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«FICHA TÉCNICA Título Segurança e Higiene Ocupacionais - SHO 2012 - Livro de Resumos Autores/Editores Arezes, P., Baptista, J.S., Barroso, M.P., ...»

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39,2%, boa, e 38,3%, ótima, não havendo nenhuma professora na categoria baixa. A média do ICT foi de 40,80 pontos (σ=5,05) com variação entre 30 e 49 pontos, o qual evidencia que as professoras possuem uma Ótima Capacidade para o trabalho.

No entanto, a percepção da Capacidade atual para o trabalho comparada com a melhor de toda a vida (categorizada em Baixa, Moderada, Boa e Ótima) obteve resultados diferentes do ICT encontrado. Ou seja, nesta percepção as professoras levaram em consideração as doenças diagnosticadas pelo médico e as que ainda não foram diagnosticadas. A Figura 1 mostra o percentual das professoras de acordo com a classificação da Capacidade para o trabalho obtida por essas três formas.

Figura 1 - Percentual de professoras de acordo com as três formas que determinaram a Capacidade para o trabalho.

Por outro lado, a análise de algumas condições sociodemográficas em relação ao ICT mostrou que 78,5% das professoras que não trabalham a noite, 78,1% que não possuem outro emprego e 73,5% que tem filhos possuem a Capacidade para o trabalho na categoria Bom-Ótima. Estes resultados podem ser explicados pelo menor esforço físico e mental de quem não trabalha a noite e não possui outro emprego, como também pela maior responsabilidade de quem possui filhos, o que é uma forma de zelar pelo emprego.

3.2. Análise de Agrupamento (Cluster) Com o objetivo de identificar possíveis variáveis que possam ter reflexos na Capacidade para o Trabalho das professoras, as quais possam apresentar alguma similaridade entre si, fez-se uma análise de agrupamento, obtendo, assim, um gráfico de esquemas hierárquicos que sintetiza os resultados e torna mais fácil a visualização desse agrupamento, apresentada na Figura 2.

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Conforme o dendograma, e de acordo com as distâncias euclidianas (HUSSON et al, 2011), as variáveis que possuem mais similaridade estão apresentadas na Figura 3.

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Figuras 3(a) e 3(b) - Agrupamento por similaridade de variáveis de acordo com o dendograma apresentado na Figura 2.

3.3. Modelagem regressiva não-linear Seguindo o método backward gerou-se 11 modelos, encontrando o modelo mais ajustado, α0,06.

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Pela Tabela 1 observa-se que p_value0,6 em relação às estimativas das variáveis AF e I, gerando o modelo (1).

(1) Logo, sendo o ICT dividido em duas categorias (36ICT≤49, Y=0 e 7≤ICT≤36, Y=1), pode-se dizer que pessoas que praticam atividade física (AF) tem 0,387 vezes mais chance de ter a Capacidade para o trabalho em uma categoria mais baixa, ou seja, haverá 63,1% menos chance de possuir a capacidade para o trabalho na categoria mais baixa. Já quanto à Idade (I), pode-se dizer que ao passar dos anos (a cada ano) aumenta as chances de sua capacidade para o trabalho sofrer um decréscimo, ou seja, haverá 2,2% (1- 0,978= 0,022) menos chance de possuir a capacidade para o trabalho na categoria mais baixa.

4. CONCLUSÕES  A maior parte da população estudada apresentou o ICT na categoria boa (39,2%) ou ótima (38,3%), apesar do desconforto de ruído das salas;

 Professoras mães que se dedicam apenas às atividades de docência em estabelecimento de ensino nos turnos matutino e/ou vespertino possuem um bom ICT;

 As variáveis “Atividade de Lazer” e “Estado Conjugal” possuem reflexos no ICT bom para as professoras;

 O modelo logístico mostra que a “Atividade Física” é importante para que o professor tenha um bom desempenho, haja vista que com o avanço da idade esse desempenho possa não ser satisfatório;

5. REFERÊNCIAS Codo, W. (2002). Educação: carinho e trabalho ( 3th ed.). Petrópolis, RJ: Vozes. 432p.

Husson, François et al (2011). Exploratory multivariate analysis by example using R. New York: CRC Press. 5-12p.

Martinez M. C., Latorre M.R. D. O. & Fischer F. M (2009). Validity and reliability of the Brazilian version of the Work Ability Index questionnaire. Rev Saúde Publica, 43(3):525-32.

McCullagh, P. & Nelder, J.A. (1989). Generalized linear models (2nd Ed.). Chapman & Hall, Londres.

Ryan, T. P. (2009). Modern Regression Methods (2ª ed.). John Wiley & Sons, 2009.

Tuomi, K., Ilmarine, J., Jahkola, A., Katajarinne, L. & Tulkki, A. (2005). Índice de Capacidade para o Trabalho. Tradução: Frida Marina Fischer. São Carlos: UFSCar.

Bayesian modeling approach for data analysis of acoustic comfort in classrooms of primary education in Joao Pessoa, Paraiba, Brazil Proposta de modelagem bayesiana para análise de dados de conforto acústico em salas de aula do ensino básico em João Pessoa, Paraíba, Brasil Silva, Luiz Bueno daa, Costa, Luciano Carlos Azevedo dab, Marinho, Tatianne Barrosc, Santos, Roberta de Lourdes Silva dosd, Alcantara, Paulo Guilherme de Françae, Souza, Erivaldo Lopes def Universidade Federal da Paraíba,Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Centro de Tecnologia, Cidade Universitária, João Pessoa – PB, Brasil, CEP: 58051-900.

a bueno@ct.ufpb.br; blucianocarlos.costa@gmail.com;ctatianne_barrosmar@hotmail.com; drobertalss@globo.com;

e paulogfa@hotmail.com; felopesouza@hotmail.com

1. INTRODUÇÃO Muitas experiências têm mostrado que para que uma nação progrida é necessário um grande investimento em educação por parte do estado. Zannin & Zwirtes (2009) afirmam que a educação de cada cidadão é essencial para todas as sociedades modernas. Para os mesmos autores, essa educação mais formal tem lugar na sala de aula, onde o processo de aprendizagem envolve a comunicação verbal intensiva entre professores, alunos e entre alunos.





Tendo em vista a importância associada ao ambiente escolar, ao longo dos anos, as salas de aula tem sido um dos ambientes mais estudados e analisados nas pesquisas de conforto ambiental. Essa tendência pode ser explicada pela ampla influência que estes ambientes desempenham na formação dos cidadãos.

Nesse contexto, Kruger & Zannin (2004) afirmam que o conforto acústico é um dos fatores essenciais para o desenvolvimento de atividades de classe, especialmente aqueles que requerem um elevado nível de concentração. No ambiente escolar o ruído não é apenas um incômodo, mas interfere no rendimento das atividades de ensino (FERNANDES, 2006). Ao trabalhar em um ambiente ruidoso, o trabalhador demandará mais energia para a execução de determinada atividade.

Para Gonçalves (2008), conforto acústico em salas de aula é um dos fatores que estão relacionados diretamente ao bom ou mau desempenho da produção vocal dos professores. Por esse motivo faz-se necessário investigar a influência causada por esse fenômeno no desempenho dos professores.

Muito tem sido feito no que diz respeito ao estudo das condições de trabalho. Nesse contexto, o desenvolvimento de pesquisas na área de Ergonomia Experimental tem levantado indagações em nível de observações como também na escolha do método para processamento e análise de dados, e é nesse contexto que os modelos estatísticos apresentam importância fundamental. Neste trabalho, os dados analisados são a inteligibilidade da fala do professor e a acústica nas salas de aula. A fim de determinar a relação entre variáveis experimentais, esses modelos permitem uma análise da influência de cada variável sobre uma variável resposta.

Por muito tempo, a estatística dita convencional predominou em boa parte das análises dos fenônemos estudados, entretanto, o avanço computacional associado ao surgimento de muitos pacotes estatísticos, permitiu a popularização dos mecanismos de inferência bayesiana.

Uma das grandes vantagens da inferência bayesiana é a possibilidade de se utilizar informações subjetivas, ou não, já existentes relacionadas aos fenômenos estudados. Qualquer tipo de conhecimento existente associado ao fenômeno em estudo permitirá uma melhor análise, uma vez que a análise partirá de um patamar mais avançado. Essa informação existente é modelada por meio de distribuição de probabilidade chamada de priori. Os dados coletados são explicados por meio de uma função de verossimilhança, que ao ser relacionada com a distribuição a priori, resultará em uma função posteriori. A inferência é feita a partir dessa função.

A utilização de informação a priori em inferência Bayesiana requer a especificação de uma distribuição a priori para a quantidade de interesse. Esta distribuição deve representar (probabilisticamente) o conhecimento que se tem sobre antes da realização do experimento.

A combinação da função de plausibilidade com a distribuição a priori leva a uma distribuição posterior.A distribuição posterior é a forma mais completa de expressar o estado do conhecimento sobre o fenômeno investigado (Kinas & Andrade, 2010).

Para Santos (2007), muitos resultados permitem afirmar que a inferência bayesiana se apresenta com grande vantagem em relação à inferência clássica, pois permite a incorporação das informações anteriores existentes, muitas vezes de caráter subjetivo, sendo menos dependente de amostragem.

Os ganhos obtidos mediante a utilização da inferência bayesiana na análise de dados é enorme, uma vez que por meio dela nenhum tipo de conhecimento é perdido. Outra vantagem da inferência bayesiana é a possibilidade de atualização dos dados, isto é, a função posteriori de hoje, pode ser a função priori de amanhã. Assim, à medida que novas informações sobre o objeto de estudo vão surgindo, acontecerão acúmulos de conhecimento sobre os fenômenos analisados, possibilitando assim, modelos cada vez mais representativos da realidade.

Occupational Safety and HygieneInternational Symposium on

Diante do exposto, este trabalho, tem por objetivo propor uma metodologia de análise de condições de conforto ambiental. No trabalho em questão relacionar-se-á a inteligibilidade da fala do professor e medidas de conforto acústico das salas de aula das escolas municipais de João Pessoa.

2. MATERIAIS E MÉTODOS Esta proposta será implantada a partir de dados coletados junto às escolas municipais de João Pessoa durante o período de Maio a Novembro de 2011. Assim, apresentaremos toda estrutura da proposta que compreenderá a delimitação da amostra, determinação dos dados de conforto acústico e de inteligibilidade, bem como, a proposição de uma modelagem bayesiana para análise das variáveis em questão.

O estudo está sendo realizado nas escolas municipais da cidade de João Pessoa. Para a delimitação do universo da pesquisa, alguns critérios foram considerados. Para garantir a representatividade da amostra se buscou analisar todas as escolas municipais da cidade de João Pessoa. Essas escolas são agrupadas em pólos que respeitam certa coerência socioeconômica e geográfica.

Dado o elevado número de escolas presentes nos pólos, e dadas as limitações temporais e financeiras do estudo, optou-se por analisar apenas as turmas de 5º ano do ensino fundamental das escolas municipais. Esta escolha foi baseada em dois aspectos: a fim de associar cada sala de aula a um professor, o estudo limitou-se em analisar apenas turmas da primeira fase do ensino fundamental (1º ano – 5º ano); outro aspecto considerado foi que, crianças com idade mais elevada se acostumariam mais facilmente à presença do pesquisador no ato da coleta de dados sobre conforto acústico, uma vez que as medições foram realizadas também com as aulas em curso.

Existem 9 pólos que juntos totalizam mais de 100 escolas. Essas 100 escolas são divididas entre CREI (Centro de Referência em Educação Infantil) e escolas de ensino fundamental. Excluídos os CREIs, obtemos um número de pouco menos de 90 escolas. Contudo, devido à restrição imposta no ato da escolha do universo da pesquisa, esse número pode ser ainda um pouco menor, uma vez que nem todas as escolas de ensino fundamental apresentam turmas regulares de 5º ano.

2.1 avaliação das condições de conforto acústico das salas de aula Os dados necessários para avaliação das condições acústicas das salas de aula são obtidos a partir de três medições dos níveis de intensidade sonora em cinco pontos dentro das salas de aula durante as atividades e com a escola vazia, conforme a Norma NBR 10.151/2000 da ABNT. Em seguida calcula-se o Leq (nível de pressão sonora equivalente) de cada ponto e o nível de ruído da sala de aula é obtido a partir da média aritmética dos Leq calculados em cada ponto, ratificando a NBR 10.151/2000, a qual estabelece que os Níveis de Pressão Sonora em interiores devem ser o resultado da média aritmética dos valores medidos em pelo menos três posições distintas.

Um importante parâmetro para indicar boas condições de conforto acústico, a inteligibilidade da fala, neste estudo será avaliada a partir do STI (Speech Transmission Index). Segundo Müller (2005), o STI é uma medida objetiva baseada na contribuição do número de faixas de freqüências dentro da faixa de freqüência dos sinais de fala.

2.2 construção do modelo Para a construção de um modelo bayesiano, seguem-se as seguintes etapas: determinar a função de verossimilhança aos dados da amostra, isto é, levantar a hipótese de que a variável resposta deve ter alguma distribuição de probabilidade conhecida. Com esta distribuição, se constrói a função de verossimilhança. Em seguida, atribui-se alguma distribuição de probabilidade, chamada de distribuição a Priori, para o(s) parâmetro(s) da distribuição da função de verossimilhança, ou para os parâmetros do modelo de regressão. Por fim, utiliza-se o teorema de Bayes para combinar a função de verossimilhança à distribuição a Priori para a determinação da distribuição a Posteriori.

O modelo abaixo estruturado possibilitará avaliar a influência dos níveis acústicos das salas de aula das escolas municipais na inteligibilidade da fala do professor, bem como encontrar a probabilidade dos níveis acústicos estarem ou não dentro da faixa permitida pelas normas nacionais e internacionais.



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