bateria de riesgo psicosocial tipo a y b Opciones

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This paper presents a new methodology based on machine learning techniques in diagnostics of psychosocial assessments to identify the risk level in teachers of public schools in Colombia. A comparative study of three important models of machine learning for prediction was done: fabricado neural networks, decision trees and naive bayes, reducing the dimensionality of the data. This was done by applying genetic algorithms, algorithm of the expected amount of information, the algorithm GainRatioAttributeEval, Pearson's relation coefficient and principal components analysis.

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Objective. The primary aim of this study is to validate psychosocial risk factors through a comprehensive assessment conducted in two distinct service sector corporations located in Colombia during the period spanning 2022 to 2023.

Tareas que pueden crear riesgo de violencia; trabajos con fondos valiosos, clientes conflictivos, situaciones de aislamiento geográfico…

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