5 resultados para occupational risks.

em Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco


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The present work is focused on the measurement of workers exposure to nano-TiO2 in the life cycle steps of depollutant mortars. It has been done in the framework of the SCAFFOLD project, which aims at the management of potential risks arising from the use of manufactured nanomaterials in construction. Main findings can be summarized as follows: (1) The occupational exposure to nano-TiO2 is below 0.3 mg/m(3) for all measured scenarios. The highest concentrations were measured during the cleaning task (in the nano-TiO2 manufacturing process) and during the application (spraying) of depollutant coatings on a wall. (2) It was found a high release of particles above the background in several tasks as expected due to the nature of the activities performed. The maximum concentration was measured during drilling and during adding powder materials (mean total particle concentration up to 5.591E+04 particles/cm(3) and 5.69E+04 particles/cm(3)). However, considering data on total particle concentration released, no striking differences have been observed when tasks have been performed using conventional materials in the sector (control) and when using materials doped with nano-objects.

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Published as an article in: Moneda y Crédito (2004), 219, pp.: 43-68.

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La actividad aseguradora supone la transferencia de riesgos del asegurado al asegurador. El asegurador se compromete al pago de una prestación si el riesgo se realiza. Se produce un cambio en el ciclo productivo. El asegurador vende una cobertura sin conocer el momento y el coste exacto de dicha cobertura. Esta particularidad de la actividad aseguradora explica la necesidad para una entidad aseguradora de ser solvente en cada momento y ante cualquier imprevisto. Por ello, la solvencia de las entidades aseguradoras es un aspecto que se ha ido recogiendo en las distintas normativas que han regulado la actividad aseguradora y al que se ha ido dando cada vez más importancia. Actualmente la legislación vigente en materia de solvencia de las aseguradoras esta regulada por la directiva europea Solvencia I. Esta directiva establece dos conceptos para garantizar la solvencia: las provisiones técnicas y el margen de solvencia. Las provisiones técnicas son las calculadas para garantizar la solvencia estática de la compañía, es decir aquella que hace frente, en un instante temporal determinado, a los compromisos asumidos por la entidad. El margen de solvencia se destina a cubrir la solvencia dinámica, aquella que hace referencia a eventos futuros que puedan afectar la capacidad del asegurador. Sin embargo en una corriente de gestión global del riesgo en la que el sector bancario ya se había adelantado al sector asegurador con la normativa Basilea II, se decidió iniciar un proyecto europeo de reforma de Solvencia I y en noviembre del 2009 se adoptó la directiva 2009/138/CE del parlamento europeo y del consejo, sobre el seguro de vida, el acceso a la actividad de seguro y de reaseguro y su ejercicio mas conocida como Solvencia II. Esta directiva supone un profundo cambio en las reglas actuales de solvencia para las entidades aseguradoras. Este cambio persigue el objetivo de establecer un marco regulador común a nivel europeo que sea más adaptado al perfil de riesgo de cada entidad aseguradora. Esta nueva directiva define dos niveles distintos de capital: el SCR (requerimiento estándar de capital de solvencia) y el MCR (requerimiento mínimo de capital). Para el calculo del SCR se ha establecido que el asegurador tendrá la libertad de elegir entre dos modelos. Un modelo estándar propuesto por la Autoridad Europea de Seguros y Pensiones de Jubilación (EIOPA por sus siglas en inglés), que permitirá un calculo simple, y un modelo interno desarrollado por la propia entidad que deberá ser aprobado por las autoridades competentes. También se contempla la posibilidad de utilizar un modelo mixto que combine ambos, el estándar y el interno. Para el desarrollo del modelo estándar se han realizado una serie de estudios de impacto cuantitativos (QIS). El último estudio (QIS 5) ha sido el que ha planteado de forma más precisa el cálculo del SCR. Plantea unos shocks que se deberán de aplicar al balance de la entidad con el objetivo de estresarlo, y en base a los resultados obtenidos constituir el SCR. El objetivo de este trabajo es realizar una síntesis de las especificaciones técnicas del QIS5 para los seguros de vida y realizar una aplicación práctica para un seguro de vida mixto puro. En la aplicación práctica se determinarán los flujos de caja asociados a este producto para calcular su mejor estimación (Best estimate). Posteriormente se determinará el SCR aplicando los shocks para los riesgos de mortalidad, rescates y gastos. Por último, calcularemos el margen de riesgo asociado al SCR. Terminaremos el presente TFG con unas conclusiones, la bibliografía empleada así como un anexo con las tablas empleadas.

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Background: Little is known about the types of 'sit less, move more' strategies that appeal to office employees, or what factors influence their use. This study assessed the uptake of strategies in Spanish university office employees engaged in an intervention, and those factors that enabled or limited strategy uptake. Methods: The study used a mixed method design. Semi-structured interviews were conducted with academics and administrators (n = 12; 44 +/- 12 mean SD age; 6 women) at three points across the five-month intervention, and data used to identify factors that influenced the uptake of strategies. Employees who finished the intervention then completed a survey rating (n = 88; 42 +/- 8 mean SD age; 51 women) the extent to which strategies were used [never (1) to usually (4)]; additional survey items (generated from interviewee data) rated the impact of factors that enabled or limited strategy uptake [no influence (1) to very strong influence (4)]. Survey score distributions and averages were calculated and findings triangulated with interview data. Results: Relative to baseline, 67% of the sample increased step counts post intervention (n = 59); 60% decreased occupational sitting (n = 53). 'Active work tasks' and 'increases in walking intensity' were the strategies most frequently used by employees (89% and 94% sometimes or usually utilised these strategies); 'walk-talk meetings' and ` lunchtime walking groups' were the least used (80% and 96% hardly ever or never utilised these strategies). 'Sitting time and step count logging' was the most important enabler of behaviour change (mean survey score of 3.1 +/- 0.8); interviewees highlighted the motivational value of being able to view logged data through visual graphics in a dedicated website, and gain feedback on progress against set goals. 'Screen based work' (mean survey score of 3.2 +/- 0.8) was the most significant barrier limiting the uptake of strategies. Inherent time pressures and cultural norms that dictated sedentary work practices limited the adoption of 'walk-talk meetings' and ` lunch time walking groups'. Conclusions: The findings provide practical insights into which strategies and influences practitioners need to target to maximise the impact of 'sit less, move more' occupational intervention strategies.

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In multisource industrial scenarios (MSIS) coexist NOAA generating activities with other productive sources of airborne particles, such as parallel processes of manufacturing or electrical and diesel machinery. A distinctive characteristic of MSIS is the spatially complex distribution of aerosol sources, as well as their potential differences in dynamics, due to the feasibility of multi-task configuration at a given time. Thus, the background signal is expected to challenge the aerosol analyzers at a probably wide range of concentrations and size distributions, depending of the multisource configuration at a given time. Monitoring and prediction by using statistical analysis of time series captured by on-line particle analyzers in industrial scenarios, have been proven to be feasible in predicting PNC evolution provided a given quality of net signals (difference between signal at source and background). However the analysis and modelling of non-consistent time series, influenced by low levels of SNR (Signal-Noise Ratio) could build a misleading basis for decision making. In this context, this work explores the use of stochastic models based on ARIMA methodology to monitor and predict exposure values (PNC). The study was carried out in a MSIS where an case study focused on the manufacture of perforated tablets of nano-TiO2 by cold pressing was performed