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Mitigación del ambiente térmico en el área de lavandería sección secado del Hospital General Docente Ambato

2020· article· es· W3097086609 on OpenAlexvenueno aff
Cristian David Redrobán Dillón, Ángel Daniel Larrea Moreano, Tatiana Gissela Núñez Verdezoto, María Angélica Larrea Moreano

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languagees
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En el presente estudio se establecieron medidas de mitigación para el ambiente térmico en el área de lavandería, sección secado evaluando y analizando riegos a los cuales están expuestos los operarios del Hospital General Ambato en su jornada laboral. Esta investigación tuvo su inicio con la evaluación cualitativa utilizando la matriz del Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo (INSHT), en donde se valora el riesgo en base a parámetros. También se empleó la norma NTP 330, que evalúa los riesgos de manera cuantitativa. En base a estas herramientas se procedió a llenar la matriz propuesta por el Ministerio de Trabajo. Como resultado de las herramientas, se consideran medidas que contrarresten al riesgo con un nivel de criticidad más alto, esto se lo realizó empleando las buenas prácticas establecidas por el Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo NTP 322: Método WBGT y NTP 74: Método Fagner. Una vez realizada las mediciones se obtuvo como resultado un índice WBGT de 31.02°C y un 100% de personas insatisfechas. Se demostró que los trabajadores se encuentran expuestos a estrés térmico y disconfort térmico, por la cual se planteó una medida que considera la redistribución del área de la sección de secado del área de lavandería asegurando así un ambiente adecuado para que los trabajadores desempeñen sus labores de la mejor manera.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.003

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.400
Teacher spread0.362 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2020
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