Software “isonymic” para la aceleración de estudios poblacionales a partir de apellidos
Este trabajo presenta una biblioteca de software liviana denominada “isonymic”, diseñada para el lenguaje de programación Python, con la finalidad de agilizar la obtención de información relativa a la estructura demográfica de una población a partir de sus apellidos. El método subyacente para adquir...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177124 |
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I19-R120-10915-1771242025-03-06T20:07:03Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177124 Software “isonymic” para la aceleración de estudios poblacionales a partir de apellidos Morales, Arturo Leandro Toledo Margalef, Pablo Navarro, José Pablo Ramallo, Virginia Delrieux, Claudio 2024-08 2024 2025-03-06T13:53:08Z es Ciencias Informáticas Nombres de familia Isonímia Paquete Python Este trabajo presenta una biblioteca de software liviana denominada “isonymic”, diseñada para el lenguaje de programación Python, con la finalidad de agilizar la obtención de información relativa a la estructura demográfica de una población a partir de sus apellidos. El método subyacente para adquirir dicha información se conoce como método isonímico y tiene el potencial de ejercer un impacto significativo en la investigación de la salud de las poblaciones. Los apellidos proporcionan información relevante acerca de las relaciones familiares y de grupos más extensos, que pueden vincularse con información sanitaria y epidemiológica sobre prevalencia e incidencia de ciertas enfermedades y los factores socioeconómicos concomitantes. El paquete propuesto permite obtener rápidamente los cinco indicadores isonímicos principales y facilita el cálculo de distancias entre poblaciones según las frecuencias de sus apellidos. También posibilita calcular en forma sencilla los principales estadísticos isonímicos relacionados con fenómenos migratorios (µ de Karlin McGregor, m de Wright, generación de gráficas log-log, asignación de etiquetas según origen geo-lingüístico y análisis espacial). En este trabajo se exhiben los resultados que se pueden obtener utilizando la interfaz de programación proporcionada por el software isonymic, empleando conjuntos de apellidos recolectados de padrones electorales argentinos correspondientes a dos períodos de tiempo diferentes. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 1-10 |
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Este trabajo presenta una biblioteca de software liviana denominada “isonymic”, diseñada para el lenguaje de programación Python, con la finalidad de agilizar la obtención de información relativa a la estructura demográfica de una población a partir de sus apellidos. El método subyacente para adquirir dicha información se conoce como método isonímico y tiene el potencial de ejercer un impacto significativo en la investigación de la salud de las poblaciones. Los apellidos proporcionan información relevante acerca de las relaciones familiares y de grupos más extensos, que pueden vincularse con información sanitaria y epidemiológica sobre prevalencia e incidencia de ciertas enfermedades y los factores socioeconómicos concomitantes. El paquete propuesto permite obtener rápidamente los cinco indicadores isonímicos principales y facilita el cálculo de distancias entre poblaciones según las frecuencias de sus apellidos. También posibilita calcular en forma sencilla los principales estadísticos isonímicos relacionados con fenómenos migratorios (µ de Karlin McGregor, m de Wright, generación de gráficas log-log, asignación de etiquetas según origen geo-lingüístico y análisis espacial). En este trabajo se exhiben los resultados que se pueden obtener utilizando la interfaz de programación proporcionada por el software isonymic, empleando conjuntos de apellidos recolectados de padrones electorales argentinos correspondientes a dos períodos de tiempo diferentes. |
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