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Nov 1 • 10 tweets • 7 min read
Pra quem tem interesse em análise espacial e transporte urbano, @dhersz e eu escrevemos um livro sobre acessibilidade urbana e análise de dados
📖 ipeagit.github.io/intro_access_b…
Segue o 🧵 Image
A ideia é o livro servir de material didático e guia prático p/ modelar redes de transporte, calcular acessibilidade e avaliar impacto de projetos sobre acessibilidade urbana. O livro traz exemplos reproduzíveis com dados e software abertos utilizando programação em R #rtats
Este livro está dividido em 5 seções:

1) A primeira seção apresenta o conceito de acessibilidade urbana, esclarece as diferenças entre acessibilidade e mobilidade, e apresenta os principais indicadores usados para medir a acessibilidade urbana. Image
2) A segunda ensina como calcular estimativas de acessibilidade urbana em R usando os pacotes {r5r} e {accessibility} a partir de dados públicos abertos. ImageImage
3) A terceira apresenta o que é a especificação GTFS de dados de transporte público, e mostra como trabalhar e analisar dados de GTFS usando o pacote {gtfstools} #gtfstools #gtfs Image
4) A quarta traz um estudo de caso para mostrar como o conhecimento dos capítulos anteriores pode ser utilizado para avaliar o impacto de políticas públicas sobre as condições de acessibilidade urbana. ImageImage
5) Por fim, a quinta seção mostra como baixar e analisar os dados do projeto Acesso a Oportunidades (AOP) com o pacote {aopdata} para analisar a distribuição espacial e socioeconômica das condições de acesso a oportunidades nas cidades brasileiras. #aopdata ImageImageImageImage
O livro é todo online e em português. Em breve teremos uma versão em inglês, e o @ipeaonline deverá publicar também o livro em formato PDF e e-pub também.
Pra quem não viu, aqui o link do livro de novo ;)
ipeagit.github.io/intro_access_b… Image
O livro foi todo escrito com código aberto em #rstats e #quartopub. Aqui o repositório no github: github.com/ipeaGIT/intro_…

E a🍒do bolo. Todo o código do livro pode ser rodado na nuvem usando o @mybinderteam: ipeagit.github.io/intro_access_b…
Semanas atrás, eu e @dhersz demos um curso para o pessoal da secretaria de mobilidade urbana do governo federal. A gente espera que o livro e o curso ajudem a aprimorar políticas urbanas e a priorização de projetos informadas com base em evidências

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Rafael H. M. Pereira 🚡 Urban Demographics Profile picture
Feb 17, 2021
Happy to share our new paper in @socscimed examining spatial, social + racial inequalities in access to #COVID19 healthcare in Brazil using a new balanced floating catchment area approach. I'll soon share a🧶with key findings. Like or RT to stay tuned sciencedirect.com/science/articl…
Many studies have examined how human mobility patterns influenced the spread of the #covid19 or how the pandemic halted mobility. Much less attention has been given to issues of access to covid19 healthcare and to hospitals’ response capacity in urban areas 2/13
In this paper we estimate the spatial, income and racial inequalities in access to #COVID19 healthcare in the 20 largest cities of Brazil at a high spatial resolution.
By "we" I mean @ckauebraga, @BernardoSerra7
@pedrov_amaral, @paezha, L. Servo, N.Gouveia and I
3/n Image
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Rafael H. M. Pereira 🚡 Urban Demographics Profile picture
Dec 14, 2020
New study preprint analyzing the "Social and racial inequalities in #COVID19 risk of hospitalisation and death across Sao Paulo state, Brazil" medrxiv.org/content/10.110… Another study by the @CaddeProject team, this one co-led by @sabrinalyli @CarlosPrete1 and I.
🧶with main results Social and racial inequalit...
We combine epidemiological, serological, household survey, NPI & mobility data to 1) Estimate the social and racial inequalities in the risk of hospitalization and death by #COVID19, and 2) Show how vulnerability to COVID is shaped by preexisting social and health inequalities
Early in March, people from wealthier census tracts had higher risk of hospitalization. This soon reversed. Btwn Apr-Jul people from poor tracts had 8% higher risk of hospitalization. Throughout the study period, people from poor tracts were 60% more likely to die from COVID19 Image
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Rafael H. M. Pereira 🚡 Urban Demographics Profile picture
Dec 13, 2020
Novo estudo (preprint) analisando as 'Desigualdades sociais e raciais no risco de hospitalização e morte por #COVID19 no estado de SP'. medrxiv.org/content/10.110… Mais um artigo do grupo de pesquisa @CaddeProject, artigo co-liderado por @sabrinalyli, @CarlosPrete1 e eu.
Nós combinamos dados de epidemiologia, sorologia, pesquisas domiciliares, medidas de lockdown e dados de mobilidade para 1) estimar a desigualdade de risco de hospitalização e morte e, 2) apontar como a vulnerabilidade à COVID19 é moldada por desigualdades socioeconômicas
No começo da pandemia, pessoas de bairros ricos tinham + risco de contágio, depois isso se inverte. Entre Abr-Jul, pessoas de bairros pobre tinham risco de 8% maior de hospitalização. Em todo periodo, no entanto, pessoas de bairros pobres tem 60% mais risco de morrer por #COVID19 Image
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Rafael H. M. Pereira 🚡 Urban Demographics Profile picture
Jan 17, 2020
Ontem nós @ipeaonline lançamos oficialmente o Projeto Acesso a Oportunidades. O projeto traz estimativas inéditas de acesso a empregos, serviços de saúde e educação por meio de transporte p/ cada 'quarteirão' das maiores cidade do Brasil.

Segue o fio 1/11
O lançamento inclui:
+ análise das desigualdades de acesso a oportunidades nas 20 maiores cidades do país
+ mapa interativo
+ base de dados c/ resultados
+ scripts em #rstats do projeto

Tudo disponível pra download no site ipea.gov.br/acessooportuni… 2/11 ImageImageImage
O Brasil é um dos países mais desiguais do mundo, e as nossas grandes cidades tem muitos (!) problemas de transporte. O #ProjetoAcessoaOportunidades busca abordar ao mesmo tempo essas e outras questões de desenvolvimento urbano. 3/11
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Rafael H. M. Pereira 🚡 Urban Demographics Profile picture
Jul 1, 2019
The #geobr package in #rstats is probably the easiest and fastest way to download shapefiles and official spatial data sets of Brazil.
👉 github.com/ipeaGIT/geobr

This thread will periodically bring news with updates of the package. RT or Like it to stay tuned! ImageImage
New data: today we added historical shapefiles of states and municipalities for the years 1872, 1900, 1911, 1920, 1933, 1940, 1950, 1960, 1970, 1980, 1991 (request of @antrologos). Easy access e.g. `read_state(year=1872)` and `read_municipality(year=1940)`
New data: today we added a geolocated data set of health facilities in Brazil (source: CNES, DataSUS). Easy access to all health facilities in the country with

`h <- read_health_facilities(code="all")` Image
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