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dc.contributor.author
Tisnés, Adela
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dc.date.available
2018-01-15T18:39:16Z
dc.date.issued
2012-06
dc.identifier.citation
Análisis de la mortalidad en la ciudad de Tandil utilizando Sistemas de Información Geográfica; Universidad Nacional del Sur; Revista Universitaria de Geografía; 21; 1; 6-2012; 89-111
dc.identifier.issn
0326-8373
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/33279
dc.description.abstract
Se propone un abordaje espacial cuantitativo de la distribución de la mortalidad según causas en la ciudad de Tandil, con información obtenida a partir de la sistematización de los certificados de defunción de los registros civiles. El objetivo es presentar una metodología de análisis espacial, a partir de herramientas de análisis ya existentes, para detectar agrupaciones espaciales que luego se delimitarán y se conformarán zonas que surgen, según las causas, a partir de la distribución de los casos de mortalidad. Se trabajará tratando inicialmente a las defunciones como un fenómeno puntual. Así, la distribución de los casos de defunción por causas, podrá reflejar un patrón de distribución homogéneo, o, en caso contrario, heterogeneidad espacial o agregación. Se trata pues de analizar cómo se distribuye la variable en el espacio y por qué sucede de esa manera. Inicialmente se utilizó la aproximación basada en el estudio de la función vecino más próximo, con la utilización de la herramienta de densidad Kernel y con un análisis multivariado Isoclusters, para identificar las zonas vulnerables junto con los factores de riesgo asociados.
dc.description.abstract
We propose a quantitative approach to spatial distribution cause-specific mortality in the city of Tandil according to information collected from the systematization of death certificates at civil registries. This paper aims at presenting a spatial analysis methodology using pre-existing analysis tools to detect spatial clusters that will later delimit and define areas of cause-specific mortality. First, we will deal with deaths as an isolated phenomenon. Thus, the distribution of cause-specific deaths may reflect a homogeneous distribution pattern or, otherwise, spatial heterogeneity or aggregation. Therefore, it will be analyzed how the variable is distributed in space and why this happens in such a way. We have used the method based on the K-nearest neighbor algorithm, kernel density estimation tool and Iso clusters multivariate analysis to identify vulnerable areas which will be associated with risk factors.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Universidad Nacional del Sur
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Mortalidad
dc.subject
Analisis Espacial
dc.subject
Densidad Kernel
dc.subject
Analisis Multivariado
dc.subject.classification
Otras Ciencias Sociales
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dc.subject.classification
Otras Ciencias Sociales
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dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES
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dc.title
Análisis de la mortalidad en la ciudad de Tandil utilizando Sistemas de Información Geográfica
dc.title
Mortality analysis in the city of Tandil using Geographic Information Systems
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-11-28T18:47:53Z
dc.journal.volume
21
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
89-111
dc.journal.pais
Argentina
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dc.description.fil
Fil: Tisnés, Adela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales; Argentina
dc.journal.title
Revista Universitaria de Geografía
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://ref.scielo.org/8m7gcv
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=383239104004
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