Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning

Descripción del Articulo

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 fi...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Enciso Carhuamaca, Katherine Jasmin, Huaytalla Ramirez, Raul Luis, Lino Valenzuela, Nadyely Del Rosario
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Peruana Unión
Repositorio:UPEU-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/7102
Enlace del recurso:http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7102
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Machine learning
Accidente de trabajo
Predicción
Actividad económica
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
id UEPU_0aced7f404773e8ecbe1b3e33058be74
oai_identifier_str oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/7102
network_acronym_str UEPU
network_name_str UPEU-Tesis
repository_id_str 4840
dc.title.en_ES.fl_str_mv Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
title Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
spellingShingle Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
Enciso Carhuamaca, Katherine Jasmin
Machine learning
Accidente de trabajo
Predicción
Actividad económica
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
title_short Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
title_full Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
title_fullStr Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
title_full_unstemmed Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
title_sort Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
author Enciso Carhuamaca, Katherine Jasmin
author_facet Enciso Carhuamaca, Katherine Jasmin
Huaytalla Ramirez, Raul Luis
Lino Valenzuela, Nadyely Del Rosario
author_role author
author2 Huaytalla Ramirez, Raul Luis
Lino Valenzuela, Nadyely Del Rosario
author2_role author
author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Perez Carpio, Jackson Edgardo
dc.contributor.author.fl_str_mv Enciso Carhuamaca, Katherine Jasmin
Huaytalla Ramirez, Raul Luis
Lino Valenzuela, Nadyely Del Rosario
dc.subject.en_ES.fl_str_mv Machine learning
Accidente de trabajo
Predicción
Actividad económica
topic Machine learning
Accidente de trabajo
Predicción
Actividad económica
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
dc.subject.ocde.en_ES.fl_str_mv http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00
description 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.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-12-19T17:23:39Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-12-19T17:23:39Z
dc.date.embargoEnd.none.fl_str_mv 2025-11-07
dc.date.issued.fl_str_mv 2023-11-07
dc.type.en_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7102
url http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7102
dc.language.iso.en_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.en_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/
eu_rights_str_mv embargoedAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/
dc.format.en_ES.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.en_ES.fl_str_mv Universidad Peruana Unión
dc.publisher.country.en_ES.fl_str_mv PE
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UPEU-Tesis
instname:Universidad Peruana Unión
instacron:UPEU
instname_str Universidad Peruana Unión
instacron_str UPEU
institution UPEU
reponame_str UPEU-Tesis
collection UPEU-Tesis
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/cbc59666-9f4c-46d7-89da-fc038c9a30c8/download
https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/c8dc6a9c-8dde-4f15-a3b7-f98b35806eee/download
https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/c73113b6-78ef-4924-8840-6d4f35b3adf8/download
https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/56bebbc8-c35d-46f9-976e-794ed982bd46/download
https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/47d4a463-287e-4c3e-b277-5fa0843eb6ce/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 452af2e9db9d212cf3be78566864bc7b
bc9836f8cf1d6621729658cae6f70824
c1b2c70a9fa3bcf6add4668d0bda1c08
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
ff8658fc73ea29fe78987aa30fc51cfe
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace 7
repository.mail.fl_str_mv repositorio-help@upeu.edu.pe
_version_ 1835737472733020160
spelling Perez Carpio, Jackson EdgardoEnciso Carhuamaca, Katherine JasminHuaytalla Ramirez, Raul LuisLino Valenzuela, Nadyely Del Rosario2023-12-19T17:23:39Z2023-12-19T17:23:39Z2023-11-072025-11-07http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7102En 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.LIMAEscuela Profesional de Ingeniería AmbientalHigiene y Salud Ocupacionalapplication/pdfspaUniversidad Peruana UniónPEinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/Machine learningAccidente de trabajoPredicciónActividad económicahttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learninginfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UPEU-Tesisinstname:Universidad Peruana Unióninstacron:UPEUSUNEDUIngeniería AmbientalUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y ArquitecturaIngeniero Ambiental41617649https://orcid.org/0000-0002-6246-0155769162454733188175846385521066Cruz Huaranga, Milda AmparoFernández Rojas, Joel HugoGutierrez Rodríguez, Iliana Del CarmenPoma Porras, Orlando AlanPerez Carpio, Jackson Edgardohttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALKatherine_Tesis_Lic_2023.pdfKatherine_Tesis_Lic_2023.pdfapplication/pdf284470https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/cbc59666-9f4c-46d7-89da-fc038c9a30c8/download452af2e9db9d212cf3be78566864bc7bMD51Autorización.pdfAutorización.pdfapplication/pdf565031https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/c8dc6a9c-8dde-4f15-a3b7-f98b35806eee/downloadbc9836f8cf1d6621729658cae6f70824MD52Reporte_similitud.pdfReporte_similitud.pdfapplication/pdf1186579https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/c73113b6-78ef-4924-8840-6d4f35b3adf8/downloadc1b2c70a9fa3bcf6add4668d0bda1c08MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/56bebbc8-c35d-46f9-976e-794ed982bd46/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81037https://repositorio.upeu.edu.pe/bitstreams/47d4a463-287e-4c3e-b277-5fa0843eb6ce/downloadff8658fc73ea29fe78987aa30fc51cfeMD5420.500.12840/7102oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/71022023-12-19 12:23:40.61http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessopen.accesshttps://repositorio.upeu.edu.peDSpace 7repositorio-help@upeu.edu.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
score 13.905835
Modelamiento de accidentes de trabajo por actividad económica mediante técnica de machine learning
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares