Aplicación y proceso de actualización del modelo de identificación del riesgo de trabajo infantil en el Perú
Notice bibliographique
Résumé
La experiencia por desarrollar en el presente documento se dio durante el periodo 2018 al 2021 en el Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE), específicamente en la Dirección de Promoción y Protección de los Derechos Fundamentales Laborales que pertenece a la Dirección General de Derechos Fundamentales y Seguridad y Salud en el Trabajo que entre sus objetivos plantea y analiza el problema del trabajo infantil que será desarrollado en el presente documento. El análisis del trabajo infantil es importante dado que busca garantizar los derechos de los trabajadores y, en particular, de aquellos trabajadores desfavorecidos o pobres que necesitan representación, participación y leyes adecuadas que se cumplan y estén a favor de sus intereses. De esta manera, la experiencia por desarrollar es, específicamente, la participación en la aplicación y proceso de actualización del Modelo de Identificación del Riesgo de Trabajo Infantil, el cual constituye una herramienta estadística importante para conocer la probabilidad de riesgo de trabajo infantil en los territorios. Este modelo siguió la metodología que consiste en 4 etapas: primero, se determinan los factores asociados al trabajo infantil; luego, se elabora y aplica el modelo logístico; a continuación, se aplican los resultados del paso anterior al censo de población; y, por último, se realiza una caracterización territorial.
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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 | 0,015 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».