Ania Calderón es directora general de Datos y Sociedad.
Ania se desempeñó anteriormente como Directora Ejecutiva de Open Data Charter, una colaboración entre gobiernos y organizaciones que trabajan para abrir datos basados en un conjunto compartido de Principios, cuyo objetivo es incorporar datos abiertos como un ingrediente central para lograr mejores soluciones para los más apremiantes desafíos políticos de nuestro tiempo. Anteriormente, también dirigió la política nacional de datos abiertos en México entre 2013 y 2016, entregando un mandato presidencial clave sobre la apertura de datos gubernamentales en más de 200 instituciones públicas y una red de más de 40 ciudades en México y fortaleciendo los compromisos de datos abiertos a nivel mundial.
Conozca a Ania Calderón, directora ejecutiva de Open Data Charter y líder en género y espacio abierto del gobierno.
¿Qué relación existe entre los datos abiertos y el gobierno abierto? Los movimientos de datos abiertos y de gobierno abierto comparten la idea de que la apertura es un principio fundamental necesario para alcanzar resultados justos. No puedes tener uno…
Este artículo se publicó originalmente en Apolitical aquí. Según el último informe sobre la brecha de género global del Foro Económico Mundial, estamos a 108 años de lograr la igualdad de género, con brechas persistentes en la economía significativamente mayores que las de salud y educación. Donde los datos ...
Una forma de "romper los roles" y minimizar el riesgo de sesgo y desigualdad es aumentar la transparencia de los empleadores. La publicación de información sobre el pago y una compensación más amplia se abre para examinar cualquier disparidad existente entre empleados de diferentes géneros, razas y edades.
Una forma de “romper los roles” es incrementar la transparencia de la información de salarios (y las compensaciones en general) que publican las empresas, con lo que cualquier persona tendrá la oportunidad de analizar las desigualdades que existen entre hombres y mujeres (así como otros factores como raza, género, edad, etc.) para minimizar los riesgos de sesgos e inequidades.
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