Browsing by Author "Flores, Mónica"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Impact of Land Use Diversity on Daytime Social Segregation Patterns in Santiago de Chile
    (MDPI, 2022) Fuentes Arce, Luis; Truffello, Ricardo; Flores, Mónica; CEDEUS (Chile)
    © 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.Latin American cities are known for their high levels of marginality, segregation and inequality. As such, these issues have been the subject of substantial discussions in academia, with the predominant approach being the study of residential segregation, or what we call “nighttime segregation”. Another dimension of urban sociability, related to labor, is what we call “daytime segregation”, which has been far less studied. This article makes an original methodological contribution to the measurement of non-residential or daytime segregation based on data from mobility surveys. It seeks to explain this segregation measurement according to the diversity and distribution of land uses, as well as other characteristics of the built stock, such as land price and built-up density. We measured daytime social mix in urban spaces, and we show how it highly relates to land use diversity in a Latin American megacity, such as Santiago, Chile. We found that land use diversity plays a key role in enhancing the daytime social diversity of urban spaces, contributing to generate a more heterogeneous city and social gatherings during working days. This research is not only a contribution to the understanding of sociability patterns in cities but is also a contribution to public policy and the work of urban planners, as it informs the development of more diverse and integrated cities, which is a key tool for strengthening democracy, the exchange of ideas, the economy and social welfare.
  • Thumbnail Image
    Item
    La importancia del espacio geográfico para minimizar el error de muestras representativas
    (2022) Truffello, Ricardo; Flores, Mónica; Garretón, Matías; Ruz, Gonzalo
    En el presente trabajo se discute la importancia del espacio geográfico en el contexto de la generación de marcos muestrales de encuestas, poniendo en tensión la premisa estadística tradicional de la aleatoriedad e independencia de las observaciones. Para esto se analiza el aporte de la geografía cuantitativa en la generación de metodologías de regionalización que permitan, de manera efectiva, mejorar el error muestral de las encuestas, enfocados principalmente en las áreas urbanas, en presencia de variables de estratificación con autocorrelación espacial. Se testean de forma empírica algoritmos de regionalización con y sin procesos de optimi zación heurística, utilizando datos censales, para posteriormente definir el nivel de error y establecer comparaciones contra muestreos tradicionales de corte aleatorio y aleatorio bi-etápico, por medio de un procedimiento Montecarlo. Los resultados obtenidos dan cuenta de una disminución de hasta un 20% en el error contra metodologías tradicionales o en su defecto la disminución de hasta 100 casos con el mismo nivel de error. Se concluye que las metodologías de muestreo espacializado con optimización heurística ofrecen ventajas evidentes en áreas urbanas, en presencia de autocorrelación espacial.