II. Marco Teórico
11. Hostigamiento psicológico en personal de enfermería
11.6. El entorno laboral como factor de riesgo para el hostigamiento
Os métodos e técnicas de coleta de dados, expostos a seguir, baseiam-se em dois procedimentos fundamentais: a pesquisa documental e a etnografia das UPC. A pesquisa documental envolve os levantamentos sobre bases de dados secundários e documentos que contenham os discursos organizacionais. A etnografia das UPC estabelece as estratégias de abordagem dos interlocutores e o sistema de pesquisa de campo para a observação direta dos fenômenos analisados. A conjunção das informações é a base da empiria que descreve as distintas trajetórias evolutivas das UPC.
1.4.5.1 A pesquisa com dados secundários e documentos
A pesquisa sobre os dados secundários objetivou identificar e selecionar dados sobre o escopo das organizações que compõem o ambiente institucional e sobre os resultados das suas ações junto às UPC. Estes dados foram obtidos através dos documentos produzidos e emitidos por organizações que implementam políticas públicas ou realizam suas atividades sociopolíticas, envolvendo as UPC. Por outro lado, foram compilados dados de natureza estatística e econômica6 que permitiram situar as UPC na ordem econômica e avaliar a distribuição da sua presença no sistema socioeconômico.
6 Os dados quantitativos a serem utilizados na pesquisa foram coletados na base de dados SIDRA do IBGE e no
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1.4.5.2 A etnografia das UPC
A pesquisa etnográfica realizada guiou-se pelas proposições metodológicas de Malinowski (1976)7 quanto aos aspectos fundamentais do trabalho etnográfico, isto é, o estabelecimento de objetivos científicos, a criação das condições adequadas à pesquisa, e o emprego dos métodos corretos de coleta, manipulação e registros de evidências. Neste sentido, o pesquisador participou do convívio dos grupos sociais como estratégia para apropriar-se dos fatos do cotidiano e elaborar dados sobre o comportamento socioeconômico das famílias camponesas e comunidades visitadas. Este exercício exigiu o conhecimento prévio de dados secundários e dos referenciais teóricos para a seleção dos dados e os diálogos ao longo do trabalho de campo.
Esta etapa foi crucial para ordenar os aspectos da realidade, aparentemente, caótica e anômala através dos princípios abstratos construídos a partir das informações produzidas. O trabalho de campo possibilitou a observação da vida social comunitária na sua totalidade através do levantamento geral dos aspectos socioculturais rotineiros ou atípicos. O produto deste trabalho foi uma estrutura de dados que identificou a influência da cultura sobre o processo de mudança econômica através de modelos interpretativos dos diversos fenômenos observados: laços de parentesco, transações econômicas, relações de propriedade, ordenamento do trabalho, os hábitos e as rotinas de trabalho. Este método produziu uma estrutura analítica baseada em inferências elaboradas a partir da coleta e ordenamento dos dados empíricos sob a orientação dos referenciais teóricos.
A estrutura analítica foi preenchida com dados detalhados produzidos desde a observação direta do comportamento cotidiano e do ecossistema no qual se encontra inserida a comunidade. É o que Malinowski (1976) denomina de registro dos “fatos imponderáveis da vida real”, pois não são obtidos através de questionários ou documentos estatísticos. Estes atos consistem em detalhes sobre as atividades produtivas, a alimentação, os cuidados pessoais, as conversas entre os membros da comunidade e suas relações pessoais, assim como os detalhes do meio ambiente. Tais detalhes reúnem muitas informações sobre a relação entre a cultura – a atitude mental e os sentimentos – e as decisões de produção, de comércio e de investimento nas UPC – as ações induzidas pela cultura.
7 Este autor empregou a etnografia para descrever um sistema de comércio – o Kula desenvolvido pelas
populações do Pacífico Ocidental – e analisar o modo como esse sistema comercial influenciava a dimensão sociocultural da vida.
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O método etnográfico completou-se com a observação e registro do discurso dos interlocutores sobre as suas ações. Essa atividade consistiu no registro detalhado das opiniões e dos comentários sobre os eventos observados, pois tais dados permitiram ao pesquisador o acesso aos modos de pensar e agir na condição de membros da comunidade. Essa última etapa consistiu em mapear e registrar os modos de pensar e agir dos interlocutores, pois são estes elementos que induzem as ações concretas de onde se extraíram os dados que sustentam a estrutura analítica sobre a relação entre cultura e economia elaborada com o emprego da teoria econômica.
Um dos aspectos essenciais da operacionalização da aplicação do método etnográfico reside no uso de técnicas de produção de imagens combinado com os modos descritivos típicos da etnografia. Neste sentido, Samain (1995) e Simonian (2007) apresentam contribuições importantes quanto às aplicações dessa técnica, apontando os cuidados necessários e os detalhes essenciais para o seu emprego correto. Assim, entende-se que a coleta de dados através da elaboração de imagens é complementar às produções textuais, enriquecendo e fortalecendo a elaboração e a exposição dos dados de campo.
Samain (1995) preocupa-se com o rigor metodológico e chama atenção para a importância das técnicas visuais para a compreensão dos objetos de estudo. A insuficiência dos métodos excessivamente discursivos exige estratégias de registro que avancem para além do texto, enriquecendo-o. O autor recusa a oposição artificial de um método sobre o outro, e, ao invés, sugere que os métodos podem ser complementares: “[...] A linguagem do ‘discurso’ erudito representa um poder como a ‘mensagem da imagem’ constitui um outro poder de apreensão de uma única realidade” (SAMAIN, 1995, p.25). A apresentação das imagens induz o leitor a ver o fenômeno, incrementando os significados que lhe são entregues pela mensagem escrita. Portanto, as tecnologias para o registro de imagens são apropriadas pelo etnógrafo a fim de facilitar tanto a sua compreensão quanto a exposição dos seus resultados, contudo, sem se descuidar do rigor nas aplicações que se fazem destes instrumentos de trabalho.
Simonian (2007), ao discutir a relação histórica entre fotografia e ciência na Amazônia, também aponta para as possibilidades abertas pelo uso deste recurso na construção de interpretações sobre a realidade. Tal como Samain (1995), Simonian (2007) retoma a importância analítica enriquecedora da capacidade interpretativa criada pelo emprego de técnicas para a coleta de dados imagéticos no campo de trabalho. Nessa perspectiva, “[...] uma economia visual é privilegiada enquanto abordagem contextual, histórica e etnográfica de análise” (SIMONIAN, 2007, p. 17). Deste modo, amplia-se o horizonte perceptivo do
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pesquisador sobre seu objeto de análise bem como a percepção do leitor sobre o fenômeno que lhe é apresentado.
É importante neste instante da discussão retomar as advertências de Samain (1995) – no seu post-scriptum, especialmente – sobre as responsabilidades e riscos inerentes ao emprego da produção de imagens na pesquisa científica e somá-los às preocupações de Simonian (2007). Ambos advertem sobre o poder que o interesse do pesquisador tem sobre o modo como as imagens são produzidas e utilizadas na documentação e nos argumentos, supostamente, objetivos. Essa questão sugere dois padrões de controle: um de ordem ética, a fim de assegurar a autorização dos interlocutores para a divulgação da imagem produzida; outro de ordem teórico-metodológica pelo qual se empregam os conceitos e categorias como elemento de controle da qualidade e da finalidade da imagem.
A pesquisa etnográfica complementou-se pela aplicação de entrevistas estruturadas através de um formulário a partir do qual foi estruturado um banco de dados estruturado com o software Excel.
Sistema socioecológico agregado (SSE_A) Benefícios sociais e previdenciários Sistema produtivo agregado (SpA) Pagamento de trabalho extra UPC Tempo de trabalho em casa Despesa com insumos
Tempo na escola Autoconsumo
Tempo de trabalho em plantios Renda líquida das UPC
Tempo de trabalho em criações Eficiência reprodutiva sobre a renda familiar total Tempo de trabalho na pesca Eficiência reprodutiva sobre a renda líquida Tempo de trabalho na caça Área construída nas UPC
Tempo de trabalho fora das UPC Área alagada para a piscicultura Familiar maior de 14 anos Área de casas de vegetação
Familiar menor de 14 anos Área plantada de culturas temporárias Trabalhador equivalente Área plantada de sítios domésticos Bens de consumo e trabalho das UPC Área plantada de pastos
Aposentadoria recebida por membro das UPC Área plantada de culturas permanentes Bolsa Família recebida pela família Área total das UPC
Seguro-defeso recebido pela família Crédito contratado pelas UPC Renda da agricultura PRONAF contratado pelas UPC Renda da pecuária Serviços de ATER prestados à UPC Renda do extrativismo Capacitação dos produtores
Renda da pesca Inovações indicada pelos produtores Renda da piscicultura Vinculo com organização de classe
Renda de pequenas criações Presença da rede de energia elétrica no SSE Renda da produção agropecuária Ocorrência de Irrigação nas UPC
Repasse a fundo perdido Regularidade da situação fundiária das UPC Renda de trabalho fora das UPC
Quadro 1 – Variáveis utilizadas na coleta dos dados na pesquisa de campo. Fonte: Elaborações do autor, 2010.
Este banco de dados foi composto por 49 (quarenta e nove) variáveis apresentadas no Quadro 1 correspondentes aos campos do formulário de pesquisa. Posteriormente, essas
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variáveis foram agrupadas em duas categorias analíticas produzidas através da agregação dos Sistemas Produtivos e dos SSE. Essas categorias sintéticas são Sistemas Produtivos Agregados (SpA) e os SSE agregados (SSE_A). Assim, pode-se definir melhor, estatisticamente, as distinções entre as trajetórias observadas.
Sistema produtivo
agregado (SpA) Sistemas produtivos originais SSE agregados (SSE_A) SSE originais
SpA_1 – Mandiocultura Mandiocultura SSE_1 – Várzea AM 070 e Vicinais
SpA_2 – Pecuária Mandiocultura e culturas perenes SSE_2 - Estradas e vicinais Ariauzinho SpA_3 - Olericultura Mandiocultura e Olericultura SSE_3 - lagos e igarapés BR 319
SpA_4 - Pesca e piscicultura Mandiocultura e Pecuária costa e ilha do Barroso
SpA_5 - Plasticultura Mandiocultura e Pesca costa e ilhas do Iranduba
Mandiocultura e Piscicultura Entorno Rural de Autazes
Mandiocultura e Sítio Doméstico Janauacá
Mandiocultura, Olericultura e Sitio lago do Curarizinho
Olericultura lago do Miriti
Olericultura e Fibras lago do Purupuru
Olericultura e Pecuária Novo Céu e rio Mutuca
Olericultura e Pesca PA Panelão
Olericultura e Piscicultura rio Acará Grande
Olericultura, Pesca e Pecuária.
Pecuária
Pecuária e Culturas Perenes
Pecuária e Olericultura
Pecuária e Piscicultura
Pecuária e Sítio Doméstico
Pecuária, Mandiocultura e Sítio
Piscicultura
Plasticultura
Plasticultura e Culturas Perenes
Plasticultura e Piscicultura
Sítio Doméstico
Quadro 2 – Sistemas Produtivos e SSE agregados. Fonte: Pesquisa de campo, 2009.
Os sistemas produtivos assim com os sistemas SSE apresentaram um alto grau de diversidade que, para os efeitos da análise estatística, foram agregados em um número de conjuntos menores – Quadro 2. Foram observados 25 (vinte e cinco) diferentes articulações de sistemas produtivos, resultantes de diferentes combinações entre olericultura, mandiocultura, pecuária, sítios domésticos, pesca, piscicultura, plasticultura, culturas perenes e fibras. Para viabilizar a análise estatística estes sistemas foram agregados em cinco conjuntos determinados em função da predominância da renda obtida na comercialização da produção. Os 13 (treze) SSE para a obtenção dos dados etnográficos e econômicos foram agregados em três grupos estabelecidos em função das características proeminentes dos
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ecossistemas. Tais procedimentos permitiram o cruzamento das 49 variáveis – listadas no Quadro 2 – sobre as observações válidas.
1.4.5.3 A estratégia de análise dos dados
A estrutura analítica foi elaborada através de integrações entre os conceitos provenientes da Antropologia, da Economia Evolucionária, da Teoria do Desenvolvimento Endógeno e de abordagens sobre as especificidades da socioeconomia camponesa. Estes conceitos foram operacionalizados através de variáveis socioculturais, territoriais e microeconômicas sobre os dados coletados em visitas às UPC e sistematizados em bancos de dados – Quadro 1. Em seguida, a hipótese de trabalho central foi avaliada à luz dos conceitos aplicados às observações diretas e ao banco de dados, culminando na estruturação de um modelo analítico sobre a diferenciação de trajetória entre as UPC. Este modelo apresenta as correlações entre as varáveis, indicando relações de causalidade e demonstrando fatores indicativos das trajetórias de diferenciação e propensão às mudanças econômicas nos sistemas produtivos da diversidade de UPC localizadas nos municípios do Subpolo Três.
A análise do banco de dados foi realizada através de técnicas de estatística para: i) apresentar, descritivamente, os dados por meio de matrizes nas quais os SpA são correlacionados com os SSE_A; e, ii) aplicação da análise fatorial para estabelecer a estrutura do modelo analítico, respectivamente utilizando-se o software R (CORE TEAM, 2009). A análise fatorial estabeleceu características latentes que agrupam as UPC em torno de duas propensões identificadas nas amostras: a propensão à integração ao mercado e a propensão à subsistência. Este procedimento foi produziu os fatores que indicaram as diferenciações entre as UPC e permitiu o agrupamento das observações em relação a estes fatores. A partir destes resultados, identificaram-se características nas UPC que indicam tendências evolutivas em função das suas propensões, isto é, um modelo com o qual se pode caracterizar as UPC e situá-las em trajetórias evolucionárias.
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1.4.5.4 O plano de amostragem
A escolha dos municípios nos quais selecionar as UPC para coleta de dados foi orientada por dois critérios: a) estarem localizados no Subpolo Três; b) terem ocorrência estatisticamente significativa de UPC. A Tabela 1, abaixo, foi elaborada a partir dos dados do Censo Agropecuário 1995-1996 para apresentar a distribuição em valores absolutos e percentuais de UPC e outras categorias de propriedades por municípios, meso e microrregiões.
Tabela 1 - Distribuiçãodas UFPC, Fazenda e GLE no estado do Amazonas Mesorregiões, Microrregiões e
Municípios UPC FAZENDA GLE s/d Total de EA Totais 81 096 1 796 130 267 83 289 Centro Amazonense 40 724 1 000 71 2 41 828 Coari 7 157 121 - - 7 278 Itacoatiara 7 591 133 10 - 7 734 Manaus 12 836 337 32 2 13 207 Autazes 1 168 141 8 - 1 317 Careiro 2 686 56 3 - 2 745 Careiro da Várzea 2 504 50 1 2 2 557 Manaquiri 1 425 3 1 - 1 429 Iranduba 1 678 14 - - 1 692 Manacapuru 2 987 62 14 - 3 063 Manaus 388 11 5 - 404 Parintins 7 560 318 18 - 7 896 Rio Preto da Eva 704 88 11 - 803 Tefé 4 876 2 - - 4 878 Norte Amazonense 6 347 22 1 - 6 370 Japurá 943 1 - - 944 Rio Negro 5 404 23 1 - 5 426 Sudoeste Amazonense 18 375 112 13 265 18 765 Alto Solimões 11 667 29 1 265 11 962 Juruá 6 708 141 12 - 6 803 Sul Amazonense 15 650 663 45 16 358 Madeira 9 182 412 17 - 9 611 Purus 3 077 97 4 - 3 178 Fonte: Elaboração do autor a partir de dados do Censo Agropecuário 1995-1996.
Notas: Os termos “Fazenda” e Grande Latifúndio Empresarial (GLE) designam estruturas de propriedade agropecuárias discutidas em Costa (2000, p. 134-137); a indicação “s/d” agrega as propriedades que não declararam suas áreas. A sigla EA significa Estabelecimentos Agropecuários.
Observa-se a ocorrência massiva daquele tipo de unidade produtiva na microrregião de Manaus, somando 12.836 (doze mil, oitocentas e trinta e seis) UPC, equivalentes a 31,52% deste tipo de unidade produtiva na mesorregião do Centro
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Amazonense e 15,83% e no estado do Amazonas8. Esses dados apontaram a microrregião de Manaus com a maior frequência e, portanto, em termos estatísticos, a mais propícia para uma investigação sobre a dinâmica das UPC no estado do Amazonas. Essa microrregião inclui todos os municípios do Subpolo Três, com exceção de Manacapuru. Portanto, observando-se os critérios supracitados, delimitou-se se a população de interesse às UPC localizadas nos municípios Autazes, Careiro, Careiro da Várzea, Iranduba e Manaquiri. Todos localizados na microrregião de Manaus do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e no Subpolo Três, concomitantemente.
Existem dois obstáculos para a formatação de uma amostra aleatória no sentido estrito do termo. Em primeiro lugar, esses estabelecimentos encontram-se dispersos de forma irregular pelos distintos ecossistemas do território – várzea e terra firme – o que os diferencia em termos econômicos e culturais. Em segundo lugar, a opção pela investigação de campo sobre aspectos socioculturais envolve um número considerável de variáveis qualitativas, que poderiam ser mais bem trabalhadas em estudos de caso com grupos focais. Essa decisão segue a orientação de McDaniel e Gates (2003) que indicam a possibilidade de se obterem resultados bastante aproximados, trabalhando-se com grupos pequenos, mas representativos da população total.
A observação destes aspectos levou a uma amostragem não probabilística com base na conveniência e no julgamento do pesquisador orientado pelos pressupostos teóricos que fundamentam a pesquisa. Visto que se optou por uma amostra não-probabilística, o tamanho da amostra deixou de ser função estrita do nível de confiança e do valor dos erros probabilísticos. Entretanto, a amostra não deixou de sofrer as restrições orçamentárias e temporais do projeto, o que não a exime dos critérios de rigor da pesquisa científica. Neste sentido, quanto ao tamanho da amostra, McDaniel e Gates (2003, p. 414-415) sugerem:
Uma regra básica sugere que precisamos fazer um ajuste no tamanho da amostra, se o seu tamanho é maior do que 5% do tamanho total da população. A pressuposição normal é que os elementos da amostra são extraídos independentemente um do outro (pressuposição independente). Essa pressuposição é justificada quando a amostra é pequena em relação à população. Entretanto, não é apropriada quando a amostra é de grande proporção (5% ou mais) da população. [...] A chave não é o tamanho da amostra em relação ao tamanho da população, mas se amostra selecionada é realmente representativa da população. As provas empíricas mostram que amostras pequenas, mas cuidadosamente selecionadas podem refletir, com bastante precisão, as características da população.
8 Consideram-se UPC, aquelas que Costa (2000) classificou como tendo sua área de compreendida entre um e
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McDaniel e Gates (2003) sugerem que, quanto maior a amostra, menor a probabilidade de erro, mas o crescimento da amostra também implica na possibilidade de repetição monótona das observações nos casos analisados. Este fator implica no aumento do custo da pesquisa sem aumentar a probabilidade de acrescentar algum dado ou informação nova ao fenômeno investigado.
Contudo, estimou-se uma amostra aleatória estratificada através de dois procedimentos. Primeiramente, estimou-se o cálculo da amostra total, n. O cálculo foi realizado através do seguinte modelo:
n = (Nz2p(1-p))/(d2 (N-1) + z2p(1-p)), onde: (1) n= amostra total;
N = população total;
z = nível de confiança;
d = precisão absoluta ou erro; e
p = proporção esperada da variável eficiência reprodutiva na população.
Em seguida, encontrado o valor de n, foram estimados os tamanhos dos estratos, através do modelo:
nh = (Nh/N)∑n, onde: (2)
N = tamanho da população;
nh = tamanho dos estratos amostrais
∑n = somatório de nh; Nh = estrato populacional.
Tabela 2 – Dimensionamento da amostra
Estratos Nh Observações Previstas (nh) com 7% de erro
Autazes 1.168 12 Careiro 2.686 28 Careiro da Várzea 2.504 26 Iranduba 1.678 18 Manaquiri 1.425 15 N, n 9.461 99
Fonte: Elaborações do autor, (2009).
Os resultados da aplicação deste algoritmo para o cálculo da amostra, apresentados na Tabela 2, foram obtidos atribuindo-se à variável do valor de 7%, a p o valor de 76,5%, a No valor de 9.461e adotando-se um nível de confiabilidade de 90%. A partir dessas condições o modelo indicou uma amostra viável no valor de 99 (noventa e nove) UPC
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a visitar. Entretanto, durante o trabalho de campo, este número foi ampliado para 150 (cento e cinquenta) UPC entre as quais foram preenchidos 100 (cem) formulários georreferenciados de coleta de dados. Nas demais UPC visitadas trabalhou-se através da observação direta, de entrevistas semiestruturadas e coleta de imagens fotográficas.
Em grande parte dos casos onde não se pode aplicar os formulários as causas foram: i) a ausência de um interlocutor informado sobre os dados econômicos; ii) a impossibilidade de o interlocutor relatar os dados necessários por não ter registrado os dados ou não tê-los em memória; ou iii) o produtor não ter ainda obtido os resultados econômicos para poder informá-los ao entrevistador. Nestes casos, recorreu-se a uma dinâmica para relembrar as informações de safras anteriores indagando-se sobre os dados em que algum evento familiar ou histórico tiveste sido marcante na vida da família. Ainda assim, muitos resultados mostraram-se precários de modo que os próprios interlocutores não puderam assegurar sua veracidade. A estratégia nestes casos foi georreferenciar as UPC e deixar o formulário em aberto para futura inclusão dos dados nas lacunas deixadas nos registros adicionados ao banco de dados. Deste modo, criou-se um banco de dados associado a um modelo de diferenciação de trajetórias como experimento piloto para avaliar a capacidade de situar as UPC e estudar suas mudanças a partir do momento do seu registro na base de dados.