This ongoing work attempts to understand and address the requirements of UNICEF, a leading organization working in children's welfare, where they aim to tackle the problem of air quality for children at a global level. We are motivated by the lack of a proper model to account for heavily fluctuating air quality levels across the world in the wake of the COVID-19 pandemic, leading to uncertainty among public health professionals on the exact levels of children's exposure to air pollutants. We create an initial model as per the agency's requirement to generate insights through a combination of virtual meetups and online presentations. Our research team comprised of UNICEF's researchers and a group of volunteer data scientists. The presentations were delivered to a number of scientists and domain experts from UNICEF and community champions working with open data. We highlight their feedback and possible avenues to develop this research further.


翻译:这项工作旨在理解和解决儿童基金会的要求,儿童基金会是一个从事儿童福利工作的主要组织,目的是在全球一级解决儿童空气质量问题,我们之所以这样做,是因为在COVID-19大流行之后,缺乏一个适当的模式来说明世界各地空气质量水平波动很大的情况,导致公共卫生专业人员对儿童受空气污染的确切程度感到不确定。我们根据该机构的要求,创建了一个初步模式,通过虚拟会面和在线介绍相结合,产生洞见。我们的研究小组由儿童基金会的研究人员和一批自愿数据科学家组成。向儿童基金会的一些科学家和领域专家以及从事开放数据的社区倡导者作了介绍。我们强调他们的反馈和进一步发展这一研究的可能途径。

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