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dc.contributor.authorHerrero Olarte, Susana
dc.coverage.spatialeast=-70.6513757; north=-33.4376122; name=H86X+XC Santiago, Xile
dc.coverage.spatialeast=-78.51207196712494; north=-0.22008007290309417; name=Venezuela 170401, Quito 170401, Equador
dc.date.accessioned2021-12-03T09:16:50Z
dc.date.available2021-12-03T09:16:50Z
dc.date.issued2021-10-31
dc.identifier.citationHerrero Olarte, Susana. ¿Qué variables de movilidad están asociadas con la pobreza urbana? El caso de Santiago de Chile y Quito. A: "ACE: Architecture, City and Environment", Octubre 2021, vol. 16, núm. 47, 9510
dc.identifier.citationHerrero Olarte, S. (2021). ¿Qué variables de movilidad están asociadas con la pobreza urbana? El caso de Santiago de Chile y Quito. ACE: Architecture, City and Environment, 16(47), 9510. DOI: http://dx.doi.org/10.5821/ace.16.47.9510
dc.identifier.issn1886-4805
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/357772
dc.description.abstractLa pobresa urbana llatinoamericana és un exemple de segregació residencial. Estudis recents de tipus qualitatiu i quantitatiu respecte a la mobilitat i l'ocupació han trobat una relació positiva entre la distància a la feina i la desocupació. L'estudi de la mobilitat pot oferir eines fonamentals per a la planificació urbana que, si es tingués en compte, reduirien l'exclusió, el gran desafiament. Aquesta investigació pren les ciutats de Santiago de Xile i Quito per analitzar, per barri, les variables de mobilitat per arribar a la feina relacionades amb la pobresa. Les variables de mobilitat considerades són la distància des de cada barri fins al centre econòmic i financer de la ciutat, el cost del transport per arribar-hi i la densitat del transport públic a cada barri per persona. El model de regressió múltiple de tall transversal aplicat mostra que totes les variables es relacionen amb la pobresa, però que el cost és la que té una relació més gran. Aquestes troballes ofereixen evidència que efectivament el barri on resideix una persona està associat amb el seu nivell de pobresa.
dc.description.abstractThe Latin American urban poverty constitutes an example of residential segregation. Recent qualitative and quantitative studies on mobility and employment have found a positive relation between distance to work and unemployment. The study of mobility can offer fundamental tools for urban planning that, if are considered, would reduce exclusion, the still great challenge. This research takes the cities of Santiago de Chile and Quito as references for their similarity and availability of data to analyze, by neighborhood, the mobility variables to get to work that are related to poverty. The mobility variables measured in this research are the distance from each neighborhood to the economic and financial center of the city, the cost of transportation to arrive and the density of public transport in each neighborhood per person. The applied cross-section multiple regression model shows that all variables are related to poverty, but the cost is the one with the greater relationship. These findings provide evidence that the neighborhood in which a person resides is associated with his or here level of poverty.
dc.description.abstractLa pobreza urbana latinoamericana es un ejemplo de segregación residencial. Estudios recientes de tipo cualitativo y cuantitativo respecto a la movilidad y empleo han encontrado una relación positiva entre la distancia al trabajo y el desempleo. El estudio de la movilidad puede ofrecer herramientas fundamentales para la planificación urbana que, de tenerse en cuenta, reducirían la exclusión, el todavía gran desafío. Esta investigación toma las ciudades de Santiago de Chile y Quito para analizar, por barrio, las variables de movilidad para llegar al trabajo que se encuentran relacionadas con la pobreza. Las variables de movilidad consideradas son la distancia desde cada barrio hasta el centro económico y financiero de la ciudad, el coste del transporte para llegar y la densidad del transporte público en cada barrio por persona. El modelo de regresión múltiple de corte transversal aplicado muestra que todas las variables se relacionan con la pobreza, pero que el coste es la que tiene una relación mayor. Dichos hallazgos ofrecen evidencia de que efectivamente el barrio en el que reside una persona está asociado con su nivel de pobreza.
dc.format.extent14 p.
dc.language.isospa
dc.publisherCentre de Politica de Sol i Valoracions, CPSV / Universitat Politècnica de Catalunya, UPC
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Urbanisme
dc.subject.lcshSociology, Urban -- Ecuador -- Quito
dc.subject.lcshSociology, Urban -- Chile -- Santiago
dc.subject.lcshPoverty
dc.subject.otherEconomia urbana
dc.subject.otherSegregació residencial
dc.subject.otherAccés
dc.subject.otherDistància
dc.subject.otherEconomía urbana
dc.subject.otherSegregación residencial
dc.subject.otherAcceso
dc.subject.otherDistancia
dc.subject.otherUrban economy
dc.subject.otherResidential segregation
dc.subject.otherAccess
dc.subject.otherDistance
dc.title¿Qué variables de movilidad están asociadas con la pobreza urbana? El caso de Santiago de Chile y Quito
dc.title.alternativeWhich Mobility Variables are Related to Urban Poverty? The Case of Santiago de Chile and Quito
dc.title.alternativeQuines variables de mobilitat estan associades a la pobresa urbana? El cas de Santiago de Xile i Quito
dc.typeArticle
dc.subject.lemacSociologia urbana -- Xile -- Santiago
dc.subject.lemacSociologia urbana -- Equador -- Quito
dc.subject.lemacPobresa
dc.identifier.doi10.5821/ace.16.47.9510
dc.identifier.dlB.43924-2006
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.rights.accessOpen Access
dc.date.updated2021-12-03T09:16:50Z
local.citation.publicationNameACE: Architecture, City and Environment
local.citation.volume16
local.citation.number47
local.ordre4
local.personalitzacitaciotrue


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