发展部门将包容性数据视为所有人的数据,尤其是那些被边缘化或代表性不足的人。这包括根据残疾,年龄,性别,迁徙状况和其他维度(相关)的特征来分解数据。但是,包容性数据不仅仅是简单地收集和分解数据。要使数据完全包容,我们必须确保数据围绕数据的系统,过程和实践也包含在内。包容性数据对于确保以响应所有人的需求和现实方式设计和实施政策和计划至关重要。还可以监视这些政策和计划如何达到经常留下的那些政策。
for Disaster Resilient Infrastructure, Columbia University, Commonwealth Pharmacists Association, Community Health Impact Coalition, Drugs for Neglected Diseases initiative, Earth Medic and Earth Nurse, Edmund Mach Foundation, EuroHealthNet, Federation of Public Health Associations, FXB Center for Health and Human Rights at Harvard University, Gates Foundation, George Mason University, Global Fund, Healthcare Without Harm, Health Intervention and Technology Assessment Program泰国,健康住房部(墨尔本大学),海德堡全球卫生研究所,苏西拉斯·苏西亚 - 及其präventivmedizin(伯尔尼大学) Pathfinder Commission, Lund University, Mamta-Health Institute for Mother and Child, Manchester Metropolitan University, Milken Institute, Ministry of Health Spain, Monash Sustainable Development Institute, National University of Medical Sciences Pakistan, Northern Territory Department of Health, NOVA University of Lisbon, Partners in Health and Development Bangladesh, Planet.健康,富有弹性城市网络,皇家儿科和儿童健康学院,皇家国家救生艇机构,拯救儿童,种子全球健康,瞄准镜,养员,蒂内奥,蒂内奥,乔治全球健康研究所,生理学会,泰恩德尔中心,三位一体学院,三一学院哥伦比亚大学,科伊姆布拉大学,东安格利亚大学,格拉斯哥大学,新英格兰大学,新英格兰大学,英格兰西部大学,虚拟Oasis Tech,Wateraid,Wateraid,World Dental,World Dental,世界牙科联合会,世界疾病学会的世界牙科学会联合会,止动学家,世界心脏基金会,世界患者,世界患者和Yale Alliance和Yale University。