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.
Betal enkelt med kort, Klarna, Apple Pay eller Google Pay. Ikke fornøyd? Du har alltid 14 dagers angrerett. Les mer i våre vilkår. Har du spørsmål, send oss en e-post på hello@memmo.org.
Memmo gjør det enklere å studere – uansett hvor du er i verden. Hos oss samler du pensumbøker og smarte studieverktøy på ett og samme sted: sammendrag, quizer, podkaster og flashcards. Og så Ted, din studiekompis som svarer på alt du lurer på. Over 50 000 studenter studerer allerede her – bygget for at du skal lære raskere og stresse mindre.
Du vil kanskje også like
Kjøp boken0