WUR 2022 - FTE docentes por área

• Feito com dados de novembro de 2020. Dados requisitos à SUTIC via GLPI, protocolo: .
• Não contabiliza professores substitutos.
• Carga horária de 40 h/semana ou DE = 1 FTE, carga horária de 20 h/semana = 1/2 FTE.
• Enquadramento dos departamentos nas áreas do WUR: Note que os professores estão lotados por departamento, por isso, apesar de termos o curso de Direito optou-se por agregar direito, contabilidade, Administração e Educação no Campo na categoria de Ciências Sociais.

Cursos por área

Artes e Humanidades

• DEPARTAMENTO DE LINGUAGENS E CIÊNCIAS HUMANAS - CARAÚBAS
• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS E HUMANAS - PAU DOS FERROS
• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS HUMANAS
• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS HUMANAS - ANGICOS

Ciências da Vida

• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ANIMAIS
  
• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS AGRONÔMICAS E FLORESTAIS
• DEPARTAMENTO DE BIOCIÊNCIAS

Ciências Físicas

• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO - ANGICOS
• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS NATURAIS, MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA
  
• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS - PAU DOS FERROS
  
• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS - CARAÚBAS

Ciências Sociais

• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS

Clínicas

• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE

Engenharia e Tecnologia

• DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS E TECNOLOGIA - PAU DOS FERROS
  
• DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA - CARAÚBAS
  
• DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS - ANGICOS
  
• DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA E TECNOLOGIA
  
• DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS - CARAÚBAS
• DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA E CIÊNCIAS AMBIENTAIS
  
• CAMPUS CARAUBAS (por abrigar majoritariamente cursos da área)

Informática

• DEPARTAMENTO DE COMPUTAÇÃO

FTE dos docentes por área:

# WUR Ranking 2022
# Dados dos docentes ufersa
#

# Pacotes -----------------------------------------------------------------

library(readr)
library(dplyr)
library(tidyverse)

dados_docentes <- read_csv("G:/Drives compartilhados/ESTATISTICA/THE_2022/dados_docentes_2020.csv", 
                                locale = locale(encoding = "ISO-8859-1"))

dados_docentes %>% 
  mutate(substituto = ifelse(situacao == "Professor Substituto", "Sim", "Não")) ->
  dados_docentes

#View(dados_docentes)

# Departamentos -----------------------------------------------------------

# Enquadramento dos departamentos nas áreas do WUR:

# <1> Arts and Humanities

AH <- c("DEPARTAMENTO DE LINGUAGENS E CIÊNCIAS HUMANAS - CARAÚBAS",
        "DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS E HUMANAS - PAU DOS FERROS", 
        "DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS HUMANAS",
        "DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS HUMANAS - ANGICOS")

# dados_docentes %>% filter(departamento%in% AH, substituto == "Não") %>% mutate(FTE = ifelse(jornada == "20", 0.5, 1)) -> dados_AH
# res = c(dados_AH$FTE %>% sum %>% as.vector, dados_AH$sexo %>% table) %>% as.matrix
# rownames(res) = c("FTE", "Feminino", "Masculino")

# <2> Clinical and Health

CH <- c("DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE")

# dados_docentes %>% filter(departamento %in% CH, substituto == "Não") %>% mutate(FTE = ifelse(jornada == "20", 0.5, 1)) -> dados_CH
# dados_CH$FTE %>% sum

# <3> Engineering
E <- c("DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS E TECNOLOGIA - PAU DOS FERROS",             
       "DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA - CARAÚBAS",                      
       "DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS - ANGICOS",                                
       "DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA E TECNOLOGIA",                               
       "DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS - CARAÚBAS",  
       "DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA E CIÊNCIAS AMBIENTAIS",                     
       "CAMPUS CARAUBAS")

# dados_docentes %>% filter(departamento %in% E, substituto == "Não") 

# <4> Computer Sciences
CS <- "DEPARTAMENTO DE COMPUTAÇÃO"

# dados_docentes %>% filter(departamento %in% CS, substituto == "Não") 

# <5> Life Sciences
LS <- c("DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ANIMAIS",                                      
        "DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS AGRONÔMICAS E FLORESTAIS",
        "DEPARTAMENTO DE BIOCIÊNCIAS")

# dados_docentes %>% filter(departamento %in% LS, substituto == "Não") 

# <6> Physical Sciences
PS <- c("DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO - ANGICOS",
        "DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS NATURAIS MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA",          
        "DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS - PAU DOS FERROS",           
        "DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS - CARAÚBAS")

# dados_docentes %>% filter(departamento %in% PS, substituto == "Não") 

# <7> Social Sciences
SS <- c("DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS")

# dados_docentes %>% filter(departamento %in% SS, substituto == "Não") 


# Funcao que retorna os dados ---------------------------------------------

fte_docentes <- function(dados, departamentos){
  
  dados %>% filter(departamento %in% departamentos, substituto == "Não") %>% 
    mutate(FTE = ifelse(jornada == "20", 0.5, 1)) -> dados_dep
  
  dados_dep %>% group_by(sexo) %>% summarise(n=sum(FTE)) %>% as.data.frame %>% column_to_rownames(var="sexo")%>% as.matrix -> por_sexo
  
  rbind(por_sexo, por_sexo %>% sum)
}

Arts and Humanities

fte_docentes(dados_docentes, AH)

##    n
## F 46
## M 47
##   93

Clinical and Health

fte_docentes(dados_docentes, CH)

##      n
## F 17.5
## M 22.5
##   40.0

Engineering

fte_docentes(dados_docentes, E)

##     n
## F  82
## M 163
##   245

Computer Science

fte_docentes(dados_docentes, CS)

##    n
## F  8
## M 12
##   20

Life Sciences

fte_docentes(dados_docentes, LS)

##     n
## F  50
## M  77
##   127

Physical Sciences

fte_docentes(dados_docentes, PS)

##    n
## F 35
## M 61
##   96

Social Sciences

fte_docentes(dados_docentes, SS)

##      n
## F 23.0
## M 32.5
##   55.5

Geral

# Overall

dados_docentes %>% filter(substituto == "Não") %>% mutate(FTE = ifelse(jornada == "20", 0.5, 1)) -> dados_overall
dados_overall %>% group_by(sexo) %>% summarise(n=sum(FTE)) %>% as.data.frame %>% column_to_rownames(var="sexo")%>% as.matrix -> por_sexo

rbind(por_sexo, por_sexo %>% sum)

##       n
## F 262.5
## M 416.0
##   678.5

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