El presente estudio explora la interrelación entre la migración interna de los hogares y el trabajo infantil en México. La estrategia empírica considera el efecto endógeno de estas dos decisiones y los factores no observables. Los efectos marginales se obtienen de un modelo probabilístico bivariado recursivo. Los resultados indican que los niños de hogares migrantes tienen una mayor probabilidad de trabajar en comparación con los niños de hogares no migrantes. Esta probabilidad aumenta con la edad y es mayor en los hombres que en las mujeres. Asimismo, se encuentra una mayor probabilidad de trabajo infantil en los hogares en donde el padre se encuentra ausente. Por último, se concluye que los niños de hogares migrantes tienen un nivel de escolaridad mayor con respecto a los niños de hogares no migrantes, además de que trabajan jornadas laborales más amplias en actividades de trabajo remunerado.
Este artículo presenta un análisis sobre la infraestructura hospitalaria y recursos humanos del sistema de salud público en México en el contexto de crisis sanitaria de COVID-19. Con base en los parámetros que considera la Organización Mundial de la Salud (OMS), se explora la disponibilidad de las camas hospitalarias, así como del personal médico y de enfermería. Asimismo, se efectúa un análisis comparativo de los recursos de la Secretaría de Salud (SSA) para observar los cambios en la reconversión hospitalaria en respuesta a la crisis sanitaria. Los resultados indican que en el país persisten asimetrías en la infraestructura de servicios médicos por debajo de los parámetros sugeridos por la OMS y con amplias brechas entre estados. Situación que en el contexto de pandemia por COVID-19 exacerba las desigualdades preexistentes y representa retos adicionales de cobertura para el sistema de salud público del país.
Since the 1950s, researchers in Urban Geography have created multiple instruments for measuring income segregation. However, the computation of such indexes requires the availability of income data and population distribution for small areal units. This approach is problematic for countries and cities where a government's decennial census does not collect or report income data for small‐enough areal units to capture income variability within a neighborhood. To address this gap, we use Iterative Proportional Fitting (IPF) to combine neighborhood‐level census data with an individual‐level income survey data and then estimate small area discrete and continuous income distributions for each small area. We show that it is possible to compute segregation indices based solely on estimated probability distributions without the need to generate a full synthetic population or to obtain integer population counts. We test our empirical method with the case of Mexican cities, for which global and local indexes of segregation are computed with bootstrapped confidence intervals. The major contributions of this article are twofold. First, it uses a method for income‐data generation to measure income segregation. Secondly, it demonstrates a linkage between the computation of segregation measures based on probability distributions and the feasibility of computing them directly from the same IPF estimated distributions of income.
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