Medição da satisfação profissional dos técnicos de farmácia e farmacêuticos do norte de Portugal

Vários trabalhos têm associado a Satisfação Profissional (SP) a variáveis como a produtividade, o absentismo e o turnover (McPherson, Davies, Bewick, & Bhudia, 1999, citado em Ferguson, Ashcroft, & Hassell, 2011; Mott, 2000; Judge, Thoresen, Bono, & Patton, 2001) indicando ser importante o estudo da problemática nos Técnicos de Farmácia e Farmacêuticos, uma vez que pode condicionar a prestação de cuidados de saúde. Pretendeu-se medir e comparar a SP entre Técnicos de Farmácia e Farmacêuticos e entre Farmácia Hospitalar e de Oficina do Norte de Portugal. Verificou-se a relação entre a SP e: idade, género, grau de formação na área da Farmácia, experiência profissional (em anos) e experiência profissional no local de trabalho (em anos). Utilizou-se a escala Job Satisfaction Survey (JSS) (Spector, 1985), tendo sido adaptada e validada para o contexto. A JSS e subescalas revelaram correlação de carácter forte com a escala e subescalas da Minnesota Satisfaction Questionnaire-Short version (MSQ) de Weiss, Dawis, England, & Lofquist (1967). Contudo, apenas foi identificada validade convergente entre algumas das subescalas da JSS com a MSQ e respectivas subescalas, o que sugere que ambas (JSS e MSQ) medem construtos que estão intimamente associados mas não medem exactamente o mesmo. A amostra é constituída por 291 profissionais que responderam ao instrumento entre Março de 2010 e Abril de 2011. Foram encontrados níveis de SP positivos excepto para a Satisfação com o superior hierárquico directo (média inferior a 3) e Satisfação com procedimentos de trabalho e comunicação na organização (valor ambivalente entre 3 e 4). Diferenças foram encontradas entre Farmácia de Oficina e Hospitalar e entre Técnicos de Farmácia e Farmacêuticos, sendo revelados níveis de Satisfação mais elevados para os Técnicos de Farmácia. Também foram encontradas diferenças para o género (SP global e subescalas) e para o nível de formação em Farmácia (algumas subescalas). A idade, a experiência profissional e a experiência profissional no local de trabalho revelaram associação positiva com a SP global e com algumas das subescalas. A lacuna existente neste tipo de estudos para os profissionais de saúde e nomeadamente dos Técnicos de Farmácia e Farmacêuticos em Portugal tornam este estudo relevante e inovador, lançando novas pistas e direccionando novas investigações.

Six thinking hats for electricity markets simulation: adapting meeting tools to agent decision

In almost all industrialized countries, the energy sector has suffered a severe restructuring that originated a greater complexity in market players’ interactions. The complexity that these changes brought made way for the creation of decision support tools that facilitate the study and understanding of these markets. MASCEM – “Multiagent Simulator for Competitive Electricity Markets” arose in this context providing a framework for evaluating new rules, new behaviour, and new participants in deregulated electricity markets. MASCEM uses game theory, machine learning techniques, scenario analysis and optimisation techniques to model market agents and to provide them with decision-support. ALBidS is a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. Fully integrated with MASCEM it considers several different methodologies based on very distinct approaches. The Six Thinking Hats is a powerful technique used to look at decisions from different perspectives. This tool’s goal is to force the thinker to move outside his habitual thinking style. It was developed to be used mainly at meetings in order to “run better meetings, make faster decisions”. This dissertation presents a study about the applicability of the Six Thinking Hats technique in Decision Support Systems, particularly with the multiagent paradigm like the MASCEM simulator. As such this work’s proposal is of a new agent, a meta-learner based on STH technique that organizes several different ALBidS’ strategies and combines the distinct answers into a single one that, expectedly, out-performs any of them.