O trabalho e seus sentidos: um estudo com peritos criminais da Polícia Federal
Bibliographic record
Abstract
Resumo Servidores públicos comprometidos e orientados por valores do éthos público é um dos principais desafios da gestão de pessoas. Conhecer o que lhes dá sentido ao trabalho pode ser um caminho para ações pertinentes, fora de estigmas e más interpretações sobre a relação entre o indivíduo e seu trabalho no setor público. O propósito deste artigo é avaliar os fatores antecedentes da experiência de sentido do trabalho, bem como sua relação com bem-estar psicológico, sofrimento psicológico e comprometimento afetivo em peritos criminais da Polícia Federal. Trata-se de pesquisa de natureza quantitativa, com uso de análise fatorial confirmatória e modelagem de equações estruturais. Os resultados indicam que os peritos veem sentido em seu trabalho, o qual advém de sua utilidade social e das oportunidades de aprendizagem e desenvolvimento. O sentido está positivamente relacionado com bem-estar psicológico e comprometimento afetivo e negativamente com sofrimento psicológico. São discutidos os resultados da aplicação do modelo à luz de um marco de responsabilidade gerencial para desenvolvimento da função pública e conclui-se que ele oferece boa contribuição para gestão de pessoas no setor público possibilitando discutir fatores que favorecem a experiência de comprometimento e qualidade de vida psíquica no ambiente de trabalho.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".