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    Conjunto de indicadores de desempenho para trabalho não presencial

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    R - D - RENATO DE OLIVEIRA ROSA.pdf (1.828Mb)
    Data
    2025
    Autor
    Rosa, Renato de Oliveira
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: A intensificação do trabalho remoto e híbrido, após a pandemia de COVID-19, evidenciou a inadequação de modelos tradicionais de avaliação de desempenho baseados na observação direta e supervisão presencial. Desse modo, a ausência de instrumentos de avaliação específicos para esses contextos pode comprometer a consistência dos processos decisórios e prejudicar a percepção de justiça nas práticas de gestão. Diante disso, esta pesquisa buscou identificar indicadores eficazes para trabalhadores em regimes não presenciais. Para alcançar esse objetivo, o estudo foi realizado em etapas sequenciais, com uma revisão de literatura para o levantamento dos indicadores e a validação deles com especialistas. A metodologia adotou uma abordagem qualitativa, combinando questionário estruturado e entrevistas individuais com dez especialistas em gestão de pessoas. O processo utilizou a busca de consenso com especialistas em relação aos indicadores propostos. Com base nisso, os especialistas avaliaram os indicadores em nove critérios, como relevância estratégica, mensurabilidade e aplicabilidade, com o propósito de estruturar as escalas de mensuração. Como resultado do processo, o modelo final é composto por oito dimensões analíticas, que incluem desempenho individual, resultados organizacionais e engajamento. No que se refere aos achados, o desempenho individual foi a dimensão com o maior escore médio. Ademais, observou-se maior concordância sobre indicadores objetivos, como o cumprimento de metas e entregas, enquanto aspectos subjetivos, como bem-estar e comprometimento, apresentaram maior variabilidade nos escores. Dessa forma, a escala desenvolvida contribui para a formulação de práticas de gestão que garantem a comparabilidade e a equidade nos processos avaliativos. Por fim, a pesquisa contribui para o campo da contabilidade gerencial com a proposição de mecanismos de controle que refletem as mudanças nas dinâmicas laborais
     
    Abstract: The intensification of remote and hybrid work following the COVID-19 pandemic has highlighted the inadequacy of traditional performance evaluation models based on direct observation and in-person supervision, and the absence of assessment instruments specifically designed for these contexts may compromise the consistency of decision-making processes and undermine perceptions of fairness in management practices. In this context, the present study aimed to identify effective indicators for employees working under non-onsite arrangements, and to achieve this objective the research was conducted in sequential stages, beginning with a literature review to identify potential indicators and followed by their validation with subject matter experts. The methodological approach was qualitative, combining a structured questionnaire with individual interviews conducted with ten human resource management specialists, and the process to reach consensus on the proposed indicators. Based on this procedure, the experts assessed the indicators according to nine criteria, including strategic relevance, measurability, and applicability, with the aim of structuring measurement scales. As a result, the final model comprised eight analytical dimensions, encompassing individual performance, organizational outcomes, and engagement, and in relation to the findings, individual performance recorded the highest average score. Furthermore, greater agreement was observed regarding objective indicators, such as goal achievement and deliverables, whereas subjective aspects, including well-being and commitment, showed greater variability in scores. Accordingly, the developed scale supports the design of management practices that ensure comparability and equity in evaluation processes, and the study contributes to the field of management accounting by proposing control mechanisms that reflect changes in work dynamics
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/105380
    Collections
    • Dissertações [200]

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