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Artículo

dc.creatorNavarro, Danieles
dc.creatorVallejo Villalta, Ismaeles
dc.creatorNavarro, Manueles
dc.date.accessioned2023-07-05T04:25:20Z
dc.date.available2023-07-05T04:25:20Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationNavarro, D., Vallejo Villalta, I. y Navarro, M. (2020). Análisis de la vulnerabilidad social a los riesgos naturales mediante técnicas estadísticas multivariantes. Investigaciones Geográficas, 74, 29-49. https://doi.org/10.14198/INGEO2020.NVN.
dc.identifier.issn0213-4691es
dc.identifier.issn1989-9890es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/147704
dc.description.abstractLa combinación de una población humana y de un agente potencialmente destructivo no produce necesariamente un desastre. Para que el desastre se vuelva inevitable debe producirse en el contexto de una población vulnerable. En este estudio se analiza la vulnerabilidad social a los riesgos naturales mediante técnicas estadísticas multivariantes, en concreto, análisis de componentes principales y análisis clúster k-means. La combinación de estas técnicas evita la necesidad de ponderar las variables a priori. Esta me todología se ha aplicado como caso de estudio a la ciudad de Almería utilizando un conjunto de variables que influyen en la vulnerabilidad de la población. Respecto a la vulnerabilidad social, se ha concebido de forma holística, abarcando sus diferentes dimensiones y evitando una simplificación excesiva de la complejidad de la realidad social. Por ello, se ha tenido en cuenta que existen múltiples factores sociales, económicos y culturales que influyen en la aparición de un desastre. Los resultados obtenidos han permitido identificar las zonas de mayor vulnerabilidad social, destacando que alrededor del 32 por ciento de la población presenta una vulnerabilidad alta o muy alta. Por último, la metodología propuesta se ha mostrado adecuada para el estudio de la vulnerabilidad social, siendo además replicable a otras áreas de estudio y a diferentes escalas.es
dc.description.abstractThe combination of a human population and a potentially destructive agent does not necessarily produce a disaster. For disaster to become inevitable the population must be vulnerable. This study analyses social vulnerability to natural risks using multivariate statistical techniques, specifically, principal component analysis and k-means cluster analysis. The combination of these techniques avoids the need for a priori weighting of variables. This methodology has been applied as a case study in the city of Almería using a set of variables that influences the vulnerability of the population. Social vulnerability has been conceived holistically, encompassing its different dimensions, and avoiding an excessive simplification of the complexity of social reality. Therefore, it has been considered that there are multiple social, economic, and cultural factors that influence the appearance of a disaster. The results obtained have made it possible to identify the areas of greatest social vulnerability, highlighting that around 32 percent of the population is highly or very highly vulnerable. Finally, the proposed methodology has proven to be adequate for the study of social vulnerability and is also replicable in other areas of study and at different scales.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent21 p.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Alicantees
dc.relation.ispartofInvestigaciones Geográficas, 74, 29-49.
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectVulnerabilidad sociales
dc.subjectRiesgos naturaleses
dc.subjectTécnicas estadísticas multivarianteses
dc.subjectComponentes principaleses
dc.subjectK-meanses
dc.subjectAlmeríaes
dc.subjectSocial vulnerabilityes
dc.subjectNatural riskes
dc.subjectMultivariate statistical techniquees
dc.subjectPrincipal componentses
dc.titleAnálisis de la vulnerabilidad social a los riesgos naturales mediante técnicas estadísticas multivarianteses
dc.title.alternativeAnalysis of social vulnerability to natural risk using multivariate statistical techniqueses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees
dcterms.identifierhttps://ror.org/03yxnpp24
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Geografía Física y Análisis Geográfico Regionales
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.14198/INGEO2020.NVNes
dc.identifier.doi10.14198/INGEO2020.NVNes
dc.journaltitleInvestigaciones Geográficases
dc.publication.issue74es
dc.publication.initialPage29es
dc.publication.endPage49es

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Vallejo I. - Análisis de la ...2.751MbIcon   [PDF] Ver/Abrir  

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