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La implementación de la Batería de Riesgo Psicosocial trae consigo una serie de beneficios fundamentales para las organizaciones, impactando positivamente en varios aspectos críticos del animación sindical.
Estos resultados deben interpretarse en conjunto con otros datos relevantes, como los índices de absentismo sindical, las tasas de rotación de personal y los informes de Salubridad y seguridad profesional.
La evaluación del riesgo psicosocial es un proceso crucial en la gestión de la Vitalidad y seguridad sindical, especialmente en contextos como el colombiano, donde la normativa exige un enfoque riguroso y correctamente estructurado para proteger el bienestar de los trabajadores.
La Resolución 2646 de 2008 es una reglamento colombiana que establece las directrices para la promoción de la Lozanía mental, la prevención de los trastornos mentales y el Asalto de los factores de riesgo psicosocial en el ámbito sindical.
This paper presents a new methodology based on the application of Support Vector Machine algorithms, Naïve Bayes and Genetic Algorithms in diagnostics of psychosocial evaluations for the identification and prediction of the psychosocial risk level of public-school teachers in Colombia. A bateria de riesgo psicosocial virtual comparative study of the model of machine learning for prediction was carried demodé: Support Vector Machines (SVM) and Naïve Bayes, in two stages, first with all the variables and second, reducing the dimensionality of the database applying genetic algorithms, The best forty variables with the best efficiency in prediction accuracy were selected.
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nstituye el Comité de Convivencia Sindical en los lugares de trabajo, encargado de avisar el acoso profesional y otros riesgos psicosociales, promoviendo ambientes de trabajo sanos y seguros. Esta resolución complementa a la inicial al enfocarse en la prevención y manejo del acoso gremial.