Desigualdades regionais no Brasil – 1991-2010

Santos, Gilmar Ribeiro dos; Pales, Raíssa Cota; Rodrigues, Silvia Gomes

doi:10.6020/1679-9844/3106

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“…Tal crescimento da insegurança alimentar moderada e grave, a partir de uma prevalência inicial de 7,3%, remete a desafios para o enfrentamento da insegurança alimentar e da fome em situações de maior controle geral do problema e à necessidade de intervenções mais específicas dirigidas a espaços e grupos de risco. Deve-se ainda considerar o impacto de fatores como queda dos salários, desemprego, inflação dos preços e sazonalidade dos alimentos e desaceleração econômica, que têm sido associados ao aumento da insegurança alimentar em diversos contextos 25,28,29 o Norte e Nordeste possuem produto interno bruto abaixo da média nacional, maiores disparidades em relação à concentração de renda, elevado número de municípios classificados com "baixo" IDH, além das mais altas taxas de analfabetismo e desemprego do Brasil 17,30,31 . Além disso, uma limitada organização social e política acerca da segurança alimentar e nutricional nos estados e municípios poderia ainda explicar não apenas a maior ocorrência da insegurança alimentar moderada e grave nas macrorregiões Norte e Nordeste, mas também o motivo pelo qual a redução foi menos expressiva do que nas regiões de maior desenvolvimento econômico 21 .…”

Section: Tabelaunclassified

Tendência e fatores associados à insegurança alimentar no Brasil: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 2004, 2009 e 2013

et al. 2018

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The aim of this study was to analyze trends and factors associated with food insecurity in Brazil in 2004, 2009, and 2013, using microdata from the National Household Sample Survey (PNAD). Food insecurity was assessed using the Brazilian Food Insecurity Scale. Independent variables were selected from a conceptual model of determination of food insecurity, which was also used in the elaboration of multiple generalized linear models. The results show a downward trend in food insecurity prevalence from 2004 to 2013, especially for moderate and severe food insecurity, from 17% in 2004 (95%CI: 15.7-18.4) to 7.9% in 2013 (95%CI: 7.2-8.7). Despite important decreases in the prevalence of moderate and severe food insecurity, regardless of the level of determination, the population strata with the lowest prevalence in 2004 showed the largest relative reduction. As for factors associated with moderate and severe food insecurity, they remained the same in the ten years covered by the PNAD survey, namely: the North and Northeast regions, urban areas with inadequate sanitation, household density > 2 persons per bedroom, ≤ 4 household durable consumer goods, and households headed by females, individuals < 60 years, and non-whites, ≤ 4 years of schooling, and being unemployed. From 2004 to 2013, the prevalence of Brazilian households with moderate and severe food insecurity dropped by half, but from the perspective of equity the advances occurred unequally and were lower in strata with greater social, economic, and demographic vulnerability.

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Section: Tabelaunclassified

Tendência e fatores associados à insegurança alimentar no Brasil: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 2004, 2009 e 2013

et al. 2018

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“…Naquele momento, o Brasil era a sétima economia mundial e sua expansão do PIB era a terceira maior do mundo (7,5%), à frente de países como os EUA, o Japão e a zona do euro. A taxa de desemprego em 2010 foi de 7,4%, a metade da observada em 2000, que foi de 14,7% (Santos;Pales;Rodrigues, 2014). Em abril de 2021 esta taxa foi de 14,7%, de acordo com a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (IBGE, [s.d.]).…”

Section: Resultsunclassified

Cambio climático y vulnerabilidad social del litoral lagunar de Rio Grande do Sul: el mapeo del Índice de Vulnerabilidad Social para la costa de Pelotas/RS

Oliveira,

Rehbein

2022

GEOUSP (Online)

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A elevação do nível do mar resultante da mudança climática vem alterando a dinâmica dos sistemas costeiros e pondo em risco a população que reside em zonas costeiras baixas. Identificar a população em situação de vulnerabilidade social é fundamental, pois é esta que mais sofrerá o impacto de subida do nível do mar. O objetivo deste artigo é gerar um índice de vulnerabilidade social (IVSo) para a orla municipal de Pelotas, no Rio Grande do Sul. Adotou-se a análise de componentes principais considerando 11 indicadores para o ano de 2010 nos setores censitários em contato com a orla. A metodologia explicou 80,8% da variância dos dados a partir de três componentes. A maioria dos setores apresentou IVSo alta (82,6%), e os indicadores renda e educação tiveram o maior peso na definição do índice.

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“…The GDP of the states of São Paulo, Minas Gerais and Rio de Janeiro corresponded to 50% of the GDP of the country, whereas 18 other states together accounted for only 22.2% of the GDP (Santos; Pales; Rodrigues 2014). Moreover, the lowest mean monthly income per capita (less than R$600.00) was found in the northern and northeastern regions.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Socioeconomic Inequalities in Adult Mortality across Small Areas in Brazil: Exploration Analysis Using Machine Learning Models

Arruda

Carvalho

Alves

2020

Preprint

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BACKGROUND Future progress in life expectancy in all countries depends, to some degree, on a reduction in adult mortality. Significant regional differences are found in Brazil, with high adult mortality rates in some areas. OBJECTIVE The aim of the present study was to investigate associations between the probability of adult deaths in microregions of Brazil in 2010 and socioeconomic, structural, contextual and health-related factors. METHODS The analyses were based on data from the 2010 demographic census and the Mortality Information System. The machine learning model was used to establish determinants of the probability of adult deaths. Machine learning methods have considerable potential for this type of analysis, enabling a better understanding of the interactions among different factors. The algorithms employed (Random Forest, Extreme Gradient Boosted Trees and Support Vector Machine) obtained a good performance and proved to be effective at analyzing the variables and correlations with the outcome (probability of adult death). RESULTS The results showed the mortality due to external causes, the employment rate, sex ratio, vaccine coverage, proportion of blacks, poverty rate, aging index and proportion of whites had the best predictive power regarding the probability of adult deaths using the algorithm with the best performance (Extreme Gradient Boosted Trees). CONTRIBUTION We use a methodological approach directed at understanding patterns in data and focusing on small areas within a highly unequal and diverse country, that is, use a data-driven approach in place a hypothesis-driven approach.

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Desigualdades regionais no Brasil – 1991-2010

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Tendência e fatores associados à insegurança alimentar no Brasil: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 2004, 2009 e 2013

Tendência e fatores associados à insegurança alimentar no Brasil: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 2004, 2009 e 2013

Cambio climático y vulnerabilidad social del litoral lagunar de Rio Grande do Sul: el mapeo del Índice de Vulnerabilidad Social para la costa de Pelotas/RS

Socioeconomic Inequalities in Adult Mortality across Small Areas in Brazil: Exploration Analysis Using Machine Learning Models

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