https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/76395 2026-10-05T11:44:10Z 2026-10-05T11:44:10Z Morales, Paula Dora Aostri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276992 2026-10-04T00:12:31Z 2026-01-01T00:00:00Z

Comportamento inovador no trabalho no serviço público: a relação da liderança servidora, da autoeficácia criativa, do compartilhamento de conhecimento e da autonomia sobre a tarefa Morales, Paula Dora Aostri Esta pesquisa analisou o comportamento inovador no trabalho no contexto do serviço público, tendo como organização objeto de estudo a Polícia Federal do Brasil. Embora a inovação seja reconhecida como necessária à melhoria dos serviços públicos, ainda é preciso compreender como características da liderança, dos servidores e do trabalho se relacionam com o comportamento inovador. A pesquisa adotou a abordagem quantitativa, com utilização da modelagem de equações estruturais baseada em mínimos quadrados parciais (PLS-SEM). O modelo proposto buscou explicar de que forma mecanismos relacionais, cognitivos e estruturais contribuem para estimular comportamentos inovadores no trabalho entre os servidores públicos, investigando a influência da liderança servidora, da autoeficácia criativa, do compartilhamento de conhecimento e da autonomia sobre a tarefa e do comportamento inovador do líder. Os resultados evidenciam que a autoeficácia criativa constitui o principal antecedente do comportamento inovador no trabalho, apresentando efeito de grande magnitude. A autonomia sobre a tarefa também apresentou efeito positivo e significativo, enquanto o compartilhamento de conhecimento apresentou efeito positivo, embora de baixa magnitude. A liderança servidora, por sua vez, não apresentou efeito direto significativo sobre o comportamento inovador no trabalho, mas demonstrou efeitos indiretos relevantes, especialmente por meio da autoeficácia criativa e do compartilhamento de conhecimento. Adicionalmente, a autonomia sobre a tarefa atuou como variável moderadora na relação entre liderança servidora e autoeficácia criativa. O modelo apresentou adequada capacidade explicativa para o comportamento inovador no trabalho, além de poder preditivo moderado. Como diferencial, foi testada uma hipótese exploratória, que, de acordo com a revisão na literatura, nunca antes foi explorada, referente à influência do comportamento inovador do líder no comportamento inovador dos servidores. Os resultados indicam que essa variável apresentou o segundo maior efeito direto positivo e relevante no modelo. Como contribuição teórica, esta pesquisa avança na compreensão dos mecanismos explicativos do comportamento inovador no trabalho no setor público, ao integrar construtos de liderança, cognição individual, compartilhamento de conhecimento, autonomia e comportamento inovador do líder em um modelo complexo, composto por relações diretas, mediações e moderação. Além disso, contribui metodologicamente ao reforçar a aplicação do PLS-SEM em pesquisas empíricas no campo da gestão e inovação públicas. Do ponto de vista organizacional e prático, os resultados oferecem subsídios para o desenvolvimento de políticas e práticas de gestão voltadas à promoção da inovação em organizações públicas, com ênfase no fortalecimento da autoeficácia criativa, da capacitação da liderança, da ampliação da autonomia no trabalho e no estímulo de práticas sistemáticas de compartilhamento de conhecimento.; Abstract: This research analyzed innovative work behavior in the context of public service, taking the Brazilian Federal Police as the organization under study. Although innovation is recognized as necessary for improving public services, we still need to understand how characteristics of leadership, public servants, and work relate to innovative behavior. The research adopted a quantitative approach, using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). The proposed model sought to explain how relational, cognitive, and structural mechanisms contribute to stimulating innovative work behavior among public servants by investigating the influence of servant leadership, creative self-efficacy, knowledge sharing, task autonomy, and the leader?s innovative work behavior. The results show that creative self-efficacy is the main antecedent of innovative work behavior, with a large effect size. Task autonomy also showed a positive and significant effect, while knowledge sharing had a positive effect, although of low magnitude. Servant leadership, in turn, did not have a significant direct effect on innovative work behavior, but showed relevant indirect effects, especially through creative self-efficacy and knowledge sharing. Additionally, task autonomy acted as a moderating variable in the relationship between servant leadership and creative selfefficacy. The model showed adequate explanatory capacity for innovative work behavior, as well as medium predictive power. As a distinctive contribution, an exploratory hypothesis was tested regarding the influence of the leader?s innovative work behavior on the innovative work behavior of public servants, a relationship that, according to the literature review, had never been explored in the literature. The results indicate that this variable presented the second largest positive and relevant direct effect in the model. As a theoretical contribution, this research advances the understanding of the explanatory mechanisms of innovative work behavior in the public sector by integrating leadership, individual cognition, knowledge sharing, autonomy, and the leader?s innovative work behavior into a complex model composed of direct relationships, mediations, and moderation. In addition, it contributes methodologically by reinforcing the application of PLS-SEM in empirical research in the field of public management and public innovation. From an organizational and practical perspective, the results provide support for the development of management policies and practices aimed at promoting innovation in public organizations, with emphasis on strengthening creative self-efficacy, leadership training, expanding autonomy at work, and encouraging systematic knowledge-sharing practices. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2026.

2026-01-01T00:00:00Z Zilli, Carlos Augusto https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276903 2026-09-25T23:29:27Z 2026-01-01T00:00:00Z

Método híbrido de aprendizado de máquina e geoestatística na avaliação em massa de imóveis para fins tributários Zilli, Carlos Augusto O imposto sobre a propriedade imobiliária constitui instrumento essencial de política urbana, tendo como base de cálculo o valor venal do imóvel. Contudo, o dinamismo do mercado imobiliário e a defasagem dos valores cadastrais podem comprometer a equidade fiscal, produzindo distorções na tributação. Neste contexto, esta pesquisa teve como objetivo desenvolver um método híbrido que integra técnicas de aprendizado de máquina e modelagem geoestatística para a avaliação em massa de imóveis urbanos, visando contribuir para maior equidade na tributação imobiliária. A investigação concentrou-se em apartamentos da região central de Florianópolis, Santa Catarina, a partir de registros coletados por web scraping e refinados, após pré-processamento, para uma base final de 1.529 imóveis. Adotou-se um delineamento quantitativo, compreendendo etapas como a engenharia de recursos, o ajuste de um modelo de regressão linear múltipla como benchmark e o teste de seis algoritmos de aprendizado de máquina baseados em árvores de decisão, abrangendo métodos de bagging e boosting, seguidos da modelagem geoestatística dos resíduos. Na etapa geoestatística, analisou-se a autocorrelação espacial dos resíduos pelo índice de Moran, ajustaram-se semivariogramas teóricos e aplicou-se a krigagem ordinária dos resíduos tanto ao modelo benchmark quanto ao de melhor desempenho. Os modelos de aprendizado de máquina superaram a regressão linear múltipla, com destaque para o gradient boosting machine. A krigagem dos resíduos aprimorou ambos os modelos e evidenciou que a estrutura espacial permanece relevante mesmo após o ajuste do melhor algoritmo. Ainda assim, a escolha do modelo preditivo mostrou-se mais determinante do que a correção espacial, e apenas a configuração híbrida do gradient boosting machine atendeu simultaneamente aos três critérios de qualidade da avaliação em massa recomendados pela IAAO. Por fim, o método possibilitou a geração de plantas de valores genéricos com representação espacial mais aderente à distribuição dos valores homogeneizados na área de estudo. Conclui-se que a integração entre aprendizado de máquina e geoestatística constitui uma estratégia metodológica consistente para a avaliação em massa de imóveis, contribuindo para estimativas mais precisas, mais uniformes e mais aderentes à dinâmica espacial do mercado imobiliário, com potencial de aplicação em processos de atualização cadastral, tributação imobiliária e apoio à gestão territorial.; Abstract: The property tax is an essential instrument of urban policy, with the property's assessed value serving as its tax base. However, the dynamism of the real estate market and the obsolescence of cadastral values can undermine fiscal equity, producing distortions in taxation. In this context, this research aimed to develop a hybrid method integrating machine learning techniques and geostatistical modeling for the mass appraisal of urban real estate, seeking to contribute to greater equity in property taxation. The study focused on apartments in the central area of Florianópolis, Santa Catarina, drawing on records collected through web scraping and refined, after preprocessing, into a final dataset of 1,529 properties. A quantitative design was adopted, comprising stages such as feature engineering, the fitting of a multiple linear regression model as a benchmark, and the testing of six tree-based machine learning algorithms covering bagging and boosting methods, followed by the geostatistical modeling of the residuals. In the geostatistical stage, the spatial autocorrelation of the residuals was assessed using Moran's I, theoretical semivariograms were fitted, and ordinary kriging of the residuals was applied to both the benchmark model and the best-performing one. The machine learning models outperformed multiple linear regression, particularly the gradient boosting machine. Kriging of the residuals improved both models and showed that the spatial structure remains relevant even after fitting the best algorithm. Nevertheless, the choice of predictive model proved more decisive than the spatial correction, and only the hybrid gradient boosting machine configuration simultaneously met the three mass appraisal quality criteria recommended by the IAAO. Finally, the method enabled the generation of property value maps whose spatial representation more closely reflects the distribution of homogenized values across the study area. It is concluded that integrating machine learning and geostatistics constitutes a sound methodological strategy for the mass appraisal of real estate, yielding more accurate and uniform estimates that better capture the spatial dynamics of the real estate market, with potential application in cadastral updating, property taxation, and land management. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2026.

2026-01-01T00:00:00Z Alves, Ernestina da Silva https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276899 2026-09-25T23:29:24Z 2026-01-01T00:00:00Z

Liderança feminina no setor público: uma análise dos desafios e estratégias de superação, na percepção de mulheres líderes da Prefeitura de Joinville/SC Alves, Ernestina da Silva A presença de mulheres em cargos de liderança no setor público municipal tem se expandido nas últimas décadas. Contudo, esse avanço ainda ocorre em meio a desigualdades de gênero, desafios estruturais e políticos que restringem o pleno exercício da liderança feminina. Nesse cenário, compreender como as mulheres líderes experienciam tais desafios e elaboram estratégias para superá-los torna-se fundamental para o fortalecimento de práticas de gestão mais equitativas no âmbito do setor público. Esta dissertação tem como objetivo compreender os desafios enfrentados e as estratégias de superação adotadas por mulheres que exercem cargos de liderança no setor público municipal, tomando como lócus de análise a Prefeitura de Joinville/SC. Fundamentada no paradigma interpretativista, a pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, de natureza exploratória e descritiva, com realização de análise documental e de entrevistas semiestruturadas com doze mulheres que ocupam cargos efetivos de gerência em secretarias municipais da Prefeitura de Joinville/SC, com pelo menos seis meses de experiência no cargo. Os dados foram analisados por meio da análise temática (Braun; Clarke, 2006). Os resultados revelaram que as trajetórias dessas mulheres são atravessadas por desafios estruturais e políticos; preconceitos e não-reconhecimento; e desafios específicos da liderança. As estratégias de superação identificadas organizam-se em três dimensões interdependentes: individuais (relacionadas ao desenvolvimento pessoal e à autoconfiança), relacionais (baseadas em redes de apoio, cooperação e sororidade) e institucionais ou político-institucionais (vinculadas à criação de políticas e espaços de representatividade). Conclui-se que a liderança feminina no setor público constitui um processo dinâmico e transformador, sustentado pela empatia, pela escuta ativa e pelo compromisso com a coletividade. A ampliação da participação das mulheres em posições de liderança contribui para o fortalecimento de práticas de gestão mais equitativas e colaborativas no setor público e aponta para a relevância de estudos comparativos e interseccionais sobre equidade de gênero na administração pública brasileira.; Abstract: The presence of women in leadership positions within municipal public administration has expanded over recent decades. However, this progress still occurs amid gender inequalities and structural and political challenges that restrict the full exercise of female leadership. In this context, understanding how women leaders experience such challenges and develop strategies to overcome them becomes essential to strengthening more equitable management practices in the public sector. This dissertation aims to understand the challenges faced and the strategies for overcoming them adopted by women who hold leadership positions in municipal public administration, taking the City Hall of Joinville/SC as the locus of analysis. Grounded in the interpretivist paradigm, the study adopted a qualitative approach of an exploratory and descriptive nature, based on document analysis and semi-structured interviews with twelve women holding permanent managerial positions in municipal departments of the City Hall of Joinville/SC, each with at least six months of experience in the role. The data were analyzed using thematic analysis (Braun; Clarke, 2006). The results revealed that these women?s trajectories are shaped by structural and political challenges; prejudice and lack of recognition; and specific leadership-related challenges. The identified coping strategies are organized into three interdependent dimensions: individual (related to personal development and self-confidence), relational (based on support networks, cooperation, and solidarity among women), and institutional or political-institutional (linked to the creation of policies and spaces for representation). It is concluded that female leadership in the public sector constitutes a dynamic and transformative process, sustained by empathy, active listening, and commitment to the collective. Expanding women?s participation in leadership positions contributes to strengthening more equitable and collaborative management practices in the public sector and points to the relevance of comparative and intersectional studies on gender equity in Brazilian public administration. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2026.

2026-01-01T00:00:00Z Silveira, Miguel Ângelo https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/276681 2026-09-19T23:27:55Z 2026-01-01T00:00:00Z

Análise da criminalidade no território catarinense: desenvolvimento de modelo analítico integrado para apoio à prevenção criminal Silveira, Miguel Ângelo Esta tese analisou a criminalidade no território catarinense a partir de uma abordagem integrada, multidimensional e territorialmente orientada, considerando que o fenômeno criminal apresenta distribuição desigual no espaço e resulta da interação entre indicadores criminais e fatores contextuais associados à sua ocorrência. A pesquisa partiu da necessidade de aprimorar os instrumentos de diagnóstico da criminalidade em escala municipal, superando leituras fragmentadas e produzindo conhecimento aplicado ao planejamento de estratégias de prevenção criminal baseadas em evidências. O objetivo geral consistiu em desenvolver um modelo analítico para mensurar e analisar a criminalidade em nível municipal no território catarinense, de forma integrada e territorialmente orientada, considerando a complexidade dos fatores associados, com vistas a subsidiar o diagnóstico e a prevenção criminal. Para isso, realizou-se revisão teórica sistematizada, análise documental e tratamento empírico de dados criminais e contextuais dos 295 municípios de Santa Catarina, no período de 2019 a 2023. A pesquisa desenvolveu a arquitetura conceitual do modelo analítico integrado, definiu suas dimensões, indicadores e critérios de composição, e realizou sua operacionalização por meio da construção do Índice de Complexidade Criminal Municipal. A execução do modelo envolveu a seleção de indicadores, o cálculo de taxas criminais, a padronização de variáveis, a composição de subíndices dimensionais, a formação do índice final, a classificação em faixas e o ranqueamento municipal. Em etapa complementar, aplicaram-se procedimentos estatísticos descritivos, análise multidimensional e agrupamento por k-means, com a finalidade de analisar os resultados produzidos pelo modelo. Os resultados indicaram que a criminalidade catarinense apresenta padrões territoriais heterogêneos, com diferentes combinações entre intensidade criminal e fatores contextuais, exigindo interpretação comparativa por perfis municipais. Os achados evidenciaram que o modelo proposto e o Índice de Complexidade Criminal Municipal permitem mensurar, classificar, comparar e interpretar os municípios segundo níveis de complexidade criminal, oferecendo subsídios para o diagnóstico territorial, a priorização de ações preventivas e a formulação de políticas públicas ajustadas às realidades locais. Concluiu-se que a análise integrada da criminalidade contribui para transformar dados dispersos em conhecimento estruturado, fortalecendo a gestão pública, a prevenção criminal e a tomada de decisão em segurança pública.; Abstract: This thesis analyzed criminality in the territory of Santa Catarina from an integrated, multidimensional, and territorially oriented approach, considering that the criminal phenomenon is unevenly distributed across space and results from the interaction between criminal indicators and contextual factors associated with its occurrence. The research was based on the need to improve instruments for diagnosing criminality at the municipal scale, overcoming fragmented interpretations and producing applied knowledge to support the planning of evidence-based crime prevention strategies. The general objective was to develop an analytical model to measure and analyze criminality at the municipal level in the territory of Santa Catarina, in an integrated and territorially oriented manner, considering the complexity of the associated factors, with a view to supporting diagnosis and crime prevention. To this end, a systematized theoretical review, documentary analysis, and empirical treatment of criminal and contextual data from the 295 municipalities of Santa Catarina were carried out, covering the period from 2019 to 2023. The research developed the conceptual architecture of the integrated analytical model, defined its dimensions, indicators, and composition criteria, and operationalized it through the construction of the Municipal Criminal Complexity Index. The execution of the model involved the selection of indicators, the calculation of crime rates, the standardization of variables, the composition of dimensional subindices, the formation of the final index, classification into ranges, and municipal ranking. In a complementary stage, descriptive statistical procedures, multidimensional analysis, and k-means clustering were applied with the purpose of analyzing the results produced by the model. The results indicated that criminality in Santa Catarina presents heterogeneous territorial patterns, with different combinations between criminal intensity and contextual factors, requiring comparative interpretation based on municipal profiles. The findings showed that the proposed model and the Municipal Criminal Complexity Index make it possible to measure, classify, compare, and interpret municipalities according to levels of criminal complexity, providing support for territorial diagnosis, the prioritization of preventive actions, and the formulation of public policies adjusted to local realities. It was concluded that the integrated analysis of criminality contributes to transforming dispersed data into structured knowledge, strengthening public management, crime prevention, and decision-making in public security. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2026.

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