Mitigación del ambiente térmico en el área de lavandería sección secado del Hospital General Docente Ambato
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".