Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "Data for Good at Meta", 
2
  "author": "Data for Good at Meta", 
            
3
  "author_email": "", 
3
  "author_email": "", 
            
4
  "creator_user_id": "77d79e63-5fb4-4320-94e4-51e5e9b8031c", 
4
  "creator_user_id": "77d79e63-5fb4-4320-94e4-51e5e9b8031c", 
            
5
  "extras": [], 
5
  "extras": [], 
            
6
  "groups": [], 
6
  "groups": [], 
            
7
  "id": "00a4270d-0a80-4d97-abf5-155148b2d8ca", 
7
  "id": "00a4270d-0a80-4d97-abf5-155148b2d8ca", 
            
8
  "isopen": true, 
8
  "isopen": true, 
            
9
  "license_id": "cc-by", 
9
  "license_id": "cc-by", 
            
10
  "license_title": "Creative Commons Attribution", 
10
  "license_title": "Creative Commons Attribution", 
            
11
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by", 
11
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by", 
            
12
  "maintainer": "Brian O'Leary", 
12
  "maintainer": "Brian O'Leary", 
            
13
  "maintainer_email": "[email protected]", 
13
  "maintainer_email": "[email protected]", 
            
14
  "metadata_created": "2022-06-27T14:38:00.605004", 
14
  "metadata_created": "2022-06-27T14:38:00.605004", 
            
n
15
  "metadata_modified": "2022-06-27T14:38:00.605014", 
n
15
  "metadata_modified": "2022-06-27T14:39:15.196158", 
            
16
  "name": 
16
  "name": 
            
17
-verde-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates", 
17
-verde-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates", 
            
18
  "notes": "The world's most accurate population datasets. Seven 
18
  "notes": "The world's most accurate population datasets. Seven 
            
19
maps/datasets for the distribution of various populations in South 
19
maps/datasets for the distribution of various populations in South 
            
20
Africa: (1) Overall population density (2) Women (3) Men (4) Children 
20
Africa: (1) Overall population density (2) Women (3) Men (4) Children 
            
21
(ages 0-5) (5) Youth (ages 15-24) (6) Elderly (ages 60+) (7) Women of 
21
(ages 0-5) (5) Youth (ages 15-24) (6) Elderly (ages 60+) (7) Women of 
            
22
reproductive age (ages 15-49).\r\n\r\n### Methodology\r\n\r\nThese 
22
reproductive age (ages 15-49).\r\n\r\n### Methodology\r\n\r\nThese 
            
23
high-resolution maps are created using machine learning techniques to 
23
high-resolution maps are created using machine learning techniques to 
            
24
identify buildings from commercially available satellite images. This 
24
identify buildings from commercially available satellite images. This 
            
25
is then overlayed with general population estimates based on publicly 
25
is then overlayed with general population estimates based on publicly 
            
26
available census data and other population statistics at Columbia 
26
available census data and other population statistics at Columbia 
            
27
University. The resulting maps are the most detailed and actionable 
27
University. The resulting maps are the most detailed and actionable 
            
28
tools available for aid and research organizations. For more 
28
tools available for aid and research organizations. For more 
            
29
information about the methodology used to create our high resolution 
29
information about the methodology used to create our high resolution 
            
30
population density maps and the demographic distributions, click 
30
population density maps and the demographic distributions, click 
            
31
resolution-population-density-maps-demographic-estimates/).\r\n\r\nFor 
31
resolution-population-density-maps-demographic-estimates/).\r\n\r\nFor 
            
32
information about how to use HDX to access these datasets, please 
32
information about how to use HDX to access these datasets, please 
            
33
visit: 
33
visit: 
            
34
n-density-maps-demographic-estimates-documentation/\r\n\r\nAdjustments 
34
n-density-maps-demographic-estimates-documentation/\r\n\r\nAdjustments 
            
35
to match the census population with the UN estimates are applied at 
35
to match the census population with the UN estimates are applied at 
            
36
the national level. The UN estimate for a given country (or 
36
the national level. The UN estimate for a given country (or 
            
37
state/territory) is divided by the total census estimate of population 
37
state/territory) is divided by the total census estimate of population 
            
38
for the given country. The resulting adjustment factor is multiplied 
38
for the given country. The resulting adjustment factor is multiplied 
            
39
by each administrative unit census value for the target year. This 
39
by each administrative unit census value for the target year. This 
            
40
preserves the relative population totals across administrative units 
40
preserves the relative population totals across administrative units 
            
41
while matching the UN total. More information can be found 
41
while matching the UN total. More information can be found 
            
42
ocs/census-information-for-high-resolution-population-density-maps/)", 
42
ocs/census-information-for-high-resolution-population-density-maps/)", 
            
n
43
  "num_resources": 0, 
n
43
  "num_resources": 1, 
            
44
  "num_tags": 5, 
44
  "num_tags": 5, 
            
45
  "organization": {
45
  "organization": {
            
46
    "approval_status": "approved", 
46
    "approval_status": "approved", 
            
47
    "created": "2022-06-15T09:44:22.871262", 
47
    "created": "2022-06-15T09:44:22.871262", 
            
48
    "description": "The Humanitarian Data Exchange (HDX) is an open 
48
    "description": "The Humanitarian Data Exchange (HDX) is an open 
            
49
platform for sharing data across crises and organisations. Launched in 
49
platform for sharing data across crises and organisations. Launched in 
            
50
July 2014, the goal of HDX is to make humanitarian data easy to find 
50
July 2014, the goal of HDX is to make humanitarian data easy to find 
            
51
and use for analysis. Our growing collection of datasets has been 
51
and use for analysis. Our growing collection of datasets has been 
            
52
accessed by users in over 200 countries and territories.\r\n\r\nHDX is 
52
accessed by users in over 200 countries and territories.\r\n\r\nHDX is 
            
53
managed by OCHA's Centre for Humanitarian Data, which is located in 
53
managed by OCHA's Centre for Humanitarian Data, which is located in 
            
54
The Hague. OCHA is part of the United Nations Secretariat and is 
54
The Hague. OCHA is part of the United Nations Secretariat and is 
            
55
responsible for bringing together humanitarian actors to ensure a 
55
responsible for bringing together humanitarian actors to ensure a 
            
56
coherent response to emergencies. The HDX team includes OCHA staff and 
56
coherent response to emergencies. The HDX team includes OCHA staff and 
            
57
a number of consultants who are based in North America, Europe and 
57
a number of consultants who are based in North America, Europe and 
            
58
Africa.", 
58
Africa.", 
            
59
    "id": "ad11db0c-27d3-433d-bc99-973c2ffae709", 
59
    "id": "ad11db0c-27d3-433d-bc99-973c2ffae709", 
            
60
    "image_url": 
60
    "image_url": 
            
61
"https://data.humdata.org/images/homepage/logo-hdx.svg", 
61
"https://data.humdata.org/images/homepage/logo-hdx.svg", 
            
62
    "is_organization": true, 
62
    "is_organization": true, 
            
63
    "name": "hdx-the-humanitarian-data-exchange", 
63
    "name": "hdx-the-humanitarian-data-exchange", 
            
64
    "revision_id": "e6c349dd-82c3-4176-a1c7-a4d89d8eae93", 
64
    "revision_id": "e6c349dd-82c3-4176-a1c7-a4d89d8eae93", 
            
65
    "state": "active", 
65
    "state": "active", 
            
66
    "title": "HDX - The Humanitarian Data Exchange", 
66
    "title": "HDX - The Humanitarian Data Exchange", 
            
67
    "type": "organization"
67
    "type": "organization"
            
68
  }, 
68
  }, 
            
69
  "owner_org": "ad11db0c-27d3-433d-bc99-973c2ffae709", 
69
  "owner_org": "ad11db0c-27d3-433d-bc99-973c2ffae709", 
            
70
  "private": false, 
70
  "private": false, 
            
71
  "relationships_as_object": [], 
71
  "relationships_as_object": [], 
            
72
  "relationships_as_subject": [], 
72
  "relationships_as_subject": [], 
            
t
73
  "resources": [], 
t
73
  "resources": [
            
74
    {
            
75
      "cache_last_updated": null, 
            
76
      "cache_url": null, 
            
77
      "created": "2022-06-27T14:39:15.217686", 
            
78
      "datastore_active": false, 
            
79
      "description": "The world's most accurate population datasets. 
            
80
Seven maps/datasets for the distribution of various populations in 
            
81
Cabo Verde: (1) Overall population density (2) Women (3) Men (4) 
            
82
Children (ages 0-5) (5) Youth (ages 15-24) (6) Elderly (ages 60+) (7) 
            
83
Women of reproductive age (ages 15-49).", 
            
84
      "format": "", 
            
85
      "hash": "", 
            
86
      "id": "b61442a8-eb87-4cfd-982c-ffe6e01feb6d", 
            
87
      "last_modified": null, 
            
88
      "mimetype": null, 
            
89
      "mimetype_inner": null, 
            
90
      "name": "Cabo Verde: High Resolution Population Density Maps + 
            
91
Demographic Estimates", 
            
92
      "package_id": "00a4270d-0a80-4d97-abf5-155148b2d8ca", 
            
93
      "position": 0, 
            
94
      "resource_type": null, 
            
95
      "revision_id": "808b1b27-fa1b-45fb-8fc5-5d98c740761c", 
            
96
      "size": null, 
            
97
      "state": "active", 
            
98
      "url": 
            
99
s://data.humdata.org/dataset/highresolutionpopulationdensitymaps-cpv", 
            
100
      "url_type": null
            
101
    }
            
102
  ], 
            
74
  "revision_id": "01f6fcaf-ad52-4b24-bc7b-2cc65d0eaabc", 
103
  "revision_id": "01f6fcaf-ad52-4b24-bc7b-2cc65d0eaabc", 
            
75
  "state": "draft", 
104
  "state": "draft", 
            
76
  "tags": [
105
  "tags": [
            
77
    {
106
    {
            
78
      "display_name": "Cabo Verde", 
107
      "display_name": "Cabo Verde", 
            
79
      "id": "b04a35c7-2c20-4b86-bcd8-38cae58146c1", 
108
      "id": "b04a35c7-2c20-4b86-bcd8-38cae58146c1", 
            
80
      "name": "Cabo Verde", 
109
      "name": "Cabo Verde", 
            
81
      "state": "active", 
110
      "state": "active", 
            
82
      "vocabulary_id": null
111
      "vocabulary_id": null
            
83
    }, 
112
    }, 
            
84
    {
113
    {
            
85
      "display_name": "Sudan", 
114
      "display_name": "Sudan", 
            
86
      "id": "6942cfd8-178c-43ce-b3e4-07993c79824c", 
115
      "id": "6942cfd8-178c-43ce-b3e4-07993c79824c", 
            
87
      "name": "Sudan", 
116
      "name": "Sudan", 
            
88
      "state": "active", 
117
      "state": "active", 
            
89
      "vocabulary_id": null
118
      "vocabulary_id": null
            
90
    }, 
119
    }, 
            
91
    {
120
    {
            
92
      "display_name": "population count", 
121
      "display_name": "population count", 
            
93
      "id": "f7228262-21a4-4fe5-a713-f43c29367f23", 
122
      "id": "f7228262-21a4-4fe5-a713-f43c29367f23", 
            
94
      "name": "population count", 
123
      "name": "population count", 
            
95
      "state": "active", 
124
      "state": "active", 
            
96
      "vocabulary_id": null
125
      "vocabulary_id": null
            
97
    }, 
126
    }, 
            
98
    {
127
    {
            
99
      "display_name": "population density", 
128
      "display_name": "population density", 
            
100
      "id": "98311ff5-1cea-4f34-92fb-c0757c6ce5ca", 
129
      "id": "98311ff5-1cea-4f34-92fb-c0757c6ce5ca", 
            
101
      "name": "population density", 
130
      "name": "population density", 
            
102
      "state": "active", 
131
      "state": "active", 
            
103
      "vocabulary_id": null
132
      "vocabulary_id": null
            
104
    }, 
133
    }, 
            
105
    {
134
    {
            
106
      "display_name": "population mapping", 
135
      "display_name": "population mapping", 
            
107
      "id": "5a75e952-d82b-44e3-8152-e0408a3cb3e3", 
136
      "id": "5a75e952-d82b-44e3-8152-e0408a3cb3e3", 
            
108
      "name": "population mapping", 
137
      "name": "population mapping", 
            
109
      "state": "active", 
138
      "state": "active", 
            
110
      "vocabulary_id": null
139
      "vocabulary_id": null
            
111
    }
140
    }
            
112
  ], 
141
  ], 
            
113
  "title": "Cabo Verde: High Resolution Population Density Maps + 
142
  "title": "Cabo Verde: High Resolution Population Density Maps + 
            
114
Demographic Estimates", 
143
Demographic Estimates", 
            
115
  "type": "dataset", 
144
  "type": "dataset", 
            
116
  "url": 
145
  "url": 
            
117
s://data.humdata.org/dataset/highresolutionpopulationdensitymaps-cpv", 
146
s://data.humdata.org/dataset/highresolutionpopulationdensitymaps-cpv", 
            
118
  "version": ""
147
  "version": ""
            
119
}
148
}