2026-04-29T10:05:47Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/46162024-05-17T07:52:39Zcom_10259_2699col_10259_2723
García Herrero, Susana
Mariscal Saldaña, Miguel Ángel
López García, José Ramón
Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil
2017-09-26T11:34:05Z
2017-09-26T11:34:05Z
2017
2017
http://hdl.handle.net/10259/4616
10.36443/10259/4616
El objetivo principal de esta Tesis es el análisis desde un punto de vista predictivo del aumento de la probabilidad de accidente laboral de los trabajadores relacionado con sus condiciones de trabajo.
Los datos de estudio son proporcionados por las Encuestas Nacionales de Condiciones de Trabajo realizadas en España. Concretamente se han utilizado los datos de la VII ENCT (2011) elaborada por el Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo.
El tratamiento de los datos se ha realizado mediante técnicas “Machine Learning” (Aprendizaje automático), de manera específica Redes Bayesianas.
Los resultados reflejan la relación de las condiciones de trabajo en el aumento de la probabilidad de accidente laboral, proporcionando situaciones que favorecen su aparición. Asimismo, el estudio analiza estos resultados a través del sector de actividad, definiendo las variables que aumentan en mayor medida la probabilidad de accidente en cada uno de ellos.
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info:eu-repo/semantics/openAccess
Accidentes de trabajo
Redes bayesianas
Condiciones de trabajo
Riesgos
Lesiones
Work accidents
Bayesian networks
Working conditions
Occupational hazards
Work injuries
Organización del trabajo
Methods engineering
5311.03 Estudios Industriales
6305.03 Análisis Estadístico
Modelización de la probabilidad de accidente laboral en función de las condiciones de trabajo mediante técnicas “Machine Learning”
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion