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Título: Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
Asesor(es): Perez Carpio, Jackson Edgardo
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
Fecha de publicación: 7-nov-2023
Institución: Universidad Peruana Unión
Resumen: En este artículo se expone la predicción de accidentes de trabajo dentro del sector manufacturero a través del modelo machine learning, debido a una mayor tendencia de accidentes en este sector. Para esto se muestreó y se recopiló datos de accidentes de trabajo en los 24 departamentos del Perú, a fin de predecir accidentes de trabajo futuros que podríamos tener. La metodología establece rangos de valor proyectados, donde se empleó logaritmos y calculados de modelos, para optimizar los riesgos de los accidentes de trabajo ocurridos en todo el país. Acorde al estudio realizado en el periodo del 2016 al 2021, se evidencia una tendencia al incremento en accidentes, es decir que cada año habrá un incremento de 481.97 accidentes. Los resultados en ese periodo de 6 años, se clasifican en accidentes de trabajo como lesiones, invalidez o muerte, aquellos que van a ocurrir y con mayor frecuencia por la naturaleza de sus actividades.
Nota: LIMA; Higiene y Salud Ocupacional; Escuela Profesional de Ingeniería Ambiental
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Ambiental
Institución que otorga el grado o título: Universidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grado o título: Ingeniero Ambiental
Jurado: Perez Carpio, Jackson Edgardo; Cruz Huaranga, Milda Amparo; Fernández Rojas, Joel Hugo; Gutierrez Rodríguez, Iliana Del Carmen; Poma Porras, Orlando Alan
Fecha de registro: 19-dic-2023; 19-dic-2023



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