A Eficiência das Varas Cíveis do Distrito Federal: aplicação da análise de cluster e análise envoltória de dados / Efficiency of the Civil Courts of the Federal District: an application of the cluster analysis and data envelopment analysis
O Tribunal de Justiça do Distrito Federal e Territórios possui atualmente 53 Varas Cíveis em todo o Distrito Federal. Tendo em vista o crescente volume de processos peticionados por essa corte, faz-se necessária a constante busca pela eficiência na utilização dos recursos dessas Varas para a conduçã...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz) |
| Repositorio: | Revista Veras |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/22234 |
| Acceso en línea: | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/22234 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | DEA cluster k-means tribunais eficiência. |
| Sumario: | O Tribunal de Justiça do Distrito Federal e Territórios possui atualmente 53 Varas Cíveis em todo o Distrito Federal. Tendo em vista o crescente volume de processos peticionados por essa corte, faz-se necessária a constante busca pela eficiência na utilização dos recursos dessas Varas para a condução dos processos judiciais. Baseado na aplicação da ferramenta Data Envelopment Analysis (DEA), que é uma técnica não paramétrica de pesquisa operacional utilizada para mensuração de eficiências relativas, este trabalho busca uma forma adequada de aplicar esta metodologia com o objetivo de identificar possibilidades de melhorias nas eficiências das Varas Cíveis do Distrito Federal. Tendo em vista a heterogeneidade dos dados utilizados, optou-se pela segmentação das Varas Cíveis por meio da aplicação da análise de cluster e foi verificado se esta análise obteve resultados melhores que a aplicação do DEA sem o cluster. Como resultado, notou-se que a combinação entre o DEA e análise de cluster teve melhor êxito na identificação de possíveis ineficiências. |
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