Rafael H. M. Pereira 🚡 Urban Demographics Profile picture
Researcher @ipeaonline | PhD @TSUOxford | Structured procrastination on Cities, Spatial data science, R, Transport equity, Accessibility, Urban mobility
Dec 16, 2022 • 19 tweets • 9 min read
Em 2022, pela 1ª vez quase metade dos eleitores brasileiros (75.8 mi em 379 municípios) tiveram direito ao passe livre no transporte público (PL) no dia da eleição. Qual foi o impacto do #PasseLivrePelaDemocracia? A gente responde esta pergunta nesse novo estudo. Segue o fio: 🧵 No estudo, a gente analisa como a adoção do PL no 1º e 2º turno das eleições presidenciais de 2022 impactaram o comparecimento nas urnas, o resultado das eleições e o nível de mobilidade nas cidades.
đź”–Preprint do artigo: osf.io/fzwgq/ Image
Nov 1, 2022 • 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
Feb 17, 2021 • 14 tweets • 8 min read
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
Dec 14, 2020 • 17 tweets • 10 min read
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
Dec 13, 2020 • 15 tweets • 7 min read
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
Jan 17, 2020 • 12 tweets • 5 min read
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
Jul 1, 2019 • 26 tweets • 40 min read
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)`