Identification of risk areas using spatial clustering to improve dengue monitoring in urban environments (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: DELBEM, ALEXANDRE CLÁUDIO BOTAZZO - ICMC ; SARAIVA, ANTONIO MAURO - EP ; LOPES, GESIEL RIOS - ICMC ; SILVA, ROBERTO FRAY DA - IEA
- Unidades: ICMC; EP; IEA
- DOI: 10.36558/rsc.v12i3.7921
- Subjects: DENGUE; ÁREA DE RISCO; VULNERABILIDADE; TOMADA DE DECISÃO
- Keywords: Spatial clustering
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Revista de Sistemas e Computação
- ISSN: 2237-2903
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, n. 3, p. 45-50, 2022
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
LOPES, Gesiel Rios et al. Identification of risk areas using spatial clustering to improve dengue monitoring in urban environments. Revista de Sistemas e Computação, v. 12, n. 3, p. 45-50, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.36558/rsc.v12i3.7921. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Lopes, G. R., Silva, R. F. da, Pelarigo, K. J., Yamamura, M., Delbem, A. C. B., & Saraiva, A. M. (2022). Identification of risk areas using spatial clustering to improve dengue monitoring in urban environments. Revista de Sistemas e Computação, 12( 3), 45-50. doi:10.36558/rsc.v12i3.7921 -
NLM
Lopes GR, Silva RF da, Pelarigo KJ, Yamamura M, Delbem ACB, Saraiva AM. Identification of risk areas using spatial clustering to improve dengue monitoring in urban environments [Internet]. Revista de Sistemas e Computação. 2022 ; 12( 3): 45-50.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.36558/rsc.v12i3.7921 -
Vancouver
Lopes GR, Silva RF da, Pelarigo KJ, Yamamura M, Delbem ACB, Saraiva AM. Identification of risk areas using spatial clustering to improve dengue monitoring in urban environments [Internet]. Revista de Sistemas e Computação. 2022 ; 12( 3): 45-50.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.36558/rsc.v12i3.7921 - MultiMaps: a tool for decision-making support in the analyzes of multiple epidemics
- Proposal of a framework for improving multi-criteria decision-making related to epidemics using heterogeneous spatial data and evolutionary algorithms
- Use of multicriteria analysis and map algebra to identify risk areas for multiple health aggravations
- Evolutionary algorithms for enhanced public health mapping
- Identification of risk areas as a method of surveillance of dengue cases
- Agricultura Digital
- A theoretical framework for multi-Hazard risk mapping on agricultural areas considering artificial intelligence, IoT, and climate change scenarios
- MultiMapas: abordagem multiobjetivo para construção de mapas coropléticos de dados heterogêneos multifontes
- Long term consequences of climate shocks on crop insurance in BraziL
- A data-driven framework for identifying productivity zones and the impact of agricultural droughts in sugarcane using SPI and unsupervised learning
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