Educational strategies for improving waste segregation at the San Antonio Hospital, Mitú – Vaupés, during the second quarter of 2024
Notice bibliographique
Résumé
Debido a la alta rotación de personal en la Empresa Social del Estado (E.S.E) Hospital San Antonio, ubicada en Mitú, Vaupés, la cual es asociada a las dificultades geográficas que tiene la región, la dificultad para el acceso, y la alta cantidad de sedes que tiene el hospital, y el desconocimiento de diferentes temas relacionados con la gestión ambiental, y especialmente, la separación de residuos hospitalarios por parte del personal (administrativos, médicos, enfermeros y auxiliares de enfermería), se propuso desde el área de gestión ambiental y desde el proyecto de intervención educativo de la universidad libertadores, promover la educación ambiental como una estrategia de fortalecimiento de la cultura ambiental en cada uno de los colaboradores; el proceso se realizó, durante varias etapas, se inició con una fase diagnóstica, posteriormente se realizó la revisión documental existente, donde se analizaron autores internacionales y nacionales, verificando que la literatura fuera actualizada, y la mejora del material educativo disponible, en donde se realizaron socializaciones en los diferentes espacios de capacitaciones y mejora continua, proceso en el que se desarrolló un material que fuese de fácil acceso en todas las sedes de la E.S.E, teniendo claro las dificultades tecnológicas propias de los espacios alejados del casco urbano. La correcta segregación permite, a futuro, disminuir los costos para la institución, evitando la propagación de enfermedades infecciosas, y cuidar la salud ambiental del entorno donde se encuentra la empresa, en este trabajo se inició este proceso, con el deseo de que sea continuado por los futuros ejecutores de la parte ambiental.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».