Submitted by BKAB Setor Proc. Técnicos FGV-SP (biblioteca.sp.cat@fgv.br) on 2013-01-21T12:09:01Z No. of bitstreams: 1 1198602125.pdf: 3842513 bytes, checksum: f26d9c8a75e7f11a1c95f5eef79b662f (MD5) / Analisa a relação e a interdependência dos elementos componentes do hospital, como também das variáveis que intervêm no relacionacionamento interno e externo do seu desenvolvimento. Fornece os mecanismos de avaliação do desempenho resultante da associação dos elementos, pessoas, organização e comportamento, como aspectos essencias, baseados em operacionais e comportamentais, para a mediação das atividades hospitalares. Apresenta o que está relacionado com elaboração de uma política de recursos humanos, como medida de solução à crise que é vivida pelos hospitais, para se chegar a um desempenho eficiente e eficaz. Descreve o conteúdo e a implementação de um sistema de informações para controlar e avaliar o resultado das atividades hospitalares

p. 1-215 / Submitted by Santiago Fabio (fabio.ssantiago@hotmail.com) on 2013-04-01T17:25:44Z No. of bitstreams: 1 11111.pdf: 1743030 bytes, checksum: 1eb810ccffbaad916f5eee8489869601 (MD5) / Approved for entry into archive by Tatiana Lima(tatianasl@ufba.br) on 2013-04-05T17:21:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 11111.pdf: 1743030 bytes, checksum: 1eb810ccffbaad916f5eee8489869601 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-04-05T17:21:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 11111.pdf: 1743030 bytes, checksum: 1eb810ccffbaad916f5eee8489869601 (MD5) Previous issue date: 2002 / Esta dissertação tem como tema a Avaliação de Desempenho, em que se partiu de uma pesquisa com os segmentos da Comunidade Acadêmica, acerca da importância e aplicabilidade de um Sistema de Avaliação na Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia - UESB. Embora a UESB venha conseguindo uma expansão no desenvolvimento das suas atividades de ensino, pesquisa e extensão e esteja implementando um processo de mudança em sua gestão, alicerçado em um modelo de organização participativa, ainda não dispõe de um Sistema de Avaliação qualitativa de professores e técnicos, que faça jus à relevância e à repercussão social e acadêmica das atividades individuais e coletivas nela realizadas. Em decorrência disso, as atividades são avaliadas apenas em termos quantitativos, desprezando-se a qualidade e a repercussão das ações. O foco central desta dissertação foi o de explorar as possibilidades e potencialidades da avaliação de desempenho do ponto de vista qualitativo, a partir das percepções, opiniões e crenças da comunidade acadêmica. A metodologia utilizada para a realização da pesquisa empírica foi a qualitativa e a técnica empregada foi a dos Grupos Focais, que reuniu 31 pessoas da Comunidade Acadêmica, divididas em 5 grupos (Grupo de Diretores de Departamentos e Coordenadores de Colegiados, Grupo de Docentes, Grupo de Servidores Técnico-Administrativos, Grupos de Discentes e Grupo da Administração Central) que teve como tema para discussão a “Avaliação de Desempenho e o Estágio Probatório”. Uma das conclusões da pesquisa é a de que a Comunidade Universitária está consciente da necessidade de controle sistemático dos processos acadêmico e institucional na UESB, mas isto deverá ser feito a partir da elaboração de um Programa de Avaliação de Desempenho discutido de maneira pública e democrática, como forma de garantir caminhos estratégicos para a expansão e consolidação da Universidade. Fica evidente na pesquisa que, levando-se em conta os argumentos representativos dos componentes dos 5 grupos focais, a avaliação de desempenho na UESB deve ser desenvolvida utilizando a metodologia de avaliação por objetivos onde o foco é o trabalho e as comparações a serem feitas devem estar pautadas no trabalho e seus resultados. Deverão assim ser analisados o fornecimento dos meios e condições necessárias à realização dos trabalhos e padrão de comportamento apresentado pelos servidores em sua realização, a partir de um processo de decisão colegiada que possui como fatores chaves os aspectos comportamentais, aspectos técnicos e de qualidade nos resultados e aspectos de conhecimento e domínio teórico. Dessa forma, e tomando-se como base as informações e as expectativas da Universidade, dos Discentes e dos Servidores que a compõem, devem ser estabelecidos os planos de ação a curto, médio e longo prazos. / Salvador

O comportamento individual relativo a viagens sofre a influência de fatores individuais e do meio urbano. Assim, a vizinhança seria uma das variáveis a serem consideradas na análise comportamental relacionada aos deslocamentos. O objetivo principal deste trabalho é analisar a influência da vizinhança no comportamento individual relativo a viagens, através de dados em painel. Dados em painel constituem importante ferramenta em análises comportamentais subjacentes a viagens urbanas, uma vez que propiciam maior quantidade de informações quando comparados aos dados seccionais. Padrões de viagens são mais bem evidenciados, através de dados em painel, caracterizando as habituais rotinas de atividades e viagens, além de melhor identificar comportamentos atípicos. Todavia, a obtenção desses dados comumente não é atividade trivial, demandando recursos monetários e de tempo. Um dos objetivos secundários deste trabalho é apresentar uma maneira prática e pouco onerosa de obtenção de dados em painel através de Smartphones. Tais dados, posteriormente, são aplicados à classificação de indivíduos segundo comportamento relacionado às viagens. A potencialidade da proposta sugerida é validada por meio de um estudo de caso relativo aos estudantes universitários do município de São Carlos - SP, Brasil. Através dos dados em painel, fornecidos pelos estudantes, utilizou-se o algoritmo k-médias considerando quatro variáveis relativas aos deslocamentos. As três categorias obtidas apresentam estrutura espacial e, portanto, possibilitam análises espaciais exploratórias e confirmatórias, almejando a compreensão de influências da vizinhança nas dinâmicas cotidianas. Este trabalho atesta a existência de autocorrelação espacial do conjunto de dados por meio de dois indicadores: Moran e SivarG (Global Spatial Indicator Based on Variogram). A corroboração da dependência espacial, apontada pelos indicadores globais, é confirmada por meio de dois modelos de escolha discreta. Um contendo apenas variáveis originais da base de dados. Outro, análogo ao primeiro, porém adicionado de covariáveis regionais, obtidas por preceitos da geoestatística. A incorporação das covariáveis regionais aumenta a precisão do modelo e promove um incremento das taxas de acertos em validações cruzadas. / Individual travel behaviour is influenced by individual factors and the urban environment. Thus, the neighborhood influence would be one of the variables to be considered in travel behavior analysis related to urban displacements. The main objective of this work is to analyze the influence of neighborhood on travel behavior by panel data. Panel data is an important tool in urban travel behavioral analyzes, since they provide a greater amount of information when compared to sectional data. Travel patterns are more evident through panel data, characterizing the usual routines of activities, as well the atypical behaviors. However, obtaining these data is not a simple task, requiring monetary and time resources. Secondary goals of this work aim to present a practical and inexpensive way to obtain panel data through Smartphones. These data are then applied to the classification of individuals according to travel behavior. The potential of the proposal is validated by a case of study concerning undergraduate and PhD students from São Carlos - SP, Brazil. Using the data provided by the students, a k-means algorithm was used considering four variables regarding displacements. These three categories have spatial structure and allow exploratory and confirmatory spatial data analyzes aiming the comprehension of the nearby influence of data at daily dynamics. This work attests to the existence of spatial autocorrelation of the data set by two indicators: Moran and SivarG (Global Spatial Indicator Based on Variogram). Corroboration of spatial dependence, pointed by the global indicators, is confirmed by two discrete choice models. The first one includes just the original database variables. The second one, analogous to the first, but added of regional covariates obtained by geostatistical concepts. The addition of regional variables leads to a more accurate model, increasing cross-validations hit rates.

O comportamento individual relativo a viagens sofre a influência de fatores individuais e do meio urbano. Assim, a vizinhança seria uma das variáveis a serem consideradas na análise comportamental relacionada aos deslocamentos. O objetivo principal deste trabalho é analisar a influência da vizinhança no comportamento individual relativo a viagens, através de dados em painel. Dados em painel constituem importante ferramenta em análises comportamentais subjacentes a viagens urbanas, uma vez que propiciam maior quantidade de informações quando comparados aos dados seccionais. Padrões de viagens são mais bem evidenciados, através de dados em painel, caracterizando as habituais rotinas de atividades e viagens, além de melhor identificar comportamentos atípicos. Todavia, a obtenção desses dados comumente não é atividade trivial, demandando recursos monetários e de tempo. Um dos objetivos secundários deste trabalho é apresentar uma maneira prática e pouco onerosa de obtenção de dados em painel através de Smartphones. Tais dados, posteriormente, são aplicados à classificação de indivíduos segundo comportamento relacionado às viagens. A potencialidade da proposta sugerida é validada por meio de um estudo de caso relativo aos estudantes universitários do município de São Carlos - SP, Brasil. Através dos dados em painel, fornecidos pelos estudantes, utilizou-se o algoritmo k-médias considerando quatro variáveis relativas aos deslocamentos. As três categorias obtidas apresentam estrutura espacial e, portanto, possibilitam análises espaciais exploratórias e confirmatórias, almejando a compreensão de influências da vizinhança nas dinâmicas cotidianas. Este trabalho atesta a existência de autocorrelação espacial do conjunto de dados por meio de dois indicadores: Moran e SivarG (Global Spatial Indicator Based on Variogram). A corroboração da dependência espacial, apontada pelos indicadores globais, é confirmada por meio de dois modelos de escolha discreta. Um contendo apenas variáveis originais da base de dados. Outro, análogo ao primeiro, porém adicionado de covariáveis regionais, obtidas por preceitos da geoestatística. A incorporação das covariáveis regionais aumenta a precisão do modelo e promove um incremento das taxas de acertos em validações cruzadas. / Individual travel behaviour is influenced by individual factors and the urban environment. Thus, the neighborhood influence would be one of the variables to be considered in travel behavior analysis related to urban displacements. The main objective of this work is to analyze the influence of neighborhood on travel behavior by panel data. Panel data is an important tool in urban travel behavioral analyzes, since they provide a greater amount of information when compared to sectional data. Travel patterns are more evident through panel data, characterizing the usual routines of activities, as well the atypical behaviors. However, obtaining these data is not a simple task, requiring monetary and time resources. Secondary goals of this work aim to present a practical and inexpensive way to obtain panel data through Smartphones. These data are then applied to the classification of individuals according to travel behavior. The potential of the proposal is validated by a case of study concerning undergraduate and PhD students from São Carlos - SP, Brazil. Using the data provided by the students, a k-means algorithm was used considering four variables regarding displacements. These three categories have spatial structure and allow exploratory and confirmatory spatial data analyzes aiming the comprehension of the nearby influence of data at daily dynamics. This work attests to the existence of spatial autocorrelation of the data set by two indicators: Moran and SivarG (Global Spatial Indicator Based on Variogram). Corroboration of spatial dependence, pointed by the global indicators, is confirmed by two discrete choice models. The first one includes just the original database variables. The second one, analogous to the first, but added of regional covariates obtained by geostatistical concepts. The addition of regional variables leads to a more accurate model, increasing cross-validations hit rates.