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Enregistrement W7000613196

Gestión basada en procesos para la mejora continua de “Laboratorio de medio ambiente y QA/QC” de minera Yanacocha S.R.L.- año 2016.

2016· dissertation· es· W7000613196 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2016
Typedissertation
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePublic Health and Environmental Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Context (archaeology)AccreditationWork (physics)Christian ministry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El Laboratorio de Medio Ambiente y QA/QC de Minera Yanacocha, fue creado en el año 2003 con la finalidad de realizar ensayos para controlar los procesos de tratamiento de aguas, verificar la calidad del agua tratada antes de ser emitidas al medio ambiente, hacer seguimiento a la calidad del agua de los cuerpos receptores como son ríos, quebradas, canales, etc. Este laboratorio pertenece a la gerencia de Medio Ambiente de Minera Yanacocha S.R.L. Para brindar un servicio con resultados confiables y de buena calidad, el laboratorio implementó un sistema de gestión de calidad basado en la norma internacional ISO/IEC 17025:2005 “Requisitos generales para la competencia de los laboratorios de ensayo y de calibración” con la finalidad de obtener la acreditación. La acreditación fue otorgada en enero del 2006 por CALA (Canadian Association for Laboratory Accreditation Inc.), organismo canadiense independiente y especializado en evaluar, la competencia y el cumplimiento de los requisitos de la norma en mención. La acreditación demuestra que el laboratorio cumple con los requisitos establecido en la norma internacional ISO/IEC 17025:2005 y además es competente para realizar los ensayos aplicados a la evaluación de la calidad del agua. El laboratorio mantiene la acreditación con CALA desde 2006 hasta la fecha, para lo cual se evalúa periódicamente a través de auditorías y pruebas de aptitud para monitorear su desempeño. La presente investigación plantea como objetivo general de estudio determinar los procesos de gestión del “Laboratorio de Medio Ambiente y QA/QC” de Minera Yanacocha SRL y proponer un sistema de evaluación de oportunidades de mejora continua aplicada a los procesos identificados. Los resultados indican que se logró determinar los procesos de gestión del laboratorio y se propone un sistema de evaluación de oportunidades de mejora que ayudará a optimizar los recursos utilizados en el laboratorio y a buscar incrementar el nivel de calidad del servicio. Para proponer un sistema de evaluación de oportunidades de mejora se planteó implementar la gestión de laboratorio con un enfoque basado en procesos, debido a que estaba con un enfoque basado en funciones. Para lo cual se identificó los procesos y se diseñó el mapa de procesos con la finalidad de sistematizar la secuencia del servicio de laboratorio y poder enlazar rápidamente cada oportunidad de mejora identificada con el proceso que se desarrolla el servicio. La hipótesis planteada como la identificación y evaluación de oportunidades de mejora en los procesos de análisis de muestras es débil en el “Laboratorio de Medio Ambiente y QA/QC”, por lo que la implementación de un sistema de gestión de mejora continua para la identificación y evaluación de las oportunidades de mejora ayudaría a optimizar los recursos y a la vez mejorar la calidad del servicio en los procesos de “Laboratorio de Medio Ambiente y QA/QC” de la empresa Minera Yanacocha S.R.L, esto se confirma de forma positiva con el desarrollo de la presente investigación.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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