Análisis de agrupamiento espacial de la letalidad por COVID-19 en México

Núñez, Juan Manuel; Galeana-Pizaña, J. Mauricio; Jiménez-Ortega, Aldo Daniel; Quiroz-Cazares, Gabriela; Balderas-Cruz, Iyari; Seemann-Carús, Sofia; Ordorica-Mellado, Manuel; Pulido, José Alberto Lara

doi:10.30878/ces.v28n4a2

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“…In order to achieve the proposed objective and to be able to understand the effects of the COVID-19 pandemic on the Spanish tourism sector, Grouping Analysis was used. This is a technique widely used in numerous scientific disciplines to address economic [49], social [50], spatial distribution of diseases [51,52], and even applied in tourism research [53][54][55], as in the case of this research.…”

Section: Clustering Analysismentioning

confidence: 99%

Impact of the COVID-19 Pandemic on Tourism: A Clustering Approach for the Spanish Tourism Analysis

Rodríguez

Masot

Alonso

2023

Land

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Since the middle of the last century, the Spanish tourism sector has experienced significant growth, which was interrupted by the effects of the COVID-19 pandemic. This situation had a considerable impact on Spain, as the country is a leading world tourism destination and relies heavily on this sector in its economy, making it vulnerable when demand for tourism services declines. The tourism model in Spain is not homogeneous, and the Mediterranean coastal regions and island areas are highly dependent on tourism as a main source of economic income and were particularly affected by the consequences of the pandemic. This study analyzes the impact of the pandemic on the tourism sector in each Spanish autonomous community, focusing on tourism demand through the use of Geographic Information Systems (GIS). The results reveal the disparity and vulnerability of Spanish regions to the tourism crisis. The most tourist-dependent areas dependent on international tourism have experienced a decline due to restrictions and a fall in demand. On the other hand, rural regions that depend mainly on national tourism have suffered fewer effects.

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Section: Clustering Analysismentioning

confidence: 99%

Impact of the COVID-19 Pandemic on Tourism: A Clustering Approach for the Spanish Tourism Analysis

Rodríguez

Masot

Alonso

2023

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“…Sobre este último punto, en investigaciones recientes se ha subrayado cómo la pandemia de covid-19 ha expuesto la desigualdad social reinante a nivel mundial (Belser, 2020), dadas las consecuencias que ha generado en la prevalencia de contagios y en las probabilidades de muerte (Lara Núñez et al, 2021;Hernández-Bringas, 2021;Mendoza-González, 2021;González y Pou, 2021), así como las dificultades que enfrentan diversos grupos poblacionales para hacer frente a las repercusiones económicas (Martínez, 2021;oit, 2020). Montes de Oca et al ( 2021) mencionan que las estructuras de desigualdad preexistentes a la pandemia actuaron en detrimento de unas poblaciones en contraste con otras.…”

Section: Aspectos Teóricos Sobre La Demografía De La Desigualdad Y Co...unclassified

“…Vázquez y Cenobio (2021), con base en un estudio efectuado en este ámbito, encuentran que la región indígena maya y los valles centrales de Oaxaca registraban al momento del estudio tasas de contagio más altas que el promedio nacional. En cuanto a la mortalidad, el análisis espacial realizado por Núñez et al (2021) arrojó que las tasas de letalidad más altas se registraron en los municipios rurales e indígenas, donde las personas son más pobres y vulnerables. Según Argoty-Pantoja et al ( 2021) las personas indígenas que fallecieron por covid-19 presentaban una mayor prevalencia de comorbilidades que sus pares que sobrevivieron a la enfermedad: hipertensión arterial desigualdad en la mortalidad por covid-19 345 alta, diabetes, obesidad y asma, por lo que muchos de ellos tuvieron que ser hospitalizados e intubados.…”

Section: Aspectos Teóricos Sobre La Demografía De La Desigualdad Y Co...unclassified

Desigualdad en la mortalidad por COVID-19 entre la población hablante de lengua indígena de México

Lozano Ascencio,

Ramírez García

2023

Pandemia Y Desigualdades Sociales Y Económicas en México

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La pandemia de COVID-19 ha expuesto y amplificado de manera dramática las desigualdades e inequidades existentes a nivel mundial, tanto en el ámbito de la salud como en el económico y el social. Quienes poseen más recursos disponen de un mayor acceso a servicios y cuidados de la salud, así como de mejores posibilidades de resguardarse, mantenerse y trabajar desde casa a fin de evitar el contagio por coronavirus. En cambio, quienes cuentan con un menor acceso a recursos se han visto más vulnerables tanto al contagio como a la posibilidad de enfermar gravemente y fallecer, debido a las dificultades que enfrentan para recibir atención médica oportuna y de calidad. Además, las poblaciones más pobres y marginadas se han visto seriamente afectadas por el desempleo, la caída de sus ingresos y la inseguridad alimentaria, así como por la falta de atención de enfermedades físicas y mentales. El presente capítulo tiene como objetivo analizar cómo las desigualdades demográficas y económicas preexistentes en la población indígena1 exacerbaron la mortalidad por covid-19, en comparación con la población no indígena, durante la pandemia. La estructura del capítulo quedó organizada en cuatro secciones, además de la introducción y las reflexiones finales. En la primera parte se presenta brevemente la propuesta teórica de la demografía de la desigualdad, así como una revisión de la literatura contemporánea de la mortalidad por covid-19 en la población indígena mexicana. En la segunda se analizan las tendencias de las tasas de letalidad por covid-19 en la población indígena a lo largo de la pandemia, desde una perspectiva comparativa con sus pares no indígenas y por nivel de pobreza de los municipios. En la tercera se examinan y se comparan las tasas de letalidad por distintos rasgos sociodemográficos de las personas indígenas y no indígenas fallecidas por COVID-19, según el nivel de pobreza del municipio de residencia. En la cuarta parte se estudian los determinantes de la letalidad en la población indígena, a partir de la estimación de diversos modelos de regresión logística binomial, los cuales se presentan de manera ordenada para ver el efecto que ejercen los distintos atributos personales y socioeconómicos en las probabilidades de muerte. Por último, se enuncian algunas reflexiones finales.

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