Ensayo de campo de un procedimiento de investigación de casos de enfermedades de origen laboral
Bibliographic record
Abstract
manifiesto una escasa práctica en la investigación de casos de enfermedades profesionales o relacionadas con el trabajo.En este contexto se desarrolla este proyecto dirigido al desarrollo y ensayo de un procedimiento de investigación de casos de enfermedades profesionales o relacionadas con el trabajo, que permita orientar, armonizar y sistematizar la recogida de información en el transcurso de la investigación de este tipo de casos.En una primera fase un grupo investigadores del Instituto Valenciano de Seguridad y Salud en el Trabajo y de la Escuela Nacional de Medicina del Trabajo del Instituto de Salud Carlos III desarrollaron un procedimiento de investigación de casos de enfermedades laborales (profesionales o relacionadas con el trabajo), que se sometió mediante un taller al consenso con un grupo de expertos procedentes de distintos grupos de interés: Sindicatos, Servicios de Prevención Propios y Ajenos, Mutuas, Inspección de Trabajo, órganos técnicos de las CCAA, Sociedades de Medicina del Trabajo y Organismos Públicos de Investigación y Universidad.El procedimiento resultante se ensayó en 21 casos incidentes de enfermedades laborales, se evaluaron un total de 26 indicadores en tres dimensiones: necesidad, aplicabilidad y valoración general, medidos por una escala tipo Likert, evaluando el grado de acuerdo entre aplicadores mediante el procedimiento de estandarización del Instrumento AGREE.Los resultados ponen de manifiesto en 19 indicadores un grado de consenso superior al 80% y en 10 un grado de consenso superior al 90%, no existiendo disenso en ningunos de los indicadores analizados, lo que permite concluir que el procedimiento ensayado cubre las necesidades de información en la investigación de casos de enfermedades laborales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.019 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".