Resumen Las fuentes demográficas presentan algunos sesgos de información en cuanto al registro del trabajo femenino, dado que en los censos de población se omitieron las ocupaciones de muchas mujeres. Varios autores han explicado este fenómeno como un descuido por parte de los empadronadores que privilegiaron las actividades de los jefes de familia varones. Debido a los silencios que presentan estos documentos, utilizamos la triangulación de fuentes con la finalidad de corroborar si efectivamente estas mujeres se encontraban desempleadas u ocultaron sus empleos por alguna razón. En este artículo esbozamos una alternativa para abordar el problema de la omisión de empleo de las mujeres solteras, al tomar como base el Censo de la Ciudad de México de 1790. Para ello, identificamos cinco aspectos que resaltan los motivos por los que se omitieron sus ocupaciones: la situación doméstica, los empleos ocultos, las estrategias de subsistencia, las condiciones de salud y las conductas delictivas. Argumentamos que el empleo femenino no fue omitido al azar por los empadronadores sino que es el reflejo de la percepción de la mujer en la sociedad colonial, ya que muchas de ellas trabajaban y su empleo les garantizaba su independencia económica. Por tal motivo, resaltamos que deben explorarse las condiciones de las ocupaciones no registradas porque la imagen del trabajo femenino estará incompleta si no advertimos este fenómeno.

Abstract Demographic sources present some information gaps regarding the registration of female work because the occupations of many women were omitted in the population censuses. Several authors have explained this phenomenon as an oversight on the part of the census-takers, who privileged the activities of male heads of households. Due to the silences presented by these documents, we used the triangulation of sources, to corroborate whether these women were unemployed or hid their jobs for some reason. In this article we propose an alternative to address the problem of the omission of employment of single women, based on the Census of Mexico City of 1790. For this, we identify five aspects that highlight the reason their occupations were omitted: domestic situation, hidden jobs, subsistence strategies, health conditions, and criminal behaviors. We argue that female employment was not randomly omitted by the census-takers, but rather is the reflection of the perception of women in colonial society, since many of them worked and their employment guaranteed their economic independence. For this reason, we emphasize that the conditions of unregistered occupations should be explored, because the image of female work will be incomplete if we do not take note of this phenomenon.

Resumo As fontes demográficas apresentam alguns vieses de informação quanto ao registro do trabalho feminino, visto que nos censos populacionais foram omitidas as ocupações de muitas mulheres. Diversos autores explicaram esse fenômeno como um descuido dos recenseadores, uma vez que privilegiavam a atuação dos chefes de família masculinos. Devido aos silêncios que esses documentos apresentam, utilizamos a triangulação de fontes, a fim de corroborar se essas mulheres estavam de fato desempregadas ou esconderam o emprego por algum motivo. Neste artigo, delineamos uma alternativa para abordar o problema da omissão de emprego de mulheres solteiras, com base no Censo da Cidade do México de 1790. Para isso, identificamos cinco aspectos que destacam os motivos pelos quais sus ocupações foram omitidas: situação doméstica, empregos ocultos, estratégias de subsistência, condições de saúde e comportamentos criminosos. Argumentamos que o emprego feminino não foi omitido aleatoriamente pelos recenseadores, mas sim um reflexo da percepção das mulheres na sociedade colonial, uma vez que muitas delas trabalhavam e o seu emprego garantia a sua independência econômica. Por esse motivo, ressaltamos que as condições das ocupações não registradas devem ser exploradas, pois a imagem do trabalho feminino ficará incompleta se não percebermos esse fenômeno.

Resumo A literatura sobre o desenvolvimento econômico ressalta que o investimento em capital físico, capital humano e a melhora da produtividade são essenciais nesse processo. Ressalta-se, também, a importância de instituições na acumulação de fatores de produção e na produtividade. A partir desse cenário, o presente estudo realiza uma análise da qualidade institucional no desenvolvimento das regiões brasileiras, utilizando instrumentos do primeiro censo (1872) para controlar para os problemas de causalidade reversa, erros de mensuração e omissão de variável relevante. Os resultados empíricos sugerem que as instituições são cruciais no desenvolvimento regional e que o principal canal é via produtividade.

Abstract The economic growth and development literature underlines that physical and human capital investments, and productivity are essential in this process. It has also been emphasized the importance of good institutions to foster factors of production accumulation and productivity. Considering this, the present study assesses the importance of institutional quality on the Brazilian regional development via instruments from de first Brazilian Census (1872) to control for reverse causality, measurement error, and omission of relevant variable. The empirical results support the importance of institutions on regional development, and that the main channel is through productivity.

Uruguay National Census was quality and coverage positively evaluated in general, attaining international standard requirements. However, the data collecting process had some difficulties. The omission are concentrated in segments socioeconomically vulnerable. This could have an impact over the algorithm performed by the government to select the beneficiary population of cash-transfer programs. The heterogeneous spatial pattern of the target population and of the omission itself makes necessary define regions for the imputation of the missing data. Regions are obtained by means of spatial oblique decision trees. Spatial Autorregresive models are adjusted for each region. The models are assessed using cross-validation methods. Results are compared with the performance of a global model for the whole map. Except by one region, models that minimize cross-validation's errors show a similar lag in each region. The cross-validation error for the global model is quite similar. Nevertheless, spatial autocorrelation is detected according to the Moran test for residuals. Hence, the data imputation is performed by regions, with local SAR models, selecting the lag according to the cross-validation error. Results show that target population is underestimated approximately by a 5% over the total obtained with census data.

En general, la calidad y cobertura del Censo de Población y Vivienda de Uruguay del año 2011 fue calificada como positiva. Sin embargo, su implementación no estuvo exenta de inconvenientes. La omisión se concentró en zonas socioeconómicamente más vulnerables, lo que afectaría el mecanismo utilizado por el gobierno para seleccionar la población beneficiaria de programas de transferencias monetarias. El patrón de la población elegible y de la propia omisión hace necesaria una regionalización previa a la imputación, dada la distribución espacial heterogénea en el mapa de la variable de interés. Las regiones se construyen mediante el algoritmo de árboles oblicuos de decisión. Se ajustan modelos autorregresivos espaciales en cada región que son evaluados utilizando validación cruzada, y se comparan los resultados con el de un modelo global. Los modelos con menor error dentro de cada región muestran un rezago similar medido en distancia, a excepción de un caso. El modelo global presenta un error del mismo orden que los modelos locales, pero presenta autocorrelación espacial en los residuos, por lo que se decide trabajar con los modelos obtenidos por región. Los resultados de la imputación muestran una subestimación de la población elegible de un 5% sobre el total estimado con datos censales.

Abstract: Based on the theoretical-methodological branch of demographic data evaluation, the article estimates the population coverage of Argentina’s 2010 population census. Complementing other research, this study provides an estimate of housing and household coverage based on information published by the National Institute of Statistics and Censuses. The omission recorded is low for the general average of Latin America, but high compared with the 1980 and 1991 census rounds, with a lack of transparency in the results-building processes at various levels.

Resumen: Basado en la rama teórico-metodológica de la evaluación de datos demográficos, el artículo realiza una estimación de la cobertura de población del censo de población 2010 de Argentina. Complementando otras investigaciones, se integra esta indagación con una estimación sobre la cobertura de viviendas y hogares con base en la información publicada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos. La omisión registrada muestra un bajo nivel con respecto al promedio general de América Latina, aunque alto comparado con las rondas censales de 1980 y 1991, y prevalece en distintos niveles la falta de transparencia en los procesos de construcción de resultados.

Justificación y Objetivo: En América Latina la diabetes ocasiona la muerte de 45.000 personas cada año. Es probable que las cifras reales se acerquen a los 300.000 debido a los problemas que existen de subregistro como causa de muerte. En Costa Rica, que posee la tasa más baja según la OPS, se incrementaría en un 56% si se considerasen las muertes por enfermedades cardiovasculares de personas con diabetes. El presente estudio tuvo como objetivo conocer las causas de muerte en una población diabética costarricense y la calidad de su certificado de defunción. Metodología: Se analizó la causa de muerte de 101 personas fallecidas de una cohorte de 572 personas diabéticas, utilizando los diagnósticos de los certificados de defunción emitidos por los médicos y los diagnósticos finales recodificados del Instituto Nacional de Estadística y Censo de Costa Rica (INEC) para las estadísticas vitales del país la calidad del certificado se analizó comparando estos dos registros y el subregistro del diagnóstico de diabetes en patologías asociadas con la DM y las enfermedades cardiovasculares. Resultados: Según el INEC las causas de muerte se distribuyeron en un 24% para las enfermedades cardiovasculares, 23% para las neoplasias y 24% para las complicaciones de la diabetes. La diabetes se omitió en el certificado de defunción de las personas diabéticas en más del 50%, ni siquiera fue reprobada como causa secundaria. Las causas de muerte del certificado de defunción emitido por los médicos coincidieron solo en un 66% con las del INEC. Conclusión: La omisión de la diabetes como causa de muerte o causa secundaria en los certificados de defunción conlleva a una subestimación de su importancia en las estadísticas vitales del país. El que no se consideren las causas secundarias en las estadísticas vitales también contribuye a esta subestimación. El análisis de las causas secundarias en las estadísticas vitales y una mejor educación de los médicos para aumentar la conciencia de la importancia de su inclusión en el certificado de defunción contribuiría a medir el impacto de la diabetes como causa de muerte sobretodo asociada a la enfermedad cardiovascular; esto permitiría visualizar a la DM como una prioridad en la salud pública de Costa Rica.

Background and aim: In Latin America, diabetes kills 45,000 people every year. It is likely that the actual figures are closer to 300,000 because of underreporting problems that exist in the cause of death. In Costa Rica, which has the lowest rate according to PAHO, this would increase by 56% if deaths from cardiovascular disease in people with diabetes were considered. This study aimed to recall the causes of death in a diabetic population of Costa Rica and the quality of their death certificates. Methods: We analyzed the cause of death of 101 people that died of a cohort of 572 diabetics, using the diagnoses of death certificates issued by doctors and the final diagnoses recoded by the National Institute of Statistics and Census of Costa Rica (INEC). The quality of the death certificates were analyzed by comparing these two sources of basic death causes and the percentage of under- diagnosis of diabetes in pathologies associated with diabetes or cardiovascular disease. Results: According to the INEC, causes of death were distributed: 24% for cardiovascular diseases, 23% for neoplasms and 24% for complications of diabetes. Diabetes was omitted in over 50% of the death certificates; it was not even mentioned as a secondary cause. The basic cause of death of the death certificates issued by doctors matched only in 66% with those of the INEC. Conclusion: The omission of diabetes as a cause of death or as a secondary cause in the death certificates leads to an underestimation of its importance in the countries’ vital statistics. Diabetes as a secondary cause is disregarded in vital statistics, contributing also to this underestimation. Analysis of secondary causes in vital statistics and better education of physicians to increase awareness of the importance of the inclusion of diabetes as a death cause in the death certificate would help to see better the impact of diabetes as a cause of death, especially associated with cardiovascular disease; this would visualize diabetes as a priority in public health in Costa Rica.

Este artigo investiga os sentidos assumidos pela classificação racial nos censos brasileiros. Propõe uma análise convergente entre as convenções sociopolíticas estabelecidas para a investigação (1872, 1890, 1940) ou omissão (1920) do quesito racial dos levantamentos, em diferentes momentos históricos, e o processo de emergência da comunidade técnica de estatísticos em meio às mudanças do paradigma censitário. Como método, considera-se a circularidade existente entre o sistema social de classificação racial, as obras intelectuais de interpretação da nacionalidade vinculadas ao suporte censitário - "O povo brasileiro e sua evolução", de Oliveira Vianna (1920), e "A cultura brasileira", de Fernando de Azevedo (1940) - e o papel das exigências técnicas na tomada de posição dos estatísticos. São analisados relatórios de organizadores e comissões censitárias no plano verbal, comparando os argumentos apresentados às formas de execução das categorias e às informações e cruzamentos obtidos no plano matricial. Toma-se o censo de 1940 como ponto de inflexão na organização da atividade por acentuar o conflito estrutural entre a função prioritariamente política, até então reservada às estatísticas, e a consagração da competência técnica de seus produtores. Nesses termos, este trabalho aborda a progressiva liberação da ideologia estatística frente aos mecanismos da propaganda política sobre a cor.

This paper investigates the meanings given by the racial classification in several Brazilian census. It proposes a convergent analysis of the social-political conventions established for the research (1872, 1890, 1940) or omission (1920) of the racial item of the surveys in different historical moments and the emergency of the technical community of statisticians in the midst of changing in paradigm census. As a method, it assumes a circularity between the social system of racial classification, the interpretations chapters on national identity hired to introduce the census - "O povo brasileiro e sua evolução" by Oliveira Vianna (1920), and "A cultura brasileira" by Fernando de Azevedo (1940) - and the role played by the technical requirements in the taken positions of the statisticians. The article analyzes the reports written by the census committees and organizers at the verbal level, in order to compare the arguments presented to the informations and crossings obtained in the matrix level. It takes the 1940 census as a turning point in the statistical activity because it reveals the structural conflict between the policy function primarily reserved for statistics and the consecration of the technical competence. Accordingly, this paper addresses the gradual release of statistical ideology from the political propaganda on the color.