Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Spatial machine-learning analysis of child indicators

Opis projektu

Przestrzenne uczenie maszynowe do monitorowania dzieci w trudnej sytuacji

Inicjatywa „Horyzont Europa” jest zgodna z celami zrównoważonego rozwoju ONZ. Komisja WHO-UNICEF-Lancet skupia swoje działania na dzieciach, uznając ich kluczową rolę w osiąganiu tych celów, ponieważ stanowią one jedną z najbardziej wrażliwych i zmarginalizowanych grup na świecie. Opieranie się wyłącznie na danych ankietowych przy obliczaniu wskaźników dotyczących dzieci ma swoje ograniczenia, ponieważ ankiety mogą wymagać okresowych aktualizacji lub mogą obejmować tylko określone regiony w danym kraju. Finansowany z programu MSCA projekt SMALACI wykorzystuje zdjęcia satelitarne i techniki uczenia maszynowego do identyfikacji dzieci znajdujących się w trudnej sytuacji w krajach, w których informacje ankietowe są nieaktualne lub niekompletne. Jako ogólny cel postawiono sobie opracowanie narzędzi do monitorowania postępów na drodze do celów zrównoważonego rozwoju, tworzenia ukierunkowanych interwencji i zmniejszania kosztów związanych z programami ograniczania ubóstwa.

Cel

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 Child indicators calculated with surveys are limited because surveys can be outdated and do not cover all the regions of a country.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is to develop a methodology to overcome this limitation and identify vulnerable young children in countries with outdated, incomplete, and low-quality survey information.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 Satellite images and households’ simulations will complement the missing or outdated information of surveys, and machine learning will identify children that could be left behind during the development process due to the intersectionality of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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Wkład UE netto
€ 203 464,32
Koszt całkowity
Brak danych

Partnerzy (1)