4 resultados para Identification with supervisor

em Instituto Superior de Psicologia Aplicada - Lisboa


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O Capital psicológico positivo (CPP) são capacidades psicológicas que definem um estado de desenvolvimento psicológico positivo em que a pessoa se caracteriza por: a) apresentar uma elevada confiança para despender o esforço necessário para ser bem sucedida em tarefas desafiantes; b) fazer atribuições positivas acerca dos acontecimentos que vão suceder no presente e no futuro; c) manifestar perseverança em relação aos objectivos definidos, e, quando necessário mostrar-se capaz de redireccionar os meios para atingir os fins; d) revelar capacidade para recuperar de adversidades. As capacidades psicológicas positivas que melhor definem os critérios anteriormente definidos são: auto-confiança, optimismo, esperança e resiliência. Neste estudo foram recolhidos dados do nível Psycap de 100 vendedores e avaliações de CCO em cinco facetas (harmonia interpessoal, espírito de iniciativa, conscienciosidade, identificação com a organização e orientação para os clientes) e o Output individual numa dada tarefa, tendo-se obtido 100 díades. Explorou-se neste estudo a relação existente entre o PsyCap e dois tipos de desempenho (intra e extra papel) e a relação entre o desempenho contextual e de tarefa. Os resultados indicam que o PsyCap se relaciona com os dois tipos de desempenho, bem como a existência de uma relação entre desempenho contextual e tarefa. Considerações e implicações dos resultados são discutidas ao longo do trabalho.

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O presente trabalho aborda as dificuldades sentidas pelos profissionais de saúde perante os doentes em fase terminal. É importante percebermos como é que os profissionais de saúde se preparam psicologicamente para tratar dos pacientes com o profissionalismo que lhes é pedido. O trabalho recai, na tentativa de verificar, a forma como conseguem “escapar” a esta ligação directa com a morte. Participaram neste estudo do tipo exploratório, 4 enfermeiras e 1 médica da Unidade da Dor do Hospital Garcia de Orta, que através de entrevistas semi-directivas, descreviam as suas experiências. Abordámos o percurso profissional, as dificuldades no dia-a-dia, as situações mais gratificantes, a função da equipa e o processo de luto. Nos resultados obtidos, utilizámos como método a análise de conteúdo. Os resultados destacaram a identificação, como a maior dificuldade, lembrando desta forma que os profissionais de saúde, também sofrem com a perda dos doentes, como se de alguém próximo se tratasse, complicando a relação profissional e levando a que normalmente se usem mecanismos do evitamento. Concluímos que é indispensável o apoio da equipa multidisciplinar, de forma a acolher todos os acontecimentos que provocam desconforto e angústia em relação à morte, por mais mecanismos utilizados é impossível dissociar a relação profissional da pessoal.

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Dissertação de Mestrado apresentada no ISPA – Instituto Universitário para obtenção do grau de Mestre em Psicologia especialidade em Psicologia Social e das Organizações

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The study of acoustic communication in animals often requires not only the recognition of species specific acoustic signals but also the identification of individual subjects, all in a complex acoustic background. Moreover, when very long recordings are to be analyzed, automatic recognition and identification processes are invaluable tools to extract the relevant biological information. A pattern recognition methodology based on hidden Markov models is presented inspired by successful results obtained in the most widely known and complex acoustical communication signal: human speech. This methodology was applied here for the first time to the detection and recognition of fish acoustic signals, specifically in a stream of round-the-clock recordings of Lusitanian toadfish (Halobatrachus didactylus) in their natural estuarine habitat. The results show that this methodology is able not only to detect the mating sounds (boatwhistles) but also to identify individual male toadfish, reaching an identification rate of ca. 95%. Moreover this method also proved to be a powerful tool to assess signal durations in large data sets. However, the system failed in recognizing other sound types.