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  • 首先考虑你如何构造一个问题:洞性别数据源于缺乏测量女性的生活对许多事件,包括无薪工作,劳动力流动。重要的是要促进当地环境的深刻理解和记住数据——或者不存在的东西——是政治,根据Yamini Atmavilas,印度在性别平等为盖茨基金会的印度国家办事处。
  • 不要让没有基线数据停止你:在这些情况下,是时候转向创新抽样或水平数据收集:也许更高,更聚合的水平你抓住某些测量为了兼容性,但在细粒度级别您可以构建新的、更多的更新的方法测量,使他们变得更加有用。
  • 不要害怕分散你的数据来源:易于使用的数据可用,可访问和可操作的,主管根据阿尔伯特Motivans数据为2030年平等的措施和见解。
  • 成为一个消息灵通的数据用户:这首先阐明技术术语。甚至简单和常见的指标,如速度比看起来复杂,如果数据不解释。
  • 想办法使数据收集参与:在一天结束的时候,Atmavilas希望看到更少的数据提取和更多的努力回到数据收集的社区,拥有可用的人口数据,可以使用自己的规划和宣传。

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