"Item Id";"Item URI";"Dublin Core:Title";"Dublin Core:Creator";"Dublin Core:Contributor";"Dublin Core:Date";"Dublin Core:Date Submitted";"Dublin Core:Publisher";"Dublin Core:Subject";"Dublin Core:Spatial Coverage";"Dublin Core:Temporal Coverage";"Dublin Core:Description";"Dublin Core:Language";"Dublin Core:Type";"Dublin Core:Extent";"Dublin Core:Bibliographic Citation";"Dublin Core:Rights";"Dublin Core:Format";"Dublin Core:Identifier";"Dublin Core:Coverage";"Dublin Core:Alternative Title";"Dublin Core:Abstract";"Dublin Core:Table Of Contents";"Dublin Core:Date Available";"Dublin Core:Date Created";"Dublin Core:Date Accepted";"Dublin Core:Date Copyrighted";"Dublin Core:Date Issued";"Dublin Core:Date Modified";"Dublin Core:Date Valid";"Dublin Core:Conforms To";"Dublin Core:Has Format";"Dublin Core:Has Part";"Dublin Core:Has Version";"Dublin Core:Is Format Of";"Dublin Core:Is Part Of";"Dublin Core:Is Referenced By";"Dublin Core:Is Replaced By";"Dublin Core:Is Required By";"Dublin Core:Is Version Of";"Dublin Core:References";"Dublin Core:Replaces";"Dublin Core:Requires";"Dublin Core:Medium";"Dublin Core:Accrual Method";"Dublin Core:Accrual Periodicity";"Dublin Core:Accrual Policy";"Dublin Core:Audience";"Dublin Core:Audience Education Level";"Dublin Core:Mediator";"Dublin Core:Instructional Method";"Dublin Core:Provenance";"Dublin Core:Source";"Dublin Core:Relation";"Dublin Core:Access Rights";"Dublin Core:License";"Dublin Core:Rights Holder";"Item Type Metadata:Text";"Item Type Metadata:Interviewer";"Item Type Metadata:Interviewee";"Item Type Metadata:Location";"Item Type Metadata:Transcription";"Item Type Metadata:Local URL";"Item Type Metadata:Original Format";"Item Type Metadata:Physical Dimensions";"Item Type Metadata:Duration";"Item Type Metadata:Compression";"Item Type Metadata:Producer";"Item Type Metadata:Director";"Item Type Metadata:Bit Rate/Frequency";"Item Type Metadata:Time Summary";"Item Type Metadata:Email Body";"Item Type Metadata:Subject Line";"Item Type Metadata:From";"Item Type Metadata:To";"Item Type Metadata:CC";"Item Type Metadata:BCC";"Item Type Metadata:Number of Attachments";"Item Type Metadata:Standards";"Item Type Metadata:Objectives";"Item Type Metadata:Materials";"Item Type Metadata:Lesson Plan Text";"Item Type Metadata:URL";"Item Type Metadata:Event Type";"Item Type Metadata:Participants";"Item Type Metadata:Birth Date";"Item Type Metadata:Birthplace";"Item Type Metadata:Death Date";"Item Type Metadata:Occupation";"Item Type Metadata:Biographical Text";"Item Type Metadata:Bibliography";"Item Type Metadata:Director/a";"Item Type Metadata:Lugar de edición";"Item Type Metadata:Filiación institucional";"Item Type Metadata:Título obtenido";"Item Type Metadata:Identificador interno";"Item Type Metadata:Institución otorgante";tags;file;itemType;collection;public;featured 15;https://repositorio.sociales.uba.ar/items/show/15;"Desafíos del análisis del tiempo en las ciencias sociales: aplicación de metodologías longitudinales al estudio de la evolución de la pobreza por ingresos en el Partido de Tres de Febrero en el periodo 2000 – 2005";"Oliva, Miguel F.";"Piovani, Juan Ignacio";2015;2015;"Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales";"Pobreza^^Estratificación social^^Metodología^^Ciencias sociales^^Condiciones de vida^^Factor tiempo^^Ingresos de hogares^^Teoría social";Argentina;"2000 – 2005";"En esta tesis se abordan distintos problemas en relación al análisis de los efectos del paso del tiempo en los fenómenos sociales, y algunos de los desafíos metodológicos, epistemológicos, y de diálogo e integración de las ciencias sociales con otras disciplinas científicas que pueden enriquecer esta tarea. Así, se conceptualiza a la dimensión temporal como un factor significativo para la comprensión de los procesos sociales. Este abordaje se aplica al análisis de datos de un estudio longitudinal de las condiciones de vida, pobreza e ingreso en el Partido de Tres de Febrero. Los cientistas sociales en sus prácticas académicas y profesionales en general se focalizaron en el estudio de las sociedades contemporáneas a los investigadores, y en el análisis de datos transversales. Hoy existe un interés creciente en el análisis empírico de los procesos de cambio, en los análisis diacrónicos(Singer & Willet, 2003), en el estudio a largo plazo de las consecuencias de las acciones sociales, y en el desarrollo de programas de investigación longitudinales de gran alcance - Por ejemplo, el British Household Panel Survey, European Community Household Panel, el Panel Study of Income Dynamics (ISR)-. Se observa un renovado interés en el tiempo desde un punto de vista teórico y metodológico, que seguramente enriquece a las ciencias sociales. En general, la aplicación de estas metodologías requiere incorporar interpretaciones teóricas sobre el tiempo. Con este objetivo se revisan distintos abordajes sobre esta temática en las ciencias sociales, y algunos conceptos de otros campos científicos que pueden ser de utilidad. En el Capítulo 1 se examina la escasa inclinación al estudio del cambio (Adam, 1990) de algunas corrientes teóricas del siglo XX (entre ellos el estructuralismo, y el estructural funcionalismo), imitando quizás la búsqueda de leyes invariantes típica de las ciencias naturales. Luego, y entre otros aportes teóricos, a partir de los enfoques afines a la estructuración social y la conceptualización de la reproducción en el tiempo de las configuraciones sociales (Giddens, 1989), el factor temporal vuelve a adquirir relevancia teórica. Hoy, si bien se ha perdido la certidumbre de encontrar leyes invariantes, varios autores indican que es posible desde la sociología ayudar a delinear futuros abiertos, quizás como una de las nuevas tareas posibles para las ciencias sociales(Bauman, 2014; H. Zemelman, 2001). Los enfoques teóricos fueron también enriquecidos con nuevas metodologías que permiten estudiar el cambio, tales como los modelos multinivel o mixtos(Singer & Willet, 2003), el análisis de supervivencia y de riesgo (hazard functions), los estudios panel y distintas técnicas econométricas (Hsiao, 1986). Los datos de corte transversal no son suficientes; medir cambios es relevante en ciencias sociales, y para hacerlo, se requieren datos longitudinales. Las metodologías del estudio del cambio vuelven a plantear una necesaria revisión de los supuestos teóricos, epistemológicos y metodológicos involucrados. Algunas de estas problemáticas requieren un abordaje interdisciplinario (Prigogine, 1993; Prigogine, Stengers, & Prigogine, 1984). E implica analizar factores y conceptos como la irreversibilidad, el azar, la probabilidad de los eventos, y el ordenamiento temporal causa - efecto. Incorporando estos conceptos a la metodologías de investigación social y aplicándolos a un estudio de caso, se identifican cuatro desafíos metodológicos y epistemológicos del análisis del tiempo: 1) la presencia de efectos irreversibles-- los que ocurren en una dirección en el tiempo, y rompen la simetría entre el antes y el después(Prigogine, 1993)--; 2) la obsolescencia de indicadores que operacionalizan conceptos: la relación entre el concepto y el indicador puede no ser constante con el paso del tiempo en ciencias sociales(Oliva, 2014); 3) la posibilidad de elaborar pronósticos, y las limitaciones de la prognosis de variables y escenarios sociales; y 4) la distinción entre causa y efecto, considerando un ordenamiento temporal donde la causa (o variable independiente) es anterior al efecto (o variable dependiente, respectivamente). Estos cuatro desafíos no son los únicos, pero pueden ser relacionados con problemas de investigación empírica y metodologías. Para ilustrar esto en el Capítulo 2 se analiza la evolución de la pobreza y los ingresos en el Partido de Tres de Febrero entre 2000 y 20052, aplicando técnicas de análisis longitudinales. La información resulta relevante dado que se capta en un proceso de crisis social en Argentina a partir de 2001.Se estima la población bajo la línea de pobreza, calculada a partir de las metodologías habituales que utilizaba en ese período en la estadística oficial de Argentina. A partir de estas estimaciones, se analizan las trayectorias de pobreza utilizando metodologías de análisis longitudinal de variables -los datos analizados fueron captados en el marco del proyecto de investigación “Estudio longitudinal de la evolución de la calidad de vida, las condiciones sociolaborales y el ingreso en los hogares del Partido de Tres de Febrero”- categóricas–calculando las transiciones y cambios de estado(Héctor Maletta, 2012)--, y métodos multinivel para el análisis de la evolución de los ingresos individuales. Al mismo tiempo, se indagan algunas hipótesis sobre cómo operan los mecanismos de exclusión en la pobreza, y se evalúa la pertinencia del análisis longitudinal a fin de orientar algunos tipos de intervención social y políticas públicas. El análisis evolutivo enriquece la comprensión de la estratificación social. Así, en esta tesis se integra la aplicación de métodos longitudinales con una conceptualización de la dimensión temporal como un factor significativo para la comprensión de los procesos sociales. Las conclusiones empíricas se relacionan con los cuatro desafíos planteados para el análisis del tiempo, lo cual resulta un aporte original de la tesis. De este modo se busca enriquecer distintos aspectos metodológicos y epistemológicos del quehacer de las ciencias sociales. ^^Fil: Oliva, Miguel F. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales. Buenos Aires, Argentina";spa;"info:eu-repo/semantics/doctoralThesis^^info:ar-repo/semantics/tesis doctoral ^^info:eu-repo/semantics/acceptedVersion";"203 p.";;"info:eu-repo/semantics/openAccess^^http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/deed.es^^Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.0 Genérica (CC BY-NC-ND 2.0)";application/pdf;"http://repositorio.sociales.uba.ar/items/show/15";"ARG^^2000 – 2005";;"This thesis addresses various issues related to the analysis of the effects of time on social events, some of the methodological / epistemological challenges, and of dialogue and integration of social sciences with other sciences that can improve this task. Temporality is therefore conceptualized as a significant dimension for understanding social processes. This approach is applied to the analysis of data from a longitudinal study of living conditions, poverty and income, in the area of Tres de Febrero (Buenos Aires, Argentina). In their academic and professional practices social scientists were usually focused on the study of their contemporary societies, and in the analysis of cross-sectional data. Today, we find a renewed attention on the empirical analysis of the processes of changeusing diachronic data analysis (Singer & Willet, 2003), and in the development oflong term longitudinal researchprograms, mainly in Europe and United States3.This renewed interest in time from a theoretical and methodological point of view, surely enriches the social sciences, and helps to address the long- term consequences of social actions. In general, the use of these methodologies requires theoretical interpretations of time. In Chapter 1,we discuss some featuresof the theoretical approaches of the twentieth century(in particular structuralism, structural functionalism and linguistics) and their low proclivity to study change (Adam, 1990). Then, from approaches related to social structuring (Giddens, 1984)and the concept of reproduction of social structures,time hasonce more theoretical relevance. These theoretical approaches were also enriched with new methodologies, such as multilevel models of change (Singer & Willet, 2003), panel studies and different econometric techniques (Hsiao, 1986), survival and risk analysis, hazard functions. The cross-sectional data are not sufficient; measuring changes in social sciences is relevant, and doing so requires longitudinal data. The study of change raises a necessary review of the theoretical, epistemological and methodological assumptions involved. Some of these problems require an interdisciplinary approach ofissues as irreversibility (Prigogine, 1993; Prigogine, Stengers, 1984), probability of events, and ordering of causes and effectsin time. Integratingin a case studythese concepts, four methodological and epistemological challenges for the analysis of time are identified: 1) the presence of irreversible effects –those which occur in one direction in time -- , with a disruptionof the symmetry between “before” and “after”(Prigogine, 1993); 2) obsolescence of indicators that operationalize concepts: in social sciences the relationship between the concept and the indicator may not be constant over time (Oliva, 2014); 3) the difficulties of forecasting and prognosis of variables in social structures and scenarios; 4) the distinction between cause and effect, considering an temporary sequence where the cause (or independent variable) is previous to the effect (or dependent variable, respectively). These challenges are not unique, but these can be related to methodological problems of empirical research. To illustrate these relations in Chapter 2 we examine longitudinal data, and the evolution of poverty and income in Tres de Febrero between 2000 and 2005. Population under the poverty lineis estimated with this data(with standard methodologies used at that time in Argentina by official statistics). From these estimates, poverty trajectories are examined using categorical variables methods of longitudinal analysis - transitions, events, changes -; also multilevel methods are used for the analysis of the evolution of individual incomes. The information is of particular relevance and interest since it was collectedin a social and political crisis in Argentina between 2000- 2005. In addition,some hypotheses about processesof social exclusion of households under poverty line are explored, and thus the relevance of longitudinal analysis to guide different social and public policy intervention.Therefore, the analysis of these processes in a time perspective enriches the comprehension of social stratification. In this thesis,the use of longitudinal methodsis merged with a conceptualization of time as a significant factor to understand social processes. The empirical findings are linked to the four challenges of time analysis previously acknowledged, which is an original contribution of this thesis. Thus, it seeks to enrich different methodological and epistemological features of the work of the social sciences.";"Agradecimientos Dedicatoria Introducción y estructura de la tesis Capítulo 1: Teoría social y tiempo 1.1 Investigación empírica y metodología de análisis del cambio en las ciencias sociales 1.2 El tiempo en las ciencias sociales 1.3 Procesos reversibles e irreversibles 1.4 Desafíos teóricos y metodológicos del análisis del tiempo Capítulo 2: Aplicación de los desafíos del análisis del tiempo a un estudio longitudinal de condiciones de vida en el partido de Tres de Febrero 1.5 Descripción del estudio longitudinal y del partido de Tres de Febrero 1.6 Estratificación social y pobreza por ingresos 1.7 Trayectorias de pobreza por ingresos 1.8 Modelos multinivel aplicados al análisis de trayectorias de ingresos Conclusiones Anexo 1.9 Cuadros de resultados e información complementaria 1.10 Cuestionario Individual (Año 2000) Bibliografía ";;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;"Buenos Aires, Argentina";"Fil: Oliva, Miguel F. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales. Buenos Aires, Argentina";"Doctor de la Universidad de Buenos Aires en Ciencias Sociales";;"Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales";"Argentina,Ciencias sociales,Condiciones de vida,Estratificación social,Factor tiempo,Ingresos de hogares,Metodología,Pobreza,Provincia de Buenos Aires,Teoría social";https://repositorio.sociales.uba.ar/files/original/01e5a14785aa9e3f829d1a786c14d189.pdf;Tesis;"Tesis de Doctorado";1;0