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      <journal-id journal-id-type="nlm-ta">Luz Elida Vera Hernández</journal-id>
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      <journal-title>Luz Elida Vera Hernández</journal-title><issn pub-type="ppub">0121-8670</issn><issn pub-type="epub">2256-1161</issn><publisher>
      	<publisher-name>Luz Elida Vera Hernández</publisher-name>
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      <article-id pub-id-type="doi">10.31948/rev.criterios/27.1-art5</article-id>
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          <subject>Research Article</subject>
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        <subj-group><subject>estilos de afrontamiento/ estilos de pensamiento/ dominancia cerebral</subject><subject>coping styles/ thinking styles/ brain dominance</subject><subject>estilos de enfrentamento/ estilos de pensamento/ domínio cerebral</subject></subj-group>
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        <article-title>Estilos de afrontamiento y Estilos de pensamiento en Administrativos de la Policía</article-title><subtitle>No aplica</subtitle></title-group>
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	<surname>Franco-Sánchez</surname>
		<given-names>Yanira Dayana </given-names>
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	<aff>Psicología, Universidad Mariana, San Juan de Pasto, Nariño, Colombia.</aff>
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	<surname>Mipaz-Aux</surname>
		<given-names>Jeimmy Yicel </given-names>
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	<aff>Psicología, Universidad Mariana, San Juan de Pasto, Nariño, Colombia.</aff>
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	<surname>Chávez-Delgado</surname>
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	<aff>Psicología, Universidad Mariana, San Juan de Pasto, Nariño, Colombia.</aff>
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	<surname>Cabrera-Gómez</surname>
		<given-names>Claudia Carolina </given-names>
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	<aff>Ph. D. en Psicología; Magíster en Dirección Estratégica de Recursos Humanos; Especialista en Administración Educativa; Psicóloga. Docente Universidad Mariana.</aff>
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      <pub-date pub-type="ppub">
        <month>06</month>
        <year>2020</year>
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        <day>26</day>
        <month>06</month>
        <year>2020</year>
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      <volume>27</volume>
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        <copyright-statement>© 2020 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</copyright-statement>
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        <license license-type="open-access" xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/"><p>This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.</p></license>
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			<article-title>Estilos de afrontamiento y Estilos de pensamiento en Administrativos de la Policía</article-title>
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		<p>
			La investigación tuvo como objetivo, establecer la relación entre estilos de afrontamiento y estilos de pensamiento del personal del área administrativa de la policía del departamento de Nariño. Esta investigación se basó en un paradigma cuantitativo, de enfoque empírico analítico y de tipo correlacional, con diseño no experimental transversal. La población correspondió a 70 policías. En cuanto a la recolección de información, se llevó a cabo mediante la aplicación de dos instrumentos: Cuestionario de Afrontamiento de Estrés y la Encuesta para el Diagnóstico Integral de Dominancia Cerebral. Los resultados señalan un uso acentuado de los siguientes estilos de afrontamiento: focalizado en la solución del problema, búsqueda de apoyo social y reevaluación positiva. Asimismo, se encontró que existe una marcada puntuación del cuadrante B (organizado). Finalmente, a través del programa estadístico SPSS se encontró que existe una correlación muy débil o inexistente entre las variables.  Abstract The research was aimed to establish the relationship between coping and thought styles of the police administrative area of the Nariño department, based on a quantitative paradigm, analytical and correlational-type empirical approach, with non-experimental transverse design. The population corresponded to 70 police officers. The information collection was carried out by applying two instruments: The Coping with Stress Questionnaire and the Survey for the Comprehensive Diagnosis of Brain Dominance. The results indicate an accentuated use of the following coping styles: focused on solving the problem, search for support and positive reassessment. It was also found that there is a marked score in Quadrant B (organized). Finally, through the statistical program SPSS it was found that there exists a very weak or non-existent correlation between this variable.   Resumo A investigação teve como objetivo, estabelecer a relação entre estilos de enfrentamento e estilos de pensamento do pessoal da área administrativa da polícia do departamento de Nariño, com base em um paradigma quantitativo, de abordagem empírica analítica e de tipo de correlação, com desenho não experimental transversal. A população corresponde a 70 policiais. No que diz respeito à recolha de informações, esta foi realizada através da aplicação de dois instrumentos: ao questionário de combate ao stress e a Pesquisa para o Diagnóstico Integral de Dominância Cerebral. Os resultados indicam um uso acentuado dos seguintes estilos de enfrentamento: focalizado na solução do problema, busca de apoio social e reavaliação positiva. Além disso, verificou-se que existe uma pontuação marcada do quadrante B (organizado). Finalmente, através do programa estatístico SPSS descobriu-se que existe uma correlação muito fraca ou inexistente entre as variáveis.
		</p>
		</abstract>
    </article-meta>
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  <body><sec>
			<title>1. Introducción</title>
				<p >El presente proyecto de investigación tiene como objetivo
general, analizar la relación entre estilos de afrontamiento del estrés y
estilos de pensamiento del personal del área administrativa de la policía del
departamento de Nariño. Para dar cumplimiento a tal finalidad, el estudio se
apoya en el desarrollo de los siguientes objetivos específicos: identificar los
estilos de afrontamiento que prevalecen en la población, identificar los
estilos de pensamiento de la población y establecer la relación entre estilos
de afrontamiento y estilos de pensamiento en el personal de policía involucrado
en la investigación, teniendo en cuenta dos variables principales: la primera
corresponde a los estilos de pensamiento, dentro de la cual, con los resultados
del trabajo investigativo, se aspira a revelar la manera cómo responde cada
cuadrante cerebral en el procesamiento de la información recibida por los
agentes policiales en desarrollo de sus actividades cotidianas y, cómo esto se
constituye en la base desde la cual el agente organiza perceptualmente el
entorno. De forma paralela, el estudio aborda una segunda variable, referente a
los estilos de afrontamiento, con el firme propósito de determinar cómo la
población estudiada responde a las exigencias habituales en su desempeño
laboral. </p><p >En ese sentido, en primera instancia se hace referencia a
los estilos de afrontamiento que, según Fernández (1997), son las predisposiciones
de cada sujeto para hacer frente a las situaciones y son los responsables de
las preferencias personales en el uso de unos u otros tipos de estrategias de
afrontamiento, así como de su estabilidad temporal y situacional. Según Sandín,
Valiente y Chorot (2008), los estilos de afrontamiento son denominados:
búsqueda de apoyo social, expresión emocional abierta, religión, focalizado en
la solución del problema, evitación, autofocalización negativa y revaluación
positiva. </p><p >La segunda variable se refiere a los estilos de pensamiento,
de la cual según Gardie (2000), existen cuatro estilos de pensamiento en el ser
humano, que pueden ser desarrollados de forma individual o combinada; Sayago y
Lemos (2011) retoman la teoría de los cuatro cuadrantes, de la siguiente
manera: Cuadrante A (lógico); Cuadrante B (organizado); Cuadrante C (emocional)
y Cuadrante D (creativo). </p><p >En lo concerniente a los aspectos metodológicos, esta
investigación se basa en un paradigma cuantitativo, de enfoque empírico
analítico y de tipo correlacional, con diseño no experimental trasversal. La
población objeto de estudio, corresponde 70 policías pertenecientes al personal
administrativo del Departamento de Policía de Nariño.</p><p >En cuanto a la recolección de información, ésta se llevó a
cabo mediante la aplicación de dos instrumentos: el cuestionario de
afrontamiento de estrés (CAE). Sandín y Chorot (2002) refieren que este
cuestionario es una medida de autoinforme de 42 ítems diseñado para evaluar
siete estilos básicos de afrontamiento: focalizado en la solución del problema
(FSP), autofocalización negativa (AFN), reevaluación positiva (REP), expresión
emocional abierta (EEA), evitación (EVT), búsqueda de apoyo social (BAS) y
religión (RLG). Y el segundo fue la Encuesta para el Diagnóstico Integral de
Dominancia Cerebral (DIDC), los cuales permitieron efectuar un estudio
confiable, válido y objetivo. Finalmente, se da a conocer el análisis de los
resultados obtenidos, así como también la discusión, conclusiones y
recomendaciones del proceso investigativo.</p>
			</sec><sec>
			<title>2. Metodología</title>
				<p >La intención de la presente investigación es recolectar
información de las variables estilos de pensamiento y estilos de afrontamiento,
con el objetivo de establecer si existe relación entre las dos Considerando
esto, la investigación se enmarca en el paradigma cuantitativo, con un enfoque
empírico analítico, de tipo correlacional y un diseño no experimental
transversal-correlacional. </p><p ><bold>Población y muestra </bold></p><p ><bold>Criterios de Inclusión</bold>. Para el desarrollo de la
investigación se tuvo en cuenta al personal administrativo de la policía que
labora en el departamento de Nariño, en la ciudad de Pasto, específicamente a
los agentes que trabajan en las oficinas de los grupos de Incorporación,
Talento humano y otras dependencias; en ese sentido, la muestra consta de 70
policías del área administrativa. </p><p ><bold>Criterios de Exclusión. </bold>El desarrollo de la
investigación excluye a ciertos grupos que hacen parte del personal policial,
como es el caso del personal que trabaja en vigilancia, en armería, auxiliares
de policía y el personal civil vinculados por contrato. La muestra se tomó de
manera no probabilística y por conveniencia. </p><p >Las técnicas e instrumentos de recolección de información
utilizados fueron el Cuestionario de Afrontamiento de Estrés (CAE) de Sandín y
Chorot (2002). Su fiabilidad se estableció a través del coeficiente alfa de
Cronbach. En lo que concierne a los coeficientes, las subescalas BAS, RLG y FSP
presentan coeficientes &amp;gt; 0,85 (niveles excelentes), las subescalas EEA,
EVT y EEP presentan coeficientes entre 0,71 y 0,76, correspondiendo el
coeficiente más bajo (0,64) a la subescala ANF. Considerados conjuntamente, se
podría concluir que el CAE presenta una fiabilidad entre excelente y aceptable,
y la encuesta para el DIDC, desarrollada por Gardie, es un instrumento de
cuatro escalas, que consta de 40 ítems diseñada para evaluar los siguientes
cuadrantes: Cuadrante A (izquierdo cerebral), Cuadrante B (Izquierdo límbico),
Cuadrante C (Derecho límbico) y Cuadrante D (Derecho cerebral). La
confiabilidad del instrumento se estableció a través del coeficiente alfa de
Cronbach (α) de (. 90) considerándose una herramienta confiable y aceptable.</p>
			</sec><sec>
			<title>3. Resultados</title>
				<p >Para el desarrollo de los objetivos propuestos en la
presente investigación, en primera instancia se realizó la recolección de
información mediante la aplicación de los instrumentos estandarizados,
denominados Cuestionario de Afrontamiento al Estrés CAE (Sandín y Chorot, 2002)
y la Encuesta para el DIDC desarrollada por Gardie (2000). Seguidamente se
llevó a cabo el vaciado de información en una matriz realizada en el programa
Microsoft Excel, el cual permitió la organización de los datos para
posteriormente ser transformados en tablas y gráficos en el Paquete Estadístico
para las Ciencias Sociales (SPSS), y de esa manera se logró consolidar
información de los 70 participantes, quienes contribuyeron activamente en el
desarrollo de los cuestionarios. </p><p ><bold>Procesamiento de la información </bold></p><p >A continuación, se presenta los resultados obtenidos con
relación a las dos variables centrales de la investigación, es decir: estilos
de afrontamiento y estilos de pensamiento evaluados en 70 participantes
correspondientes al personal administrativo de policía del departamento de
Nariño; no obstante, de manera preliminar se realiza una descripción general de
las variables edad y sexo, contempladas en los instrumentos utilizados para la
recolección de información. </p><p >En cuanto a la distribución por género, de los 70 sujetos
que integran la muestra, el 86,1 % son hombres, y el restante 13,9 %
corresponde al sexo femenino. Lo anterior permite concluir que la distribución
muestral tiene un mayor porcentaje en el sexo masculino. Por otra parte, se
evidencia que la mitad de ellos (35 policías) se encuentra en el rango entre
los 31 y 40 años. En tanto que el 42 % (29 policías) presentan edades entre los
21 y 30 años. Finalmente, los porcentajes menos representativos se dan en los
rangos de edad 41-50 años, con cinco agentes y, el 1 % de la población (un
policía) tiene edad superior a los 50 años. </p><p ><bold>Estilos de Afrontamiento </bold></p><p >Este apartado contiene información de los siete estilos de
afrontamiento propuestos por Sandín et al. (2008), evaluados en el personal
administrativo de la policía del departamento de Nariño. En ese sentido, se
destaca principalmente tres estilos de afrontamiento. En los resultados se
evidencia que un 48 % del total de los participantes emplean el estilo de
afrontamiento FSP; asimismo, el 20 % del total de la muestra usa el estilo de
afrontamiento BAS; finalmente, un 14% utiliza el estilo de afrontamiento REF. </p><p >Una vez efectuado el análisis de los diferentes estilos de
afrontamiento y su determinación como estilo prevalente por parte de los
agentes policiales, es de utilidad identificar los estilos de afrontamiento
prevalentes teniendo en cuenta el género de la población, como se denota a
continuación: </p><p >En el género masculino, el estilo de afrontamiento más
utilizado corresponde al FSP con un 48 %; igualmente, el estilo de
afrontamiento BAS presentó un porcentaje del 20 %. Contrariamente, los estilos
de afrontamiento menos empleados son AFN y EEA, con 1 % respectivamente. </p><p >Por su parte, en el género femenino también se identifica el
estilo de afrontamiento FSP, siendo el de mayor utilización con un 46 %.
Asimismo, los estilos de afrontamiento BAS y EVT mantienen un porcentaje del 18
% cada uno. Los menos empleados corresponden a REP y RLG con un 9 % cada uno.
Cabe mencionar que en este género no existe la utilización de los estilos de
AFN y EEA. </p><p >Además, se realiza una distinción entre los cuadrantes
cerebrales propuestos por el cuestionario de Gardié (2000), DIDC, con la
finalidad de identificar los estilos de pensamiento dominantes en la población
estudiada. </p><p >A continuación, se representa la distribución porcentual de
los cuadrantes cerebrales identificados en el personal administrativo de
policía de Nariño. Se identifica la marcada diferencia a favor del cuadrante B
(Organizado), con un valor superior a la mitad; esto significa que, de los
setenta policías involucrados en el estudio, el 53 % de ellos, equivalente a 37
agentes, presentan dominancia cerebral en este cuadrante. Asimismo, en el
cuadrante C (emocional) se identifica que el 23 % de los agentes tienen
preferencia hacia este tipo de pensamiento. En menor proporción se identificó
los cuadrantes D (Creativo) y A (Lógico) con valores de 14,3 % y 10 %,
respectivamente. </p><p >En los cuadrantes cerebrales por género, se encontró que el
género masculino tiene preferencia hacia el estilo de pensamiento organizado,
con una frecuencia del 30 % del total de 53 %. Asimismo, el género femenino
tiene una preferencia hacia el estilo de pensamiento organizado con una
frecuencia del 7 % del total de 53 %.</p><p ><bold>Correlación de variables </bold></p><p >Teniendo en cuenta el número de la población (70
colaboradores) con la cual se ejecutó el presente estudio, fue necesario
realizar una prueba de normalidad llamada Kolmogorov – Smirnov, con el fin de
establecer la prueba estadística adecuada para realizar la relación entre
estilos de pensamiento y estilos de afrontamiento, y comprobar así si estas dos
variables siguen una distribución uniforme, determinando si se debe utilizar
una prueba paramétrica o no paramétrica. </p><p >La Prueba de Kolmogorov – Smirnov se caracteriza por
aplicarse cuando el tamaño de la muestra evaluada es mayor a 50 personas; es
una prueba de significación estadística para verificar si los datos de la
muestra proceden de una distribución normal (Romero, 2016). </p><p ><bold>Prueba de normalidad Variable 1</bold>: Estilos de
afrontamiento. Al analizar los datos obtenidos de la prueba Kolmogorov –
Smirnov, se logró establecer que la hipótesis a probar de la distribución de
datos presenta una distribución normal; es decir, que p-valor es mayor o igual
a 0,05. </p><p ><bold>Tabla 1.</bold> Prueba de normalidad, variable estilos de
afrontamiento</p><p ><fig><label>Figure</label><graphic 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><bold>Tabla 2.</bold> Prueba de normalidad, variable estilos de pensamiento</p><fig><label>Figure</label><graphic 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>Observando los resultados obtenidos en la Tabla 2 y al
realizar su respectivo análisis, se logra establecer que los estilos de
afrontamiento FSP, EEA, BAS y RLG presentan una distribución normal, al igual
que los estilos de pensamiento evidenciados en la Tabla 3, los cuales son organizados
y creativos, debido a que el nivel de significancia (sig.) es mayor o igual a
0,05, razón por la cual se hace necesario aplicar la prueba paramétrica
Pearson, mientras que con las variables que presentan no normalidad, es decir
un nivel de significancia inferior a 0,05, en este caso los estilos de
afrontamiento AFN, REP y EVT, se utiliza la prueba Spearman. </p><p >A continuación, se presenta los resultados obtenidos de la
correlación en las variables que tienen distribución normal y distribución no
normal mediante las pruebas Pearson y Spearman respectivamente: </p><p ><bold>Tabla 3.</bold> Variables distribución normal</p><fig><label>Figure</label><graphic 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			</sec><sec>
			<title>4. Discusión</title>
				<p >Teniendo en cuenta el objetivo general de la presente
investigación, analizar la relación entre estilos de afrontamiento y estilos de
pensamiento del personal del área administrativa de la policía del departamento
de Nariño, se realizó la recolección de información a través de la aplicación
del CAE (Sandín y Chorot, 2002). Asimismo, se empleó la encuesta para el DIDC,
adaptada por Gardié (2000), originalmente diseñada por Herrmann (1989),
instrumento de cuatro escalas, que consta de 40 ítems diseñada para evaluar los
siguientes cuadrantes: Cuadrante A (izquierdo cerebral), Cuadrante B (Izquierdo
límbico), Cuadrante C (Derecho límbico) y Cuadrante D (Derecho cerebral). En
ese orden de ideas, se llevó a cabo la aplicación de los instrumentos
mencionados, en una muestra compuesta por 70 sujetos correspondientes al
personal administrativo de la policía del departamento de Nariño. Para su
desarrollo, se inició con la identificación de las dos variables: estilos de
afrontamiento y estilos de pensamiento y, posteriormente, se hizo el cruce de
ambas variables.</p><p >Es importante mencionar que en la actualidad las variables
no han sido abordadas desde un alcance correlacional; por tal razón, se realiza
un análisis de los resultados de la presente investigación, comparando con
otros estudios correlacionales, en donde se ha abordado las variables de
estudio y en sus resultados no se ha establecido correlaciones significativas. </p><p >En este orden de ideas, los estilos de afrontamiento
representan un papel importante ya que disminuyen la cantidad de estrés y
permiten el desenvolvimiento correcto de un individuo en una situación
problemática (Folkman, citado por Macías, Madariaga, Valle y Zambrano, 2013). </p><p >Con base en este argumento, se establece el primer objetivo
específico de la investigación, el cual está enfocado a identificar los estilos
de afrontamiento que prevalecen en el personal del área administrativa de la
Policía del departamento de Nariño. Los resultados muestran un uso acentuado de
los siguientes estilos de afrontamiento: en los resultados se evidencia que un
48 % del total de los participantes emplean el estilo de afrontamiento FSP; el
20 % utiliza el estilo BAS; y un 14 %, el estilo REF. Este resultado se puede
comparar con la investigación realizada por García, Fantin y Pardo (2016),
quienes evidenciaron que los 52 aspirantes de policía también empleaban las
estrategias de afrontamiento FSP, REP y BAS. Estos datos sugieren la
preferencia por parte de los sujetos para poner en marcha planes concretos de
actuación orientados a resolver la situación causante de perturbación,
definiendo las causas del problema, buscando soluciones alternativas con la
ayuda de otras personas o modificando el significado relacional de lo que está
aconteciendo, como modo de atenuar la amenaza </p><p >De acuerdo con Contreras, Espinoza y Esguerra (2009), el uso
de tales estrategias, de predominio lógico o racional, posibilitan a la persona
tomar decisiones y asumir conductas funcionales que conllevan un manejo
adecuado de las demandas provenientes del entorno, incrementando su percepción
de control acerca de las mismas, lo que favorece la adaptación social del
individuo a su contexto. Resulta importante señalar que estos resultados
concuerdan con la investigación realizada por Petit (2007) quien, al efectuar
su estudio con la población de policías en cumplimiento de sus funciones
laborales, plantea que la formación de los mismos podría estar orientada al
desarrollo preferente de estos estilos de afrontamiento. </p><p >Por otro lado, en los resultados de la presente
investigación se encontró que el personal de la policía también emplea, aunque
en menor prevalencia, estilos centrados en la emoción; entre ellos están los
estilos de afrontamiento EVT, con una baja frecuencia del 5 % y RLG con el 12
%. Estos resultados son congruentes con la investigación de Patterson (citado
por García et al., 2016), con una muestra de 233 policías, de los cuales el 20
% emplea el estilo de afrontamiento EVT, señalando que los sujetos tienen la
tendencia a recurrir a diferentes actividades o acciones que les posibilitan de
modo inmediato bloquear las sensaciones desagradables asociadas al estrés o
ignorar tales eventos; así, tienden a buscar alternativas de escape que les
ayuden a liberar la tensión acumulada. En ese sentido, para el personal de
policía la implementación de estrategias centradas en la emoción, como la
evitación, posiblemente modificaría la fuente generadora de estrés
parcialmente. Por lo anterior, se aclara que el uso de los estilos de
afrontamiento RLG y EVT es empleado por muy pocos policías: entre el 12 % y 5 %
respectivamente, de la población en general. </p><p >Cabe destacar que el estilo de afrontamiento AFN obtuvo la
puntuación más baja correspondiente a un 1 % de la población. Este resultado se
puede comparar con la investigación realizada por García et al. (2016), en
donde la estrategia de afrontamiento menos empleada por la mayoría de cadetes
de policía fue ésta, en una población de 52 policías; los resultados
estadísticos arrojan que esta variable obtuvo una media de 6,42 y una
desviación estándar de 3,48, reflejando los coeficientes de curtosis y asimetría,
una mayor concentración de sujetos con valores inferiores a la media, lo cual
quiere decir que este estilo de afrontamiento es el que se utiliza con menor
frecuencia en dicha población. En ese sentido, los autores mencionan que esta
estrategia de afrontamiento se caracteriza por la expresión de sentimientos de
incapacidad, autoculpa, indefensión, pérdida de control y resignación sobre la
situación a enfrentar. Estos aspectos en ocasiones son percibidos por el
personal de la policía como debilidad, por lo que tienden a ser rechazados por
este grupo y su contexto institucional. </p><p >Ante esto, se subraya que, en los resultados de la presente
investigación, el personal de la policía emplea este estilo de afrontamiento
con una frecuencia baja del 1 %. Especulativamente, se puede inferir que estos
hallazgos podrían deberse a aspectos relacionados con el proceso de instrucción
y de deseabilidad social, dado que espera que quienes desempeñan funciones de
seguridad y custodia de la comunidad, tengan un pensamiento racional y
planificado en la resolución de problemas y conflictos que aquejan a la
comunidad. </p><p >En virtud de lo anterior, el uso preferente de ciertos
estilos de afrontamiento por encima de otros, podría explicarse como resultado
de factores relacionados con el proceso de formación de estos sujetos dentro de
la institución, ya que “el papel que desempeña la formación, supone la
ejercitación repetitiva de determinadas acciones destinadas a promover
respuestas para la resolución de conflictos” (Varela, citado por García et al.,
2016, p. 9). Esto confirma lo señalado en la investigación de Sirimarco (2009),
quien resaltó que la formación en este tipo de instituciones se relacionaría
con la conformación progresiva de un perfil de personalidad orientado a la
acción y a la supresión emocional. </p><p >Una vez identificados los estilos de afrontamiento en el
personal administrativo de la policía del departamento de Nariño, se encontró
que no existen diferencias en cuanto a la variable género. En ese orden de
ideas, en el género femenino se identifica al estilo de afrontamiento FSP,
siendo el de mayor utilización, con un 46 %; asimismo, los estilos de BAS y EVT
mantienen un porcentaje del 18 % cada uno. </p><p >Estos resultados son comparables con la investigación
realizada por García et al., (2016) en donde las mujeres obtuvieron
puntuaciones similares respecto de los hombres en los estilos de afrontamiento:
BAS con una frecuencia del 86 %, EEA con una frecuencia del 76 % y EVT con una
frecuencia del 63 %. Al comparar los resultados de las dos investigaciones se
plantea un punto de contraste y otro de similitud; es decir, el contraste
radica al encontrar que las mujeres pertenecientes a la policía del
departamento de Nariño presentan mayor tendencia en el estilo de afrontamiento
FSP, mientras que en la investigación de García et al., (2016) no se evidencia
lo mismo, posiblemente debido a que en ésta, la población sujeto de estudio son
aspirantes a la Policía, razón por la cual no están ejecutando como tal las
labores de la Institución Policial; en otras palabras, el contexto y sus
exigencias tienen ciertas diferencias. Sin embargo, se encontró que el estilo
BAS fue el más utilizado, lo que presenta similitud con los resultados de la
presente investigación puesto que éste fue el segundo estilo con mayor
porcentaje. </p><p >Estos resultados sugieren que las mujeres tienden con mayor
frecuencia a identificar personas o redes de apoyo que les permitan amortiguar
la situación emocional en que se encuentran y a expresar la reacción emocional
negativa desencadenada por la situación a través de la externalización del
malestar o recurrir a diferentes actividades o acciones como una manera de
neutralizar los pensamientos valorados como negativos o perturbadores. </p><p >En concordancia, en el estudio de Myendeki (citado por
García et al., 2016) se encontró que “a medida que experimentaban demandas
laborales crecientes, las mujeres policías tendían a utilizar este tipo de
estrategia, búsqueda de apoyo social, con la finalidad de amortiguar el impacto
de los estresores a los que estaban expuestas” (p. 23).</p><p >Los hombres, de igual manera, hacen uso de los estilos de
afrontamiento FSP con un 48 %, contrastando así con la investigación realizada
por Garcete (2008), con una muestra total de 100 personas en la cual predomina,
con un 57 %, el género masculino sobre el 43 % en género femenino. </p><p >Bajo este entendimiento, la investigación tiene un punto de
similitud, cuando refiere que en el género masculino predomina la resolución de
problemas; por lo tanto, los sujetos tienden a movilizar en mayor grado las
respuestas focalizadas en el problema y no en la emoción, lo que implica la
búsqueda de soluciones alternativas con el fin de dar una respuesta a las
diferentes situaciones. Lazarus y Folkman (citados por Di-Colloredo, Aparicio y
Moreno, 2007) mencionan que las estrategias centradas en el problema son más
efectivas en la mayoría de las áreas y en las circunstancias de la vida. </p><p >Esto reafirma resultados de investigaciones que se ha
realizado en diferentes ciudades, llegando a la conclusión de que por lo
general las mujeres utilizan con mayor frecuencia las estrategias centradas en
la emoción, al contrario de los hombres, dando la posible explicación de
adquisición frente a los roles de género mediante el proceso de socialización. </p><p >Una posible explicación frente al uso del estilo de
afrontamiento FSP en ambos géneros en el personal del Área Administrativa de la
Policía del departamento de Nariño puede relacionarse directamente con las
funciones que estos deben desarrollar en su lugar de trabajo; esto se ratifica
mediante la investigación afrontamiento al estrés en policías, realizada por
Rodríguez y Scharagrodsky (citadas por Barroso y Herrera 2017), quienes
encontraron que el segundo estilo de afrontamiento más utilizado por la
población policial fue el estilo FSP, señalando que el accionar policial muchas
veces está limitado a un tiempo y espacio inmediatos de resolución, esperándose
la mayor efectividad en la solución de situaciones de conflicto al menor riesgo
posible, acorde a la función específica, de tal manera que este estilo
resultaría más apropiado, considerando la dinámica del trabajo. Esto
posiblemente puede explicar por qué este estilo de afrontamiento se presenta en
la misma medida tanto en hombres como en mujeres, adaptándose a las funciones
de la labor policial. </p><p >Esto cobra sentido con el aporte de Trianes (1999), quien
menciona que las estrategias de afrontamiento son comportamientos intencionales
dirigidos al logro de objetivos, que ponen en juego recursos personales,
ajustando su elección por el sujeto a las demandas y exigencias de la
situación, además de que éstas pueden ser aprendidas en función de las
experiencias pasadas.</p><p >Del mismo modo, se encuentra relación entre el género
masculino y femenino, frente al estilo de afrontamiento RLG, evidenciando una
frecuencia baja. Uno de los aspectos que sostiene este resultado se debe a que
el personal de la policía pertenece al área administrativa y sus funciones, en
menor grado, se relacionan con enfrentar momentos de crisis (enfrentamiento contra
grupos armados ELN, FARC) como sí lo hacen otros cargos dentro de la
institución. Es posible inferir que otros cargos dentro de la policía podrían
emplear con mayor frecuencia este estilo de afrontamiento. Sin embargo, es
importante resaltar que la población estudiada cumple funciones administrativas
y, en algunas ocasiones, labores operativas. </p><p >El anterior argumento se respalda en el aporte de Myendeki
(citado por García et al., 2016), quien observó una tendencia en los policías a
utilizar preferentemente un afrontamiento activo con una frecuencia del 71 %,
cognitivo con una frecuencia del 73 % y la recurrencia a la religión con una
frecuencia del 78 % en aquellos momentos críticos donde se busca moderar la
relación con el estrés. </p><p >Hasta el momento se ha establecido soportes investigativos
que han permitido comparar los resultados encontrados en la presente
investigación. Para complementar los aportes mencionados, se toma la
investigación de Pietrantoni, Prati y Morelli (2003) en Italia, quienes, en un
apartado de su estudio realizan una descripción frente al uso de los estilos de
afrontamiento en el campo particular del trabajo policial, mencionando así, la
importancia de estos en pro de una mejor interpretación de los acontecimientos
que se puede generar en los lugares de trabajo. Así, los resultados determinan
que cuando se considera las características del trabajo policial, en el sentido
de la variabilidad de situaciones y eventos estresantes que deben afrontar los
agentes, no tienen una única solución; por tal razón, los autores mencionan que
el uso de estrategias de afrontamiento centradas en el problema puede ser, en
muchos casos, ineficaz y, además, aumentar la incomodidad producida por el
estrés. Ante este aporte se sugiere que el agente de policía debe utilizar
diferentes tipos de afrontamiento para hacer frente al malestar. En ese sentido
se puede afirmar que el personal administrativo de la policía del departamento
de Nariño sí emplea variados estilos de afrontamiento: FSP, BAS y REP, estrategias
variadas y sanas que permiten a estas personas afrontar situaciones generadoras
de estrés. </p><p >Asimismo, según la investigación de Pacheco (citado por
Casenave, 2015) en una muestra de 152 policías locales pertenecientes a
municipios de la provincia de Valencia, se logró demostrar cómo afecta el
trabajo policial al individuo y cómo éste dispone de estrategias de
afrontamiento apropiadas para hacer frente a las situaciones conflictivas y a
las reacciones emocionales negativas que experimentan. En esta investigación la
estrategia de afrontamiento más utilizada por parte de estos policías locales
ante la situación laboral concreta, fue la de respirar hondo, con una
frecuencia del 20 %, mientras que la estrategia de afrontamiento a largo plazo
más utilizada fue practicar deporte regularmente con una frecuencia del 24,16
%. </p><p >Lo anterior permite concluir que las estrategias de
afrontamiento varían de acuerdo con la situación, contexto, problemática y
personalidad de cada individuo. Por otro lado, estos resultados permiten
considerar que la implementación de estas estrategias mencionadas, podría ser
de utilidad para el personal de la policía a corto y largo plazo. </p><p >Adicionalmente, los resultados obtenidos en la presente
investigación a nivel de los estilos de afrontamiento, contrastan con los
resultados del estudio realizado por Amado, Rico y Rodríguez (2014), en una
población compuesta por 80 trabajadores a nivel operativo, los cuales
determinan que los estilos de afrontamiento más utilizados por los
participantes fueron: BAS, con una frecuencia del 23 % y RLG con una frecuencia
del 28,6 %. Ante esto se colige que los estilos de afrontamiento pueden variar
dependiendo del contexto laboral y, en el caso del personal operativo, éste no
ha tenido una formación minuciosa como el personal de policía, para desempeñar
sus actividades laborales. De igual manera, Guerrero y Muñoz (2018) manifiestan
que, las personas al enfrentarse a una situación problema, acuden al rezo y a
la oración como recurso para refugiarse ante la espera de algo positivo,
atribuyendo este uso como parte de la cultura. </p><p >A partir de lo anterior, es importante mencionar que el
contexto en el cual se enmarca la presente investigación, históricamente ha
sido marcado por un componente religioso de corte católico, que se convierte en
una particularidad de la población nariñense y depende de la elección familiar
y/o personal que tenga el sujeto (Villamarín, 2011). Además, cabe señalar que
las personas de religión católica se caracterizan por compartir creencias y
ritos; es decir, comparten la manera como observan la vida, considerando que la
iglesia católica enseña a sus seguidores a recurrir a la religión para resolver
diferentes situaciones de la vida diaria, tomando a Dios como ‘jefe espiritual’
para solicitar ayuda y resolver sus angustias y/o problemas. </p><p >En el desarrollo del estudio de Villamarín (2011), en el que
encuestó a 819 personas de diferentes ciudades como Pasto, Ipiales, Túquerres y
Sandoná, encontró que el 87,9 % de la población cree que Dios existe; que unos
‘milagros’ están asociados a algunas divinidades, lo cual soporta la definición
del estilo de afrontamiento RLG dada por Contreras (citado por Zamora, 2014),
quien afirma que son personas que le tienen mucho aprecio a la naturaleza, que
son guiadas por una fuerza espiritual y creen en la telepatía o que pueden
ocurrir milagros. Finalmente, en diversas investigaciones a nivel regional el
estilo de afrontamiento más característico es RLG, dado que tiene un componente
histórico y cultural de base; sin embargo, en los resultados de la presente investigación,
el estilo más característico fue FSP, tal vez debido a que el personal de
policía está conformado por personas de diferentes regiones de Colombia, a
diferencia de las anteriores investigaciones, que sí abordaron sus estudios en
personas propias de la región nariñense, razón por la cual el estilo de
afrontamiento RLG no es la elección principal. </p><p >De acuerdo con esto, Davis (citado por García, 2017)
menciona que el estrés en el puesto de trabajo es inevitable en la mayoría de
los casos e independientemente del contexto o cargo, aunque se debe tener en
cuenta que las diferencias individuales estarían relacionadas directamente con
la amplia gama de respuestas que se genera ante una situación estresante: esto
es, que una tarea o situación que puede ser percibida como potencialmente
estresante para una persona, no necesariamente lo es para otra; por ello, los
estilos de afrontamiento varían no únicamente por el cargo o funciones a
desempeñar, sino también por las diferencias individuales y de personalidad que
cada sujeto posee. </p><p >En función al cumplimiento del segundo objetivo específico,
el cual tenía como finalidad identificar los estilos de pensamiento del
personal del área administrativa de la policía del departamento de Nariño, se
evidenció que existe una marcada puntuación del cuadrante B (organizado); esto
significa que, de los 70 policías involucrados en el estudio de investigación,
el 53 % de ellos, equivalente a 37 agentes, tienen una dominancia cerebral
hacia el cuadrante B. Según Calle, Remolina y Velásquez (2007), “este tipo de
individuos se caracteriza por la planificación, la formalización, la adaptación
de estructuras, la definición de procesos secuenciales y ordenados de la misma
manera, se caracteriza por ser metódicos y ritualistas” (p. 53). </p><p >También se toma como referencia el estudio realizado por
Bastidas (2017), quien encontró que el 48,57 % de la población posee dominancia
cerebral organizada con características asociadas a la planificación,
introversión, fidelidad, orden y al detalle, lo que permite realizar una
similitud con la presente investigación, puesto que las dos poblaciones
ejecutan labores administrativas y, su prevalencia en cuanto al cuadrante
cerebral fue organizado; esto significa que tanto los auxiliares administrativos
de la investigación citada, como el personal administrativo de la Policía,
tienen rasgos característicos relacionados con el cuadrante límbico izquierdo,
que implica acatar normas, principios, reglamentos y cumplir programaciones,
organizadas, planificadas, metódicas, a través del trabajo individual y
colectivo. De igual manera, esta dominancia posiblemente está relacionada con
el deber ser policial, dado que la población debe contar con ciertas
características, según los requerimientos del cargo. </p><p >Otra investigación a tener en cuenta es la que llevaron a
cabo Ojeda, Mexicano y Mosqueda (2011), cuyos resultados establecen que los
profesionales de la administración tienen un estilo de pensamiento realista; es
decir, cargado al lado izquierdo del cerebro, con altas valencias en el
cuadrante A, pero, mayormente centrado en el cuadrante B (organizado). La
evolución de los estilos de pensamiento muestra que los alumnos entraron a la
universidad con una marcada preferencia por los cuadrantes C y D, y que, a la
vuelta de un año de estudiar en ella, su estilo adquirió poco a poco
características de los cuadrantes A y B, con la probabilidad de que puedan
seguir adoptando particularidades de los otros estilos, sugiriendo dar una
continuidad hasta la culminación de sus estudios. </p><p >Los resultados anteriores permiten comparar en un primer
momento, que en los dos grupos de estudio predomina un estilo de pensamiento
organizado en un personal administrativo hacia las diversas situaciones
asociadas, en este caso, a su lugar de trabajo/estudio, razón por la cual
permite sugerir la probabilidad de que las personas puedan adoptar ciertas
características de otros cuadrantes y éstas a su vez, resulten útiles ante
situaciones problemáticas que afronte el personal policial en su lugar de
trabajo. </p><p >La anterior consideración se plantea por la similitud que
mantienen los participantes en cuanto al mismo estilo de pensamiento organizado
y porque ambos grupos pertenecen al área administrativa. </p><p >En concordancia, la investigación de Calle et al., (2007)
expresa que existe cierta estabilidad de los patrones de dominancia cerebral
durante el desarrollo humano; esta estabilidad podría verse explicada por
factores biológicos genéticamente privilegiados, que valdría la pena seguir
estudiando. Es posible que, a medida que avanza el crecimiento físico y
cognitivo en una persona, la dominancia cerebral no cambie, pero sí se agudice;
es decir, que vayan adquiriendo características de los otros cuadrantes. </p><p >Este aporte permite considerar que, a medida que avanza el
ciclo de vida, el sistema escolar y el contexto influyen en la adquisición de
características de los diferentes estilos de pensamiento. En ese sentido, como
lo afirman Calle et al., (2007), las personas pasan de una preferencia
emocional, a comenzar a ser más racionales; esto se observa en las puntuaciones
de primero a décimo semestres en estudiantes de la Universidad Colegio Mayor de
Cundinamarca, en otro trabajo efectuado por Velásquez, Calle y Remolina (2006).
A partir de ello, se infiere que la dominancia cerebral tiene bases
neurológicas que de alguna manera están determinadas desde la genética, el
nacimiento y el desarrollo de una persona, pero que pueden modificarse con base
en el entorno y los diversos aprendizajes que se adquiere con el tiempo. </p><p >Por otra parte, el trabajo de Riley (2012) plantea
diferencias entre estilos de pensamiento de acuerdo con el área o departamento
al que pertenece un grupo de personas; el autor tomó como sujetos de estudio a
los colaboradores de la organización, siendo un total de 20 personas, tanto de
género masculino como femenino, comprendidos en un rango de edad desde 25 hasta
42 años, elementos sociodemográficos que tienen similitud con la presente
investigación. Los resultados permiten concluir que el grupo de contabilidad
tiene más desarrollado el cuadrante B (organizado) en un 29 %, que el grupo de
comercialización con un 24 %. Por el contrario, el grupo de comercialización
tiene más desarrollado el cuadrante C (emocional), en un 27 % que el grupo de
contabilidad con un 21 %. Con esto concluye que los colaboradores, según sus
resultados de cuadrante cerebral dominante, corresponden al departamento en el
cual desenvuelven sus habilidades de mejor manera, mencionando así la
importancia de lograr identificar competencias naturales que los colaboradores
poseen y que se ajustan al cargo desempeñado, tal como lo manifiesta Bezzinger
(citado por Riley) al resaltar que, conocer el cuadrante dominante de cada
colaborador, le da valor a la organización, ya que ayuda a crear equipos de
trabajos que se complementan entre sí para poder cubrir todas las variables que
pueden surgir en el día a día. </p><p >El contraste de estas investigaciones permite comprender la
importancia de conocer los diferentes cuadrantes cerebrales que poseen los
individuos; en este caso, el personal del área administrativa de la Policía,
siendo una buena herramienta para mejorar la efectividad personal y
organizacional; además, para entender que al momento de identificar el
cuadrante dominante, el personal policial tiene la oportunidad de explorar
competencias naturales, de modo que sea más fácil a la hora de relacionarse en
el trabajo, identificar la capacidad de liderazgo, maximizar rendimiento,
obtener resultados positivos y manejar situaciones problema dentro de su lugar
de trabajo. </p><p >En cuanto a los resultados totales entre la variable
‘Género’, los estilos de pensamiento no hubo diferencias significativas en
hombres y mujeres pertenecientes al personal administrativo de la Policía del
departamento de Nariño; se evidenció que tanto el género masculino como el
femenino, tienen una preferencia hacia el estilo de pensamiento B (organizado)
con una frecuencia del 30 % y 7 % respectivamente. Estos datos son congruentes
y se soportan con el estudio de Torres y Lajo (2009), quienes trabajaron con
una muestra constituida por 251 docentes de una UGEL de Lima, de los cuales 118
fueron varones y 133 mujeres, a quienes se les aplicó el cuestionario de
dominancia cerebral. Los resultados alcanzados muestran que no existen
diferencias entre los docentes varones y mujeres, respecto de las escalas de
dominancia cerebral. </p><p >Cruzar los resultados de ambas investigaciones permite
comprender que, aunque la población estudiada y la actividad laboral sean
diferentes, la variable género no tuvo diferencias significativas en ningún
estilo de pensamiento evaluado. En este orden de ideas, es posible inferir que
en la población sujeto de estudio no se evidencia diferencias debido a que los
policías deben tener ciertas características para ejecutar las labores del área
administrativa, como la planificación, ejecución, organización de actividades
de forma organizada, independientemente del género, lo que permite deducir que
la población probablemente escogió su actividad laboral, influenciada por su
estilo de pensamiento. </p><p >Por otra parte, los resultados de la presente investigación
son contrastados con los datos obtenidos en la investigación de Solís y Alfaro
(2016), quienes encontraron diferencias significativas entre hombres y mujeres;
los hombres mostraron mayor dominancia del procesamiento cerebral del
hemisferio izquierdo 65 % del total del 100 %, mientras que las mujeres mostraron
mayor preferencia por el procesamiento límbico 69 % del total. Salas, Santos y
Parra (2004) también hallaron diferencias de dominancia cerebral entre hombres
y mujeres; describieron que las mujeres tratan de entender y construir un
significado a partir del evento de aprendizaje; su pensamiento es holístico y
global; por el contrario, los hombres tienen un estilo de pensamiento analítico
y concreto. </p><p >De igual manera, otra investigación que contrasta con los
resultados encontrados fue la de Ingalhalikar et al. (2013), quienes
demostraron que los cerebros humanos masculinos están optimizados para la
comunicación interhemisférica (entre el mismo hemisferio) con una frecuencia
del 87 %, mientras que las mujeres mostraron una frecuencia del 77 %. Dichas observaciones
sugieren que el cerebro masculino estaría estructurado para facilitar la
conectividad entre la percepción y la acción coordinada (esquiar, andar en
bicicleta) mientras que el cerebro femenino estaría diseñado para facilitar la
comunicación entre los procesos analíticos e intuitivos (recordar datos e
involucrarse emocionalmente, varias tareas a la vez).</p><p >Así las cosas, los resultados de las anteriores investigaciones
refutan los datos encontrados al mencionar que sí existen diferencias
significativas entre hombres y mujeres con relación a la dominancia cerebral. </p><p >Después de dar cumplimiento a los dos primeros objetivos,
finalmente se procede con el tercero y último, dirigido a establecer la
relación entre estilos de afrontamiento y estilos de pensamiento en el personal
del área administrativa de la policía del departamento de Nariño. En ese
sentido, a través de las pruebas estadísticas Pearson y Spearman y el paquete
estadístico para las ciencias sociales SPSS, se encontró que existe una
correlación muy débil o inexistente entre los variables estilos de
afrontamiento y estilos de pensamiento evaluados en los participantes que
componen la muestra de la investigación. </p><p >Por lo tanto, a partir de los resultados obtenidos mediante
las pruebas Pearson y Spearman, no se puede afirmar la existencia de relación
entre las sub-variables de estilos de pensamiento y las sub-variables de
estilos de afrontamiento, ya que todos los valores de significancia son
superiores o inferiores a 0,05. </p><p >Así mismo, se señala que los valores obtenidos a través del
programa SPSS son mayores a 0,05 (valor esperado a 95 % de confianza); por tal
razón, no se puede aceptar la hipótesis de trabajo (H1) ni rechazar la
hipótesis nula, ya que para aceptar H0, el valor estadístico debe ser cercano a
0, o entre (0 y 0,01). </p><p >Tal es el caso del estudio efectuado por Rojas, Salas y
Jiménez (2006), el cual tenía como objetivo, identificar los estilos de aprendizaje
y los estilos de pensamiento de estudiantes, encontrando como predominante, el
estilo de pensamiento organizado, al igual que en la presente investigación.
Por otra parte, en los resultados no se evidenció la existencia de asociación
ni correlación positiva significativa entre los estilos de pensamiento y los
estilos de aprendizaje, siendo posible, como en el presente estudio, que no se
haya concluido una correlación significativa entre las variables, dado que,
tanto los unos como los otros, son estrategias que el sujeto utiliza en
determinado momento, ajustando su elección a las demandas y exigencias de la
situación, con el fin de resolver rápidamente la situación que se esté
presentando, mientras que en la dominancia cerebral, si bien una persona puede
adquirir características de los diferentes cuadrantes para adquirir habilidades
que sean efectivas frente a cualquier circunstancia, la reacción inmediata
frente a una situación va a estar dirigida desde las habilidades genéticamente
establecidas, por lo tanto es posible que no varíe.</p><p >Así
mismo, se tiene en cuenta el estudio de Guancha, Portillo y Salcedo (2018),
encontrando en los docentes una dominancia en el estilo de pensamiento organizado,
mencionando que existe una armonía entre el estilo de pensamiento dominante con
las habilidades que requiere el perfil de cargo en los docentes. No hubo una
correlación significativa entre las variables, posiblemente debido a las
características propias de la institución universitaria; es decir, la
percepción que tienen los docentes de los diferentes procesos que abarca el
clima organizacional de la universidad, lo que permite establecer una similitud
con los resultados de la presente investigación, puesto que la población
estudiada ejecuta labores administrativas que requieren exigencias ligadas a la
planificación, conceptos de eficiencia y calidad, esto es, acordes a su
dominancia cerebral, lo que permite que la población se adapte con facilidad a
las demandas del medio. En cuanto a la correlación, es posible inferir que la
población estudiada, si bien puede manifestar su accionar desde su componente
genético, como lo es la dominancia cerebral, sus estilos de afrontamiento
pueden variar, dependiendo de la dinámica del trabajo y las diferentes
situaciones que actúen en ella, como refirió Trianes (1999), respecto que las
estrategias de afrontamiento van dirigidas a un objetivo, ajustando su elección
a las exigencias del medio.</p>
			</sec><sec>
			<title>5. Conclusiones</title>
				<p >Al lograr la identificación de los estilos de afrontamiento,
los resultados señalan un uso acentuado de los siguientes estilos de
afrontamiento presentes en el personal administrativo de la Policía del
departamento de Nariño: un 48 % del total de los participantes emplean el
estilo de afrontamiento FSP; el 20 % utiliza el estilo BAS y un 14 % usa el
estilo REF. </p><p >También se encontró que la población policial sujeto de
estudio hace menos uso de los estilos de afrontamiento: evitación, expresión
emocional abierta y autofocalización negativa, con un porcentaje de 5 %, 1 % y
1 % respectivamente, del total de la muestra. </p><p >A partir de los resultados obtenidos, existe una marcada
puntuación del cuadrante B (organizado); esto significa que, de los 70 policías
involucrados en el estudio de investigación, el 53 % de ellos, equivalente a 37
agentes, tienen una dominancia cerebral hacia el cuadrante B. Velásquez et al.,
(2006) afirman: “este tipo de individuos se caracteriza por la planificación,
la formalización, la adaptación de estructuras, la definición de procesos
secuenciales y ordenados de la misma manera; se caracteriza por ser metódica y
ritualista” (p. 53). </p><p >En cuanto a los estilos de pensamiento, no se obtuvo
diferencias significativas en hombres y mujeres pertenecientes al personal
administrativo de la policía del departamento de Nariño; tanto el género
masculino como el femenino tienen una preferencia hacia el estilo de
pensamiento B (organizado) con una frecuencia del 30 % en hombres y 7 % en
mujeres. En la variable estilos de afrontamiento se evidencia una mayor
preferencia en ambos géneros hacia el estilo de afrontamiento FSP. </p><p >A nivel general, existe una correlación muy débil o
inexistente entre las variables estilos de afrontamiento y estilos de
pensamiento evaluados en los participantes que componen la muestra de la
investigación. A partir de los resultados, no se puede afirmar la existencia de
relación entre las sub-variables de estilos de pensamiento y las sub-variables
de estilos de afrontamiento, ya que todos los valores de significancia son
mayores a 0,05. </p><p >Teniendo en cuenta la prueba Pearson y Spearman aplicada
para corroborar las hipótesis de trabajo, se encontró que existe una relación
de fuerza baja en el cuadrante organizado con el estilo de afrontamiento FSP.
Tampoco se acepta ni se rechaza existencia de relación entre las demás
hipótesis establecidas en la presente investigación. </p><p >Entonces, el proceso de formación dentro de la Institución
Policial dirigido hacia los nuevos cadetes, hombres y mujeres, debe incluir un
abordaje orientado al tema de la presente investigación, con el fin de generar
estrategias orientadas tanto a un accionar eficaz de los futuros policías como
a la implementación de recursos y técnicas personales dirigidas a mitigar los
niveles de estrés propios de esta actividad.</p>
			</sec><sec>
			<title>6. Conflicto de intereses</title>
				<p>La autora de este artículo declara no tener ningún tipo de conflicto de intereses sobre el trabajo presentado.</p>
			</sec><sec>
			<title>Referencias</title>
				<p >Amado, G.,
Rico, J. y Rodríguez, J. (2014). Relación entre las estrategias de
afrontamiento y la percepción de peligro psicosocial intralaboral de los
trabajadores del departamento operativo de una empresa de la industria de
plásticos. Recuperado de https://mail.
google.com/mail/u/0/?tab=wm#inbox/1630a9009ec10bc4?projector=1&amp;messagePart
Id=0.1 </p><p >Barroso, K. y Herrera, C. (2017). Estrategias de
afrontamiento frente al estrés en dos aspirantes a patrulleros de la Policía
Nacional (Trabajo de Grado). Corporación Universitaria Minuto de Dios.
Recuperado de https://repository.uniminuto.edu/.../
TP_HerreraParejaCatherinAndrea_2017. pdf?...</p><p >Bastidas, B.
(2017). Predominancia Cerebral, Pensamientos Automáticos y Engagement en
auxiliares administrativos. Universidad Mariana. San Juan de Pasto. </p><p >Calle, M.,
Remolina, N. y Velásquez, B. (2007). Determinación del perfil de dominancia
cerebral o formas de pensamiento de los estudiantes de primer semestre del
programa de bacteriología y laboratorio clínico de la Universidad Colegio Mayor
de Cundinamarca. Nova, 5(7). DOI: https://doi.org/10.22490/24629448.373 </p><p >Casenave, C.
(2015). Exigencia emocional de trabajo y estilos de afrontamiento en las
unidades de intervención policial (Tesis doctoral). Universidad Complutense
de Madrid. Recuperada de http://eprints.ucm.es/34273/1/T36677.pdf </p><p >Contreras,
F., Espinoza, J.C. y Esguerra, G. (2009). Personalidad y afrontamiento en
estudiantes universitarios. Universitas Psychologica, 8(2), 311-322. </p><p >Di-Colloredo,
C., Aparicio, D. y Moreno, J. (2007). Descripción de los estilos de
afrontamiento en hombres y mujeres ante la situación de desplazamiento. Psychologia.
Avances de la disciplina, 1(2), 125-156. </p><p >Fernández, A.
(1997). Estrategias de afrontamiento del estrés y estilos de conducta interpersonal.
Recuperado de http://www.ijpsy.com/volumen10/num2/260/
estrategias-de-afrontamiento-del-estrs-ES.pdf </p><p >Garcete, M.
(2008). Estrategias de afrontamiento y estrés laboral en hombres y mujeres de
18 a 41 años. Recuperado de https://psicopediahoy.com/estres-laboral-estrategias-de-afrontamiento/
</p><p >García, G.
(2017). Niveles de estrés y tipo de cultura en organizaciones privadas (Trabajo
de Grado). Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Recuperado de
//hdl. handle.net/10757/621313. </p><p >García, H.,
Fantin, M. y Pardo, A. (2016). Estrategias de afrontamiento al estrés en
aspirantes a Policía de la ciudad de San Luis. Revista de Psicología
Universidad de Antioquia, 8(1), 23-34. </p><p >Gardie, O.
(2000). Determinación del perfil de estilos de pensamiento y análisis de sus
posibles implicaciones en el desempeño de profesionales universitarios
venezolanos. Revista Estudios Pedagógicos (Valdivia), (26), 25-38. </p><p >Guancha, D.,
Portillo, R. y Salcedo, L. (2018). Relación entre dominancia cerebral y clima
organizacional en docentes de la Universidad Mariana en la ciudad San Juan de
Pasto. Universidad Mariana. San Juan de Pasto. </p><p >Guerrero, D. y Muñoz, A. (2018). Relación entre estrés
laboral y estilos de afrontamiento en trabajadores de la ciudad de Pasto.
Universidad Mariana, San Juan de Pasto.</p><p >Herrmann, N. (1989). The creative brain. Brain Books. </p><p >Ingalhalikar, M., Smith, A., Parker, D., Satterthwaite, T., Elliot, M.,
Ruparel, K., …Verma, R. (2013). Sex differences in the structural connectome of
the human brain. PNAS, Proceedings of the National Academy of Sciences, of
the United States of America (PNAS), 111(2), 823-828. </p><p >Macías, M.,
Madariaga, C., Valle, M. y Zambrano, J. (2013). Estrategias de afrontamiento
individual y familiar frente a situaciones de estrés psicológico. Psicología
desde el Caribe, 30(1), 123-145. </p><p >Ojeda, J.,
Mexicano, M. y Mosqueda, M. (2011). Evolución de las preferencias de
pensamiento en alumnos de una carrera de perfil administrativo, en una
institución de educación superior en la Región Laja – Bajío. Recuperado de
https://www.
researchgate.net/publication/274896478_Evolucion_de_las_preferencias_de_
estilos_de_pensamiento </p><p >Petit, D.
(2007). Nivel de estrés y el modo de afrontamiento de los oficiales del
Instituto Autónomo de Policía del Municipio Maracaibo (Trabajo de Grado).
Universidad de Rafael Urdaneta, Maracaibo. Recuperado de
https://dialnet.unirioja.es/descarga/ articulo/5794037.pdf </p><p >Pietrantoni,
L., Prati, G. y Moreli, A. (2003). Stress e salute nelle forze dell’ordine. Nuove
Tendenze della Psicología, 1(3), 1-26. </p><p >Rojas, G.,
Salas, R. y Jiménez, C. (2006). Estilos de aprendizaje y estilos de pensamiento
entre estudiantes universitarios. Estudios pedagógicos, 32(1), 49-75. </p><p >Romero, M.
(2016). Pruebas de bondad de ajuste a una distribución normal. Revista
Enfermería del Trabajo, 6(3), 105-114. </p><p >Riley, L.
(2012). Diferencia estadísticamente significativa entre la dominancia cerebral
del departamento de comercialización y el departamento de contabilidad de una
empresa farmacéutica guatemalteca. Recuperado de https://www.researchgate.
net/.../260591099_DIFERENCIA_ ESTADISTICAMENTE_SIGNIFICATIVA_ENTRE_LA_
DOMINANCIA_ ... </p><p >Salas, R.,
Santos, M. y Parra, S. (2004). Enfoque de aprendizaje y dominancias cerebrales
entre estudiantes universitarios. Revista ICE Universidad de Oviedo, 84(1),
3-22. </p><p >Sandín, B., Valiente, R. y Chorot, P. (2008). Instrumentos
para la evaluación del estrés psicosocial. En B. Sandín (Ed.), El estrés
psicosocial: Conceptos y consecuencias clínicas (2.ª ed.) (pp. 267-346). Madrid:
Klinik.</p><p >Sandín, B. y
Chorot, P. (2002). Cuestionario de Afrontamiento del Estrés (CAE): Desarrollo y
validación preliminar. Revista de Psicopatología y Psicología Clínica, 8(1),
39-52. </p><p >Sandín, B. y
Chorot, P. (2014). Estrategias de afrontamiento del estrés en empleados
del Ayuntamiento. Recuperado de
https://iraisamador.files.wordpress.com/2014/11/
estrategias-de-afrontamiento-del- </p><p >Sayago, J.L.
y Lemos, L.A. (2011). Evaluación de los estilos de pensamiento en los
estudiantes de los grados séptimos, octavos y novenos de la Institución
Educativa Alfonso Jaramillo Gutiérrez de Pereira. (Tesis de
Especialización). Universidad Católica de Pereira. Recuperada de
https://repositorio.ucp.edu.co/handle/10785/392?locale=en </p><p >Sirimarco, M.
(2009). De civil a policía: una etnografía del proceso de incorporación a la
institución policial. Recuperado de
https://www.editorialteseo.com/archivos/768/ de-civil-a-policia/ </p><p >Solís, R. y
Alfaro, M. (2016). Comparación del perfil de dominancia cerebral, según
sexo, en deportistas de alto rendimiento de disciplinas individuales, de equipo
y personas no deportistas, residentes en el Gran Área Metropolitana en Costa
Rica (Trabajo de Grado). Universidad Nacional de Costa Rica. Recuperado de
https://www.repositorio.una. ac.cr/handle/11056/13502 </p><p >Torres, M. y
Lajo, R. (2009). Dominancia cerebral asociada al desempeño laboral de los
docentes de una UGEL de Lima. Revista de Investigación en Psicología, 12(1),
83-96. DOI: https://doi.org/10.15381/rinvp.v12i1.3782 </p><p >Trianes, M.V.
(1999). Estrés en la infancia. España: Narcea Ediciones. </p><p >Velázquez,
B., Calle, M. y Remolina, N. (2006). El cerebro un mundo de posibilidades para
el aprendizaje. Recuperado de
https://www.researchgate.net/publication/304540858_ El_cerebro_un_mundo_de_posibilidades_para_el_aprendizaje
</p><p >Villamarín,
F. (2011). Actitudes, creencias y prácticas religiosas en la zona Andina de
Nariño: indicadores de secularización y modernidad. Décimo Congreso Nacional de
secularización y modernidad. Recuperado de https://www.icesi.edu.co/congreso_
sociologia/images/ponencias/11-Villamarin
%20Actitudes%20creencias%20practicas%20 religiosas%20Narino.pdf. </p><p >Zamora, I.A. (2014). Estrategias de afrontamiento del
estrés en empleados del H. Ayuntamiento. Recuperado de https://iraisamador.files.wordpress.com/2014/11/
estrategias-de-afrontamiento-del-estrc3a9s-en-empleados-del-h-ayuntamiento-blog.pdf</p>
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      <p>No aplica</p>
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