[pt] Este estudo procurou conhecer melhor a vida profissional dos motoristas de ônibus urbano da cidade do Rio de Janeiro. Inicialmente, fez-se um apanhado histórico sobre o ônibus e o posto de trabalho deste profissional. Em seguida, relatou-se sobre os custos humanos, físicos e psíquicos envolvidos no desempenho desta atividade. Uma problematização, como parte da Apreciação Ergonômica foi realizada para levantar os principais problemas dos motoristas em seus postos de trabalho. Foram sujeitos do estudo os motoristas de uma empresa de ônibus sediados no município do Rio de Janeiro. A hipótese levantada foi de que os movimentos repetitivos levam o motorista de ônibus a adquirir uma postura inadequada, podendo ocasionar constrangimentos físicos permanentes, que podem levar a insatisfação com o exercício profissional. Uma avaliação postural foi realizada, aliada a aplicação de questionários que tentavam avaliar as reações emocionais, distúrbios de pensamento, mudanças de comportamento; reações positivas e sensações e atenção dos motoristas durante sua atividade, objetivando comprovar a hipótese estabelecida. A hipótese foi comprovada, no que diz respeito a mudança de postura: a maior parte dos motoristas avaliados tem o ombro direito deprimido em relação ao esquerdo, a cabeça inclinada para a esquerda, anteriorizada, e sentem dores nestas partes do corpo. Por outro lado, os motoristas afirmam lidar muito bem com seu trabalho, e cerca de 98% dos entrevistados responderam que gostam de seu trabalho. O fato dos motoristas gostarem do que fazem minimiza os desgastes psicológicos da profissão, mas não consegue abrandar os problemas físicos causados por ela. / [en] This study tried to know a little better the professional life of the urban bus drivers in the city of Rio de Janeiro. Firstly, a brief historical revision was done about the bus and the urban bus driver professional. Then, main information about human, physical and psychic costs where presented. A problematization, as part of Ergonomic Appreciation was performed to question about the major problems of bus drivers in their workstations. In this phase, drivers from a specific bus enterprise in Rio de Janeiro were studied. The research hypothesis was that the repetitive movements leas the bus driver to an inadequate posture, that can result in permanent physical constraints, that can stimulate dissatisfaction in professional performance. A postural evaluation was carried out, joined to questionnaires that tried to evaluate emotional reactions; thinking disturb; behavioral changes; positive reactions and sensations and attention of the bus drivers during their task, aiming to validate the hypothesis. The hypothesis was confirmed, when related to the postural change: major of the evaluated bus drivers have the right shoulder depressed if compared to his left one, and head inclined to left, forward, and feel pain in these body parts. On the other hand, the bus drivers affirm that like their work, and circa of 98% of the subjects answered that they enjoy their job. The fact of the bus drivers likes their job minimize the psychological erode of the profession, but can t reduce the physical problems associated to her.

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:55:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabio Henrique Ribeiro.pdf: 1472181 bytes, checksum: 70e834664a56ef82dbf61398ecb51b4b (MD5) Previous issue date: 2008-09-24 / This work analyses the perception of the professional driver about his work conditions, environment and health. The objective was to identify the difficulties met by the professional driver in the exercise of the profession, to verify his labor and health conditions, his perception of environmental changes and the kind of support received on the highways of the state of Goiás. It is a descriptive and exploratory study that uses a questionnaire (N=83) with questions about sociodemographic and anthropometrics characteristics; labor performance; self health evaluation; work related environment; general well-being using a scale developed by Fazio (1971) and used by Lima Paula e Torres (2001). The data on the accidents occurred between 2006 and 2007 in Goiás federal highways was obtained from the PRF-GO database. Within that period, 872 motorway accidents were registered, most involving males. In a total of 456 deaths, 256 were the drivers. The majority of accidents involved small vehicles, followed by tractor trucks and trucks. The average age of the participants was 42,8 years old, all male. The anthropometrics profile provided by corporal mass index (CMI) was 26,19 kg/m² of which 51,6% was overweight and 12% obese. On the level of school education, the predominance was incomplete elementary education with 39,8%. Most participants were married, with an average family income between R$1,501.00 and R$2.000,00, and 72% of the families depended solely on the participants income. Out of 83 interviews, 75,9% had a type E professional driver s license, and 26,5% owned the vehicle. The average professional time was 13,8 years. The well-being scale presented an average of 3,2 (DP=0,8), which indicates physical and psychological well-being bellow of medium point of the scale (4). Approximately 63% do not take regular medical examination. On average, 43,4% had medical exams over 2 years ago, 19% said that they suffer from some illness. On the perception of the environment, 71% have noticed environmental degradation. The results of research allows to conclude that the job of truck driver demands great ability of the worker, but the conditions where it is performed imposes physical and psychological demands that interfere with professional performance and road safety. / O presente trabalho trata da análise da percepção do motorista profissional sobre suas condições de trabalho, ambiente e saúde. O objetivo do trabalho foi conhecer as dificuldades encontradas pelo motorista de trânsito rodoviário no exercício de sua profissão, verificar suas condições de trabalho e saúde, sua percepção em relação às mudanças ambientais, bem como o tipo de apoio que recebe nas rodovias de Goiás. Trata-se de um estudo descritivo e exploratório que utilizou como instrumento um questionário (N=83) contendo perguntas sobre características sócio-demográficas e antropométricas, desempenho laboral; autoavaliação sobre a saúde; meio ambiente relacionado ao trabalho; escala do bemestar geral, desenvolvida por Fazio (1971) e utilizada por Lima Paula e Torres (2001). O levantamento de acidentes ocorridos entre os anos de 2006 e 2007 em rodovias federais de Goiás, foi obtido do banco de dados informatizado da PRFGO. Neste período, ocorreram 872 acidentes terrestres, com maioria de envolvidos sendo do sexo masculino. Em um total de 456 óbitos, 256 foram condutores dos veículos. O maior índice de acidentes ocorreu com automóveis, seguido de caminhão trator e caminhão. A média da idade dos participantes da pesquisa foi de 42,8 anos, todos do sexo masculino. O perfil antropométrico dado pelo índice de massa corpórea (IMC) foi de 26,19kg/m² onde 51,6% estavam acima do peso e 12% obesos. Quanto ao grau de escolaridade, a predominância foi o ensino fundamental incompleto, com 39,8%. Em relação ao estado civil, há predominância de casados. A renda familiar está entre R$1.501,00 e R$2.000,00 e 72% das famílias dos participantes depende exclusivamente de seu trabalho. Dos 83 entrevistados, 75,9% possuíam a CNH categoria profissional E e 26,5% eram donos do veículo. Quanto ao tempo de trabalho, a média apurada foi de 13,8 anos. A escala de bem-estar apresentou média de 3,2 (DP= 0,8), indicando o bem-estar físico e psicológico, abaixo do ponto médio da escala (4). Aproximadamente 63% responderam que não fazem regularmente exames de saúde, e em média, 43,4% realizaram há mais de dois anos o último exame de saúde, 19% alegaram ter alguma doença. Sobre a percepção do meio ambiente, 71% dos profissionais notaram a degradação ambiental. Os resultados da pesquisa permitem concluir que a profissão motorista de caminhão exige grande competência do trabalhador, e as condições em que ela é exercida provocam desgaste físico e psicológico que interferem na atuação do profissional e na segurança nas estradas.

A segurança no tráfego de carros é um assunto em foco nos dias de hoje e, dentro dele, podem-se citar os sistemas de auxílio ao motorista que vêm sendo desenvolvidos com a finalidade de reduzir o grande número de fatalidades em acidentes de trânsito. Tais sistemas de auxílio buscam mitigar falhas humanas como falta de atenção e imprudência. Visto isso, o projeto SENA, desenvolvido pelo Laboratório de Robótica Móvel da Escola de Engenharia de São Carlos, busca contribuir com a evolução dessa assistência ao motorista. O presente trabalho realiza um estudo sobre uma técnica de inteligência artificial chamada de Redes Bayesianas. Essa técnica merece atenção em virtude de sua capacidade de tratar dados incertos em forma de probabilidades. A rede desenvolvida por esse trabalho utiliza, como dados de entrada, os classificadores em desenvolvimento no projeto SENA e tem como resposta um comportamento que o veículo deve executar, por um ser humano ou por um planejador de trajetórias. Em função da alta dimensionalidade do problema abordado, foram realizados dois experimentos em ambiente simulado de duas situações distintas. A primeira, um teste de frenagem próximo a um ponto de intersecção e a segunda, um cenário de entroncamento. Os testes feitos com a rede indicam que classificadores pouco discriminantes deixam o sistema mais propenso a erros e que erros na localização do ego-veículo afetam mais o sistema se comparado a erros na localização dos outros veículos. Os experimentos realizados mostram a necessidade de um sistema de tempo real e um hardware mais adequado para tratar as informações mais rapidamente / The safety of cars in traffic scenarios is being addressed on the past few years. One of its topics is the Advanced Driver-Assistance Systems which have been developed to reduce the fatality numbers of traffic accidents. These systems try to decrease human failures, such as imprudence and lack of attention while driving. For these reasons, the SENA project, in progress on the Mobile Robotics Laboratory at the Sao Carlos School of Engineering (EESC), aims to contribute for the evolution of these assistance systems. This work studies an artificial intelligence technique called Bayesian Networks. It deserves our attention due to its capability of handling uncertainties with probability distributions. The network developed in this Masters Thesis has, as input, the result of the classifiers used on SENA project and has, as output, a behavior which has to be performed by the vehicle with a driver or autonomously by the means of a path planner. Due to the high dimensionality of this issue, two different tests have been carried out. The first one was a braking experiment near a intersection point and the other one was a T-junction scenario. The tests made indicate that weak classifiers leaves the system more instable and error-prone and localization errors of the ego-vehicle have a stronger effect than just localization errors of other traffic participants. The experiments have shown that there is a necessity for a real-time system and a hardware more suitable to deal quickly with the information

Made available in DSpace on 2016-08-03T12:29:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IURY PARENTE.pdf: 3052715 bytes, checksum: 498763e46cdb86671467348e2adc6730 (MD5) Previous issue date: 2012-03-07 / This study examines the communication process set around the popular manifestations and the story of the non-canonical saint from Piaui, the Driver Gregorio. The overall objective was to observe, analyze and relate the popular communication that is part of the process to the consolidation of the miracle worker figure. The culture Theories, especially Folkcommunication, as well as the language, became a relevant referential in the analysis of the communication forms of the devout population and the printed newspapers in Teresina. In order to do this, a combination of methodologies such as the one from Marques de Melo (2008) to inventory the ex-votes, as well as semi structured interviews, collecting testimonies and an observing participation to collect data and sort the information obtained. The analysis revealed that oral communication is the most widely used and has the most influence on the devout population, that the newspapers reproduce the populations stories and that the saint is created and formed in day to day living, family fellowship, neighbors and friends. / Este estudo analisa o processo comunicacional em torno das manifestações populares e da história do santo não-canônico piauiense Motorista Gregório. O objetivo geral consistiu em observar, analisar e relacionar a comunicação popular que faz parte do processo à consolidação da figura do milagreiro. As teorias da cultura, especialmente a Folkcomunicação, assim como as da linguagem, configuraram-se referenciais relevantes nas análises das formas de comunicação dos devotos e dos jornais impressos de Teresina. Para isso, utilizou-se uma combinação de metodologias tais como a de Marques de Melo (2008) para inventariar os ex-votos, além de entrevistas semiestruturadas, coleta de depoimentos e observação participante para reunir dados e classificar as informações obtidas. A análise revelou que a oralidade é a forma de comunicação mais utilizada e que mais tem influencia sobre os devotos, que os jornais impressos reproduzem as histórias do povo e que o santo é criado e formado no cotidiano, no convívio dos familiares, vizinhos e amigos.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:53:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ladijaneSS_DISSERT.pdf: 662890 bytes, checksum: 746c0dcadac824624ca940b5d80873a1 (MD5) Previous issue date: 2011-09-29 / The problem dealt with in this study concerns the analysis of bus drivers' working situation. It stemmed from the need to identify the difficulties faced by these professionals in accomplishing the results expected by the company. A case study was carried out in a public transportation company in the city of Natal. Records and observations made in the workplace, alongside perfomance indicators, such as absenteeism tax, staff turnover and traffic accidents, revealed problems in their activity. It was made clear that, in the company being studied, absenteeism was related to health problems, particularly psychiatric and musculoskeletal disorders, and that although the indicators of traffic accidents and staff turnover have declined over the years, they are still elevated. The interviews involved 50 of the 124 drivers who worked directly in the service, and contained questions covering eleven factors related to the drivers' work. They indicated a gap between the prescribed work and the work actually done, in that there were a series of embarassing or stressful situations involving traffic, itinerary length, road conditions, vehicle maintenance, physical environment (bus terminus), job post and supervision policies. On the other hand, factors such as enjoying driving, the work itself and being with workmates positively influenced the drivers' working conditions. In the propositions of the administration and human resources subsystems, some alternatives were found in order to remodel this activity / O problema tratado neste estudo est? relacionado ? an?lise da situa??o de trabalho do motorista de ?nibus. Teve origem na necessidade de identificar as dificuldades do motorista em cumprir as tarefas para alcan?ar os resultados determinados pela empresa. Foi feito um estudo de caso em uma empresa de transporte coletivo urbano da cidade de Natal. Registros e observa??es feitas no ambiente de trabalho e indicadores de desempenho do servi?o como ?ndices de absente?smo, rotatividade de pessoal e acidentes de tr?nsito foram estimados e apontaram para problemas na atividade. Ficou caracterizado que o absente?smo na empresa pesquisada est? ligado a problemas de sa?de com predom?nio de doen?as psiqui?tricas e patologias m?sculo-esquel?ticas, que o n?mero de acidentes de tr?nsito e o ?ndice de rotatividade, embora venham caindo em rela??o aos anos anteriores, s?o elevados. As entrevistas realizadas com 50 dos 124 motoristas que trabalham diretamente na opera??o do servi?o contendo perguntas sobre 11 fatores relacionados ao trabalho do motorista mostraram que os fatores tr?nsito, o tempo de viagem, condi??es da via, a manuten??o do ve?culo, ambiente f?sico (terminal de linha), posto de trabalho e supervis?o exercida constituem-se em constrangimentos para a atividade do motorista diferenciando o trabalho prescrito do trabalho real. Por outro lado, fatores como gostar de dirigir, o trabalho em si e os colegas de trabalho influenciam positivamente na situa??o de trabalho do motorista. Nas proposi??es dos subsistemas de administra??o de recursos humanos foram encontradas alternativas para o redimensionamento desta atividade

A segurança no tráfego de carros é um assunto em foco nos dias de hoje e, dentro dele, podem-se citar os sistemas de auxílio ao motorista que vêm sendo desenvolvidos com a finalidade de reduzir o grande número de fatalidades em acidentes de trânsito. Tais sistemas de auxílio buscam mitigar falhas humanas como falta de atenção e imprudência. Visto isso, o projeto SENA, desenvolvido pelo Laboratório de Robótica Móvel da Escola de Engenharia de São Carlos, busca contribuir com a evolução dessa assistência ao motorista. O presente trabalho realiza um estudo sobre uma técnica de inteligência artificial chamada de Redes Bayesianas. Essa técnica merece atenção em virtude de sua capacidade de tratar dados incertos em forma de probabilidades. A rede desenvolvida por esse trabalho utiliza, como dados de entrada, os classificadores em desenvolvimento no projeto SENA e tem como resposta um comportamento que o veículo deve executar, por um ser humano ou por um planejador de trajetórias. Em função da alta dimensionalidade do problema abordado, foram realizados dois experimentos em ambiente simulado de duas situações distintas. A primeira, um teste de frenagem próximo a um ponto de intersecção e a segunda, um cenário de entroncamento. Os testes feitos com a rede indicam que classificadores pouco discriminantes deixam o sistema mais propenso a erros e que erros na localização do ego-veículo afetam mais o sistema se comparado a erros na localização dos outros veículos. Os experimentos realizados mostram a necessidade de um sistema de tempo real e um hardware mais adequado para tratar as informações mais rapidamente / The safety of cars in traffic scenarios is being addressed on the past few years. One of its topics is the Advanced Driver-Assistance Systems which have been developed to reduce the fatality numbers of traffic accidents. These systems try to decrease human failures, such as imprudence and lack of attention while driving. For these reasons, the SENA project, in progress on the Mobile Robotics Laboratory at the Sao Carlos School of Engineering (EESC), aims to contribute for the evolution of these assistance systems. This work studies an artificial intelligence technique called Bayesian Networks. It deserves our attention due to its capability of handling uncertainties with probability distributions. The network developed in this Masters Thesis has, as input, the result of the classifiers used on SENA project and has, as output, a behavior which has to be performed by the vehicle with a driver or autonomously by the means of a path planner. Due to the high dimensionality of this issue, two different tests have been carried out. The first one was a braking experiment near a intersection point and the other one was a T-junction scenario. The tests made indicate that weak classifiers leaves the system more instable and error-prone and localization errors of the ego-vehicle have a stronger effect than just localization errors of other traffic participants. The experiments have shown that there is a necessity for a real-time system and a hardware more suitable to deal quickly with the information

Este trabalho apresenta um sistema que se utiliza de características extraídas de dados provenientes de um sensor Kinect v2 para monitorar o motorista, dados de sensores inerciais, da telemetria do veículo e dados sobre a estrada/faixa de rodagem para reconhecer o estilo de direção, permitindo ao sistema detectar o uso do celular no trânsito, um motorista embriagado e a direção sonolenta, evitando assim, riscos relacionados com a direção. De fato, quando veículos são conduzidos por pessoas em ligações telefônicas, o risco de acidente aumenta de 4 a 6 vezes. Motoristas embriagados causaram 10:497 mortes nas rodovias dos Estados Unidos da América em 2016, segundo o órgão local responsável pela segurança no trânsito (NHTSA). Um Conjunto de Dados Naturalista do Comportamento do Motorista (NDBD) foi criado especificamente para este trabalho e utilizado para o teste e validação do sistema proposto. A solução proposta emprega duas análises dos dados do motorista, os subsistemas de reconhecimento de padrões de Curto e Longo prazos. Assim, pode-se detectar situações de risco na direção. O sistema possui 3 níveis de alerta: sem alerta, alerta baixo e alerta alto. O subsistema de Curto Prazo detecta situações de sem alerta e de algum nível de alerta. Já o subsistema de Longo Prazo é responsável por determinar o nível de alerta: baixo ou alto. Classificadores baseados em Aprendizado de Máquina e Redes Neurais Artificiais (RNA) foram utilizados. Um Algoritmo Genético foi empregado para otimizar e selecionar um conjunto de valores que ajustam a entrada de características, função de ativação dos neurônios e topologia/treino da rede neural. O sistema proposto alcançou 79;5% de acurácia nos frames do NDBD (conjunto de treinamento e validação obtidos utilizando um simulador veicular próprio), para a detecção conjunta de risco em situações de uso de celular, embriaguez ou condução normal. Para o classificador de Curto Prazo, utilizou-se períodos de 5 frames e uma janela de 140 frames para o Longo Prazo. Considerando a detecção individualizada dos problemas de condução, no caso específico da embriaguez (usados dados de embriaguez e direção normal) o sistema obteve 98% de acurácia, e especificamente para o uso de celular obteve 95% de acurácia. Na classificação de sem alerta (situações sem risco), o sistema obteve apenas 1;5% de predições erradas (falsos positivos), contribuindo assim para o conforto do motorista ao utilizar o sistema. / In this work, a system has been developed using features from a frontal Kinect v2 sensor to monitor the driver, from inertial sensors, car telemetry, and road lane data to recognize the driving style, enabling to recognize the use of a cell phone while driving, a drunk driver, and drowsy driving, avoiding driving risks. In fact, cars driven by people on phone calls, increases the risk of crash between 4 and 6 times. Drunk drivers caused 10;497 deaths on USA roads in 2016 according to NHTSA. The Naturalistic Driver Behavior Dataset (NDBD) was created specifically for this work and it was used to test the proposed system. The proposed solution uses two analysis of the drivers data, the Short-Term and Long-Term pattern recognition subsystems, thus it could detect the risk situations while driving. The system has 3 levels of alarm: no alarm, lowest alarm, and highest alarm. Short-Term detects between no alarm or some level alarm. Long-Term is responsible for determining the risk alarm level, low or high. The classifiers are based on Machine Learning and Artificial Neural Networks (ANN), furthermore, the values set to adjust input features, neuron activation functions, and network topology/training parameters were optimized and selected using a Genetic Algorithm. The proposed system achieved 79:5% of accuracy in NDBD frames (training and validation sets obtained using a driving simulator), for joint detection of risk in situations of cellphone usage, drunkenness, or normal driving. For the Short-Term classifier, it was used length periods of 5 frames and a window of 140 frames for Long-Term. Considering the individualized detection of driving problems, in the specific case of drunkenness (using data of drunkenness and normal driving), the system achieved 98% of accuracy, and specifically for cell phone usage 95% of accuracy. The best results achieved obtained only 1:5% of no risk situation having a wrong prediction (false positives with alarm activation), contributing to the driver comfort when he/she is using the system.

Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-07-28T22:40:52Z No. of bitstreams: 1 36d.pdf: 3256209 bytes, checksum: 5eb35739b38219bacee9f707cf78f91b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-28T22:40:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 36d.pdf: 3256209 bytes, checksum: 5eb35739b38219bacee9f707cf78f91b (MD5) Previous issue date: 2010 / Nenhuma / A preocupação com a segurança no trânsito é tão antiga quanto a história do automóvel e muitos são os esforços das montadoras, dos órgãos públicos e de pesquisa, visando diminuir o número de acidentes e de vítimas do trânsito. Muitos dos acidentes que acontecem são atribuídos a falha humana dos motoristas, que por imprudência e/ou imperícia, não conseguem perceber obstáculos a tempo de evitar uma colisão. Entenda-se por obstáculo outro veículo, um pedestre na pista, e até mesmo uma árvore, animal ou qualquer objeto que obstrua a passagem do condutor e que poderá causar um acidente. De fato, este trabalho esta focado na identificação de outros veículos. O presente trabalho apresenta um algoritmo capaz de detectar obstáculos na pista por visão computacional. Trata-se de um veículo equipado com uma câmera monocular embarcada, com processamento e identificação de obstáculos em tempo real, apoiando o motorista sobre a presença destes obstáculos no campo de visão da câmera, e sobre a aproximação destes com risco de colisão. Outros sensores, como radar, infra-vermelho, sonar poderiam apoiar na detecção de obstáculos, porém, é premissa deste estudo, desenvolver o algoritmo utilizando recursos de baixo custo e focada no processamento de imagens. Inicialmente, procurar-se-á a delimitação da região de busca por obstáculos, também chamada de região de interesse, através da detecção das bordas da pista. Na sequência o detector trabalhará na geração de hipóteses (HG), com a identificação de candidatos a obstáculos, para sobre eles processar a etapa de verificação da hipótese e assim confirmar ou negar a presença de obstáculos reais. São considerados atributos da imagem como cor/intensidade, simetria, quinas, bordas, linhas horizontais e verticais, e calibração de câmera. Além disso, treinou-se um classificador de cascata considerando um conjunto de características Haar. / The concern for traffic safety is as old as the automobile history, and many are the efforts of carmakers, public agencies and research in order to decrease the number of accidents and victims of traffic accidents. Many of the accidents that happen are attributed to human failure. Because of reckless driving and / or malpractice, they can not see obstacles with enough time to avoid a collision. There are many types of obstacles: a vehicle, a pedestrian, a tree, or even an animal. Any object that obstructs the passage of the driver can cause an accident. This work is focused on identifying only other vehicles as obstacles. This work presents an algorithm capable of detecting an obstacle on the track by computer vision. The project uses a vehicle equipped with a monocular camera, for processing and identification of obstacles in real time, supporting the driver about the presence of them on the road, and alarting him about collision risks. Other sensors, such as radar, infrared, or sonar could assist in obstacle detecting, however, the premise of this study is to develop an algorithm using low-cost resources and focused on image processing. Initially, we will start with the delineation of the region for obstacles search, also called the region of interest (ROI), by detecting the runway lanes. Next, the detector will work on hypothesis generation (HG), identifying candidates for obstacles, and then processing them on the hypothesis verification stage, to confirm or deny the presence of real obstacles. The main attributes considered are image color / intensity, symmetry, edges, borders, horizontal and vertical lines and camera calibration. Also, using Haar Like Features, the classifier cascade was trained.

Made available in DSpace on 2011-03-23T21:19:28Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Item created via OAI harvest from source: http://www.bdtd.ufpa.br/tde_oai/oai2.php on 2011-03-23T21:19:28Z (GMT). Item's OAI Record identifier: oai:bdtd.ufpa.br:209 / In order to investigate drivers behavior, possibly correlated with values and demographic variables, 505 drivers from Belém and Curitiba cities completed the Drivers Violation and Errors Scale (EVEM) and the Personal Values Questionnaire (PVQ). Half of the sample was composed of drivers who had their driving license suspended. Results of the EVEM and the PVQ were related to demographic data of the drivers, situation of the drivers license, city where the questionnaires were answered and others questions related to driving vehicles. Correlations between factors and independent variables were found. In the EVEM: 1) Errors: City; 2) Violations: Age, Age that Driver Learned to Drive and License Situation; 3) Aggressive Violations: Age that Driver Learned to Drive, License Situation, Age and Gender; 4) Interpersonal Aggression: Age, Situation of the drivers and Gender. In the PVQ: 5) Self-direction: City and Educational Level; 6) Power: City and License Situation; 7) Universalism: City, License Situation and Age. 8) Hedonism: Age; 9) Security: City, Age and License Situation; 10) Stimulation: Age; 11) Conformity: Drivers License Situation, Age and City; 12) Benevolence: City, Drivers License Situation, Gender and Age; 13) Achievement: Age; 14) Tradition: Age. Results of drivers with their licenses suspended were different from those drivers non-suspended. Some results of drivers from Belém and Curitiba were different too. For example, a greater percentual of suspended drivers learned to drive with the family and the factors Benevolence and Conformity were more valorized by drivers from Belém. / Para investigar o comportamento de motoristas, possivelmente correlacionado a valores e variáveis demográficas, foram aplicados a 505 motoristas, de Belém e Curitiba, a Escala de Violações e Erros de Motoristas (EVEM) e o Questionário de Valores Pessoais (PVQ). Metade da amostra foi constituída de motoristas de ambos os sexos que tiveram suas Carteiras de Habilitação (CNH) suspensas e a outra metade de não suspensas. Os resultados da EVEM e do PVQ foram confrontados com a cidade dos participantes, a situação da CNH, e outras questões relativas ao ato de dirigir veículos, tendo sido encontradas algumas correlações entre os fatores. Na EVEM: 1) Erros: Cidade; 2) Violações: Idade, Idade que Aprendeu Dirigir e Situação da CNH; 3) Violações Agressivas: Idade que Aprendeu Dirigir, Situação da CNH, Idade e Sexo; 4) Agressão Interpessoal: Idade, Situação da CNH e Sexo. No PVQ: 5) Autodireção: Cidade e Escolaridade; 6) Poder: Cidade e Situação da CNH; 7) Universalismo: Cidade, Situação da CNH e Idade; 8) Hedonismo: Idade; 9) Segurança: Cidade, Idade e Situação da CNH; 10) Estimulação: Idade; 11) Conformidade: Situação da CNH, Idade e Cidade; 12) Benevolência: Cidade, Situação da CNH, Sexo e Idade; 13) Realização: Idade; 14) Tradição: Idade. Alguns resultados mostraram diferenças entre motoristas suspensos e não suspensos e também entre motoristas das cidades pesquisadas, como por exemplo, um maior percentual de suspensos aprendeu a dirigir com a família e os fatores Benevolência e Conformidade foram mais valorizados pelos motoristas de Belém.

The stress at work has been too investigated in Brazil and abroad due to their harmful consequences to individuals and organizations. The profession of driver has already been identified as one of the most subject to the occurrence of stress. In view of these issues, the present study aimed to know which factors bus drivers consider as stressors at work, and also identify wheather they are under stress, and which are the symptoms and the stress phase they present. A sample with 134 drivers from two public transportation companies in Uberlandia, Minas Gerais, participated in this study, using as instrument an interview script composed by questions related to the perceived stress factors, to personal and professional data and the Lipp Inventory of Stress for Adults - ISSL. All data obtained have been entered into a spreadsheet SPSS for Windows program, version 17.0, for performing statistical analysis. The answers obtained with the interviews were subjected to content analysis, getting seven categories of stressors, among them "traffic", "social relationships" and "pressure of time" were predominant. Personal and professional data were correlated with data about stress using statistical analysis through Pearson correlation and Chi-square. The analysis by the Pearson coefficient showed that the greater the time in the current company, more symptoms of stress were reported. The associations obtained with Chi-square only were significantly to those who responded positively to the questions "Are you experiencing a problem outside the work situation that is causing your stress?" and/or "Have you ever had any health problem due to your work?" Further the subjects that have pointed the categories Low power" and "Social relationships" represented a proportional greater stress than those who haven t. The index of stress presented by the sample was 34,3%, and that was considered comparatively low. Among the drivers who have stress, the resistance phase and the psychological symptoms were predominant. It is suggested that future research investigate the specific working conditions of Uberlândia and the public transportation companies of the city. / O estresse no trabalho tem sido tema bastante pesquisado no Brasil e no exterior devido às suas conseqüências nocivas aos indivíduos e às organizações. A profissão de motorista já foi identificada como uma das mais sujeitas à ocorrência do estresse. Tendo em vista estas questões, o presente estudo visou conhecer quais os fatores considerados pelos motoristas de ônibus urbano como geradores de estresse no trabalho, assim como identificar se os mesmos estão sob estresse, qual a sintomatologia presente e a fase de estresse em que os sujeitos se encontram. Uma amostra com 134 motoristas de duas empresas de transporte coletivo de Uberlândia, Minas Gerais, participou do estudo utilizando-se como instrumento um roteiro de entrevista composto de questões a respeito dos fatores percebidos de estresse, um questionário de dados pessoais e profissionais e o Inventário de Stress para Adultos de Lipp - ISSL. Todos os dados obtidos foram digitados em uma planilha do programa SPSS for Windows, versão 17.0, para realização de análises estatísticas. As respostas obtidas com as entrevistas foram submetidas à análise de conteúdo obtendo-se sete categorias de fatores estressores, entre as quais se sobressaíram Trânsito , Relacionamentos sociais e Pressão do tempo . Os dados pessoais e profissionais foram correlacionados com os dados a respeito do estresse utilizando-se análise estatística por meio de correlações de Pearson e Qui-quadrado. As análises através do coeficiente r de Pearson revelaram que quanto maior o tempo de trabalho na empresa atual, maior a quantidade de sintomas de estresse relatados. As associações obtidas com o Qui-quadrado em relação aos dados pessoais e profissionais só foram significativas para quem respondeu afirmativamente às perguntas Está passando por algum problema fora da situação de trabalho que esteja lhe causando estresse? e Você já teve algum problema de saúde devido ao seu trabalho? . Também os sujeitos que citaram as categorias de estressores Baixo poder de decisão e Relacionamentos sociais representaram uma proporção maior de estresse do que os que não citaram. O índice de estresse apresentado pela amostra foi de 34,3%, considerado comparativamente baixo. Dentre os motoristas que apresentaram estresse predominou a fase de resistência e a sintomatologia psicológica. Sugere-se que futuras pesquisas investiguem as condições de trabalho específicas de Uberlândia e das empresas de transporte da cidade. / Mestre em Psicologia Aplicada