Aplicación del aprendizaje automático a los registros de datos para identificar las prioridades de prevención
22 Jun

Aplicación del aprendizaje automático a los registros de datos para identificar las prioridades de prevención

Este estudio aprovechó una base de datos de solicitudes de indemnización laboral del estado de Ohio y técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para orientar los esfuerzos de prevención por causa de lesiones por sector industrial.

Se desarrollaron métodos de codificación automática de la causalidad de la lesión para codificar más de 1,2 millones de solicitudes de indemnización de la Oficina de Compensación de Trabajadores de Ohio para este estudio. Los grupos de industria se clasificaron para los casos de trastornos musculoesqueléticos de tejidos blandos que se pudieron haber prevenido con intervenciones ergonómicas biomecánicas (ERGO) o accidentes.

Este estudio creó un tercer sistema importante de vigilancia de lesiones ocupacionales en EE. UU. Estos hallazgos se están utilizando para orientar los recursos de prevención en tipos específicos de lesiones ocupacionales en grupos industriales específicos, especialmente en Ohio. Otras oficinas estatales o aseguradoras pueden usar métodos similares.

 

Referencia:

Applying Machine Learning to Workers’ Compensation Data to Identify Industry-Specific Ergonomic and Safety Prevention Priorities: Ohio, 2001 to 2011.

Autores: Meyers AR, Al-Tarawneh IS, Wurzelbacher SJ, Bushnell PT, Lampl MP, Bell JL, Bertke SJ, Robins DC, Tseng CY, Wei C, Raudabaugh JA, Schnorr TM.

J Occup Environ Med. 2018 Jan;60(1):55-73.

Disponible en:

https://www.researchgate.net/publication/320050664_Applying_Machine_Learning_to_Workers’_Compensation_Data_to_Identify_Industry-Specific_Ergonomic_and_Safety_Prevention_Priorities_Ohio_2001_to_2011

¿Cómo pueden evolucionar las actividades productivas en un próximo futuro?
13 Jun

¿Cómo pueden evolucionar las actividades productivas en un próximo futuro?

Aunque el análisis se refiere a Francia, las tendencias que en este trabajo se describen pueden servir para muchos otros países.

Se identificaron algunas variables a partir de un análisis de los desarrollos más importantes en el mundo del trabajo en los últimos veinticinco años, que se presentó en la edición anterior de la revista Hygiène et sécurité du travail (Les évolutions marquantes du monde du travail au cours des 25 dernières années HST n°243 – Avril / Mai / Juin 2016).

Las variables:

  • Cadenas mundiales de producción e intercambios locales
  • En un mundo robotizado ¿qué lugar para las personas?
  • ¿Sociedad de riesgo cero?
  • Trabajo o empleo
  • ¿Todos los emprendedores nómadas?
  • ¿Trabajo prescrito o autónomo?

Estas variables fueron objeto de seis talleres prospectivos donde se imaginaron posibles cambios en el mundo del trabajo para 2040. Este artículo, el segundo de una serie de tres artículos, presenta el fruto de estas reflexiones y las hipótesis previstas.

 

Referencia:

Comment pourraient évoluer les activités productives en France d’ici 2040 ?

Autores: Catherine Levert, Michel Héry, Jérôme Bertin, Philippe Biélec, Stéphane Binet, Thomas Coutrot, Frédéric Dumalin, Cécile Jolly, François de Jouvenel, Louis Laurent

Hygiène et sécurité du travail, N°244, 2016

Disponible en:

http://www.inrs.fr/media.html?refINRS=VP%2014

 

 

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