O Brasil vem passando por um processo de adiamento dos nascimentos, o que tem contribuído para que a fecundidade observada seja reduzida pela ação do efeito tempo. Nesse contexto, o primeiro nascimento assume importância, na medida em que o momento da sua ocorrência está relacionado ao dos nascimentos subsequentes e ao potencial de recuperação dos nascimentos adiados. O objetivo deste trabalho é analisar o comportamento dos nascimentos de primeira ordem no Brasil, levando-se em conta a heterogeneidade regional. Buscam-se elementos que possam enriquecer o debate acerca do futuro da fecundidade no país. São utilizados os dados dos Censos Demográficos e as histórias de nascimentos reconstruídas a partir destes, para o período de 1980 a 2010. Os resultados mostram a persistência dos diferenciais regionais e indicam um cenário de adiamento do primeiro filho no Brasil e de aumento da proporção de mulheresque terminam o período reprodutivo sem filhos. Caso os diferenciais regionais se reduzam, a tendência é de acirramento do adiamento e queda adicional dos níveis de fecundidade.
COVID-19 rapidly spread across the world in an unprecedented outbreak with a massive number of infected and fatalities. The pandemic was heavily discussed and searched on the internet, which generated big amounts of data related to it. This led to the possibility of attempting to forecast coronavirus indicators using the internet data. For this study, Google Trends statistics for 124 selected search terms related to pandemic were used in an attempt to find which keywords had the best Spearman correlations with a lag, as well as a forecasting model. It was found that keywords related to coronavirus testing among some others, such as "I have contracted covid", had high correlations (≥0.7) with few weeks of lag (≤4 weeks). Besides that, the ARIMAX model using those keywords had promising results in predicting the increase or decrease of epidemiological indicators, although it was not able to predict their exact values. Thus, we found that Google Trends data may be useful for predicting outbreaks of coronavirus a few weeks before they happen, and may be used as an auxiliary tool in monitoring and forecasting the disease in Brazil.
Este artigo apresenta a construção e publicação de um repositório de dados utilizados e desenvolvidos no âmbito do projeto Covid Data Analytics (CDA), executado pelo Departamento de Ciência da Computação da UFMG. O projeto visou monitorar aspectos referentes à situação social, econômica e epidemiológica da COVID-19 no Brasil a partir da análise de dados provenientes de fontes oficiais e não oficiais, de redes sociais online e da web em geral. A construção do repositório, contendo 18 atributos e 1086 registros, se baseou na coleta direta de dados das fontes selecionadas, os quais foram posteriormente enriquecidos e, finalmente, disponibilizados por meio de uma ferramenta de busca desenvolvida exclusivamente para eles.
This article describes the construction and deployment of the Covid Data Analytics Repository, a source for interdisciplinary studies about the impact of the COVID-19 pandemic in Brazil. We collected different types of data from official (IBGE, DATASUS) and non-official (Brasil.IO) sources, online social networks (Instagram, Twitter), and from a search engine analysis tool (Google Trends). We used these data to perform investigations aimed to understand the impacts of COVID-19 in the country, from economics to social behavior. At the moment of publication of this article, our repository contains 1,508 documents, classified into two main types: (i) databases and tables downloaded from the aforementioned sources; and (ii) papers, reports, maps and graphs resulting from the analyses that we performed. As a means to allow reproducibility and foster follow-up studies, we released our repository for public use.
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