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Objective: the purpose of the research is analyzing and identifying social representations of workers in a public organization in relation to psychosocial risks and harassment in the workplace. The study was conducted at the Nasa Vital Township company in Paipa (Boyacá, Colombia), in November 2011. Methodology: qualitative study with a hermeneutic approach. The unit analysis is composed by the company workers and the work unit is set at the reasearcher's convenience. The study involved 20 workers belonging to the operator and administrative positions in the company. The letter of free associations and case study were techniques used in this research. Results: the data analysis developed from batería de riesgo psicosocial ejemplo the structural theory showed that social representations of psychosocial risks are organized around pressure, harassment, safety, accidents, stress and insecurity.
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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: artificial 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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