unnamed_0 stringlengths 6 62 | evaluation_multisectorielle_des_besoins_a_l_extreme_nord_du_cameroun_matrice_d_analyse_par_indicateur stringlengths 26 2.29k ⌀ | esa_source stringclasses 1
value | esa_processed stringdate 2026-04-23 00:00:00 2026-04-23 00:00:00 |
|---|---|---|---|
cleaning_log | Journal de nettoyage des données collectées | HDX | 2026-04-23 |
Résumé du projet | Une évaluation multi-sectorielle des besoins (MSNA) a été conduite au Cameroun du 23 Aout au 04 Septembre 2024 dans tous les départements de la region de l' Extrême Nord. Cette évaluation a été menée dans 493 localités accueillant les populations cibles dans les six départements de l’Extrême Nord, par un total de 140... | HDX | 2026-04-23 |
Indicator | Matrice de définition des indicateurs clés par les secteurs | HDX | 2026-04-23 |
Période de collecte de données | Du 23 Aout au 04 Septembre 2024 | HDX | 2026-04-23 |
Objectif | Mettre à disposition de la communauté humanitaire des données permettant une compréhension holistique de la sévérité des besoins intersectoriels des populations affectées par les crises dans la region de l'Extreme -Nord du Cameroun afin d’informer le cycle de programmation humanitaire. | HDX | 2026-04-23 |
choices | Options de réponses disponibles à travers le formulaire Kobo. | HDX | 2026-04-23 |
RET_TCD | Pivot table pour les retournés | HDX | 2026-04-23 |
Questions de recherche | 1. Quels sont les besoins sectoriels et multisectoriels des populations déplacées (PDI, Retournés, réfugiés hors camp) et populations des Hotes dans la région de l'Extreme Nord, identifiés en fonction des zones géographiques et des groupes de population ?
2. Dans quelle mesure certaines caractéristiques des ménages co... | HDX | 2026-04-23 |
Méthodologie | Le questionnaire est élaboré par les experts sectoriels eux-mêmes et permettra de fournir aux partenaires humanitaires une vue d’ensemble des besoins sectoriels des populations affectées dans les localités accueillant des populations déplacées et leur permettre de fournir une assistance informée.
Afin de rendre compt... | HDX | 2026-04-23 |
REF HC strata_analysis (feuille en fonction de chaque secteur) | Analyse des indicateurs clés sectoriels de la strate des ménages refugiés hors camp | HDX | 2026-04-23 |
IDP strata_analysis (feuille en fonction de chaque secteur) | Analyse des indicateurs clés sectoriels de la strate des ménages déplacés internes | HDX | 2026-04-23 |
REF HC_TCD | Pivot table pour les refugiés | HDX | 2026-04-23 |
Contacts | DTM CAMEROUN - DTMCameroon@iom.int | HDX | 2026-04-23 |
COMMENT LIRE LA BASE DE DONNEES | null | HDX | 2026-04-23 |
survey | Formulaire Kobo utilisé pour la collecte de données ménages (questions) | HDX | 2026-04-23 |
RAW DATA_DTM_CMR_MSNA HH | Données princiale de l'enquête télécharger en format XLS | HDX | 2026-04-23 |
PDI_TCD | Pivot table pour les PDI | HDX | 2026-04-23 |
Couverture géographique | La collecte MSNA s'est déroulée dans les localités de l'Extrême Nord accueillant des populations déplacées (PDI, réfugiés hors camp, retournés). Pour des raisons sécuritaires et climatiques, certaines zones ont toutefois été identifiées comme inaccessibles en amont de la collecte. Sur les 1 316 localités identifiées lo... | HDX | 2026-04-23 |
Cameroon Displacement — Extrême-Nord - Multi-Sectoral Needs Assessment (MSNA) [IOM DTM] | Africa (original)
Size category: n<1K - Formats: parquet - Sector: humanitarian_development - Engineered by Electric Sheep Africa
TL;DR
This dataset is part of the Electric Sheep Africa catalog on Hugging Face. It is indexed for African data discovery with standardized metadata, loading guidance, provenance notes, and analyst-oriented context.
What This Dataset Covers
Public datasets help analysts inspect structured evidence, build reproducible workflows, and compare patterns across domains.
Dataset context from the existing Hugging Face card: Cameroon Displacement — Extrême-Nord - Multi-Sectoral Needs Assessment (MSNA) [IOM DTM] Publisher: International Organization for Migration (IOM) · Source: HDX · License: hdx-other · Updated: 2025-05-02 Abstract This dataset contains the results of a multisectoral assessment of the needs of displaced populations . Each row in this dataset represents tabular records. Data was last updated on HDX on 2025-05-02. Geographic scope: CMR. Curated into ML-ready Parquet format by… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-humanitarian-needs-cameroon.
Dataset Profile
| Field | Value |
|---|---|
| Hugging Face repo | electricsheepafrica/africa-humanitarian-needs-cameroon |
| Sector | humanitarian_development |
| Topic tags | humanitarian, hdx, electric-sheep-africa, hxl, internally-displaced-persons-idp, needs-assessment, returnees, cmr |
| Modalities | text |
| Formats | parquet |
| Size category | n<1K |
| Countries | Cameroon |
| ISO3 coverage | CMR |
| Last modified on HF | 2026-04-23 07:46:26+00:00 |
| Inventory snapshot | 2026-07-16T16:00:34Z |
How To Read This Dataset
- Start from the repository files and the dataset viewer when available.
- Treat the README context as a fast orientation layer; confirm variable definitions and units in the data files before modeling.
- Use explicit country columns when present. When geography is only implied by the title or source metadata, document that assumption in downstream analysis.
- Preserve missing values until you have a defensible imputation rule.
Usage
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-humanitarian-needs-cameroon")
print(ds)
split_name = next(iter(ds))
table = ds[split_name]
print(table.features)
print(table[:3])
Convert To Pandas When Tabular
from datasets import Dataset
first_split = ds[next(iter(ds))]
if isinstance(first_split, Dataset):
df = first_split.to_pandas()
print(df.head())
Data Quality Notes
- This card was standardized from the Electric Sheep Africa Hugging Face metadata inventory.
- Exact schema, row counts, and source files should be inspected in the repository data files.
- Metadata gaps from the inventory: upstream_publisher.
- Do not infer policy meaning from labels alone; confirm definitions, units, and methods in the source material.
Source And Provenance
- Source context: original
- Publisher/source attribution: original
- License: Source-specific or other license
- Hugging Face URL: https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-humanitarian-needs-cameroon
- Inventory retrieved at:
2026-07-16T16:00:34Z
Suggested Analyses
- Inspect schema and missingness before modeling.
- Profile variables by geography, time, and subgroup columns where present.
- Join with other Electric Sheep Africa datasets using explicit country, year, and indicator fields when available.
- Build reproducible notebooks that cite both the original source context and the Electric Sheep Africa Hugging Face repo.
Citation
@misc{electric_sheep_africa_africa_humanitarian_needs_cameroon_2026,
title = {Cameroon Displacement — Extrême-Nord - Multi-Sectoral Needs Assessment (MSNA) [IOM DTM] | Africa (original)},
author = {original},
year = {2026},
url = {https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-humanitarian-needs-cameroon},
publisher = {Hugging Face Datasets, engineered by Electric Sheep Africa},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-humanitarian-needs-cameroon}}
}
License
Released under Source-specific or other license.
Original source rights remain with the original publisher or data provider. Electric Sheep Africa engineering standardizes discovery metadata, documentation, and usage guidance for analysis on Hugging Face.
About Electric Sheep Africa
Electric Sheep Africa publishes ML-ready African public datasets on Hugging Face.
Provenance: metadata-backed README standardized 2026-08-12 by the Electric Sheep Africa README system. Inventory source: catalog/esa_metadata_inventory/master_metadata.jsonl.
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