Análisis espacial de la habitualidad de la ocupación formal femenina en los municipios del departamento de Córdoba en 2016
En este artículo se analiza la habitualidad de la ocupación formal femenina en los municipios del departamento de Córdoba, en el año 2016, al ser los últimos datos publicados por parte de la Fuente de Información Laboral de Colombia (FILCO) acerca de esta temática. Para su desarrollo se utilizaron l...
- Autores:
-
Vergara Anaya, Kelly Johana
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/3446
- Palabra clave:
- Autocorrelación espacial
Puntos calientes
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En este artículo se analiza la habitualidad de la ocupación formal femenina en los municipios del departamento de Córdoba, en el año 2016, al ser los últimos datos publicados por parte de la Fuente de Información Laboral de Colombia (FILCO) acerca de esta temática. Para su desarrollo se utilizaron las técnicas de autocorrelación espacial, como el Índice I de Moran, el Análisis cluster y de valor atípico, ya que analizan la presencia de agrupamientos o asociaciones de una variable, a través de diferentes entidades espaciales, se complementa con la identificación de puntos calientes, mediante el Agrupamiento alto/bajo (G general de Getis-Ord) y el Análisis de puntos calientes (Gi* de Getis-Ord) determinando puntos calientes y fríos, a partir de valores altos y bajos. Los resultados demuestran un patrón de aleatoriedad en los periodos de 1, 5, 10 y 12 meses, con valores altos en el municipio de Montería, valores bajos al norte del departamento. Se encontró la mayor cantidad de ocupaciones formales en contratos de 10 meses. Existe una desigualdad temática entre los municipios por la variabilidad de los valores, resultando San José de Uré el municipio con menor demanda de empleos formales femeninos. |
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Para su desarrollo se utilizaron las técnicas de autocorrelación espacial, como el Índice I de Moran, el Análisis cluster y de valor atípico, ya que analizan la presencia de agrupamientos o asociaciones de una variable, a través de diferentes entidades espaciales, se complementa con la identificación de puntos calientes, mediante el Agrupamiento alto/bajo (G general de Getis-Ord) y el Análisis de puntos calientes (Gi* de Getis-Ord) determinando puntos calientes y fríos, a partir de valores altos y bajos. Los resultados demuestran un patrón de aleatoriedad en los periodos de 1, 5, 10 y 12 meses, con valores altos en el municipio de Montería, valores bajos al norte del departamento. Se encontró la mayor cantidad de ocupaciones formales en contratos de 10 meses. Existe una desigualdad temática entre los municipios por la variabilidad de los valores, resultando San José de Uré el municipio con menor demanda de empleos formales femeninos.This article analyzes the habituality of women’s formal occupation in the municipalities of the department of Córdoba, in 2016, being the latest data published by Fuente de Información Laboral de Colombia (FILCO) on this subject. Spatial autocorrelation techniques, such as the Morans I, cluster and outlier analysis (Anselin local Morans I), were used for their development, since they analyze the presence of clustering or associations of 2 a variable, through different spatial entities, It is complemented with the identification of hot spots, by means of the high/low clustering (Getis-Ord general G) and the hot spot analysis (Getis-Ord Gi*) identifying hot and cold spots, from high and low values. The results show a pattern of randomness in the periods of 1, 5, 10 and 12 months, with high values in the municipality of Montería, low values in the north of the department. The largest number of formal occupations was found in 10-month contracts. There is a thematic inequality between municipalities due to the variability of values, making San José de Uré the municipality with the lowest demand for formal female jobs.ResumenAbstractIntroducciónÁrea de estudioMateriales y métodosTécnicas analíticas utilizadasInstrumentos específicosDefinición de variablesAnálisis estadístico realizadoEsquema metodológicoAnálisis de los resultadosAnálisis de puntos calientes de la habitualidad en la ocupación formal femenina en los municipios del departamento de Córdoba en 2016Análisis clúster y de valores atípicos de la habitualidad en la ocupación formal femenina en los municipios del departamento de Córdoba en 2016Distribución espacial de la habitualidad en la ocupación formal femenina en los municipios del departamento de Córdoba en 2016ConclusionesPregradoGeógrafo(a)Artículoapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Ciencias BásicasGeografíaCopyright Universidad de Córdoba, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/closedAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_14cbAnálisis espacial de la habitualidad de la ocupación formal femenina en los municipios del departamento de Córdoba en 2016info:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Acevedo, I., y Velásquez, E. (2008). Algunos conceptos de la econometría espacial y el análisis exploratorio de datos espaciales. Obtenido de ProQuest: https://ezproxyucor.unicordoba.edu.co:2113/docview/1313156849/8D1A92B6CAF7465BPQ/102?accountid=137088Acosta, E., Perticara, M., y Ramos, C. (2007). Oferta laboral femenina y cuidado infantil. Obtenido de IDB: https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/Oferta-laboral-femenina-y-cuidado-infantil.pdfCaamaño, E. (2010). Mujer y trabajo: origen y ocaso del modelo del padre proveedor y la madre cuidadora. Obtenido de Scielo: https://scielo.conicyt.cl/pdf/rdpucv/n34/a05.pdfEsri. (s.f.). Calcular banda de distancia a partir de recuento de vecindad (Estadística espacial). Obtenido de Esri: https://pro.arcgis.com/es/pro-app/tool-reference/spatial-statistics/calculate-distance-band-from-neighbor-count.htmEsri. (s.f.). Cómo funciona Análisis de cluster y de valor atípico (I Anselin local de Moran). Obtenido de Esri: https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/h-how-cluster-and-outlier-analysis-anselin-local-m.htmEsri. (s.f.). Cómo funciona Análisis de puntos calientes (Gi* de Getis-Ord). Obtenido de Esri: https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/h-how-cluster-and-outlier-analysis-anselin-local-m.htmEsri. (s.f.). Cómo funciona Autocorrelación espacial (I de Moran global). Obtenido de Esri: https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/latest/tools/spatial-statistics-toolbox/h-how-spatial-autocorrelation-moran-s-i-spatial-st.htmEsri. (s.f.). Cómo funciona Clustering alto/bajo (G general de Getis-Ord). Obtenido de Esri: https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/h-how-high-low-clustering-getis-ord-general-g-spat.htmEsri. (s.f.). Modelado de relaciones espaciales. Obtenido de Esri: https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/latest/tools/spatial-statistics-toolbox/modeling-spatial-relationships.htm#GUID-729B3B01-6911-41E9-AA99-8A4CF74EEE27Fasecolda. (2018). Trabajo formal en Colombia: realidad y retos. Obtenido de Fasecolda: https://revista.fasecolda.com/index.php/revfasecolda/article/download/493/453/FILCO. (2016). Habitualidad - ocupados por meses al año en la ocupación formal. Obtenido de FILCO - Ministerio de Trabajo : http://filco.mintrabajo.gov.co/FILCO/faces/indicadores.jsf?nombre=Habitualidad+%3F+Ocupados+por+meses+al+ano+en+la+ocupacion+formal&ind=386Fonseca, Á. (s.f.). Informe de empoderamiento económico de las mujeres en Colombia. Obtenido de Consejeria Presidencial para la Equidad de la Mujer: http://www.equidadmujer.gov.co/oag/Documents/informe-empoderamiento-economico-mujeres-colombia-situacion-actual.pdfFUPAD. (2014). Plan Departamental de Empleo de Córdoba. Obtenido de MinTrabajo: https://www.mintrabajo.gov.coIGAC. (2020). 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Obtenido de UNDP Colombia: https://www.co.undp.org/content/colombia/es/home/library/democratic_governance/cordoba--retos-y-desafios-para-el-desarrollo-sostenible.htmlAutocorrelación espacialPuntos calientesOcupación formalAleatoriedadCotizantesDesigualdadSpatial autocorrelationHot spotsFormal occupationRandomnessContributorsInequalityPublicationORIGINALvergaraanayakellyjohana.pdfvergaraanayakellyjohana.pdfapplication/pdf1293714https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/c825fe60-a316-4a0f-9c8a-1b17ad8b8d1f/downloade597ccc137fc8cb4020e78a12a542a42MD51Formato_Autorización_KV.pdfFormato_Autorización_KV.pdfapplication/pdf1630696https://repositorio.unicordoba.edu.co/bitstreams/e24ea6ae-153f-4244-b106-3e952714489f/download34897eaf55808ed43a8eaf5693b002e6MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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