El doctorando David Cardenas Gonzalo ha obtenido sobresaliente 'cum laude' en la calificación de su tesis doctoral, presentada en la Escuela Politécnica Superior que explica y cuantifica cómo la combinación de cargas laborales y familiares influye en el estrés laboral e identifica las variables amortiguadoras que tienen por objetivo reducir la probabilidad de estrés.
Esta tesis presta especial atención a la delimitación del concepto de estrés, sus generadores y sus consecuencias. Presenta un modelo bayesiano y además analizan los modelos clásicos y las aportaciones más recientes relacionadas con el estrés tanto en el mundo laboral como en el familiar.
La Tesis de David Cardenas, del Programa de Doctorado Investigación en Ingeniería, se titula “Modelo bayesiano para la determinación cuantitativa de la influencia de las condiciones laborales y familiares sobre la probabilidad de estrés. Identificación de variables amortiguadoras para reducir el estrés y sus síntomas fisiológicos. Un análisis a nivel europeo mediante a la V EWCS”. Esta tesis ha sido dirigida por Susana García Herrero y Miguel Ángel Mariscal Saldaña.
En los primeros capítulos de la Tesis muestra la revisión bibliográfica. Se presta especial atención a la delimitación del concepto de estrés, sus generadores y sus consecuencias. Además se analizan los modelos clásicos y las aportaciones más recientes relacionadas con el estrés tanto en el mundo laboral como en el familiar.
En los siguientes capítulos se expone la metodología empleada en la Tesis Doctoral. Por un lado, se presenta la Encuesta Europea de Condiciones de Trabajo, que es la base de datos utilizada para el desarrollo de los modelos probabilísticos desarrollados en la Tesis. Esta base de datos cuenta con un total de 43816 encuestas facilitadas por la Fundación Europea para el Desarrollo de las Condiciones de Trabajo. Por otro lado, se explican los Sistemas Inteligentes, en concreto, las Redes Bayesianas, que es la técnica estadística de aprendizaje automático empleada en la Tesis para extraer el conocimiento a partir de los datos. Además, los últimos capítulos dedicados a la metodología explican los mecanismos de validación empleados en la presente Tesis.
A continuación se define el modelo conceptual de la Tesis Doctoral. En primer lugar se identifican, definen y validan las variables que forman parte del mismo; en segundo lugar, mediante algoritmos de aprendizaje estructural, se obtiene el grafo del modelo; y en tercer lugar se procede a la validación del mismo.
Por último, en el capítulo de resultados se muestra la inferencia estadística realizada a partir del modelo, es decir, se muestran pormenorizadamente los análisis de sensibilidad que calculan las probabilidades de sufrir estrés en función de las diferentes combinaciones de cargas laborales, familiares y variables amortiguadoras sometidas a estudio.
Los avances durante la realización de la Tesis han sido publicados en revistas de impacto, incluidas en el JCR.
