Factores de riesgos laborales que afectan a los conductores de la empresa de transporte de carga “ISELT” de la ciudad de Arequipa, periodo 2018
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research work is to determine the level of occupational risk factors that affect the drivers of the "ISELT" cargo transport company of the city of Arequipa, period 2018. The study is of a descriptive type, with a non-experimental, cross-sectional design and with a quantitative approach to data management. \nThe population is made up of 280 freight drivers who provide service to the company ISELT, in the city of Arequipa surveyed during the third quarter of the 2018 period. The sample consists of 105 freight drivers who provide service to the company, which was determined applying the technique of simple random sampling and applying the technique of correction by finitude. The technique used for the data collection was the survey and the instrument was the questionnaire of Occupational risk factors in transport \nEstablishing as a conclusion that: The factors of occupational risks presented by the drivers of the company ISELT are located preponderantly at a moderate level by 55%, followed by 35% at the low level and 10% at a very low level. Determining that there is a considerable rate of suffering a work accident, influenced by a set of factors that are part of the daily activities they perform.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».