Ricardo de Sampaio Dagnino

Resumo:

A pandemia de Covid-19 chegou ao Rio Grande do Sul (RS) evidenciando a necessidade de uma abordagem multidisciplinar e sistemática, buscando respostas emergentes. A falta de uma estratégia nacional de combate ao novo coronavírus exigiu a elaboração de uma alternativa própria por parte do governo estadual. A opção adotada foi um modelo de distanciamento controlado, considerando a gestão do sistema de saúde, visando garantir a capacidade de atendimento dos enfermos por Covid-19 e demais doenças e propiciar o funcionamento dos setores econômicos. O presente artigo faz um apanhado geral da confirmação de casos de Covid-19 no Rio Grande do Sul, analisa a evolução da doença no período de fevereiro a outubro de 2020 e disserta criticamente acerca do modelo de distanciamento controlado aplicado pelo governo do estado. São feitas reflexões sobre os objetivos de tal modelo, que exprimem uma tentativa de condicionamento das práticas espaciais da população, e sobre a eficiência da instrumentalização do controle social simbolizada por cores que indicam a intensidade de restrições.

La pandémie de Covid-19 a atteint le Rio Grande do Sul (RS), soulignant la nécessité d'une approche multidisciplinaire et systématique, à la recherche de réponses émergentes. L'absence d'une stratégie nationale de lutte contre le nouveau coronavirus a nécessité l'élaboration d'une solution de rechange par le gouvernement de l'État. L'option adoptée a été un modèle de distanciation contrôlée, considérant la gestion du système de santé, visant à garantir la capacité de soigner les patients atteints de Covid-19 et d'autres maladies et à permettre le fonctionnement des secteurs économiques. Cet article donne un aperçu de la confirmation des cas de Covid-19 dans l'État de Rio Grande do Sul, analyse l'évolution de la maladie de février à octobre 2020 et discute de manière critique le modèle de distanciation contrôlée appliqué par le gouvernement de l'État. Des réflexions sont menées sur les objectifs de ce modèle, qui expriment une tentative de conditionner les pratiques spatiales de la population, et sur l'efficacité de l'instrumentalisation du contrôle social symbolisé par des couleurs qui indiquent l'intensité des restrictions.

The Covid-19 pandemic reached Rio Grande do Sul (RS), highlighting the need for a multidisciplinary and systematic approach, seeking emerging responses. The lack of a national strategy to combat the new coronavirus required the elaboration of an alternative by the local government. The option adopted was a controlled distance model, considering the health system management, aiming at guaranteeing the capacity to attend the sick due to Covid-19 and other diseases, and allowing the functioning of the economic sectors. This article provides an overview of the confirmation of cases of Covid-19 in Rio Grande do Sul, analyzes the evolution of the disease from February to October 2020, and gives a critical commentary on the controlled distance model applied by the state government. Reflections are made on the objectives of such a model, which express an attempt to condition the population’s spatial practices, and on the efficiency of the instrumentalization of social control symbolized by colors indicating the intensity of restrictions.

No quadro da chegada da Covid-19 no Rio Grande do Sul (RS), em março de 2020, iniciamos o monitoramento da pandemia utilizando um Sistema de Informação Geográfica (SIG) online. Ele foi desenvolvido dentro do Projeto SIG Litoral, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, com a estratégia de disponibilizar à sociedade análises espaciais e dados organizados sobre a doença, reunindo pesquisadoras/es, bolsistas e voluntárias/os. O portal, voltado à comunicação em saúde, possibilita a visualização de dados nas escalas global, nacional e regional, além do monitoramento das populações indígenas da Amazônia e o mapeamento das redes de solidariedade no Litoral Norte do RS. Nesse artigo, enfocamos principalmente o monitoramento da Covid-19 no RS, abordando as ferramentas utilizadas, os desafios para obtenção de dados e algumas análises espaciais realizadas. Mostramos divergências entre as fontes de dados, indicando o problema da subnotificação e as diferentes metodologias empregadas pelos sistemas de vigilância sanitária. Por fim, mostramos alguns indicadores sobre números de acessos ao SIG e alcance geográfico do monitoramento da Covid-19 pela UFRGS, repercutindo positivamente na sociedade ao dar transparência aos dados oficiais, contribuindo para a pluralidade do debate sobre a pandemia, a interação de equipes multidisciplinares e a formação acadêmica de estudantes.

Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um Sistema de Informação Geográfica (SIG) das instituições de ensino básico, fundamental e médio, tanto públicas como particulares da região do litoral norte do Rio Grande do Sul, Brasil. O texto relata as seguintes etapas: aquisição dos dados, construção do banco de dados georreferenciado, análise de algumas características das escolas (número de alunos, situação rural/urbana, escola indígena) e infraestrutura disponível (biblioteca, internet, quadra, pátio) e, finalmente, a representação visual da distribuição espacial das escolas e seus indicadores. A base espacial georreferenciada, contendo a localização das escolas, foi construída a partir das coordenadas geográficas fornecidas pela Secretaria Estadual de Educação e pela geocodificação através do ArcGis. A base de dados estatísticos foi coletada através do processamento dos microdados do Censo Escolar de 2018, do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP).

ABSTRACT:

This work presents the development of a Geographic Information System (GIS) for the analysis of basic and high school institutions, both public and private in the northern coast of Rio Grande do Sul, Brazil. The text reports the following steps: data acquisition, construction of the georeferenced database, analysis of some schools characteristics (number of students, rural / urban situation, indigenous school) and available infrastructure (library, internet, court, patio) and, finally, the visual representation of the spatial distribution of schools and their indicators. The georeferenced spatial base, containing the location of the schools, was built from the geographical coordinates provided by the State Department of Education and by geocoding through ArcGis. The statistical database was collected through the processing of microdata from the 2018 School Census, from National Institute for Educational Studies and Research "Anísio Teixeira" (INEP).