Factores de riesgo mecánico en la extracción de aceite de palma: caso de la empresa La Joya
Notice bibliographique
Résumé
El presente trabajo de investigación determina el nivel de riesgos mecánicos en la ejecución de actividades de extracción de aceite de palma por parte de los trabajadores en la empresa La Joya. Se cuantificó cuali cuantitativamente el nivel de exposición, la probabilidad de ocurrencia del evento y las consecuencias de los mismos utilizando el método de William Fine. Para profundizar el estudio se realizó un análisis estadístico de los accidentes reportados en el año 2017 utilizando la Nota Técnica de Prevención (NTP) 236. La investigación empieza con la aplicación de la matriz de identificación de riesgos laborales observando mayor afectación por golpes con objetos móviles o inmóviles, caídas al mismo o a diferente nivel, atrapamiento entre objetos, contacto térmico, caída de objetos desprendidos, cortes y laceraciones en los operadores de extracción del aceite de palma en el área de producción. Finalmente se aplicó un análisis estadístico con la aplicación de las tablas de P. J. Shipp determinando los meses de mayor incidencia de los accidentes con la comparación gráfica por mes de la curva de los índices de frecuencia acumulada y los límites superior e inferior que determina los registros del 2017. Los resultados determinan un grado de peligrosidad (GP) de 120 en el puesto de: Caldera de producción de aceite rojo y en el digestor o tolva, con un GP de 48 el puesto de esterilización y mantenimiento (Barreno Villacís, 2019).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».