Condicionantes socioespaciales de la salud: Definición de áreas críticas en la cuenca del río Luján

• Autores: Buzai, Gustavo Daniel
• Año de publicación: 2019
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Condicionantes socioespaciales de la salud; Sistemas de Información Geográfica; Vulnerabilidad socioespacial; Cuenca del río Luján
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Las actuales tecnologías digitales y particularmente el vínculo entre los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Sistemas de Ayuda a la Decisión Espacial (SDSS) brindan importantes posibilidades para el tratamiento de la información espacial. Centrado en una secuencia metodológica basada en el análisis espacial cuantitativo, el presente trabajo aborda el descubrimiento de áreas de vulnerabilidad social crítica a partir de los Condicionantes Socioespaciales de la Salud (CSS) en la cuenca del río Luján, Argentina. Las definiciones conceptuales del marco teórico basado en la Geografía de la Salud, la vulnerabilidad social y la planificación territorial, las metodologías aplicadas que incluyen el análisis multivariado y de autocorrelación espacial, y los resultados cartográficos obtenidos muestran resultados que se surgende manera fundamental en apoyo a la toma de decisiones para la planificación socio-espacial.
Current digital technologies and, particularly, the relationship between Geographical Information Systems (GIS) and Spatial Decision Support Systems (SDSS) provide important possibilities for the treatment of spatial information. Focused on a methodological sequence based on quantitative spatial analysis, the present work addresses the discovery of areas of critical social vulnerability based on the Socio-Spatial Conditioning of Health (CSS) in the Luján River basin, Argentina. The conceptual definitions of the theoretical framework based on the Geography of Health, social vulnerability and land planning, the applied methodologies that include multivariate analysis and spatial autocorrelation analysis and the obtained cartographic results show spatial distributions that are presented in a fundamental way in support of decision making for socio-spatial planning.
Fil: Buzai, Gustavo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Lujan. Rectorado. Instituto de Investigaciones Geograficas; Argentina