Índice de Pampeanización (IPa) del noroeste de Córdoba y su franja de transición: indicadores y resultados derivados del Censo Nacional Agropecuario 2018

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Fecha
Publicador:
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Fecha de depósito:
12/08/2026
Fecha de creación:
2026
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Palabras clave
Resumen
El conjunto de datos reúne la información utilizada para la construcción del Índice de Pampeanización (IPa), elaborado a partir de los resultados definitivos del Censo Nacional Agropecuario 2018 para doce departamentos del noroeste de la provincia de Córdoba y su franja de transición. Integra quince indicadores organizados en cinco dimensiones: productiva, tecnológica, organizacional-empresarial, socio-territorial y ambiental-territorial. Los indicadores fueron transformados en proporciones o razones comparables, normalizados en una escala de 0 a 100 y agregados mediante ponderación equivalente. El conjunto permite comparar los perfiles departamentales y analizar las diferentes intensidades y modalidades territoriales de incorporación al agronegocio.
Métodos
El Índice de Pampeanización (IPa) se construyó utilizando como unidad de análisis el departamento y como fuente los resultados definitivos del Censo Nacional Agropecuario 2018. El universo comprende doce departamentos de la provincia de Córdoba: San Javier, San Alberto, Pocho, Minas, Cruz del Eje, Ischilín, Sobremonte, Tulumba, Río Seco, Totoral, Colón y Río Primero. Se seleccionaron quince indicadores distribuidos en cinco dimensiones analíticas. Los valores fueron expresados como porcentajes, proporciones o razones respecto de sus universos correspondientes y normalizados mediante el procedimiento min–max en una escala de 0 a 100. En los indicadores cuya relación con la pampeanización presenta sentido inverso se aplicó la transformación correspondiente. Cada dimensión resulta del promedio simple de sus tres indicadores y el IPa global corresponde a la media aritmética de las cinco dimensiones.
Información Técnica
El conjunto de datos contiene la información empleada para la construcción y cálculo del Índice de Pampeanización (IPa). Los archivos incluyen los datos censales seleccionados del Censo Nacional Agropecuario 2018, las variables derivadas, los quince indicadores utilizados en el índice, sus valores normalizados y los resultados correspondientes a las cinco dimensiones analíticas: productiva, tecnológica, organizacional-empresarial, socio-territorial y ambiental-territorial. La unidad de análisis es el departamento. El conjunto comprende doce departamentos de la provincia de Córdoba: San Javier, San Alberto, Pocho, Minas, Cruz del Eje, Ischilín, Sobremonte, Tulumba, Río Seco, Totoral, Colón y Río Primero. Los indicadores fueron construidos a partir de variables y tabulados correspondientes a los resultados definitivos del Censo Nacional Agropecuario 2018. Para asegurar su comparabilidad, los valores originales fueron transformados en porcentajes, proporciones o razones según la naturaleza de cada indicador. Posteriormente, se aplicó un procedimiento de normalización min–max que expresa los resultados en una escala de 0 a 100. En los indicadores cuya relación conceptual con la pampeanización presenta un sentido inverso se realizó la recodificación correspondiente. Cada una de las cinco dimensiones del IPa se obtiene mediante el promedio simple de tres indicadores normalizados. El valor global del Índice de Pampeanización corresponde a la media aritmética de los valores obtenidos en las cinco dimensiones, con igual ponderación entre ellas. Los archivos incluyen asimismo información destinada a facilitar la interpretación y reproducibilidad del índice, con la identificación de las variables utilizadas, las definiciones operacionales de los indicadores, sus fuentes censales, las transformaciones efectuadas y los resultados departamentales. El conjunto permite reproducir los cálculos del IPa, analizar separadamente cada dimensión y efectuar comparaciones entre las unidades territoriales consideradas.
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Archivos
ARCHIVO
NOTAS DE USO
TAMAÑO
IPa_02_diccionario_indicadores_CNA2018.xlsx
Archivo de documentación metodológica en formato XLSX. Describe los quince indicadores del IPa, su dimensión, definición operacional, fórmula, unidad, sentido de normalización, fuente censal, referencia a cuadros del CNA 2018 cuando esa identificación quedó documentada y observaciones para su interpretación y reproducción. Requiere software compatible con XLSX. El archivo distingue explícitamente los casos en que la documentación final del TFI no conservó un número de cuadro único, evitando atribuir referencias no verificadas.
11.7 KB
IPa_01_base_y_calculos_CNA2018.xlsx
Archivo principal en formato XLSX. Contiene la matriz final del Índice de Pampeanización (IPa) para doce departamentos de Córdoba, los puntajes normalizados de sus cinco dimensiones en escala 0100, el cálculo reproducible del IPa global mediante promedio simple, la clasificación territorial derivada del análisis y hojas de metadatos, metodología y trazabilidad. Requiere software compatible con XLSX. La clasificación territorial es interpretativa: se construyó mediante el examen conjunto del puntaje global, las discontinuidades entre departamentos y la composición de los perfiles dimensionales; no corresponde a umbrales automáticos.
12.26 KB
IPa_03_resultados_departamentales.csv
Archivo tabular en formato CSV codificado en UTF-8. Contiene una fila por departamento y las columnas correspondientes a las cinco dimensiones normalizadas del IPa, el valor global y la clasificación territorial. Utiliza coma como separador de campos y punto como separador decimal para favorecer la interoperabilidad con software estadístico y lenguajes de programación.
833 B
IPa_04_README.txt
Archivo de documentación en texto plano UTF-8. Describe autoría, alcance geográfico, fuente de datos, estructura del conjunto, metodología de normalización y agregación, contenido y función de cada archivo, limitaciones de uso, versión y forma sugerida de citación. Puede abrirse con cualquier editor de texto y debe consultarse antes de reutilizar los datos.
8.46 KB
