Modelo estocástico del aprendizaje de la mano de obra en actividades de colocación de muros en bloques de concreto, en construcción masiva de vivienda en México
Notice bibliographique
Résumé
En este trabajo se describe la manera en la que se aplicó el modelo de Estes para estudiar y simular el aprendizaje de la mano de obra en una tarea específica de construcción. Se presenta el modelo estocástico de dicho autor, para luego aplicarlo utilizando datos de productividad de mano de obra correspondientes a la actividad de elaboración de muros en bloques de concreto, en la construcción masiva de vivienda de interés social, en la ciudad de Mérida, México. Se recopilaron datos de productividad de dicha actividad en 15 casos, involucrando diferentes cuadrillas que trabajaban para diversas compañías. Con los datos recabados se calcularon tanto los valores teóricos, como los promedios reales de las tasas de aprendizaje. Este trabajo concluye que con base en los datos obtenidos, las cuadrillas llegan a tener su productividad máxima a partir del segundo día de haber iniciado la ejecución de la actividad. Asimismo, que la variabilidad entre los niveles de producción de las cuadrillas analizadas no se puede imputar solamente a las destrezas de los individuos, sino a la organización de las cuadrillas, la situación en el sitio de trabajo y la administración de las empresas en las que trabajan.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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 ».