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A spatio‐temporal analysis of dengue spread in a Brazilian dry climate region

We investigated the relation between the spread, time scale, and spatial arrangement of dengue in Bahia, a Brazilian dry climate region, for the period 2000 to 2009. The degree of cross-correlation is calculated for 15 economic regions. We propose a multiscale statistical analysis to datasets of dengue cases in order to verify the efect of infection dispersal on the economic regions from the metropolitan region of Salvador. Our empirical results support a signifcant and persistent cross-correlation between most regions, reinforcing the idea that economic regions or climatic conditions are non-statistically signifcant in the spread of dengue in the State of Bahia. Our main contribution lies in the cross-correlation results revealing multiple aspects related to the propagation of dengue in dry climate regions.

AUTHORS:
Aloísio S. Nascimento Filho, Thiago B. Murari, Paulo Ferreira, Hugo Saba, Marcelo A. Moret

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Saúde Coletiva

Saúde Coletiva


 

Na área da Saúde Coletiva, a ciência de dados pode ser utilizada para monitorar epidemias, desenvolver políticas públicas de prevenção e controle de doenças, e avaliar a eficácia de tratamentos. Além disso, a ciência de dados pode ser usada para analisar o impacto ambiental de diferentes atividades e políticas, identificar padrões de consumo insustentáveis, desenvolver soluções para mitigar esses impactos para garantir um futuro mais sustentável para o planeta. A saúde coletiva  vem sendo beneficiada com o uso de ferramentas com base na ciência de dados. Esta última, por sua vez, permite a análise de grandes volumes de dados,  identificação de padrões e tendências e a tomada de decisões informadas e embasadas em evidências

Energia Renovável


 

No que tange a Energia de Baixo Carbono a  ciência de dados desempenha um papel crescentel nesse processo e na promoção da sustentabilidade energética. Possilitanto a analise e a compreensão no uso da energia e identificar maneiras de reduzir as emissões de gases de efeito estufa. Por meio da análise de dados, é possível desenvolver soluções de energia renovável, como a energia solar e eólica, e identificar maneiras de torná-las mais eficientes e acessíveis. Além disso, pode ajudar a otimizar a produção e distribuição de energia, permitindo que as redes sejam mais resilientes e confiáveis, reduzindo o desperdício e promovendo a eficiência energética.