Author | Pina, Maria de Fátima | |
Author | Carvalho, Marilia Sá | |
Access date | 2017-12-11T13:22:22Z | |
Available date | 2017-12-11T13:22:22Z | |
Document date | 2017 | |
Citation | PINA, Maria de Fátima; CARVALHO, Marilia Sá. GeoMed 2017: visão mais profunda a partir de big data e pequenas áreas. Cadernos de Saúde Pública, v.33, n.10, p.1-3, 2017 | pt_BR |
URI | https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/23598 | |
Abstract in Portuguese | Este foi o tema do Congresso Internacional realizado no Porto, Portugal, em setembro de 2017: o GeoMed já em sua 10ª edição. Ao longo dos 20 anos desde o primeiro evento, esse encontro vem se consolidando como o principal fórum de apresentação de novos métodos e abordagens voltados para revelar o papel do espaço, da geografia, do local e do ambiente nas questões da saúde pública. E mais uma vez, foi um encontro de excelência. Nesse sentido, o Congresso tem atraído não só estatísticos, como nas primeiras edições, mas também geógrafos, cientistas da computação e profissionais da área da saúde pública com interesse na discussão de novas metodologias de tratamento e análise espacial de dados complexos. Nessa edição, o número de participantes dobrou em relação à anterior, atraindo pesquisadores de 28 países, dos cinco continentes, com um grande equilíbrio entre as áreas: 37% da área de estatística, 27% da saúde pública, 25% das geociências e 11% das ciências da computação. | pt_BR |
Language | por | pt_BR |
Publisher | ENSP/Fiocruz | pt_BR |
Rights | open access | pt_BR |
Subject in Portuguese | Análise Espacial | pt_BR |
Subject in Portuguese | Saúde Pública | pt_BR |
Subject in Portuguese | Big Data | pt_BR |
Subject in Portuguese | Congressos como Assunto | pt_BR |
Title | GeoMed 2017: visão mais profunda a partir de big data e pequenas áreas (Editorial) | pt_BR |
Type | Article | pt_BR |
DOI | 10.1590/0102-311x00172017 | |
Affilliation | Universidade do Porto. Porto, Portugal | pt_BR |
Affilliation | Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, Brasil | pt_BR |
Subject | Spatial Analysis | pt_BR |
Subject | Public Health | pt_BR |
Subject | Big Data | pt_BR |
Subject | Scientific and Educational Events | pt_BR |
DeCS | Análise Espacial | pt_BR |
DeCS | Saúde Pública | pt_BR |
DeCS | Congressos como Assunto | pt_BR |
e-ISSN | 1678-4464 | |
xmlui.metadata.dc.subject.ods | 03 Saúde e Bem-Estar | |