Método neutrosófico para evaluar la violación de los derechos laborales de las mujeres embarazadas en el sector privado

Contenido principal del artículo

Josué Ramón Limaico Mina
Claudio Antonio Terán Vaca
Juan Evangelista Núñez Sanabria
Melanie Karina Limaico Carcelén

Resumen

Este trabajo examina la insuficiencia del poder coercitivo del Código del Trabajo en Ecuador para proteger los derechos laborales de las mujeres embarazadas en el sector privado. Se definió como objetivo implementar un método neutrosófico para evaluar la violación de estos derechos. A pesar de las normativas internacionales y nacionales que promueven la igualdad y la no discriminación, las sanciones establecidas en el Código del Trabajo, como multas de hasta doscientos dólares, resultan completamente insuficientes frente a los abusos constantes que sufren estas mujeres. La falta de medidas efectivas y disuasorias permite que se perpetúen violaciones de derechos laborales, lo que pone en riesgo la salud y el bienestar de las trabajadoras embarazadas. Para abordar esta problemática, es esencial fortalecer las sanciones y mejorar la protección legal de los derechos laborales, implementando un análisis exhaustivo que permita identificar las principales áreas de vulneración. La evaluación mediante el método neutrosófico proporcionará una herramienta más robusta y efectiva para medir el impacto de estas violaciones y orientará la formulación de políticas que garanticen una verdadera igualdad en el ámbito laboral. Este enfoque integral es fundamental para asegurar que se respeten los derechos de las mujeres embarazadas y se promueva un ambiente laboral justo y seguro en el sector privado. 

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Cómo citar
Método neutrosófico para evaluar la violación de los derechos laborales de las mujeres embarazadas en el sector privado. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 38, 155-163. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/796
Sección
Articulos

Cómo citar

Método neutrosófico para evaluar la violación de los derechos laborales de las mujeres embarazadas en el sector privado. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 38, 155-163. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/796