# name
Poverty Mapping a Catalunya: una proposta metodològica basada en la densitat d’elements espacials mitjançant machine learning

# metadata.dc.description[].value
Treballs Finals del Grau d'Economia i Estadística. Doble titulació interuniversitària, Universitat de Barcelona i Universitat Politècnica de Catalunya. Curs: 2023-2025. Tutor: Francisco Villavicencio ; Sergi Ramírez Mitjans

# metadata.dc.description.abstract[].value
Aquest projecte explora la relació entre la configuració espacial i els nivells de renda d’un territori, centrant-se en Catalunya com a cas d'estudi. Es fonamenta en la teoria de l'economia urbana i espacial, que analitza com la distribució geogràfica d’infraestructures, serveis i oportunitats afecta el benestar i la qualitat de vida. L’objectiu principal és desenvolupar una metodologia innovadora per al poverty mapping, utilitzant fonts de dades open source com OpenStreetMap i models de machine learning per predir la renda mitjana per llar a partir de la localització i densitat d’elements espacials.  L'estudi proposa una nova perspectiva per analitzar la pobresa, amb l'aspiració de millorar la planificació urbana i la distribució de recursos, contribuint a una millor identificació de zones vulnerables.  Aquest treball presenta una primera proposta que podria convertir-se en una eina clau per millorar l’equitat en la distribució de recursos, identificar noves oportunitats de regeneració urbana i dissenyar polítiques socials més inclusives.

# metadata.dc.source[].value
Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística i Economia (Doble Grau UB-UPC)

# metadata.dc.title[].value
Poverty Mapping a Catalunya: una proposta metodològica basada en la densitat d’elements espacials mitjançant machine learning