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Solange Maria Leder

Ciências Sociais Aplicadas

Arquitetura e Urbanismo
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  • conforto, bem-estar e consumo de energia em ambientes de home-office
  • As pessoas permanecem grande parte do dia no seu ambiente laboral, a qualidade desse espaço impacta no desempenho da atividade, na produtividade, no bem-estar e na saúde. Condições adequadas de trabalho influenciam tanto o empregado quanto o empregador, pois o aumento das taxas de erro, as ausências e a redução da capacidade de trabalho são consequências de ambientes laborais inadequados. Após a pandemia da Covid o trabalho remoto ampliou o número de adeptos significativamente. Os profissionais são atraídos pela flexibilidade, enquanto as empresas se beneficiam da redução de custos operacionais e a possibilidade de contratar profissionais qualificados que residem em qualquer localidade. Contudo, pouco se sabe a respeito das condições ambientais do homeoffice, pois a maior parte das pesquisas sobre ambientes de trabalho são realizadas em instituições. Ambientes institucionais são regulados e controlados, o que não acontece nos ambientes domiciliares que, invariavelmente, são espaços improvisados para acomodar a atividade laboral. Também há carência de pesquisas sobre o grau de satisfação dos trabalhadores com seus ambientes de trabalho, o impacto no bem-estar e na saúde e os custos adicionais de energia implicados na atividade. Assim, essa pesquisa objetiva investigar o conforto ambiental, as ações dos indivíduos para obter conforto, os impactos no bem-estar e na saúde e o custo adicional de energia nos ambientes residenciais utilizados para o trabalho remoto. A hipótese da pesquisa é de que trabalho remoto tem sido desenvolvido sob condições ambientais inadequadas, com impacto deletério no bem-estar e na saúde, assim como, a atividade resulta em um aumento no consumo de energia para a manutenção do conforto que pode suplantar os benefícios financeiros da flexibilidade. O método adotado integra observações in loco com levantamento de campo, obtendo variáveis subjetivas, individuais e microclimáticas, associada posteriormente à modelagem e inferência estatística.
  • Universidade Federal da Paraíba - PB - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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