Estudio retrospectivo: descripción de los decomisos de productos de interés fitozoosanitario, de las unidades caninas del Aeropuerto Internacional La Aurora, Guatemala, del año 2019 al 2021

Juárez Jerez, Sarah Paola (2022) Estudio retrospectivo: descripción de los decomisos de productos de interés fitozoosanitario, de las unidades caninas del Aeropuerto Internacional La Aurora, Guatemala, del año 2019 al 2021. Other thesis, Universidad de San Carlos de Guatemala.

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Abstract

El objetivo de este estudio fue generar información respecto a los productos decomisados por las unidades caninas del Aeropuerto Internacional La Aurora, Guatemala, del 2019 al 2021, ya que, desde su creación, los resultados de este programa no habían sido descritos. Con esta finalidad, se categorizó los productos según su naturaleza, para luego describir gráficamente las incautaciones realizadas por el programa en conjunto, así como las realizadas por cada unidad, en función de su categorización. Debido a que el programa nunca se había descrito antes, este estudio también caracterizó cada unidad, describiendo los atributos de cada canino y manejador canino. Estos datos fueron obtenidos a partir de los certificados oficiales de los caninos, entrevistas con los manejadores caninos, y la base de datos de decomisos. La investigación propuso un sistema de categorización de los productos y, tras su revisión y organización, estableció que 0.76X 100 del total de decomisos correspondió a productos acuícolas, 8.86X 100 a productos de tipo animal, y 90.36X 100 a productos vegetales, con las frutas y vegetales constituyendo los productos decomisados con mayor frecuencia y en mayor cantidad. Además, se describió las características fisiológicas, morfológicas y comportamentales de las unidades en servicio activo, ubicando la edad promedio de los caninos en cuatro años, describiendo el grupo racial al que pertenece cada uno, y determinando que el canino que participó en la mayor cantidad de decomisos fue Puka. Así, la información generada por este estudio puede contribuir con la toma de decisiones basada en datos, el diseño de nuevas políticas y la mejora de la tecnología canina del programa.

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