual no puede realizarse sin tener en cuenta una serie de factores que permitan augurar que éste cumplirá los objetivos para los que fue creado. En esta parte del estudio, se enumeran los requisitos y principios básicos que han de seguir los modelos de prevención para ser útiles. Por último, veremos la importancia de los canales de denuncia, y dentro de éstos, la figura del delator en el actual ordenamiento jurídico español, así como su favorecimiento por parte de la jurisprudencia mediante diferentes facultades e instrumentos que ofrece el marco legislativo actual. En este sentido, se analizará la figura del delator y sus diferentes beneficios, tanto de índole sustantiva, como de índole procesal ya aplicados en el Derecho comparado. ; The present work is intended to study, within the current legal framework, the criminal liability of legal persons. For which, it will begin with an introduction, where in a general way, the ownership of the responsibility will be addressed, the different models of imputation, as well as, the current catalog of crimes that may be incurred by legal persons. Next, we will proceed to the study of the causes of exemption from criminal liability, identifying the compliance programs as an important novelty introduced in our legal system as a result of the 2015 reform. ...

VUCA es un acrónimo de volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad que se utiliza de diversas formas para describir un entorno que desafía las predicciones seguras. Un ejemplo de este entorno es la pandemia por Covid-19, la cual ha instalado un contexto de incertidumbre a nivel mundial, por tratarse de una enfermedad desconocida y altamente contagiosa, para la cual, ni la sociedad ni las instituciones se encontraban preparadas para afrontar. El propósito de este artículo es describir la producción científica de VUCA para entender su principal enfoque de investigación. Esta investigación analiza 105 documentos de la base de datos Web of Science (WoS) mediante Bibliometría y Análisis de Contenido. El análisis bibliométrico reportó varios índices de producción: anual, personal, nacional, institucionalidad y productividad de las revistas. El análisis de contenido analizó 95 resúmenes de artículos en diecinueve clusters seleccionados por comparación de dos métodos de clustering Latent Dirichlet Allocation y K-Means, utilizando los índices de coherencia y silueta respectivamente. Se encontró que VUCA es un tema emergente con una mayor producción científica en los últimos cuatro años. Sin embargo, no hay grandes productores a la fecha. Los temas más frecuentes son la gestión, el liderazgo y el cambio, donde varias investigaciones hacen hincapié en el papel del líder a la hora de afrontar los cambios. La literatura se ha centrado en la comprensión de las habilidades necesarias para hacer frente a un entorno VUCA y en cómo enseñarlas. Además, se destaca el uso de dos métodos basados en técnicas de aprendizaje automático para estimar la cantidad de grupos de trabajos científicos, como una alternativa para dividir artículos en tópicos cuando el set de datos es pequeño.

Part 4: Complex System Modelling and Simulation ; International audience ; The price of copper and its variations represent a very important financial issue for mining companies and for the Chilean government because of its impact on the national economy. The price of commodities such as copper is highly volatile, dynamic and troublous. Due to this, forecasting is very complex. Using publicly data from October 24th of 2013 to August 29th of 2014 a multivaried based model using meta-heuristic optimization techniques is proposed. In particular, we use Genetic Algorithms and Simulated Annealing in order to find the best fitting parameters to forecast the variation on the copper price. A non-parametric test proposed by Timmermann and Pesaran is used to demonstrate the forecasting capacity of the models. Our numerical results show that the Genetic Algorithmic approach has a better performance than Simulated Annealing, being more effective for long range forecasting.