Fiche détaillée
| Id | 550 |
| Auteur | Zahri Reda |
| Titre | Synthesis and Interpolation of Population Estimates Based on Sociodemographic Surveys in a Cholera Context, Eastern DRC |
| Sous-titre | A cross-sectional analysis of household & individual-level demographics in a cholera-endemic urban setting, Uvira, Democratic Republic of Congo |
| Résumé | Des estimations démographiques précises sont essentielles pour la planification de la santé publique à Uvira, en RDC. Cette thèse compare deux méthodes basées sur des enquêtes : la méthode empirique avec bootstrap et la méthode bayésienne hiérarchique, afin d’estimer la population d’Uvira (2021-2025). Les estimations convergent à moins de 5 % près, mais dépendent principalement de la taille des ménages, ce qui produit un pic artificiel en 2023. Elles présentent la meilleure corrélation avec GRID3, puis avec WorldPop, et une corrélation faible avec les données du Census. Il est recommandé de combiner l'estimation empirique avec WorldPop, ainsi qu'avec GRID3 lorsque celui-ci est disponible, pour obtenir une estimation robuste de la population d'Uvira. |
| Summary | Accurate population counts are essential for public health planning in Uvira, DRC. This thesis compares two survey-based methods: empirical with bootstrap and Bayesian hierarchical, to estimate Uvira's population (2021-2025). Estimates converge within 5% but are driven mainly by household size, producing an artefactual peak in 2023. They correlate best with GRID3, then WorldPop, weakly with Census. Combining the empirical estimate with WorldPop, plus GRID3 when available, is recommended for robust estimation of population in Uvira. |
| Volee | 2026 |
| Soutenance | 2026-08-24 |
| Sujet | Computational Epidemiology, Mathematical Modeling, Population Estimation, Demographics, Remote Sensing, Bayesian statistics, Spatial Interpolation, Cholera |
| Url 1 | Mémoire de stage disponible sur demande (admincg) |
| Url 2 | |
| Url 3 |