Zmiany

              
    

          
          
        
        

            
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": [], 
            
n
6
  "groups": [], 
n
6
  "groups": [
            
7
    {
            
8
      "description": "", 
            
9
      "display_name": "Population ", 
            
10
      "id": "ad455715-07fc-421f-aef4-780b25b9c67a", 
            
11
      "image_display_url": "", 
            
12
      "name": "population", 
            
13
      "title": "Population "
            
14
    }
            
15
  ], 
            
7
  "id": "8889f852-5d55-4835-aa8a-5a8dfdb1a904", 
16
  "id": "8889f852-5d55-4835-aa8a-5a8dfdb1a904", 
            
8
  "isopen": true, 
17
  "isopen": true, 
            
9
  "license_id": "cc-by", 
18
  "license_id": "cc-by", 
            
10
  "license_title": "Creative Commons Attribution", 
19
  "license_title": "Creative Commons Attribution", 
            
11
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by", 
20
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by", 
            
12
  "maintainer": "Brian O'Leary", 
21
  "maintainer": "Brian O'Leary", 
            
13
  "maintainer_email": "[email protected]", 
22
  "maintainer_email": "[email protected]", 
            
14
  "metadata_created": "2022-06-30T09:55:37.212270", 
23
  "metadata_created": "2022-06-30T09:55:37.212270", 
            
n
15
  "metadata_modified": "2022-06-30T09:59:52.903136", 
n
24
  "metadata_modified": "2022-07-04T08:15:56.382896", 
            
16
  "name": 
25
  "name": 
            
17
ritius-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates", 
26
ritius-high-resolution-population-density-maps-demographic-estimates", 
            
18
  "notes": "The world's most accurate population datasets. Seven 
27
  "notes": "The world's most accurate population datasets. Seven 
            
19
maps/datasets for the distribution of various populations in 
28
maps/datasets for the distribution of various populations in 
            
20
Mauritius: (1) Overall population density (2) Women (3) Men (4) 
29
Mauritius: (1) Overall population density (2) Women (3) Men (4) 
            
21
Children (ages 0-5) (5) Youth (ages 15-24) (6) Elderly (ages 60+) (7) 
30
Children (ages 0-5) (5) Youth (ages 15-24) (6) Elderly (ages 60+) (7) 
            
22
Women of reproductive age (ages 15-49).\r\n\r\n### 
31
Women of reproductive age (ages 15-49).\r\n\r\n### 
            
23
Methodology\r\n\r\nThese high-resolution maps are created using 
32
Methodology\r\n\r\nThese high-resolution maps are created using 
            
24
machine learning techniques to identify buildings from commercially 
33
machine learning techniques to identify buildings from commercially 
            
25
available satellite images. This is then overlayed with general 
34
available satellite images. This is then overlayed with general 
            
26
population estimates based on publicly available census data and other 
35
population estimates based on publicly available census data and other 
            
27
population statistics at Columbia University. The resulting maps are 
36
population statistics at Columbia University. The resulting maps are 
            
28
the most detailed and actionable tools available for aid and research 
37
the most detailed and actionable tools available for aid and research 
            
29
organizations. For more information about the methodology used to 
38
organizations. For more information about the methodology used to 
            
30
create our high resolution population density maps and the demographic 
39
create our high resolution population density maps and the demographic 
            
31
distributions, click 
40
distributions, click 
            
32
resolution-population-density-maps-demographic-estimates/).\r\n\r\nFor 
41
resolution-population-density-maps-demographic-estimates/).\r\n\r\nFor 
            
33
information about how to use HDX to access these datasets, please 
42
information about how to use HDX to access these datasets, please 
            
34
visit: 
43
visit: 
            
35
n-density-maps-demographic-estimates-documentation/\r\n\r\nAdjustments 
44
n-density-maps-demographic-estimates-documentation/\r\n\r\nAdjustments 
            
36
to match the census population with the UN estimates are applied at 
45
to match the census population with the UN estimates are applied at 
            
37
the national level. The UN estimate for a given country (or 
46
the national level. The UN estimate for a given country (or 
            
38
state/territory) is divided by the total census estimate of population 
47
state/territory) is divided by the total census estimate of population 
            
39
for the given country. The resulting adjustment factor is multiplied 
48
for the given country. The resulting adjustment factor is multiplied 
            
40
by each administrative unit census value for the target year. This 
49
by each administrative unit census value for the target year. This 
            
41
preserves the relative population totals across administrative units 
50
preserves the relative population totals across administrative units 
            
42
while matching the UN total. More information can be found 
51
while matching the UN total. More information can be found 
            
43
ocs/census-information-for-high-resolution-population-density-maps/)", 
52
ocs/census-information-for-high-resolution-population-density-maps/)", 
            
44
  "num_resources": 1, 
53
  "num_resources": 1, 
            
45
  "num_tags": 7, 
54
  "num_tags": 7, 
            
46
  "organization": {
55
  "organization": {
            
47
    "approval_status": "approved", 
56
    "approval_status": "approved", 
            
n
48
    "created": "2022-06-15T09:44:22.871262", 
n
57
    "created": "2022-07-04T08:06:45.420882", 
            
49
    "description": "The Humanitarian Data Exchange (HDX) is an open 
58
    "description": "We work to build inclusion and participatory 
            
50
platform for sharing data across crises and organisations. Launched in 
59
democracy in cities and urban spaces through empowering citizens, 
            
51
July 2014, the goal of HDX is to make humanitarian data easy to find 
60
building trust and accountability in civic space, and capacitating 
            
52
and use for analysis. Our growing collection of datasets has been 
61
government.", 
            
53
accessed by users in over 200 countries and territories.\r\n\r\nHDX is 
62
    "id": "8e526815-d516-4f6c-9ae0-a4d62555c30c", 
            
54
managed by OCHA's Centre for Humanitarian Data, which is located in 

            
55
The Hague. OCHA is part of the United Nations Secretariat and is 

            
56
responsible for bringing together humanitarian actors to ensure a 

            
57
coherent response to emergencies. The HDX team includes OCHA staff and 

            
58
a number of consultants who are based in North America, Europe and 

            
59
Africa.", 

            
60
    "id": "ad11db0c-27d3-433d-bc99-973c2ffae709", 

            
61
    "image_url": 
63
    "image_url": 
            
n
62
"https://data.humdata.org/images/homepage/logo-hdx.svg", 
n
64
ttps://opencitieslab.org/odd/static/dist/img/ocl_logo_header-nav.png", 
            
63
    "is_organization": true, 
65
    "is_organization": true, 
            
n
64
    "name": "hdx-the-humanitarian-data-exchange", 
n
66
    "name": "open-cities-lab", 
            
65
    "revision_id": "e6c349dd-82c3-4176-a1c7-a4d89d8eae93", 
67
    "revision_id": "d5f76305-6725-4fe9-b401-0221a08622b4", 
            
66
    "state": "active", 
68
    "state": "active", 
            
n
67
    "title": "HDX - The Humanitarian Data Exchange", 
n
69
    "title": "Open Cities Lab", 
            
68
    "type": "organization"
70
    "type": "organization"
            
69
  }, 
71
  }, 
            
n
70
  "owner_org": "ad11db0c-27d3-433d-bc99-973c2ffae709", 
n
72
  "owner_org": "8e526815-d516-4f6c-9ae0-a4d62555c30c", 
            
71
  "private": false, 
73
  "private": false, 
            
72
  "relationships_as_object": [], 
74
  "relationships_as_object": [], 
            
73
  "relationships_as_subject": [], 
75
  "relationships_as_subject": [], 
            
74
  "resources": [
76
  "resources": [
            
75
    {
77
    {
            
76
      "cache_last_updated": null, 
78
      "cache_last_updated": null, 
            
77
      "cache_url": null, 
79
      "cache_url": null, 
            
78
      "created": "2022-06-30T09:59:52.743234", 
80
      "created": "2022-06-30T09:59:52.743234", 
            
79
      "datastore_active": false, 
81
      "datastore_active": false, 
            
80
      "description": "The world's most accurate population datasets. 
82
      "description": "The world's most accurate population datasets. 
            
81
Seven maps/datasets for the distribution of various populations in 
83
Seven maps/datasets for the distribution of various populations in 
            
82
Mauritius: (1) Overall population density (2) Women (3) Men (4) 
84
Mauritius: (1) Overall population density (2) Women (3) Men (4) 
            
83
Children (ages 0-5) (5) Youth (ages 15-24) (6) Elderly (ages 60+) (7) 
85
Children (ages 0-5) (5) Youth (ages 15-24) (6) Elderly (ages 60+) (7) 
            
84
Women of reproductive age (ages 15-49).", 
86
Women of reproductive age (ages 15-49).", 
            
85
      "format": "", 
87
      "format": "", 
            
86
      "hash": "", 
88
      "hash": "", 
            
87
      "id": "1b504458-5d26-4e68-a608-738b4401a7dc", 
89
      "id": "1b504458-5d26-4e68-a608-738b4401a7dc", 
            
88
      "last_modified": null, 
90
      "last_modified": null, 
            
89
      "mimetype": null, 
91
      "mimetype": null, 
            
90
      "mimetype_inner": null, 
92
      "mimetype_inner": null, 
            
91
      "name": "Mauritius: High Resolution Population Density Maps + 
93
      "name": "Mauritius: High Resolution Population Density Maps + 
            
92
Demographic Estimates", 
94
Demographic Estimates", 
            
93
      "package_id": "8889f852-5d55-4835-aa8a-5a8dfdb1a904", 
95
      "package_id": "8889f852-5d55-4835-aa8a-5a8dfdb1a904", 
            
94
      "position": 0, 
96
      "position": 0, 
            
95
      "resource_type": null, 
97
      "resource_type": null, 
            
96
      "revision_id": "659fc7b8-49b5-4c34-910c-4513829e794d", 
98
      "revision_id": "659fc7b8-49b5-4c34-910c-4513829e794d", 
            
97
      "size": null, 
99
      "size": null, 
            
98
      "state": "active", 
100
      "state": "active", 
            
99
      "url": 
101
      "url": 
            
100
s://data.humdata.org/dataset/highresolutionpopulationdensitymaps-mus", 
102
s://data.humdata.org/dataset/highresolutionpopulationdensitymaps-mus", 
            
101
      "url_type": null
103
      "url_type": null
            
102
    }
104
    }
            
103
  ], 
105
  ], 
            
t
104
  "revision_id": "659fc7b8-49b5-4c34-910c-4513829e794d", 
t
106
  "revision_id": "fde69763-4a1e-40e7-ae32-61f20e14d9ae", 
            
105
  "state": "active", 
107
  "state": "active", 
            
106
  "tags": [
108
  "tags": [
            
107
    {
109
    {
            
108
      "display_name": "Mauritius", 
110
      "display_name": "Mauritius", 
            
109
      "id": "1368f998-a7b4-4e92-b485-cc625d765352", 
111
      "id": "1368f998-a7b4-4e92-b485-cc625d765352", 
            
110
      "name": "Mauritius", 
112
      "name": "Mauritius", 
            
111
      "state": "active", 
113
      "state": "active", 
            
112
      "vocabulary_id": null
114
      "vocabulary_id": null
            
113
    }, 
115
    }, 
            
114
    {
116
    {
            
115
      "display_name": "children", 
117
      "display_name": "children", 
            
116
      "id": "a31aa94e-cdbe-470b-b953-602bfc01eeab", 
118
      "id": "a31aa94e-cdbe-470b-b953-602bfc01eeab", 
            
117
      "name": "children", 
119
      "name": "children", 
            
118
      "state": "active", 
120
      "state": "active", 
            
119
      "vocabulary_id": null
121
      "vocabulary_id": null
            
120
    }, 
122
    }, 
            
121
    {
123
    {
            
122
      "display_name": "elderly", 
124
      "display_name": "elderly", 
            
123
      "id": "9c11b077-a76b-4a95-b6ee-afb6c112f48c", 
125
      "id": "9c11b077-a76b-4a95-b6ee-afb6c112f48c", 
            
124
      "name": "elderly", 
126
      "name": "elderly", 
            
125
      "state": "active", 
127
      "state": "active", 
            
126
      "vocabulary_id": null
128
      "vocabulary_id": null
            
127
    }, 
129
    }, 
            
128
    {
130
    {
            
129
      "display_name": "men", 
131
      "display_name": "men", 
            
130
      "id": "887bf1dd-dcf9-42ab-9e75-7ee55de689a2", 
132
      "id": "887bf1dd-dcf9-42ab-9e75-7ee55de689a2", 
            
131
      "name": "men", 
133
      "name": "men", 
            
132
      "state": "active", 
134
      "state": "active", 
            
133
      "vocabulary_id": null
135
      "vocabulary_id": null
            
134
    }, 
136
    }, 
            
135
    {
137
    {
            
136
      "display_name": "population density", 
138
      "display_name": "population density", 
            
137
      "id": "98311ff5-1cea-4f34-92fb-c0757c6ce5ca", 
139
      "id": "98311ff5-1cea-4f34-92fb-c0757c6ce5ca", 
            
138
      "name": "population density", 
140
      "name": "population density", 
            
139
      "state": "active", 
141
      "state": "active", 
            
140
      "vocabulary_id": null
142
      "vocabulary_id": null
            
141
    }, 
143
    }, 
            
142
    {
144
    {
            
143
      "display_name": "women", 
145
      "display_name": "women", 
            
144
      "id": "d8f22a99-abe8-41cb-ae9c-4b543eee7cdf", 
146
      "id": "d8f22a99-abe8-41cb-ae9c-4b543eee7cdf", 
            
145
      "name": "women", 
147
      "name": "women", 
            
146
      "state": "active", 
148
      "state": "active", 
            
147
      "vocabulary_id": null
149
      "vocabulary_id": null
            
148
    }, 
150
    }, 
            
149
    {
151
    {
            
150
      "display_name": "youth", 
152
      "display_name": "youth", 
            
151
      "id": "98ff881a-a277-4d3a-9641-7657ad12e6a7", 
153
      "id": "98ff881a-a277-4d3a-9641-7657ad12e6a7", 
            
152
      "name": "youth", 
154
      "name": "youth", 
            
153
      "state": "active", 
155
      "state": "active", 
            
154
      "vocabulary_id": null
156
      "vocabulary_id": null
            
155
    }
157
    }
            
156
  ], 
158
  ], 
            
157
  "title": "Mauritius: High Resolution Population Density Maps + 
159
  "title": "Mauritius: High Resolution Population Density Maps + 
            
158
Demographic Estimates", 
160
Demographic Estimates", 
            
159
  "type": "dataset", 
161
  "type": "dataset", 
            
160
  "url": 
162
  "url": 
            
161
s://data.humdata.org/dataset/highresolutionpopulationdensitymaps-mus", 
163
s://data.humdata.org/dataset/highresolutionpopulationdensitymaps-mus", 
            
162
  "version": ""
164
  "version": ""
            
163
}
165
}