BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Vrije Universiteit Amsterdam//NONSGML v1.0//EN
NAME:Promotie M.J. Ton
METHOD:PUBLISH
BEGIN:VEVENT
DTSTART:20260313T134500
DTEND:20260313T151500
DTSTAMP:20260313T134500
UID:promotie-m-j-ton@8F96275E-9F55-4B3F-A143-836282E12573
CREATED:20260924T223734
LOCATION:Hoofdgebouw VU, 1105, Aula, De Boelelaan, 1081 HV, Amsterdam
SUMMARY:Promotie M.J. Ton
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html: Modeling Migration a
nd Global Population Patterns
Natuurrampen sturen migrati
e minder dan gedacht: nieuwe data geeft realistischer beeld
Na
tuurrampen hebben invloed op binnenlandse migratie in de Verenigde St
aten, maar dat dit effect blijkt minder groot is dan vaak gedacht. Vo
lgens klimaatwetenschapper Marijn Ton komt dat doordat nabijgelegen r
egio’s sterk op elkaar lijken en natuurrampen niet stoppen bij best
uurlijke grenzen. Door deze onderlinge samenhang tussen regio’s mee
te nemen is een realistischer schatting van migratie mogelijk. Veela
l zal deze lager uitvallen dan gedacht.
Daarnaast laat Tons on
derzoek zien dat het belangrijk is om te weten waar mensen wonen en w
elke mogelijkheden zij hebben. Ton ontwikkelde daarom een wereldwijde
dataset. Voor ongeveer twee miljard huishoudens en meer dan zeven mi
ljard individuen bracht hij hierin diverse informatie bijeen. Het gaa
t om demografische informatie over zaken als leeftijd, gezinsgrootte
en geslacht en sociaaleconomische gegevens als opleiding en inkomen.
Dit laat zien waar huishoudens wonen en wat hun verschillende mogelij
kheden zijn.
Door deze informatie te combineren met migratiemod
ellen, kunnen we beter inschatten wie na een ramp kan verhuizen, wie
blijft, en waar maatregelen of ondersteuning het meest nodig zijn.
Meer informatie over het proefschrift
DESCRIPTION: Modeling Migration and Global Population Patterns Nat
uurrampen sturen migratie minder dan gedacht: nieuwe data geeft reali
stischer beeld
Natuurrampen hebben invloed op binnenlandse migrat
ie in de Verenigde Staten, maar dat dit effect blijkt minder groot is
dan vaak gedacht. Volgens klimaatwetenschapper Marijn Ton komt dat d
oordat nabijgelegen regio’s sterk op elkaar lijken en natuurrampen
niet stoppen bij bestuurlijke grenzen. Door deze onderlinge samenhang
tussen regio’s mee te nemen is een realistischer schatting van mig
ratie mogelijk. Veelal zal deze lager uitvallen dan gedacht.
D
aarnaast laat Tons onderzoek zien dat het belangrijk is om te weten w
aar mensen wonen en welke mogelijkheden zij hebben. Ton ontwikkelde d
aarom een wereldwijde dataset. Voor ongeveer twee miljard huishoudens
en meer dan zeven miljard individuen bracht hij hierin diverse infor
matie bijeen. Het gaat om demografische informatie over zaken als lee
ftijd, gezinsgrootte en geslacht en sociaaleconomische gegevens als o
pleiding en inkomen. Dit laat zien waar huishoudens wonen en wat hun
verschillende mogelijkheden zijn.Door deze informatie te combineren m
et migratiemodellen, kunnen we beter inschatten wie na een ramp kan v
erhuizen, wie blijft, en waar maatregelen of ondersteuning het meest
nodig zijn.Meer informatie over het proefschrift
END:VEVENT
END:VCALENDAR