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Nuevos indicadores de población trabajadora Accidentes de trabajo y otros daños a la Sanidad Condiciones de trabajo Administración y actividades preventivas Encuestas

The database used consisted of 3000 epidemiological records, which corresponded to teachers from public schools in the metropolitan area of a Colombian city. The use of SVM easily detected variables of physiological type and the best prediction performance was obtained with accuracy of 96.3%.

Desarrollamos un Sistema Integrado de Gobierno con un enfoque a la Calidad que permite suscitar la satisfacción del cliente, productos y/o servicios que cumplen con las deposición de las partes interesadas, liderazgo, compromiso de los colaboradores, optimización de procesos, progreso continua, toma de decisiones basada en la evidencia y dirección de las relaciones laborales.

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Dificultad o imposibilidad de contar con ayuda de superiores y/o compañeros para resolver problemas

In the best classification performance, general precision and stability will obtained with 95% effectiveness compared to the psychosocial clinical diagnosis. Three new physiological variables will be implemented to be associated with psychosocial risk levels (heart rate, skin electrodermal activity, and electromyography). To validate the proposed prediction method, a 480 individuals who were representative of the sample will randomly chosen and evaluated with three new physiological variables is selected Vencedor a case study. Use of the model Campeón an instrument for prediction of psychosocial risk level in public-school teachers is suggested Campeón a tool for occupational psychologists to improve psychosocial risk prevention programs within administrative and occupational safety systems.

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This paper presents a new methodology based on the application of Support Vector Machine algorithms, Naïve Bayes and Genetic Algorithms in diagnostics of psychosocial evaluations for the identification and batería de riesgo psicosocial colombia prediction of the psychosocial risk level of public-school teachers in Colombia. A comparative study of the model of machine learning for prediction was carried demodé: Support Vector Machines (SVM) and Naïve Bayes, in two stages, first with bateria de riesgo psicosocial all the variables and second, reducing the dimensionality of the database applying genetic algorithms, The best forty variables with the best efficiency in prediction accuracy were selected.

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