# data[].attributes.body
Hvordan lønnen for landbrugsarbejder falder i madagaskar, selvom der er færre af dem

# data[].attributes.attachment_caption
Datasættet CO2-udledning pr. indbygger, da det viser forskelle mellem lande og hænger tæt sammen med globaliseringKina 1 ton (1960) til  8 ton i dag (2022). Indien med næsten 1 ton (1960) til 2 ton i dag (2022). Danmark 10 ton (1960) til 5 ton i dag (2022).Jeg vil sige, når lande industrialiseres, stiger CO2, og når de bliver mere servicebaserede, falder den igen. - Hele dette viser at globalisering og økonomisk udvikling fører til øget CO2, udledning, især i lande der industrialiseres. 

# data[].attributes.body
BNP pr. indbygger kan se at i et højindkomstland som Ireland har de siden 1970 steget i en god kurve i forhold til deres GDP per capita og deres exports% er også steget. Derfor ser man her hvordan at Ireland passer med at globaliseringen er positiv især for de højindkomstlande i vesten.

# data[].attributes.headline
Energiforbrug pr indbygger vs. BNP pr indbygger.

# data[].attributes.subject
Energiforbrug pr indbygger vs. BNP pr indbygger.

# data[].attributes.body
Y-aksen viser energiforbrug per person og x-aksen viser bruttonationalindkomsten. Datasættet stemmer overens med i-bogen fordi grafen illustrerer en positiv lineær sammenhæng, jo større landenes bruttonationalindkomst bliver jo flere energienheder forbruger den gennemsnitlige indbygger.

Især kræver springet fra lav- til mellemindkomstland en relativt lille forøgelse af landets BNI, samt stiger energiforbruget meget langsomt da energiproduktion bliver fratrukket og, springet fra mellem- til højindkomstlandene kræver en meget stor forøgelse af landets BNI samt, stiger de rigeste landes energiforbrug markant når energiproducerende industrier rykker udenlands.

# data[].attributes.headline
BNP pr. indbygger i mod børnedødelighed. 

# data[].attributes.subject
BNP pr. indbygger i mod børnedødelighed. 

# data[].attributes.body
Til mit eget datasæt har jeg valgt en sammenhæng mellem BNP pr indbygger og børnedødeligheden ( 0-5 år). Tidslinjen gik helt tilbage til 1800, men jeg har valgt at kigge på udviklingen siden år 1900.

Her ser man en klar sammenhæng, at jo rigere landet er, jo lavere er børnedødeligheden. Lavindkomstlande har typisk en lav BNP pr indbygger og en højere børnedødelighed, hvor det modsatte er tilfældet for højindkomstlande og mellemindkomstlande ligger midt imellem. Det viser at som et lands økonomi vokser, får landet ofte bedre adgang til uddannelse, sundhedsvæsen, vaccinationer og bedre ernæring bl.a., der reducerer dødeligheden blandt børn. Der er altså også en sammenhæng mellem datasættet og HDI, da børnedødelighed og levealder er indikatorer for udvikling i et samfund. Det viser også at BNP ikke kun siger noget om økonomi og produktion, men også om livskvalitet for befolkningen.

Man kan også se over tiden, at mange lande bevæger sig mod højere BNP og lavere børnedødelighed, og at selv de lande, med lav BNP har fået en lavere børnedødelighed, der dog stadig er højere end mange af de lande med høj BNP. Dette kan hænge sammen med den historiske, statiske internationale arbejdsdeling, der var i 1900 og så det mere nuancerede billede i dag. I 1900 var det ilandene, der så vækst i BNP og fald i børnedødelighed, grundet arbejdsdelingen, hvor ilandene var industrialiserede, og ulandene stod mere stille i udviklingen fra 1900 til 1950, og havde rolle som råvareproducenter. Med globaliseringen i dag er det ændret, og det tyder altså på at der generelt er forbedrede levevilkår, selvom der er store forskelle på landene.

# data[].attributes.body
Datasættet viser sammenhængen mellem, hvor meget mad folk får (kcal pr dag), og hvor længe de lever. Når man så ser på gapminder ligger de fattigere lande til venstre, hvor mængden af fødevarer er lavere og levealderen også ofte lavere. De rigere lande ligger mod højre, hvor folk får flere kalorier og også har en højere levealder.

Når man gårr tiden frem i Gapminder, kan man se, at mange lande bevæger sig mod højre. Det betyder, at de får mere mad end tidligere. Samtidig bevæger de sig opad, hvilket viser stigende levealder. Det hænger sammen med udvikling i landbrug, teknologi og handel, som vi har arbejdet med i pensum.

# data[].attributes.attachment_caption
Y-aksen viser BNP pr. indbygger mens X-aksen viser tiden

# data[].attributes.body
Jeg har valgt dette datasæt, fordi jeg mener det hænger sammen med pensum i form af, Fourastiés erhvervsudvikling, globalisering og lav-, mellem-, og højindkomstlande.

Der er flere teorier som underbygger denne relevans, herunder: Økonomisk udvikling, strukturforandring, international arbejdsdeling og global ulighed.

Det det kan være svært at se på selve billedet men som ellers er tydligt er, at et land som Kina har haft stor vækst siden 1980érne. Højindkomstlandeligger stabilt højt med en langsom stigning. Derudover er der mange lavindkostlande ligger lavt i BNP pr. indbygger.

# data[].attributes.body
Dette datasæt er relevant fordi den viser hvordan folk i lavindkomstlande, ofte har en lavere forventet levetid end højindkomstlande. Europa ligger til at have en langt højere forventet levetid og BNP pr indbygger, end for eksempel Afrika. Afrika er det kontinent med flest råstoffer, så det giver god mening, at i nogle af landene, er arbejdere i den primære sektor oppe på 40-70%. Disse lavindkomstlande kommer dog på denne måde til at have manglende adgang til sundhed og uddannelse, da så mange arbejder i den primære sektor. Jeg synes også dette datasæt er relevant ift. den demografiske transition, da de flere lavindkomstlande har mange arbejdere i den primære sektor og højere dødelighed.

# data[].attributes.headline
BNP pr indbygger i sammenhæng med forventet levetid

# data[].attributes.subject
BNP pr indbygger i sammenhæng med forventet levetid

# data[].attributes.body
Datasættet med BNP per indbygger vs. forventet levetid viser, hvordan økonomisk udvikling hænger sammen med levevilkår. Lavindkomstlande har ofte kortere forventet levetid på grund af fattigdom, lav humankapital og manglende adgang til sundhed og uddannelse, hvilket fastholder dem i en ond cirkel. For at forbedre levevilkårene kræves industrialisering, investering i uddannelse og sundhed, politisk stabilitet og integration i globaliseringen gennem frihandel og bedre markedsadgang. Dette kan øge BNP per indbygger, skabe arbejdspladser og forbedre landets HDI, så befolkningens livskvalitet stiger.

# data[].attributes.headline
Antal servicearbejdere og gennemsnitlige antal år i skole for mænd (15–24 år)

# data[].attributes.subject
Antal servicearbejdere og gennemsnitlige antal år i skole for mænd (15–24 år)

# data[].attributes.body
Dette datasæt viser sammenhængen mellem gennemsnitlige antal år i skole for mænd, alder 15-24 og procent af ansatte i servicesektor i forhold til den samlede beskæftigelse fra 1991 til 2015. Det viser, at andelen af servicearbejdere i gennemsnit stiger, når de gennemsnitlige år i skole også stiger.

Datasættet er relevant, da det relaterer sig til Fourasties erhvervsinddeling og viser, hvordan højere uddannelsesniveauer bidrager til, at lande kan bevæge sig fra den primære og sekundære sektor til  den tertiære sektor.

# data[].attributes.body
Datasættet viser sammenhængen mellem procentdelen af ansatte i det tertiære erhverv, og indflydelsen dette har på landets GDP per capita, fra år 1991 til 2023, med data fra 8 udvalgte lande.

# data[].attributes.body
Datasættet viser børnedødelighed imod BNP pr. indbygger, tidslinjen går fra 1800 til 2024. Dette datasæt viser at rige lande (en høj BNP) har neget lav børnedødelighed, og fattige lande (lav BNP) har høj børnedødelighed. Over tid rykker alle lande ned imod højre hjørne, dvs. at lande bliver rigere og færre børn dør. Jeg synes dette datasæt passer godt med pensum da det hænger godt sammen med den demografiske transition, i fase 2/3 falder dødeligheden, især blandt børn. Det viser også en ulighed imellem lande, forskellen er stor, men alle bliver bedre. Det kan også hænges sammen med HDI (Human Development Index), hvor børnedødelighed er en vigtig indikator for udvikling.

# data[].attributes.body
mit datasæt viser i grove træk, at jo hører BNP du har i dit land, desto højere kan du forvente at leve. Uddannelse = højere levetid. Som passer godt med pensum, der viser at EU er langt fremme rent uddannelsesmæssigt, og også er det kontinent der lever længst tid. Og Afrika der halter meget efter, på Uddannelse, sundhed osv

# data[].attributes.body
Datasættet viser sammenhængen mellem forventet levealder og indkomst i forskellige lande.

Generelt har lande med højere indkomst en højere levealder.

Det passer godt til pensum, fordi det viser, at økonomisk udvikling, sundhed og levevilkår hænger sammen.

# data[].attributes.headline
Gennemsnitlig indkomst og antal år i skole for mænd

# data[].attributes.subject
Gennemsnitlig indkomst og antal år i skole for mænd

# data[].attributes.body
Mit datasæt viser gennemsnitlig indkomst og antal år i skole for mænd. Når man kigger over tiden, kan man se at de fleste lande har bevæget sig både mod højre og opad. Det betyder, at indkomsten er steget, og at mænd i dag går flere år i skole end tidligere. Mange lande, som før var lavindkomstlande, ligger nu i midten af grafen og er blevet mellemindkomstlande. Kina skiller sig lidt ud med en del stigning i både indkomst og uddannelse, det viser at landet har hurtige økonomiske udvikling.

Dataet passer godt til pensum, fordi det viser sammenhængen mellem uddannelse og økonomisk udvikling. Det passer sammen med HDI, som blandt andet måler indkomst og uddannelse. Det viser også hvordan mere uddannelse giver mulighed for arbejde i industri og service som gør økonomien bedre. Vi ser også, at der stadig er forskel mellem de rige og fattige lande, selvom mange lande har fået bedre økonomi og uddannelse.

# data[].attributes.headline
BNP pr. indbygger mod CO2 udledningen pr. indbygger

# data[].attributes.subject
BNP pr. indbygger mod CO2 udledningen pr. indbygger

# data[].attributes.body
Dette datasæt viser hvordan økonomisk vækst påvirker klimaet. Grafen viser sammenhængen mellem BNP pr. indbygger og CO2 udledning pr. indbygger. Man kan se at de rige lande udlader mest CO2, mens fattige lande udleder meget lidt CO2.  Det viser at økonomiskvækst ofte medføre en form for miljøbelastning. Men også at nogle rige lande begynder at reducerer deres udledning med grøn teknologi. Relevant fordi vi snakker om økonomisk udvikling og bæredygtighed.

# data[].attributes.body
ud fra denne gapminder, kan man se, at de lande hvor personer ikke tjener særlig meget. passer med de lande der primært ligger i den primær sektor. og de lande hvor de tjener mere per person, er de lande der ligger i den sekundære og tertiære sektor.

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem antallet af servicearbejdere og HDI

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem antallet af servicearbejdere og HDI

# data[].attributes.body
Jeg har valgt et datasæt, hvor der vises antallet af arbejdere i servicesektoren i procent, sat mod HDI. Skærmbilledet viser data fra 2019.

Jeg valgte det her fordi der er en korrelation mellem erhvervsudviklingen af et land og dens HDI, altså jo flere større en andel af befolkningen der er beskæftiget i det tertiære erhverv, jo bedre HDI. Dette vises tydeligt på grafen.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem uddannelser og forventet levetid.

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem uddannelser og forventet levetid.

# data[].attributes.body
Dataene viser forholdet mellem antallet af uddannede voksne og forventet levetid og illustrerer sammenhængen mellem uddannelse og folkesundhed, hvilket er et almindeligt emne inden for økonomisk og social udvikling. Diagrammet viser et positivt forhold mellem uddannelse og forventet levetid; jo højere uddannelse, jo højere forventet levetid.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem økonomisk vækst (GDP per capita) og forventet levetid i lav- og mellemindkomstlande.

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem økonomisk vækst (GDP per capita) og forventet levetid i lav- og mellemindkomstlande.

# data[].attributes.body
Hvordan økonomisk vækst på 20 år har påvirket levetiden i Tyrkiet og Nepal. Højere GDP betyder ikke automatisk længere levetid, og at lande med lavere udgangspunkt kan opleve store sundhedsforbedringer, selvom økonomien stadig er lav.

Tidsperioden er fra 2000 til 2020.

Tyrkiet:

GDP per capita er steget med 91% og levetiden er kun steget med 2,28%

Nepal:

GDP per capita er steget med 87,1% og levetiden er steget MARKANT med 8,3%

# data[].attributes.body
jeg har valgt at sætte procenten af befolkningen der bor i byer, mod den gennemsnitlige daglige indkomst. man kan se at de typisk går hånd i hånd. grunden til urbaniseringen er industrialiseringen og en udvikling mod et større servicesamfund/tertiære sektor. industrialiseringen fører til mange flere arbejdspladser og højere lønninger. et urbaniseret samfund går derfor automatisk mod en større servicesektor, da der pludselig er mange i byerne. Kinas by-befolkning er blevet 4 gange større, men lønnen blev 20 gange større.

# data[].attributes.body
Average daily income, sat imod OWID education index:

Datasættet viser, at der er en sammenhæng mellem gennemsnits indkomsten og uddannelsesniveauet i landende. Sammenhængen forklares ved at der skabes flere arbejdere til at bestride jobs i den sekundlære- og tertiære sektor, som er de sektorer der skaber det største økonomiske overskud, sammenlignet med den primære sektor.

Jeg synes datasættet er relevant for pensum, da det giver et indblik i betydningen for landenes økonomiske udvikling at den sekundære og tertiære sektor udvides gennem uddannelse af den fremtidige arbejdsstyrke.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem BNP pr. indbygger og landets tertiære erhverv i procent

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem BNP pr. indbygger og landets tertiære erhverv i procent

# data[].attributes.body
Datasættet her sætter diverse landes bruttonationalprodukt (BNP) pr. indbygger, op imod den procentvise del af landet befolkning som er ansat i den tertiære erhvervssektor. Jeg synes datasættet passer godt til pensum, fordi det er to centrale faktorer indenfor dette emne. Servicesektoren kan også, med stor præcision angive hvilken face landet er i, og datasættet her beskriver derfor meget godt, hvorfor et lande klarer sig bedre jo længere hen i facerne, det bevæger sig - fordi der simpelthen er flere langt større værdi i denne sektor.

# data[].attributes.body
Her ser vi en sammenligning af forskellige typer data. Jeg valgt at fokuserer på bnp pr. indbygger sammenhæng til levealderen fra 1990-2016: mine data dækker over et lavt- mellem- og højindkomstland, der har til formål at belyse hvordan den økonomiske velstand i BNP i procent pr. indbygger, er med til at belyse sammenhængen mellem levealderen (velfærden). fx ville man betragte Somalia som et lavindkomstland, fordi de ifl. i-bogen har en BNP pr. indbyggere på mellem 900-1200$ og derfor defineres dette som et lavindkomstland, dvs. at man kan betragte den økonomiske situation som meget stram, hvilket hænger meget fint sammen med levealderen, fordi man antager at industrialisering er i begrænset omfang (det sekundære erhverv) og derfor kunne man antage at det primære erhverv stadig har sine aktuelle dominans. dog ser vi udvikling i Somalia, som også hænger sammen med den generelle udvikling, fordi væksten ca. ligger på 37% gennemsnitlig fra 1990-2016 for lavindkomstlande i BNP pr. indbygger. det betyder at vi kan få en nogenlunde estimat på, hvordan Somalias generelle velfærd- og økonomisk udvikling har udviklet sig gennem disse 26 år. Vi ser bl.a. også på stigende vækstrater for Colombia, som vi betragter her som mellemindkomstland. Stigningen virker eksponentiel ift. de andre to typer data, dette kan skyldes at mellemindkomstlande har større afhængighed af det globale verdensmarked (international arbejdsdeling) hvorimod et højindkomstland som England har større uafhængighed fra verden, muligvis fordi de fungerer som større aktører (multinationale selskaber) der giver dem muligheden for at konkurrerer på et højerer niveau end Somalia og Colombia.

vi kan konkluderer at levealderen specifikt hænger sammen med globalisering (dermed pensum), da BNP pr. indbygger belyser selve den økonomiske velstand af et land, som er med til at skabe gode rammer for international konkurrence, bedre velfærdsmuligheder og teknologisk fremgang.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt datasættet Life Expectancy og GDP per capita. Hvis vi kigger på tabellen, kan det ses, at lande med lave BNP tilbage i 1960 typisk havde lavere levealder. Hvor de så over tid stiger, både i levealder og indkomst i de fleste lande men udviklingen sker meget hurtigt i mange af de mellemkomstlande, hvor mange af de lavindkomstlande stadig halter bagefter grundet fattigdom og sygdom. Vi kan dog konstatere at der sker en demografisk transition, hvor lande bevæger sig fra lav til høj indkomst, og dødeligheden følger. Dvs høj indkomst = lav dødelighed - lav indkomst = høj dødelighed.

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem forventet levetid og procentdelen af arbejdsstyrken som arbejder inden for de primære erhverv

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem forventet levetid og procentdelen af arbejdsstyrken som arbejder inden for de primære erhverv

# data[].attributes.body
Man kan på dette datasæt se forholdet mellem forventet levetid og procentdelen af arbejdsstyrken som arbejder indenfor de primære erhverv, og man kan se, at det kun er asiatiske eller afrikanske lande, der ligger over 40% af arbejdere i de primære erhverv, mens de europæiske lande og amerikanske lande alle ligger under 40% af arbejdere i de primære erhverv.

Man kan også se, at grafen generelt viser, at de lande der har en arbejdsfordeling med flere arbejdere i de primære erhverv har en tendens til også at have en lavere forventet levetid, hvilket netop er et tegn på, at de er lavindkomstlande, har dårlige sociale forhold og generelt dårlige leveforhold.

Dette mener jeg er relevant for pensum, da det netop viser, at mange lavindkomstlande hvori størstedelen af arbejdsstyrken er fokuseret på de primære erhverv ikke har specielt gode leveforhold, mens højindkomstlande hvor der er mere fokus på tertiære erhverv, har langt bedre leveforhold. Ud over det viser de altså udviklingen for tidligere lavindkomstlande som er blevet til mellemindkomstlande og dermed også har en mindre procentdel af arbejdsstyrken i de primære erhverv er relateret til deres leveforhold og den generelle kvalitet af deres liv.

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem barn pr. kvinde og ansatte i servicesektoren

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem barn pr. kvinde og ansatte i servicesektoren

# data[].attributes.body
Ansatte i service/tertiær-sektoren (x-akse), børn pr. kvinde (y-aksen). Den viser sammenhæng mellem jo flere ansatte (%) i servicesektoren, desto færre børn pr. kvinde. (Det omvendte gør sig gældende, hvis man vælger agriculture workers i stedet for service workers). Den passer med både den demografiske transitionsmodel, og Fourastiés model, og viser sammenhængen mellem dem. Lande bevæger sig mod både højere andel i tertiære erhverv (Fourastié) og lavere fertilitet (demografisk transitionsmodel). Det kan vi se ved, at landene bevæger sig mod højre på x-aksen, dvs. flere ansatte i tertiære erhverv, og samtidig længere ned ad y-aksen, dvs. færre børn pr. kvinde. De blå bobler i venstre hjørne viser, at nogle afrikanske lande i 2019 fik mange børn pr. kvinde og samtidig havde en lav procentdel ansat i servicesektoren, hvilket tyder på tidligere udviklingsfaser ift. begge modeller.

# data[].attributes.body
Datasættet viser hvor meget lande er afhængige af handel både import og eksport

Jo højere landet ligger op af y-aksen, jo mere afhænger de af import fx. Singapore og Luxembourg. Land som fx. Usa og brasilien af ikke særlig afhængige af ekksport da de ligger langt nede

Jo længere mod højre landet ligger på x-aksen, desto mere er landet afhængig af eksport, fx. Singapore og Luxembourg

Små lande som Singapore og Luxembourg er mere afhængige af eksport og import end store land som brasiilien og USA da de kan “forsørge” dem selv.

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem HDI (Human development index) og det tertiære erhverv (målt i BNP)

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem HDI (Human development index) og det tertiære erhverv (målt i BNP)

# data[].attributes.body
Jeg har her valgt et datasæt som sammenligner HDI (human development index) med det tertiære erhverv (servicesektoren) målt i BNP.

Jeg synes selv dette datasæt passer godt til pensum, da det  appellerer tydeligt til Fourastie´s teori omkring erhvervsinddeling især ud fra det seneste data år (2023). Ud fra de tre erhvervs inddelinger har jeg valgt at fokusere på det tertiære erhverv, da det er det erhverv som de fleste lande bevæger sig hen imod, samt er det tertiære erhverv en indikator for  højindkomstlande og er dermed en indikator for høj HDI score. Her er der sandhed i Fourastie´s teori, da dette datasæt viser at jo færre beskæftigede et land har inden for det tertiære erhverv, jo lavere er deres HDI score (basale levevilkår). Når man går ind og kigger på datasættet, er de lavt scorede lande indenfor HDI også lavindkomstlande som fx. Chad med 31,2 % “varer” fra servicesektoren målt i BNP, og HDI på 0,416, Mali med 36,2 % “varer” fra servicesektoren målt i BNP, og HDI på 0,419,  og Etiopien med 37 % “varer” fra servicesektoren målt i BNP, og HDI på 0,497. De højt scorede lande er blandt andet USA med 79,1 % “varer” fra servicesektoren målt i BNP og HDI på 0,938, England med 72,5 % “varer” fra servicesektoren målt i BNP og HDI på 0,946, og Singapore med 72,7 % “varer” fra servicesektoren målt i BNP og HDI på 0,946, (alle er højindkomstlande). Her er der stor forskel på landenes HDI, hvor der tegner sig et billede af hvorfor det tertiære erhverv er det mest eftertragtede, samt bedst “betalte” erhverv (altså det bedste erhverv for et lands og befolknings overordnet økonomi, uddannelse, og levealder)

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem BNP pr. indbygger og landbrugsektoren

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem BNP pr. indbygger og landbrugsektoren

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at indsætte BNP pr. indbygger på x-aksen og landbrugs andel af BNP på y-aksen.

I 1960 ser man, at en stor del af økonomien kom fra landbrug, men BNP pr. indbygger var lavt. I 2023 ser man en markant forskel, hvor landbruget tydeligvis er faldet, mens de fleste lande har et meget større BNP per indbygger. Datasættet viser også, hvordan det især er de fattige lande, som stadig sidder fast i det primære erhverv.

Det passer godt til pensum, da det fint illustrerer udviklingen af økonomien globalt. Det viser også forskellen mellem verdensdelene, hvor de afrikanske lande stadig er afhængig af primære erhverv, frem for Europa og Nordamerika er flyttet over til sekundære og tertiære erhverv.

# data[].attributes.body
Her sammenlignes BNP med procentdelen af befolkningen ansat indenfor servicebranchen, altså den tertiære erhvervssektor. Ud fra dette skærmbillede, ser man overordnet at jo flere der er ansat i den tertiære sektor, jo højere en BNP.

# data[].attributes.attachment_caption
Grafen viser, at mængden af folk, der bor i byer (her: Urban population) er steget markant i alle lande siden 1960. På samme tid er den forventede levetid v. fødsel (her: Life expectancy) også steget. Det kan derfor antages, at urbanisering hænger sammen med længere levetid; at byer giver bedre adgang til sundhed, uddannelse, job, sanitet, mv., og dermed længere levetid.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem daglig indkomst pr indbygger i primære erhverv

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem daglig indkomst pr indbygger i primære erhverv

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at kigge på den gennemsnitlige daglige indkomst for industriarbejde, og der er det tydeligt at se at det er ulandene som tjener mindst på deres råstoffer/arbejde i den primære sektor og det er også de lande der er længst bagud i forhold til globaliseringen.

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem BNP pr. indbygger og antallet af ansatte (i%) i servicesektoren

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem BNP pr. indbygger og antallet af ansatte (i%) i servicesektoren

# data[].attributes.body
Dit eget datasæt:

Jeg har valgt at indsætte BNP pr. indbygger på x-aksen, og antallet af ansatte (i %) i servicesektoren (den tertiære sektor) på y-aksen.

Dette datasæt kan illustrere, at når andelen af ansætte i servicesektoren (den tertiære sektor) stiger, så stiger et lands BNP pr. indbygger. BNP er en forkortelse for bruttonationalprodukt, og beskriver værdien af alle varer og tjenester som produceres i et land, minus værdien af de varer der bliver brugt til produktionen.

Ifølge pensum er det tydeligt, at de lande der har en høj andel af antal beskæftigede i servicesektoren, er identiske med de lande, som har en høj gennemsnitsindkomst pr. indbygger, for hvis et land har en høj BNP (skabes høj værdi), er der mulighed for højere lønninger. Så dette fremstillede eksempel hænger godt sammen med pensum, da det viser, at erhvervsudviklingen i et samfund hænger sammen med den økonomiske udvikling i verdens lande.

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem BNP og landbrugssektor

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem BNP og landbrugssektor

# data[].attributes.body
Datasættet jeg har valgt viser antallet af ansatte (i %) i landbrugssektoren (den primære sektor) sat op imod BNP pr. indbygger. Her er det tydeligt, at jo rigere et land er, desto færre arbejder i landbruget.

Det passer godt til pensum, fordi det viser Fourastiés erhvervsafdeling. I lavindkomstlande arbejder de fleste stadig i den primære sektor, altså landbruget, imens at højindkomstlande har flyttet størstedelen af arbejdskraften til industri og service.

Datasættet understøtter derfor teorien om, at erhvervsudviklingen hænger tæt sammen med økonomisk udvikling.

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem den sekundære sektor, og den tertiære.

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem den sekundære sektor, og den tertiære.

# data[].attributes.body
Datasættet jeg har valgt her, er antallet af ansatte (i %) i industrisektoren (sekundære sektor), sat på imod antal ansatte (i %) i servicesektoren (den tertiære sektor).

Dette minder meget om en tidligere opgave, men at der her i stedet for den primære sektor på y-aksen, er det i stedet den sekundære. Når man kører tidslinjen på dette datasæt, kan man se at de fleste lande begynder langt mere til venstre på x-aksen, hvilket betyder at de havde en del mindre ansatte i servicesektoren. Dette følger altså dermed Jean Fourastié diagram om at det tertiære erhverv fylder en større procentdel desto mere tid der går. Og dette understøtter datasættet så. Derudover kan man se at i visse lande er mængden af arbejdsstyrken i det sekundære erhverv også faldet, hvilket endnu engang understøtter Jean Fourastiés diagram.

# data[].attributes.body
Figuren viser verdens landes eksport som procent af BNP (GDP), og illustrerer dermed, hvor stor en del af landenes økonomi, der stammer fra handel med andre lande.

Modsat asiatiske lande (rød) oplever flere afrikanske lande (blå) begrænset vækst i eksportprocent bl.a. Nigeria og Etiopien har haft relativt lave og stabile eksportprocent, hvilket afspejler fortsat afhængighed af råvareeksport og begrænset industrialisering.

Generelt viser tallene i grafen at lande der indgår i globalisering med åben eksportorienteret økonomi og industri har oplevet betydelig vækst i eksporten, mens lande med begrænset industrialisering og råvareafhængighed har haft lavere eksportvækst. Dette illustrerer, hvordan globaliseringen og den dynamiske internationale arbejdsdeling har skabt forskelle i landenes økonomiske udvikling.

# data[].attributes.body
Her kan man se hvordan den tertiære sektor (service arbejde) primært er repræsenteret i Europa, Amerika og dele af Asien. Derudover kan man se hvordan der sker en stigning af BNP/arbejdstid igennem årene. Det hænger godt sammen med pensum, da de lande som er repræsenteret i grafen primært er ilande.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem andelen af servicearbejdere i et land  og landets HDI (Human Development Index). 

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem andelen af servicearbejdere i et land  og landets HDI (Human Development Index). 

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at undersøge sammenhængen mellem andelen af servicearbejdere i et land (altså hvor stor en del af befolkningen der er beskæftiget i tertiære erhverv) og landets HDI (Human Development Index). Her kan man, som tidligere påvist, se at verdens lande generelt bevæger sig mod færre primær- og sekundære arbejde, men også en markant forskel på lav-, mellem- og højindkomstlande. Altså er det tydeligt at lande med et højt HDI som regel har en større andel af deres arbejdsstyrke i servicefag, mens lande med et lavt HDI oftere har mange beskæftiget i primære eller sekundære erhverv.

Det er relevant for pensum da det viser at der er mange faktorer som påvirkes af, hvorvidt landene er afhængige af råvarer eller er “post-industrielle”. HDI er her interessant, fordi vi ikke kun måler økonomisk vækst, men også levevilkår, helbred og uddannelsesniveau.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem daglig indkomst og procentdelen af befolkningen, som arbejder i servicesektoren 

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem daglig indkomst og procentdelen af befolkningen, som arbejder i servicesektoren 

# data[].attributes.body
Jeg har valgt dette datasæt der viser sammenhængen mellem den gennemsnitlig daglig indkomst pr. person målt i dollars og procentdelen af befolkningen, som arbejder i servicesektoren (tertiære sektor). Vi ser generelt at hvis en højere andel af befolkningen arbejder i servicesektoren, desto højere vil den gennemsnitlige daglige indkomst være.

# data[].attributes.headline
Udviklingen mellem landbrug- og industrisektoren. 

# data[].attributes.subject
Udviklingen mellem landbrug- og industrisektoren. 

# data[].attributes.body
I det datasæt jeg har valgt, kan man se udviklingen fra hvor mange der arbejder i landbrugssektoren til industrisektoren. Det passer godt til pensum, fordi det beskriver en udvikling i samfundet og indenfor Fourastiés erhvervsinddelings model. Datasættet starter i 1991 hvor boblerne er meget spredt ud, og hvor Slovenien er det land der har flest inden for industrisektoren, på 45,8%.

Burundi, Somalia og Chad ligger i 2019 højest indenfor landbrugssektoren på 75,1 – 86,2% og lavest på industrisektoren. I 2019 ligger Qatar højest på industrisektoren med 53,7%.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem indkomst og procentdelen af det tertiære erhverv

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem indkomst og procentdelen af det tertiære erhverv

# data[].attributes.body
Jeg har valgt et datasæt som viser sammenhængen mellem indkomst og procentdelen af det tertiære erhverv. Det viser at det er højindkomstlande som har en stor procentdel af servicearbejdere. Generelt kan man se at landene bevæger sig mod et større tertiært erhverv og at den gennemsnitlige indkomst også stiger. Derudover kan man også se lande, hvor de fleste afrikanske lande og mange asiatiske lande har en lavere procentdel af servicearbejdere og lavere indkomst. Mens europæiske og amerikanske lande har højere indkomst og procentdel servicearbejdere.

Mange lande som Kina vokser hurtigt i antallet af servicearbejdere og daglige indkomst fra omkring 2010. Kina går fra 35,7% servicearbejdere med en daglig indkomst på 7,9 dollars, til 47,2% servicearbejdere med en daglig indkomst på 14,2 dollars.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem belagte veje og kalorieindtag (og GNP) per borger

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem belagte veje og kalorieindtag (og GNP) per borger

# data[].attributes.body
Jeg har valgt dette Gapminder datasæt (se figur 1), hvor man kan se en model over procentdele af asfalterede (eller på anden vist belagt) veje sammenlignet med antal kalorier per person om dagen. Jeg synes det er relevant for pensum, fordi at selvom datapunkterne ikke ligger helt tæt, kan man stadig se en tendens der viser, at jo større procentdele af et lands veje er asfalteret, jo højere kalorieindtag, har de fleste lande. Dette kunne betyde, at befolkningen har rig mulighed for import af mad fra andre lande, eller mulighed for at transportere mad fra den ene del af landet til en anden del, hvor der måske er mangel på mad.

Dette betyder at infrastruktur i mange tilfælde kan være en god måde at hæve levevilkårene på i et givent land. Samtidig vil transport i land også betyde flere jobs indenfor den sekundære erhvervssektor.

Efter at have analyseret dette datasæt, ændrede jeg det ene parameter fra kalorieindtag/borger til GNP/borger (se figur 2), og sammenlignede de to. Som man kan se, har de matchende tendenser, hvilket giver god mening, da en højere GNP per borger også hænger sammen med et højere kalorieindtag, da man har råd til ikke at sulte. Dette datasæt viser derfor igen, at forbedrede transportmuligheder i et land er gavnligt for et lands trivsel og udvikling.

# data[].attributes.body
Datasættet viser hvordan en høj procentdel af det primæreerhverv korrelerer med en lav GDP per capita. Dette tegner et billede af, at der er stor behov for, at lavindkomstlande har brug for at udvikle deres industri for ikke at blive efterladt i skygget af de mere økonomisk mere udviklede nationer. Mangel på sekundære og tertiære erhverv fastholder dem i en råvarebaseret økonomi, hvilket gør dem skrøbelige overfor bl.a. et forværret klima.

# data[].attributes.headline
BNP pr. indbygger som funktion af udledning af CO2

# data[].attributes.subject
BNP pr. indbygger som funktion af udledning af CO2

# data[].attributes.body
Kigger man på sammenholdte datasæt for BNP pr. indbygger og udledningen af CO₂, kan man se der til dels er en sammenhæng. Billedet er fra situationen i 2022, som giver indblik i at det typisk er de afrikanske lavindkomstlande der ligger helt i bunden af skalaen for udledning af CO₂. Samtidig har mange af de lande som gennemgik en industrialisering, haft store udsving på udledningen, hvis lader tidslinjen køre, tegner der sig et billede af, at industrialiseringen af højindkomstlande og den efterfølgende påvirkningen på CO₂ regnskabet for rige olielande som Qatar eller velstående Luxemburg. Disse lande og andre i samme kaliber er stadig de helt store syndere i udledningen. Det giver et billede af, at hvis der skal ændres noget i forhold til at indskrænke påvirkningen af klimaet, så er det specielt de rige asiatiske lande som skal have implementeret flere bæredygtige løsninger. Derudover kan man forvente at udledningen af CO₂ vil vokse for de lande, som endnu ikke har gennemgået en industriel udvikling. Det vil derfor være essentielt for at bremse den overordnede udledning af CO₂, at hjælpe lavindkomstlandende i deres industrialisering fra starten at få effektive og holdbare initiativer, der med højt vidensniveau kan udvikles i højindkomstlandende.

Dette datasæt passer godt til pensum, da en konsekvens af den industrielle udvikling førhen i Danmark har haft uoprettelig betydning for vores klima, primært pga. udledningen af CO₂. Det er et vigtigt fokus som skal tages med i global politik, for når som pensum også siger, de sidste lavindkomst og mellemindkomstlande vil fremme deres udvikling, skal de have hjælp udefra, for ikke at følge i de tidligere industrialiserede landes fodspor og have en stor udledning af CO2.

# data[].attributes.attachment_link.title
2.2 - BNP pr. indbygger som funktion af udledning af CO2

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem GDP, pr. person, og CO2 udledning

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem GDP, pr. person, og CO2 udledning

# data[].attributes.body
Dette datasæt viser at der er sammenhæng mellem GDP pr. person og CO2 udledning, og at de rigeste lande altså udleder mest CO₂. Jeg synes datasættet er godt til at illustrere hvordan det kan være svært at balancere social og miljømæssig bæredygtighed. Det betyder også at de fattige lande der ikke er kommet så godt fra start, ikke har samme muligheder som i-landene, med mindre man finder en mere bæredygtig måde at drive industri på.

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem andelen service arbejdere og HDI

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem andelen service arbejdere og HDI

# data[].attributes.body
Datasættet jeg har valgt viser, at der er en tydelig positiv sammenhæng mellem andelen af servicearbejdere i et land og dets HDI. Generelt viser statistikken at lande med en højere andel af befolkningen beskæftiget i serviceerhverv også har et højere HDI. For eksempel havde USA i 1991 en andel servicearbejdere på 72,1% og en HDI på 0,873, mens Burundi i samme år havde kun 5,37% servicearbejdere og en meget lav HDI på 0,26. I 2019 er denne tendens stadig tydelig, hvor USA med 78,8% servicearbejdere har en HDI på 0,930, mens Burundi med 10,4% servicearbejdere har en HDI på 0,431. Dette tyder på, at serviceerhverv ofte er forbundet med højere økonomisk udvikling, bedre sundhed, længere levealder og højere uddannelsesniveauer, som alle er faktorer i HDI-beregningen.

De fleste højindkomstlande har en stor andel af befolkningen i serviceerhverv og et højt HDI, hvilket understøtter teorien om, at serviceøkonomier er et kendetegn ved udviklede økonomier. Eksempler på dette er Danmark, hvor andelen af servicearbejdere steg fra 67,6% i 1991 til 79,2% i 2019, og HDI steg fra 0,838 til 0,946 i samme periode. Kina og Indien, som er eksempler på lande i udvikling, har også set markante stigninger i både andelen servicearbejdere og HDI. I 1991 havde Kina 18,9% servicearbejdere og en HDI på 0,492, mens de i 2019 havde 47,2% servicearbejdere og en HDI på 0,762. Indien fulgte en lignende trend, fra 21,5% servicearbejdere og 0,437 i HDI i 1991, til 32,3% og 0,645 i 2019.

Dog er der enkelte lavindkomstlande, som falder uden for denne tendens. For eksempel har Niger i 2019 20,8% servicearbejdere, men en HDI på kun 0,406. Dette viser, at selvom andelen af servicearbejdere kan stige, kan politiske, økonomiske og sociale faktorer forhindre, at HDI når et højere niveau.

Denne observation understøtter ideen om, at selvom en stærk serviceøkonomi er en indikator for højere menneskelig udvikling, er det ikke en altafgørende faktor. For at opnå et højt HDI skal der også tages højde for andre faktorer som uddannelse, sundhed og økonomisk stabilitet, så udviklingen ikke blot sker i form af flere servicearbejdere, men også i form af forbedrede levevilkår for befolkningen.

# data[].attributes.body
Datasættet viser sammenhængen mellem BNP per indbygger og den gennemsnitlige levealder. Man kan se at det typisk er lande med høj BNP per indbygger der lever længest. Datasættet passer godt til pensum, da det kan bruges til at se forskellen på høj- og lavindkomstlande. Det giver en forstand af hvor stor en rolle økonomisk vækst hjælper sundheden. Højindkomstlande har bedre adgang til sundhedssystemer, uddannelse og velfærd.

# data[].attributes.headline
Sammenhæng mellem BNP og det procentvise antal af industriarbejdere

# data[].attributes.subject
Sammenhæng mellem BNP og det procentvise antal af industriarbejdere

# data[].attributes.body
Jeg har valgt et datasæt, som udforsker sammenhængen mellem det procentvise antal af industriarbejdere og BNP.

Her ser jeg en udvikling, der tyder på, at industrialisering har betydning for bruttonationalproduktet. Der sker en markant stigning i både antallet af industriarbejdere og BNP særligt i Afrika og Asien i perioden fra 1991-2019.

Industrialiseringen i Europa starter allerede i 1700-tallet, og i Danmark foregår den fra midt 1800-tallet til midt 1900-tallet. Det kan være en grund til, at vi i dette datasæt ikke ser den store udvikling i de vestlige lande.

Til gengæld bekræfter datasættet, at flere lande, som tidligere var lavindkomstlande har skiftet status til mellemindkomstlande (og også mellemindkomstlande til højindkomstlande).

# data[].attributes.headline
Sammenhængen mellem økonomisk udvikling og levevilkår

# data[].attributes.subject
Sammenhængen mellem økonomisk udvikling og levevilkår

# data[].attributes.body
Dette datasæt viser, hvordan lande med højere indkomst generelt har en højere forventet levealder. Over tid kan man se, at næsten alle lande bevæger sig opad og mod højre – altså får både højere indkomst og længere levetid. Det passer godt til pensum om udvikling og globalisering, da det illustrerer, hvordan økonomisk vækst ofte fører til bedre levevilkår, sundhed og levestandard.

# data[].attributes.headline
Labour force participation i procent inde for aldersgruppen 25-54

# data[].attributes.subject
Labour force participation i procent inde for aldersgruppen 25-54

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at se på Labour force participation i procent inde for aldersgruppen 25-54. Jeg har valgt det fordi det er interessant at se ”lav indkomst lande” så som (Burundi) ligger i toppen af Labour force participation med 95,7% i år 2019. Hvor imod et ”højindkomst land” så som (USA) ligger på 82,6% i år 2019. hvorfor det? når et land som Burundi ligger nederst i eksport angivet i BNP på 5,17 (se Verdens landes eksport, angivet som procent af BNP i opgave 6). USA ligger på 11,8. Nogle forslag hvorfor Burundi ligger som en af de højeste lande inde for Labour force participation, kan være at på grund af at de afhænger af primære erhverv. Som kræver meget mere arbejdskraft, hvis landet ikke er industrialiseret.

# data[].attributes.attachment_link.title
Labour force participation i procent inde for aldersgruppen 25-54

# data[].attributes.body
Jeg har beskæftiget mig med datasættet mellem GDP per capita, og adgang til basal drikkevand.

Det fremgår tydeligt, hvor livs- og udviklingshæmmet man som samfund er, uden adgang til rent drikkevand. Her er det i en økonomisk sammenhæng, da det ofte afspejler et samfund som helhed.

Det understøtter de udviklings- og fremgangsmetoder, jeg har diskuteret tidligere, der i høj grad starter med basale og grundlæggende menneskelige behov, der bidrager til stabiliseringen og udviklingen af et samfund.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at se på BNP (GDP) per capita og delen af Service Arbejdere. Her viser tendensen at en stører tertiær sektor ofte også giver en større BNP. Det passer godt sammen med Fourasties erhvervsinddeling som fortæller os at en lavere primær- og sekundær-erhvervsinddeling giver økonomisk vækst

# data[].attributes.attachment_caption
Jeg har valgt at kikke nærmere på olieexporten for usa i 1970 til 2019 hvor man kan se at den stiger fra 5,56% til 11,8% hvilket er meget når man nu snakker så meget om global opvarmning. 

# data[].attributes.body
hvis Vi tager ud fra Fourasties erhvervsinddeling model forstår vi at det primære erhverv, er langbrug, fiskeri og råstofudvikling, så hvis et land som Niger i 1960 totale output i gdp fra agriculture var 75,3% kan man udefra fourasties model forstå at Niger i 1960 var i den primære erhverv, sammen med lande som Tyrkiet, men i 2023 var Tyrkiets output fra agriculture alene kun 6,16% hvor Niger var på 47,8%, man kan se en forbedring, og man kan forstå at Tyrkiet er bevæget sig fra et primært erhverv til et større sekundært og tertiære samfund, det er hvad man kan bruge denne gapminder til.

# data[].attributes.headline
Forventet levetid, og udvikling i gns. daglig løn.

# data[].attributes.subject
Forventet levetid, og udvikling i gns. daglig løn.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt et datasæt som viser udviklingen i forventet levealder, og gennemsnitlig daglig indkomst - fra 1800-2023.

Jeg mener at det er relevant for pensum fordi det viser noget om hvordan f.eks. Kina er gået fra et landbrugssamfund, til at blive et af de største industrisamfund i verden. Grundet netop dette, har Kina fået langt bedre levestandarder, og dermed også forlænget levetid. En interessant observation er at levealderen er steget fra 32 til 78,4 år. Til sammenligning, er USA gået fra 39,4 til 79,5 år.

Daglønnen i Kina er fordoblet ca. 15 gange i perioden, og USA er fordoblet ca. 18 gange i perioden.

Hvis man kigger på Afrika som helhed, ser man at de udvikler sig, men i en langt svagere grad end mange asiatiske lande for eksempel gør. Store dele af Afrika hænger stadig fast i den primære sektor, og det ses på dataene om løn og forventet levetid.

For eksempel ses det at Den Central Afrikanske Republik, kun stiger omkring 20 år i levealder, fra 1800-2023.

Alt dette fortæller noget om hvordan industrialiseringen, har haft en positiv indflydelse på landes levevilkår og lønniveau, og hvordan dem som stadig er et landbrugssamfund i den primære sektor, har svært ved at have gode levevilkår, og dermed også en løn som matcher deres hårde arbejde.

# data[].attributes.headline
primær sektor sat imod BNP pr. indbygger

# data[].attributes.subject
primær sektor sat imod BNP pr. indbygger

# data[].attributes.body
Datasætte viser den primær sektor (agriculture workers), sat imod BNP pr. indbygger (GDP per capita). 1991 ses det, hvordan mange lavindkomstlande beskæftiger sig inden for den primær sektor, med en lav BNP. Dette er primært lande i Afrika og Asien. Det ses også at højindkomstlande har en lavere procentdel, som beskæftiger sig inden for den primær sektor, og her er BNPen markant højere. Dette er primært lande i America og Europa. I 2019 kan det aflæses, at flere af lavindkomstlandene har bevæget sig mod en højere BNP, færre i beskæftigelse i den primær sektor, og dermed i en udvikling til mellemindkomstlande.

# data[].attributes.headline
Børnedødelighed ift. antal arbejdere i den primære sektor. 

# data[].attributes.subject
Børnedødelighed ift. antal arbejdere i den primære sektor. 

# data[].attributes.body
Jeg har valgt et datasæt der viser, hvor meget børnedødelighed der er i forhold til folk der arbejder i den primære sektor.

Man kan tydeligt se tendensen til, at jo flere der arbejder i den primære sektor, jo højere børnedødelighed. Dette hænger sammen med, mange lavindkomstlande beskæftiger sig primært i det primære erhverv og der er ikke så meget fokus på hygiejne og generel sundhed. Følger vi tidslinjen kan man se, at jo færre der arbejder i det primære erhverv, jo mindre børnedødelighed er der. Det hænger sammen med globaliseringen. Der kommer færre og færre der ”arbejder i marken”, hvilket øger levevilkårene og dermed mindre børnedødelighed. Derudover er der også sammenhæng mellem, at jo flere i den primære sektor, jo flere børn fødes der for at sikre arbejdere til marken og pasning når forældrene bliver ældre, men dette betyder også flere munde at mætte og kan også påvirke børnedødeligheden.

# data[].attributes.headline
Landbrugssektoren og baby født pr. kvinde

# data[].attributes.subject
Landbrugssektoren og baby født pr. kvinde

# data[].attributes.body
Her kan vi se et datasæt over landbrugsarbejdere og babyer født pr. kvinde. Denne udregning tager udgangspunkt i teorien i i-bogen, om at lavindkomstlande med primære erhverv, er typisk i fase 1 eller 2, og derfor har en høj fødselsrate. De afrikanske u-lande måler højest på skalaen, imens de europæiske (gule ) og amerikanske (grønne) lande har færre arbejdere i landbrugssektoren, altså de har i stedet tertiære jobs og i fase 3, 4 og 5 - og har derfor færre børn.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt BNP i forhold til den primæresektor, da man her kan se udviklingen i den økonomiske vækst i forhold til de lande, der får en lavere procentdel af ansatte i den primære sektor. Det understøtter altså teorien om, at økonomisk vækst og hænger sammen med færre ansatte i den primære sektor.

# data[].attributes.body
jeg har valgt at skrive om kvindernes udvikling i forhold til fødsel. Det laveste antal fødsler, der nogensinde er registreret, var i 1983, hvor der blev født 50.822 børn, 20 procent under antallet for 2021. Forskellen op til det højeste antal, der nogensinde er observeret, er dog endnu større. I 1946 fødtes der 96.111 børn. 51 procent flere end i 2021.

# data[].attributes.body
udvalgte dette dataset synes det kan sammenlignes godt med det der er blevet læst om her I pensum hvor hvis man sammenligner med det andet datasæt om erhvervssektoreren kan man se en sammenligning med dette datasæt jeg har fundet hvor det også er I vesten hvor der også er flest I service arbejde og folk laver mindre fysisk arbejde som slider I hverdagen som landbrug som har den længeste forventede levetid og de asiatiske lande I midten også enkelte som klare det rigtig godt indenfor forventede levetid er Singapore

# data[].attributes.body
Vi ser landet specifikt Danmark i forhold til korruption, og det passer meget godt med, at i Danmark tjener befolkningen generelt en mellem/høj indkomst Hvilket medførte til at der ikke er behov for at blive begået korruption.

# data[].attributes.headline
CO2-udledningen per indbygger og BNP per indbygger.

# data[].attributes.subject
CO2-udledningen per indbygger og BNP per indbygger.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at sammenholde CO2-udledningen per indbygger med BNP per indbygger. Dette gør sig relevant for emnet, da man heraf kan udlede og drage klare konklusioner om, hvorvidt der findes en kausalitet mellem den økonomiske velstand og udledningen af CO2. Altså om økonomisk vækst påvirker miljøet. Det skyldes at GDP per capita henviser til landets bruttonationalprodukt (BNP) delt med antallet af indbyggere, altså en gennemsnitlig værdi, og CO2 emissions per capita henviser til en gennemsnitlig udledning af kuldioxid per person.

Når vi kigger på grafen kan vi udlede, at økonomisk vækst fører til øget udledning af CO2. Det skyldes formentlig, at der med velstand også følger et øget niveau af forbrug. Øget forbrug er ofte forbundet med øget udledning af CO2.

Men som figuren også viser, kan man ikke tegne en entydig kausal sammenhæng mellem GDP per capita og CO2-emissions per capita. Det kommer sig af, at der er forskel på enkelte landes økonomiske strukturer, altså herunder om det er industri eller servicesamfund.

# data[].attributes.body
I dette datasæt fra Gapminder ser vi på eksporten af højteknologiske vare som en del af samlede eksport af fremstillingsvarer. Datasættet viser også bruttonationalprodukt (BNP) pr. person, justeret for købekraft. I 2007 kan vi se at kina og tyskland allerede vare store nationer inden for højteknologieksport. Kinas eksport er især stor, mens Tyskland har en stabil andel af højteknologiske produkter som en del af deres samlede eksport. Når vi kigger frem til 2022, ser vi at Kina har øget sin eksport af højteknologi endnu mere. Men ser vi fx på Vietnam så begynder har landet også en stigende vækst siden 2008, og begynder at kommer godt ind i denne sektor. Det viser at Vietnam er begyndt at eksportere højteknologiske vare og dermed bevæger sig ind på et marked, som nu er domineret af lande som fx Kina, og Tyskland.

# data[].attributes.body
Vi kan se i dette datasæt, at x-aksen viser den daglige gennemsnitsindtægt pr. person, og y-aksen viser, hvor mange i landet der arbejder i den tertiære sektor. Det er vigtigt at forstå, hvilken fase landet befinder sig i, når vi ser på gennemsnitsindtægten. Fourasties model understøtter dette. Hvis et land har mange, der arbejder i den tertiære sektor, vil landet sandsynligvis også have en høj indkomst pr. person.

# data[].attributes.headline
Daglig gennemsnitlige indkom og hvor stor procent arbejder inde for den primære sektor.

# data[].attributes.subject
Daglig gennemsnitlige indkom og hvor stor procent arbejder inde for den primære sektor.

# data[].attributes.body
Dataet viser den gennemsnitlige daglige indkomst og hvor stor procent af befolkningen arbejder for den primære sektor. Dette data passer godt med pensum fordi det viser præcis det samme som der bliver talt om i pensum. I pensum bliver der sagt at de fattige lande har en høj procent af primære erhverv, som passer med datasættet som viser at de lande der har højt procent af primære erhverv tjener også i gennemsnit mindre.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at kigge på udvikling i BNP sammensat med udvikling i hvor meget af BNP’en er fra serviceerhvervene (den tertiære sektor). Det er som sådan lidt samme statistik som den med eksport, her er der bare kig på hvordan udviklingen af serviceerhvervene har haft en påvirkning på BNP. Relevansen synes jeg ligger i at kunne kigge på hvordan der har været en ændring i hvordan lande har ændret deres beskæftigelses områder over tid og hvordan der er en sammenhæng mellem tiden og udvikling i serviceerhvervene som også er det Fourstaire forudsagde.

Den kan også bruges til at holde op mod den demografiske transitionsmodel, for at se om der også er en sammenhæng mellem et lands demografiske periode og deres servicesektors størrelse.

# data[].attributes.body
Jeg valgte at tale om antallet af børn pr. kvinde, og ved at sammenligne Danmark med forskellige lande i verden, finder vi, at vi ligger nederst på listen, da vi lider af en alvorlig mangel på antallet af fødsler og vi har en af ​​de højeste dødsrater i verden, og det vil igen i fremtiden føre til ødelæggelse af det danske samfunds struktur og tab af danske værdier som følge af faldet i antallet af fødsler og det voldsomme arbejde mange

# data[].attributes.headline
Agriculture workers, og avg. daily income.

# data[].attributes.subject
Agriculture workers, og avg. daily income.

# data[].attributes.body
På det datasæt jeg har fundet ser man en generelt trend til at lande med en højere gns. daglig indkomst, har færre “agriculture workers”, altså primært erhverv. Det passer ret godt med de trends man ser med tranisitionsmodellen.

Udover der ser man en generel stigning i indkomst, og fald i “agriculture workers”.

# data[].attributes.body
jeg har valgt “happiness score”, som er det tætteste jeg kunne finde til levevilkår, da jeg går ud fra at jo bedre ens levevilkår er, jo bedre er ens “happiness score”. Derefter har jeg valgt literacy rate på x-aksen, hvilken er en form for indikator af deres uddannelsesniveau, eller hvor mange der har uddannet i det land, og der er et klart sammenhæng mellem at jo højere uddannet man er jo højere oppe lægger man på “happiness score” ad y-aksen.

# data[].attributes.headline
Forventet levetid og arbejde i landbrugssektoren 

# data[].attributes.subject
Forventet levetid og arbejde i landbrugssektoren 

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at sammenligne den forventet levetid med arbejde i landbrugssektoren/den primære sektor. Det er tydeligt at de blå lande (lande i Afrika) dominerer antallet i forhold til lande i Europa (de gule) eller vesten (de grønne).

Lavindkomstlandene som ikke er blevet industrialiseret, og har ikke haft mulighed for at bevæge sig op til de næste faser af den demografiske transitionsmodel, har en lavere forventet levetid.

Livskvaliteten og den forventet levetid er nede, der skal være fokus på ernæring, medicin og hygiejne for at kunne forbedre dette. Ifølge den demografiske transitionsmodel er dette muligt ved at få arbejde i den sekundære eller tertiære sektor, derfor er industrialisering i lande, med nuværende fokus på arbejde i den primære sektor, nødvendigt.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at sætte glæde op mod kapital pr indbygger, fordi det lå lidt i mit baghoved i alt det vi har læst, hvorvidt denne er kapitalisme/ industrialisering nu egentligt også fører til glæde. Det er muligt at glæden også er at finde på andre måde, men datasættet viser en fin skrå linje der indikerer at penge og glæde har en forbindelse til hinanden. Jo flere penge jo mere glad (eller omvendt 😀)

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at kigge på dette datasæt som er sat op for at vise uddannelsesforholdende for kvinder mellem 15 og 24 år, sat op imod deres indkomstkategori.

Hvis vi kigger på det datasæt som jeg har fundet her, så kan man tydeligt se at indkomsten har meget at gøre med uddannelse for Kvinder mellem 15 og 24 år.
Det er tydeligt at se at Afrika ofte ligger i den lave indkomst kategori, men også at deres kvinder sjældent går i skole i mange år, f.eks. South Sudan som ligger på 1.79 år i skole, det er utroligt lavt. Hvis man så kigger på den høje indkomst kategori, så kan man se en del Europæiske lande. Så konklusionen er at ens indkomst klasse har helt bestemt noget at gøre med ens uddannelse. Det er netop derfor at man kan hjælpe lavindkomstlande ved at sørge for bedre uddannelsesmuligheder.

# data[].attributes.body
Dit eget datasæt:

Jeg har valgt at se på sammenhænget mellem HDI og GNP  pr indbyggere

Data sættet viser sammhænget for de enkelte lande i tidsperioden 1990 til 2021.

Der bliver vist at der ligesom beskrevet i pensum står beskrevet, er en næsten linear sammenhæng mellem de to tal, både for lavindkomstlande som  etiopien, der i 2000 havde et HDI på 0,287 og en GNP på 764 dollars p indbygger, og at landets HDI var vokset til 0,498 og GNP`en til 2320 dollars pr indbygger.

Dette er også tilfældet for mange højindkomstlande som fx Tyskland, der i 1990 havde et HDI på 0,829 og en GNP 36,6 tusind dollars pr indbygger, og i 2021 var landets HDI vokset til 0,941 og GNP´en til 53,2 tusind dollars pr indbygger. Alligevel er der ligesom ibogen i pensum beskriver ikke en fuldstendig sammenhæng, da der er lande med større GNP, der stadig kan have et lavere HDI end lande med en lavere GNP, ligesom i 2021 hvor quatar havde en HDI på 0,855 og en GNP på 92,9 tusind dollars pr indbygger, hvor Schweiz havde en HDI 0,962 og en GNP på 70,1 tusind dollars p indbygger.

# data[].attributes.body
Jeg har selv udvalgt et datasæt der sætter BNP op mod forventede leveår, for at undersøge om datasættet understøtter det som pensum har været omkring ift. globalisering, industrialisering og vækst. Datasættet understøtter sammenhænget mellem øget BNP og forventet levealder.

# data[].attributes.attachment_caption
Man kan se at folk nbegynder at leve længere, og tjene flere penge. 

# data[].attributes.headline
 Agriculture workers (%of employment) ift. Child mortality(0-5 year-olf dying per 1000 born.

# data[].attributes.subject
 Agriculture workers (%of employment) ift. Child mortality(0-5 year-olf dying per 1000 born.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at se på da datasættet mellem, hvor mange der arbejder i den primær sektor(her landbruget) og hvor høj dødeligheden er hos børn. Jeg syntes det viser et billede af, at levevilkårene er dårligere jo flere der arbejder i primær sektor.  Dødeligheden blandt børn falder nu færre, der arbejder i primær sektor. Jeg synes især datasættet er relevant i forhold til spørgsmål 5. hvor det bekræfter det vi har læst i pensum om, at man kan se landet levevilkår ud fra  landet erhvervsindelingen. her har jeg valgt en af de faktorer man måler på, når man måler levevilkår.

# data[].attributes.headline
Læse/skrivefærdighed i den primære sektor

# data[].attributes.subject
Læse/skrivefærdighed i den primære sektor

# data[].attributes.body
Jeg har opsat læse/skrivefærdighed, mod den primære sektor. Jeg synes det er interessant at se, at de lande der er industrialiseret, og befinder sig i den sekundære eller tertiære sektor i højere procent, kan læse og skrive. Det viser desværre at størstedelen af landene i den primære sektor er afrikanske, og vestasiatiske også er påvirket af industrialisering på andre måder, end blot deres erhverv, men deres uddannelsesmuligheder- og niveauer.

# data[].attributes.headline
Procentdel inden for tertiære erhverv ift. BNP per indbygger

# data[].attributes.subject
Procentdel inden for tertiære erhverv ift. BNP per indbygger

# data[].attributes.body
BNP per indbygger over procentdelen af befolkningen inden for den tertiære sektor. Det viser, hvordan de mest industrialiserede lande også er højindkomstlande, mens lavindkomstlandene ikke er så langt i deres industrialisering da de har en lav procentdel af deres arbejdsstyrke ansat inden for den tertiære sektor.

# data[].attributes.headline
Agrikulturens udvikling ift. landets BNP pr. indbygger

# data[].attributes.subject
Agrikulturens udvikling ift. landets BNP pr. indbygger

# data[].attributes.body
Figurene beskriver verdens udvikling i agrikultur, det primære erhverv, og hvordan et gennemsnit af BNP pr. indbygger i landet udvikles stillet overfor antal af arbejdere i fagene. Man ser på et tidsinterval fra år 1991 til 2019, altså en periode på 20 år. Først at bemærke er, at alle lande får færre medarbejdere indenfor det primære erhverv, hvilket stemmer overens med Jean Fourastié diagram fra 1950’erne.

Dernæst ser vi at USA og Europa ikke har rykket sig det store, altså at de har gennemgået urbanisering med en nogenlunde stabil, dog let stigende BNP. Asien har været igennem en kæmpe udvikling. Man ser at i 1991 var et estimeret gennemsnit på ca. 60 % af landets befolkning i det primære fag. Hvor man i 2019 estimeret ser et gennemsnit på ca. 30 % af befolkningen. Det kan her se ud til, at de har gennemgået fase 3 i den demografiske transitionsmodel udviklet af den engelske forsker C.P. Blacker i 1940'erne. Færre arbejdere i det primære fra, hvilket peger på, at folk er flyttet til byen, hvor industri og servicefag er at finde. Når det kommer til Afrika, har de helt generelt ikke rykket sig meget. Man ser at en gruppe lande har fået lidt færre arbejdere indenfor det primære erhverv, men det ser ikke ud til det har den store økonomiske forskel for landet – endnu. For dog bliver der færre arbejdere og ud fra Blackers model, betyder det at de er i fase 3 og har fuld gang i urbanisering. Desværre ser man også en gruppe lande i Afrika, der nærmest ikke har rykket sig og ser ud til at sidde fast i agrikulturen. Og dermed ikke indgår i den internationale arbejdsfordeling og sidder i de onde cirkler.

Figur til venstre fra år 1991 og figur til højre fra 2019. De samme 8 lande er markeret.

# data[].attributes.attachment_caption
Datasættet viser en sammenhæng mellem antallet af personer beskæftiget i servicearbejde og det daglige kalorieindtag pr. person i et land. Det er tydeligt, at lande med flere personer i den tertiære sektor har en tendens til at have et højere kalorieindtag end lande med færre personer i denne sektor. De fleste europæiske lande og USA ligger øverst på grafen i forhold til kalorieindtag og den tertiære sektor. Nogle afrikanske lande, såsom Algeriet, er også placeret i den øvre ende af kalorieindtaget med 59,6% i denne sektor. Dog ligger de fleste afrikanske lande omkring det anbefalede kalorieindtag på 2500 kalorier pr. person pr. dag og har en arbejdsstyrkeandel på under 50% i den tertiære sektor. Der ses en klar stigning i landets kalorieindtag i takt med, at procentdelen af arbejdsstyrken i denne sektor øges. De fleste af de lande, der ligger til højre øverst på grafen, er også mellem- eller højindkomstlande, men der er nogle undtagelser. For eksempel har Japan en høj andel på 72,1% af arbejdsstyrken i den tertiære sektor, men deres kalorieindtag er på 2710 kalorier pr. person pr. dag. Dette viser at selv et højindkomstland med en stor del i den tertiære sektor betyder ikke automatisk at de indtager mange flere kalorier. Der kan også være andre årsager. Dog er der stadig en tydelig sammenhæng i datasættet.

# data[].attributes.headline
Daglig kalorieindtagelse i den tertiære sektor

# data[].attributes.subject
Daglig kalorieindtagelse i den tertiære sektor

# data[].attributes.attachment_caption
Datasæt uddannelse i den primær sektor. Man kan se, at uddannelsesniveauet i landbrugssektoren af befolkningen afrikanske lande er på et meget lavere niveau end i f.eks. Europa, hvilket giver sig udslag i mindre udvikling i landbrugssektoren. 

# data[].attributes.body
Det datasat med human devekopment index

som knyttet til befolkning der arbejder i 2019 primære erhverv data viser at igennem tid er der en lav HDI for lande med en høj andel af befolkningen, og fx Primære erhverv som har ofte lavere produktivitet kan have en negativ indvirkning på HDI. hvis uddannelse og sundhedsydelser er begrænset kan have en påvirkning på HDI. så For at forbedre HDI kan man forcuser på investeringer og teknologi for at forbedre livskvaliteten for mennesker.

# data[].attributes.headline
Serviceerhvervenes andel i procent af landets BNP

# data[].attributes.subject
Serviceerhvervenes andel i procent af landets BNP

# data[].attributes.body
Service hører under de tertiære erhverv, og det er erhverv som typisk er mest udviklet i rige lande, typisk fase 4-5. Det passer meget godt med figuren, hvor man kan se at i lande med de højeste indkomster, er serviceandelen af erhvervene også stor. Kigger man på Kina, Italien og Brasilien, så er de meget længere henne end Uganda. Man kan også se at servicesektoren fylder en meget stor del i de lande, der er omkring fase 4.

(Kan ikke indsætte screenshots?)

# data[].attributes.body
I denne figur har jeg valgt at sætte procentdel af BNP der udgøres af landbrug op mod HDI i 1990 og i 2019. Vi kan tydeligt se hvordan udviklingen har været for lande i Vesten og Asien, hvor færre folk arbejder i landbrug og HDI er steget støt. Jeg mener datasættet er med til at understøtte hvordan den globale udvikling på bare 30 år har ændret verden.

# data[].attributes.body
Jeg har sat indkomst pr dag op mod indbyggertal. Jeg synes det er spændende at se landes befolknings indkomst sat op i mod hvor stort et land det er. Også at se udviklingen i indbyggere og indkomst.
Udviklingen i indbyggere og indkomst er meget lille frem til omkring 1900 hvor derfra går det temmelig hurtigt. Fra 1960 og frem sker der en stor udvikling i indbyggere i stort set alle verdens lande.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at plotte fertiliteten mod landbrugssektoren. Vi kan se en klynge af afrikanske lande, der ligger højt på begge akser, adskilt fra resten af verden så at sige – det fremgår ret tydeligeligt hvem der ikke har fået lige så stor del i den økonomiske globalisering. De er fanget i en rolle som råvareproducenter, og plottet illustrerer en af de onde cirkler, der er skyld i dette. På trods af at børnedødeligheden i mange tilfælde er faldende, er det stadig i et landbrugssamfund i forældrenes interesse at få mange børn. Den høje fødselsrate skaber en stor forsørgerbyrde i form af børn og unge, der tærer på landets resurser. Der skal industrialisering til for at ændre på situationen.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt et datasæt der viser HDI (human development index) sammenlignet med hvor mange procent af befolkningen, der arbejder i serviceerhverv. 
Det har jeg gjort for at dokumentere det pensum siger, nemlig at de generelle levevilkår som udgangspunkt stiger når en stor andel af befolkningen arbejder i de tertiære erhverv. Det understøtter dataen i høj grad. Det ses at jo større procentsats der arbejder i servicesektoren, jo højere placering har landet på HDI skalaen som jo er vurderet ud fra et lands  gennemsnitlige levealder, uddannelsesniveau samt BNP pr indbygger, og som derfor giver et indtryk af landets udvikling og økonomi. 

# data[].attributes.headline
BNP i forhold til procentdel i de tertiære erhverv

# data[].attributes.subject
BNP i forhold til procentdel i de tertiære erhverv

# data[].attributes.body
Dette datasat, med BNP per kapital sat op mod procentdelen af befolkningen der arbejder i servicefag (tertiære erhverv), giver et godt indblik i Fourastiés model der også indikerer at jo mere rigt et land er (i mange tilfælde), jo flere arbejder i de tertiære erhverv, og dette underbygger denne graf netop. Datasættet giver desuden et øget indblik på hvor hurtigt landene udvikler sig og hvordan den øgede ulighed stødt vokser mellem landene. Der er nogle små udstikkere af lande som også er interessant at kigge på - f.eks. Qatar som har en høj BNP men også en ”lav” procent medarbejdere (45,1% i 2019) der arbejder i de tertiære erhverv.

# data[].attributes.body
Vi kan se på dette dataset, at på x-aksen er den daglige gennemsnitlige indtægt pr. person, og på y-aksen hvor mange i det pågældende land, som arbejder indenfor den tertiære sektor. Det er helt igennem afgørende hvilken af de tre faser den pågældende nation befinder sig i, når vi kigger på den gennemsnitlige indtægt pr. person. Dette fastslår Fourastiés model også. Hvis et land har mange tertiære arbejder i landet, så vil nationen højest sandsynlig også have en høj indkomst pr. person.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt korruption i forhold til Indkomst. Jeg synes det passer godt til pensum fordi det viser det med at jo højere indkomsten er i et land, jo mindre korruption er der i det land. Folk i de fattige lande tjener mindre bla. folk som også arbejder for staten og det øger chancen for korruption og det kan så svække samfundets udvikling.

# data[].attributes.body
Her ser vi HDI (Human Development Index) sat i forbindelse med procentdelen af befolkningen ansat i det primære erhverv.

Dette er for at få et mere nuanceret indblik i befolkningens samlede udvikling og velbefindende, end hvis man blot kigger på f.eks. BNP.

Datasættet fortæller generelt at verdens HDI stiger, også gældende for de lande, der stadig har det primære erhverv som det bærende. Dog er der en generel tendens i at lande med en større procentdel ansat i den primære sektor har lavere HDI.

Jeg synes at det er vigtigt at kigge på HDI, og ikke kun at kigge på den økonomiske statistik, da HDI ikke på samme måde kan “snydes” af en stor økonomisk ubalance i samfundet. Når faktorer som gennemsnitslevealder og uddannelsesniveau også spiller ind i indekset, får vi et mere nuanceret overblik.

At en lav HDI-score og en høj procent i det primære erhverv hænger sammen, giver god mening. Men der er også lande, der ligger relativt lavt i den primære sektor og samtidigt lavt i HDI. Her kunne det være spændende at kigge på hvilke faktorer der ligger til grund for dette.

# data[].attributes.body
Jeg har valgt at sætte service arbejde op mod industri arbejde jeg menner at det er relevant for pensum fordi der uddyber på opgave 6 ved at vise at det ikke kun rykker fra det primære til det tertiære men også fra det sekundære til det tertiære

# data[].attributes.body
Datasættet viser BNP pr indbygger i forhold til landbruget som en sektor i samfundet, og det viser en klar korrelation mellem en høj indkomst og en lav andel af landbrug.