Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/97Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.creator | Assis, Herica Jussana Sousa de | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-13T17:15:09Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-13T17:15:09Z | - |
| dc.date.issued | 2018-07-25 | - |
| dc.identifier.citation | ASSIS, Herica Jussana Sousa de. Sistema de informação geográfica aplicado na análise socioeconômica: estudo de caso a município de Teresina - PI, Brasil. 2018. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Geoprocessamento) – Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí, Teresina, 2018. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/97 | - |
| dc.description.abstract | Improvements regarding the socioeconomic inequalities worldwide are showing progress, however, Brazil still has racism as one of the structural elements of this inequality. Therefore, this study aimed to evaluate the spatial behavior of monthly income and race variables in the census tracts of Teresina for 2010 applying spatial analysis tools in GIS environment. The methodology used to achieve this objective was based on Spatial Data Exploration Analysis of both visualization and spatial autocorrelation, applying the Local Moran Index. With the analysis carried out in GIS it was possible to perceive the economic inequalities linked to the races. The results showed that there is a positive correlation between the white and black races with income, i.e. in the regions aggregate with higher income was also located the largest amount of white, and in the regions aggregate with low income were the highest amount of black race, and for the other races, the results were not very significant. The GIS proved to be an excellent tool to confirm the existence of these inequalities, where it was possible to transform the information revealing aspects that were implicit, besides allowing the presentation of this information in the form of a map, facilitating the presentation and better understanding of the results | pt_BR |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Análise Espacial de Dados Geográficos | pt_BR |
| dc.subject | Geoprocessamento | pt_BR |
| dc.subject | Índice de Moran Local | pt_BR |
| dc.title | Sistema de informação geográfica aplicado na análise socioeconômica: estudo de caso a município de Teresina - PI, Brasil | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2243290634796371 | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1 | Matias, Amanda Bezerra | - |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3812976023720516 | pt_BR |
| dc.description.resumo | As melhorias no que se refere às desigualdades socioeconômicas em todo o mundo vêm apresentando avanços, no entanto, o Brasil ainda tem o racismo como um dos elementos estruturantes dessa desigualdade. Diante disso, esta pesquisa teve como objetivo avaliar o comportamento espacial das variáveis de renda mensal e raça nos setores censitários de Teresina para o ano de 2010 aplicando ferramentas de análise espacial em ambiente SIG. A metodologia utilizada para alcançar este objetivo foi baseada em Análises Exploratórias de Dados Espaciais tanto de visualização quanto de autocorrelação espacial, aplicando o Índice de Moran Local. Com as análises realizadas em SIG foi possível perceber as desigualdades econômicas atreladas as raças. Os resultados mostraram que existe uma correlação positiva entre as raças branca e preta com a renda, ou seja, nas regiões agregadas com maior renda também estava localizada a maior quantidade de brancos, e nas regiões agregadas com renda baixa estavam a maior quantidade da raça preta, além de que para as outras raças, os resultados mostraram-se pouco significativos. O SIG se mostrou uma excelente ferramenta para confirmar a existência dessas desigualdades, onde foi possível transformar as informações revelando aspectos que se encontravam implícitos, além de permitir a apresentação dessas informações em forma de mapa, facilitando a apresentação e o melhor entendimento dos resultados | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Campus Teresina Central | pt_BR |
| dc.publisher.initials | IFPI | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOLOGIA::GEOLOGIA AMBIENTAL | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Tecnologia em Geoprocessamento Teresina Central | |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato |
|---|
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.
