Descrizione del progetto
Dare forma all’assistenza sociale in panorami di dati incerti
In molti paesi africani, i sistemi di assistenza sociale faticano a indirizzare le risorse a causa dell’incompletezza dei dati sulla popolazione. I sistemi statistici nazionali sono spesso frammentari, rendendo difficile per i governi individuare chi ha diritto alle prestazioni sociali. È difficile pianificare e distribuire le risorse in modo da soddisfare le esigenze dei più vulnerabili. In questo contesto, il progetto ModelFutures, finanziato dal CER, intraprenderà una ricerca etnografica in Botswana, Ghana, Kenya e Senegal. Esplorando il modo in cui gli stati generano proiezioni sull’assistenza sociale futura in mezzo a queste lacune di dati, il progetto indaga il ruolo dei modelli statistici nella definizione delle politiche di assistenza sociale. Esamina inoltre il modo in cui gli esperti adattano i modelli globali ai contesti locali, producendo nuove intuizioni per una pianificazione assistenziale basata su dati concreti.
Obiettivo
Welfare systems rely on extensive knowledge about the population to plan, finance, and expend limited resources in a targeted manner. In view of their often-fragmented national identification and statistical systems, Africas emerging welfare states are thus facing significant challenges in their capacity to establish categories of welfare entitlement and to target groups for intervention. Led by the PI, ModelFutures team will carry out ground-breaking, comparative ethnographic research at the statistics-welfare nexus of four African country cases Ghana, Senegal, Kenya and Botswana to understand: How do states generate truths about future welfare in contexts of uncertain knowledge about the population and its wellbeing? The projects threefold objectives aim to (1) trace statistical modelling practices in the context of multi-facetted uncertainties about the population and its environs; (2) analyse the impact of adaptations and creative data practices on quantitative truth claims; and (3) connect statistical future-making and anticipatory welfare politics in sites of statistical innovation. ModelFutures ambition significantly extends beyond the state of the art of our understanding of statistical world-making by developing a novel concept of vernacular prediction that attunes to experts skilful adaptations of globally circulating computational models and standards, while attending to their modelling practices co-constitution with symbolic commitments and situated infrastructural arrangements. Combining expertise from anthropology, science and technology studies, and population statistics, ModelFutures generates novel theory on the production of evidence-based welfare policies in contexts of contested claims to the validity of data, methods, and the anticipatory politics that play out between short-term mitigation efforts and the pursuit of long-term dividends.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-STG
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
2300 Kobenhavn
Danimarca