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Spatial machine-learning analysis of child indicators

Projektbeschreibung

Räumliches maschinelles Lernen für die Überwachung gefährdeter Kinder

Die Initiative Horizont Europa steht im Einklang mit den UN-Zielen für nachhaltige Entwicklung. Die WHO-UNICEF-Lancet-Kommission legt besonderes Augenmerk auf Kinder, da sie eine der am stärksten gefährdeten und marginalisierten Gruppen weltweit sind und ihnen eine Schlüsselrolle bei der Erreichung dieser Ziele zukommt. Die ausschließliche Verwendung von Erhebungsdaten zur Berechnung von Indikatoren für Kinder hat ihre Grenzen, da die Erhebungen möglicherweise regelmäßig aktualisiert werden müssen oder nur bestimmte Regionen eines Landes abdecken. Im über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekt SMALACI werden Satellitenbilder und Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt, um gefährdete Kinder in Ländern mit veralteten oder unvollständigen Erhebungsdaten zu identifizieren. Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung von Instrumenten zur Überwachung der Fortschritte bei der Verwirklichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung, zur Ausarbeitung gezielter Maßnahmen und zur Senkung der mit Programmen zur Armutsbekämpfung verbundenen Kosten.

Ziel

Horizon Europe seeks to achieve the UN’s Sustainable Development Goals (SDGs). The WHO–UNICEF–Lancet Commission suggests placing children at the center of the SDGs, because children are among the world’s most vulnerable and marginalized population. Child indicators calculated with surveys are limited because surveys can be outdated and do not cover all the regions of a country. In this context, the objective of the project is to develop a methodology to overcome this limitation and identify vulnerable young children in countries with outdated, incomplete, and low-quality survey information. The methodology is based on a spatial machine-learning analysis of child indicators and integrates 3 disciplines: child development, spatial analysis of satellite images, and machine-learning. Satellite images and households’ simulations will complement the missing or outdated information of surveys, and machine learning will identify children that could be left behind during the development process due to the intersectionality of gender with biological diversities, ethnicity, socio-economic status, and geographical location. The project will create new tools for monitoring the progress towards the SDGs and will help to formulate targeted interventions that increase the social impact and reduce the economic costs of poverty-reduction and development programs. If the project is funded, Dr. Rolando Gonzales Martinez will carry out the fellowship at the University of Groningen, under the supervision of Prof. Dr. Hinke Haisma and with support from Prof. Dr. Dimitris Ballas. A short visit to UNICEF is planned as a secondment for Dr. Gonzales Martinez, so he can work with UNICEF on improving the policy impact of the project. The transfer of knowledge between the research fellow and the host organization, the teaching activities, and the short visit to UNICEF will increase the career prospects and employability of Dr. Gonzales Martinez within and outside academia.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 203 464,32
Adresse
Broerstraat 5
9712CP Groningen
Niederlande

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Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Partner (1)

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