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Enregistrement W4388462046 · doi:10.55905/rcssv12n6-027

Qualidade de Vida no Trabalho (QVT): estudo com servidores do INSS em Petrolina-PE

2023· article· pt· W4388462046 sur OpenAlexaff
Carolina dos Anjos Obata Teixeira, Iracema Mayara Jambeiro Brandão Engelhardt

Notice bibliographique

RevueRevista Caribeña de Ciencias Sociales · 2023
Typearticle
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Burnout
Établissements canadiensDalsa Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No serviço público brasileiro, o exame da QVT e da e-QVT (teletrabalho), tem sido fundamental para promover práticas sustentáveis de bem-estar e saúde dos trabalhadores, melhorando assim a eficiência e produtividade institucional. O presente estudo objetiva analisar as dimensões da QVT através da percepção dos servidores do INSS em Petrolina-PE. A pesquisa empírica, baseou-se em diversos conceitos e modelos da QVT e e-QVT, destacando os abordados por Ferreira (2011) e Pantoja et al. (2021). Foi adotada a metodologia de pesquisa documental, com a comparação dos dados encontrados nos estudos selecionados, que foram classificados em críticos, moderados e satisfatórios. Com os resultados obtidos, foi possível organizar um panorama evolutivo da saúde e qualidade de vida no trabalho (SQVT) do período de 2018 a 2021. Este estudo, auxiliará a instituição na construção de estratégias e ações focadas em minimizar os fatores de mal-estar no trabalho, de forma mais direcionada e eficiente.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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