Uma tentativa de utilizar o perfil organizacional de Likert (LOP) como instrumento de avaliação dos departamentos da universidade brasileira

Este trabalho teve o prof5sito de utilizar o Modelo de Likert (mensuração das variáveis causais, intervenientes e de resultado) nos Departamentos da Universidade Federal do Espirito Santo. Esta iniciativa decorreu da intenção de obter o perfil administrativo dos Departamentos, bem como de seu respectivo desempenho (mensuração das variáveis de resultado). De posse das mensurações dos três grupos de variáveis (causais, intervenientes e de resultado), pôde-se efetuar comparações dos 50 Departamentos objeto de pesquisa. preliminarmente, procurou-se de maneira bastante abrangente enfatizar o estudo, seus objetivos, importância e, finalmente, a organização do trabalho (Capitulo 1). Na segunda etapa, proporcionou-se uma ampla visão da teoria organizacional, procurando salientar as quatro grandes correntes. A seguir, apresentou-se o Modelo de Likert com todas as suas especificidades (Capitulo 2). Com relação a terceira etapa, foi estabelecida toda a operacionalização do trabalho, iniciando com a definição da população e amostra, passando pela coleta de da- \ dos, trabalho de campo, análise dos dados e, finalmente, enfatizando as inúmeras limitações da pesquisa (Capitulo 3). No tocante a quarta etapa, antes de iniciar a apresentação e análise dos resultados, fez-se uma retrospectiva histórica da estrutura da Universidade Federal do Espirito Santo, com o intuito de buscar suas origens e facilitar o entendimento da análise (Capítulo 4). Finalmente, na quinta etapa, procurou-se registrar todos os pontos conclusivos decorrentes da utilização do Modelo de Likert junto aos Departamentos da Universidade Federal do Espírito Santo. Neste capitulo, ficou evidenciada, sobretudo, a necessidade de a Universidade procurar otimizar seus recursos (Capítulo 5).

A robust poverty profile for Brazil using multiple data sources

This paper presents a poverty profile for Brazil, based on three different sources of household data for 1996. We use PPV consumption data to estimate poverty and indigence lines. “Contagem” data is used to allow for an unprecedented refinement of the country’s poverty map. Poverty measures and shares are also presented for a wide range of population subgroups, based on the PNAD 1996, with new adjustments for imputed rents and spatial differences in cost of living. Robustness of the profile is verified with respect to different poverty lines, spatial price deflators, and equivalence scales. Overall poverty incidence ranges from 23% with respect to an indigence line to 45% with respect to a more generous poverty line. More importantly, however, poverty is found to vary significantly across regions and city sizes, with rural areas, small and medium towns and the metropolitan peripheries of the North and Northeast regions being poorest.