Violencia doméstica en Argentina: un modelo de evaluación de riesgos aplicando técnicas de machine learning

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Violencia doméstica en Argentina: un modelo de evaluación de riesgos aplicando técnicas de machine learning

Clur, Marina · RI ITBA · 2022

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Autor / responsable

Clur, Marina

Editorial

RI ITBA

Año

2022

Idioma

es

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Resumen

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"En el presente trabajo se analizan las características de las personas que sufren episodios de violencia doméstica o de género en base a las denuncias realizadas entre el 2017 y 2020 en Argentina. El principal objetivo consistió en desarrollar un modelo predictivo que permita definir de forma sistemática el nivel de riesgo al que están expuestas las personas que denuncian dichos episodios utilizando los datos que son relevados al momento de la denuncia y el nivel de riesgo evaluado por los profesionales del organismo que toma dichas denuncias. Actualmente no existe en Argentina una técnica sistemática para la valoración del riesgo o grado de peligro en el que se encuentran las personas que sufren violencia doméstica al momento de realizar la denuncia." Trabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2022

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Clur, M. (2022). Violencia doméstica en Argentina: un modelo de evaluación de riesgos aplicando técnicas de machine learning. RI ITBA. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3851

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Clur, Marina. Violencia doméstica en Argentina: un modelo de evaluación de riesgos aplicando técnicas de machine learning. RI ITBA, 2022. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3851.

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Clur, Marina. 2022. Violencia doméstica en Argentina: un modelo de evaluación de riesgos aplicando técnicas de machine learning. RI ITBA. http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3851.

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Clur, M. 2022, Violencia doméstica en Argentina: un modelo de evaluación de riesgos aplicando técnicas de machine learning, RI ITBA, available at: http://ri.itba.edu.ar/handle/20.500.14769/3851 [Accessed 1 Jul. 2026].

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Título: Violencia doméstica en Argentina: un modelo de evaluación de riesgos aplicando técnicas de machine learning

Autor / colaboradores: Clur, Marina

Editorial: RI ITBA

Año de publicación: 2022

Idioma: es

Materias

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