Herramientas y métodos para la caracterización de la sostenibilidad socio, productivo, ambiental en áreas representativas de la cuenca del río Carcarañá, en el sur de la provincia de Santa Fe

Resumen: El presente trabajo aborda la caracterización socio-ambiental de un tramo de la cuenca del Río Carcarañá que atraviesa el sur de la Provincia de Santa Fe, en Argentina. El sector de interés ha sido especialmente afectado por el desarrollo de la agricultura extensiva que, si bien ha sido un elemento determinante del crecimiento económico y de la expansión tanto de las áreas de uso agropecuario, como del medio urbano y recreacional hacia el rural, ha sido sometido a un uso extensivo que requiere analizar la vulnerabilidad ambiental de la cuenca por pérdida de bienes y servicios ecosistémicos, evaluar el soporte ambiental, el uso de los recursos y la sostenibilidad ambiental. Para lograr este objetivo se propone el empleo de La metodologia multimodal, para generar un marco de evaluaciones tanto sociales como biofísicas y energéticas y además bosquejar modelos empíricos y/o teóricos que permitan interpretar la dinámica de los diferentes contaminantes en la cuenca, así como las preocupaciones de la población con relación a estos temas.

Does spatial clustering help explaining differences in the inequality of income distribution? : evidence from Argentina

Resumen: Este artículo analiza la relación entre la agrupación espacial de la distribución del ingreso y la desigualdad en las provincias de Argentina. El objetivo de este trabajo es usar técnicas espaciales para analizar hasta que punto la agrupación espacial de la distribución del ingreso afecta la desigualdad de la distribución del ingreso en un contexto regional de Argentina. En general, la literatura de desigualdad implícitamente considera a cada región o provincia como una entidad independiente y el potencial para la observación de la interacción a través del espacio a menudo se ha ignorado. Mientras tanto, la autocorrelación espacial ocurre cuando la distribución espacial de la variable de interés exhibe un patrón sistemático. Yo computo tres medidas de autocorrelación espacial global: La I de Moran, c de Geary, y G de Getis y Ord, como grado de CLUSTERING provincial entre 1991 y 2002. La principal conclusión del trabajo es que hay evidencia que provincias con desigualdad relativamente alta (baja) tienden a ser localizadas cerca de otras provincias con alta (baja) desigualdad más a menudo de lo esperado debido al azar. Por ende cada provincia no debería ser vista como una observación independiente, como ha sido supuesto implícitamente en estudios previos sobre la desigualdad de ingresos regional.