The “leave no one behind” principle of the 2030 Agenda for Sustainable Development requires appropriate indicators for different segments of a country’s population. This entails detailed, granular data on population groups that extend beyond national trends and averages. The Asian Development Bank, in collaboration with the Philippine Statistics Authority and the World Data Lab, conducted a feasibility study to enhance the granularity, cost-effectiveness, and compilation of high-quality poverty statistics in the Philippines. This report documents the results of the study, which capitalized on satellite imagery, geospatial data, and powerful machine learning algorithms to augment conventional data collection and sample survey techniques.
Betaal eenvoudig met kaart, Klarna, Apple Pay of Google Pay. Niet tevreden? Je hebt altijd 14 dagen bedenktijd. Lees meer in onze voorwaarden. Heb je vragen, mail ons dan via hello@memmo.org.
Memmo maakt studeren makkelijker – waar je ook bent ter wereld. Wij brengen je cursusboeken en slimme studietools samen op één plek: samenvattingen, quizzen, podcasts en flashcards. En Ted, je studievriend die antwoord geeft op alles wat je je afvraagt. Meer dan 50.000 studenten studeren hier al – gebouwd om je sneller te laten leren en minder stress te geven.
Misschien vind je dit ook leuk
Koop het boek0