alternate_identifier,author,author_email,citation,ckan_dataset_type,conforms_to,contact_uri,creator_user_id,data_notes,data_source,data_structure,dataset_id,dataset_owner,dcat_type,detailed_spatial,frequency,id,idb_origin,identifier,in_series,indicator_url,isopen,language,license_id,license_title,license_url,maintainer,maintainer_email,metadata_created,metadata_modified,name,notes,notes_translated,num_resources,num_tags,organization,owner_org,private,regional,related_identifier_type,relation,relation_type,source,state,statistical_type,tags_translated,temporal_end,temporal_start,theme,title,title_translated,type,unit_chief,unit_observation,unit_responsible,url,version,creator,publisher,spatial_coverage,groups,relationships_as_subject,relationships_as_object,doi,doi_status,domain,doi_date_published,doi_publisher
,,,"{'en': '', 'es': '', 'fr': '', 'pt_BR': ''}",dataset,,,4ce47dd3-eafd-475e-ac63-0311588ac609,{'en': 'IDB Data Notes.'},"{'en': '', 'es': '', 'fr': '', 'pt_BR': ''}","{'en': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/20ec2046-8126-4e1d-a7ec-08a8d3d5f24c'], 'es': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/20ec2046-8126-4e1d-a7ec-08a8d3d5f24c'], 'fr': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/20ec2046-8126-4e1d-a7ec-08a8d3d5f24c'], 'pt_BR': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/20ec2046-8126-4e1d-a7ec-08a8d3d5f24c']}",false,4ce47dd3-eafd-475e-ac63-0311588ac609,"{'en': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/afaa6857-390d-423a-820a-e25d836282d5'], 'es': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/afaa6857-390d-423a-820a-e25d836282d5'], 'fr': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/afaa6857-390d-423a-820a-e25d836282d5'], 'pt_BR': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/afaa6857-390d-423a-820a-e25d836282d5']}","{'en': '', 'es': '', 'fr': '', 'pt_BR': ''}","{'en': '', 'es': '', 'fr': '', 'pt_BR': ''}",f3d059cd-ac71-4578-ba6b-10d04283f145,,https://doi.org/10.60966/sij240vu,{},,True,['en'],cc-by,Creative Commons Attribution 4.0 International,https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed,,,2025-10-15T19:53:22.093339,2026-04-17T05:25:06.079899,informing-citizen-security-policy-an-evidence-gap-map-on-policing-interventions-dataset,,"{'en': 'Citizen security remains one of the most pressing development challenges facing low- and middle-income countries around the globe. In Latin America and the Caribbean (LAC), for example—a region where homicide rates have consistently remained more than three times the global average (UNODC, 2023; InSight Crime, 2024)—crime and violence are estimated to cost approximately 3.4% of the region’s GDP (IDB, 2024), whereas research suggests that bringing the crime level in Latin America down to the world average would boost LAC’s average annual growth rate by 0.5 percentage points (IMF, 2023).\r\n\r\nThis Evidence Gap Map (EGM) focuses on citizen security interventions led or supported by police agencies, and maps existing impact evaluations and systematic reviews that examine the effectiveness of a wide range of policing interventions aimed at reducing crime, violence, disorder, overall insecurity, and their associated risk factors and underlying determinants. While some previous evidence maps have narrowly focused on specific strategies or contexts, this EGM takes a broader and more inclusive and comprehensive approach, covering a wide range of intervention types, settings, and outcome areas.\r\n\r\nThe EGM is available at: https://developmentevidence.3ieimpact.org/egm/IDB-policing-egm\r\n\r\nBy synthesizing rigorous evidence on what works, what doesn’t, and where gaps remain, the EGM aims to inform policymakers, practitioners, and researchers on the most effective uses of policing resources. It is intended to support evidence-informed decision-making, promote more effective allocation of public security investments, and ultimately contribute to safer communities and stronger economies across the LAC region and beyond.\r\n\r\nThis EGM was developed through a collaborative effort across multiple teams within the Inter-American Development Bank (IDB), and peer-reviewed, and visualized by the International Initiative for Impact Evaluation (3ie) in 2025 to ensure methodological rigor and transparency.\r\n\r\nProject collaborators include Camilo Acosta, Sergio Britto Lima, Minji Kang, Indira Porto, Rodrigo Serrano Berthet, and Harold Villalba (listed alphabetically).', 'es': 'La seguridad ciudadana sigue siendo uno de los desafíos de desarrollo más apremiantes que enfrentan los países de ingresos bajos y medianos en todo el mundo. En América Latina y el Caribe (ALC), por ejemplo —una región donde las tasas de homicidio se han mantenido consistentemente más de tres veces por encima del promedio mundial (UNODC, 2023; InSight Crime, 2024)—, se estima que el crimen y la violencia cuestan aproximadamente el 3.4% del PIB de la región (BID, 2024), mientras que investigaciones sugieren que reducir el nivel de criminalidad en América Latina al promedio mundial impulsaría la tasa de crecimiento anual promedio de ALC en 0.5 puntos porcentuales (FMI, 2023).\r\n\r\nEste Mapa de Brechas de Evidencia (EGM, por sus siglas en inglés) se enfoca en intervenciones de seguridad ciudadana lideradas o apoyadas por agencias policiales, y mapea las evaluaciones de impacto y revisiones sistemáticas existentes que examinan la efectividad de una amplia gama de intervenciones policiales destinadas a reducir el crimen, la violencia, el desorden, la inseguridad general y sus factores de riesgo y determinantes subyacentes asociados. Mientras que algunos mapas de evidencia anteriores se han centrado de manera limitada en estrategias o contextos específicos, este EGM adopta un enfoque más amplio, inclusivo y completo, cubriendo una gran variedad de tipos de intervención, entornos y áreas de resultados.\r\n\r\nEl EGM está disponible en: https://developmentevidence.3ieimpact.org/egm/IDB-policing-egm\r\n\r\nAl sintetizar evidencia rigurosa sobre lo que funciona, lo que no funciona y dónde persisten las brechas, el EGM busca informar a los formuladores de políticas, profesionales e investigadores sobre los usos más efectivos de los recursos policiales. Su objetivo es apoyar la toma de decisiones basada en evidencia, promover una asignación más eficaz de las inversiones en seguridad pública y, en última instancia, contribuir a comunidades más seguras y economías más fuertes en toda la región de ALC y más allá.\r\n\r\nEste EGM fue desarrollado a través de un esfuerzo colaborativo entre múltiples equipos dentro del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), y fue revisado por pares y visualizado por la Iniciativa Internacional para la Evaluación de Impacto (3ie) en 2025 para garantizar el rigor metodológico y la transparencia.\r\n\r\nLos colaboradores del proyecto incluyen a Camilo Acosta, Sergio Britto Lima, Minji Kang, Indira Porto, Rodrigo Serrano Berthet y Harold Villalba (listados en orden alfabético).', 'fr': ""La sécurité citoyenne demeure l'un des défis de développement les plus pressants auxquels sont confrontés les pays à revenu faible et intermédiaire du monde entier. En Amérique latine et dans les Caraïbes (ALC), par exemple — une région où les taux d'homicide sont restés constamment plus de trois fois supérieurs à la moyenne mondiale (ONUDC, 2023 ; InSight Crime, 2024) —, on estime que la criminalité et la violence coûtent environ 3,4 % du PIB de la région (BID, 2024), tandis que des recherches suggèrent que ramener le niveau de criminalité en Amérique latine à la moyenne mondiale augmenterait le taux de croissance annuel moyen de l'ALC de 0,5 point de pourcentage (FMI, 2023).\r\n\r\nCette Cartographie des lacunes de données probantes (EGM) se concentre sur les interventions de sécurité citoyenne menées ou soutenues par les services de police. Elle recense les évaluations d'impact et les examens systématiques existants qui analysent l'efficacité d'un large éventail d'interventions policières visant à réduire la criminalité, la violence, le désordre, l'insécurité générale, ainsi que les facteurs de risque et les déterminants sous-jacents qui y sont associés. Alors que certaines cartographies antérieures se sont limitées à des stratégies ou des contextes spécifiques, cette EGM adopte une approche plus large, inclusive et complète, couvrant une grande variété de types d'intervention, de contextes et de domaines de résultats.\r\n\r\nL'EGM est disponible à l'adresse : https://developmentevidence.3ieimpact.org/egm/IDB-policing-egm\r\n\r\nEn synthétisant des données probantes rigoureuses sur ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et où subsistent des lacunes, l'EGM vise à informer les décideurs politiques, les praticiens et les chercheurs sur les utilisations les plus efficaces des ressources policières. Elle est destinée à soutenir la prise de décision fondée sur des données probantes, à promouvoir une allocation plus efficace des investissements dans la sécurité publique et, finalement, à contribuer à des communautés plus sûres et à des économies plus fortes dans toute la région de l'ALC et au-delà.\r\n\r\nCette EGM a été développée grâce à un effort de collaboration entre plusieurs équipes de la Banque interaméricaine de développement (BID), et a été évaluée par des pairs et visualisée par l'Initiative internationale pour l'évaluation d'impact (3ie) en 2025 afin de garantir la rigueur méthodologique et la transparence.\r\n\r\nLes collaborateurs du projet incluent Camilo Acosta, Sergio Britto Lima, Minji Kang, Indira Porto, Rodrigo Serrano Berthet et Harold Villalba (classés par ordre alphabétique)."", 'pt_BR': 'A segurança cidadã continua a ser um dos desafios de desenvolvimento mais urgentes enfrentados por países de baixa e média renda em todo o mundo. Na América Latina e no Caribe (ALC), por exemplo — uma região onde as taxas de homicídio permaneceram consistentemente mais de três vezes acima da média global (UNODC, 2023; InSight Crime, 2024) —, estima-se que o crime e a violência custem aproximadamente 3.4% do PIB da região (BID, 2024), enquanto pesquisas sugerem que reduzir o nível de criminalidade na América Latina para a média mundial impulsionaria a taxa de crescimento anual média da ALC em 0.5 pontos percentuais (FMI, 2023).\r\n\r\nEste Mapa de Lacunas de Evidências (EGM, na sigla em inglês) foca em intervenções de segurança cidadã lideradas ou apoiadas por agências policiais, e mapeia avaliações de impacto e revisões sistemáticas existentes que examinam a eficácia de uma ampla gama de intervenções policiais destinadas a reduzir o crime, a violência, a desordem, a insegurança geral e seus fatores de risco e determinantes subjacentes associados. Enquanto alguns mapas de evidências anteriores se concentraram estritamente em estratégias ou contextos específicos, este EGM adota uma abordagem mais ampla, inclusiva e abrangente, cobrindo uma vasta gama de tipos de intervenção, cenários e áreas de resultado.\r\n\r\nO EGM está disponível em: https://developmentevidence.3ieimpact.org/egm/IDB-policing-egm\r\n\r\nAo sintetizar evidências rigorosas sobre o que funciona, o que não funciona e onde permanecem as lacunas, o EGM visa informar formuladores de políticas, profissionais e pesquisadores sobre os usos mais eficazes dos recursos policiais. Ele se destina a apoiar a tomada de decisões informada por evidências, promover uma alocação mais eficaz dos investimentos em segurança pública e, em última análise, contribuir para comunidades mais seguras e economias mais fortes em toda a região da ALC e além.\r\n\r\nEste EGM foi desenvolvido por meio de um esforço colaborativo entre várias equipes do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID), e foi revisado por pares e visualizado pela Iniciativa Internacional para Avaliação de Impacto (3ie) em 2025 para garantir o rigor metodológico e a transparência.\r\n\r\nOs colaboradores do projeto incluem Camilo Acosta, Sergio Britto Lima, Minji Kang, Indira Porto, Rodrigo Serrano Berthet e Harold Villalba (listados em ordem alfabética).'}",8,0,"{'id': 'aa9ea49a-64f0-4dcc-9c01-06245f1392a1', 'name': 'idb-datasets', 'title': 'IDB Datasets', 'type': 'organization', 'description': 'Official list of IDB Datasets', 'image_url': '', 'created': '2025-03-08T06:03:00.229362', 'is_organization': True, 'approval_status': 'approved', 'state': 'active'}",aa9ea49a-64f0-4dcc-9c01-06245f1392a1,False,{},,,,['https://doi.org/10.60966/sij240vu'],active,{},"{'en': ['Policing', 'Citizen Security', 'Evidence', 'Literature', 'Gaps'], 'es': ['Intervenciones policiales', 'Seguridad Ciudadana', 'Evidencia', 'Literatura', 'Brechas'], 'fr': ['Activité policière', 'Sécurité citoyenne', 'Données probantes', 'Littérature', 'Lacunes'], 'pt_BR': ['Policiamento', 'Segurança Cidadã', 'Evidências', 'Literatura', 'Lacunas']}",2025-01-01,1970-01-01,"{'en': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/53786709020451812'], 'es': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/53786709020451812'], 'fr': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/53786709020451812'], 'pt_BR': ['https://taxonomy.iadb.org/knowledgeProductsTaxonomy/53786709020451812']}",Informing Citizen Security Policy: An Evidence Gap Map on Policing Interventions - Dataset,"{'en': 'Informing Citizen Security Policy: An Evidence Gap Map on Policing Interventions - Dataset', 'es': 'Informando la Política de Seguridad Ciudadana: Un Mapa de Brechas de Evidencia sobre Intervenciones Policiales - Conjunto de datos', 'fr': 'Éclairer la politique de sécurité citoyenne : une cartographie des lacunes de données probantes sur les interventions policières – Jeu de données', 'pt_BR': 'Informando a política de segurança cidadã: um mapa de lacunas de evidências sobre intervenções de policiamento — Conjunto de dados'}",dataset,,"{'en': '', 'es': '', 'fr': '', 'pt_BR': ''}","{'en': 'Knowledge and Learning Division (VPS/VPS/KLD); Citizen Security Division (VPS/IFD/CIS)', 'es': 'Knowledge and Learning Division (VPS/VPS/KLD); Citizen Security Division (VPS/IFD/CIS)', 'fr': 'Knowledge and Learning Division (VPS/VPS/KLD); Citizen Security Division (VPS/IFD/CIS)', 'pt_BR': 'Knowledge and Learning Division (VPS/VPS/KLD); Citizen Security Division (VPS/IFD/CIS)'}",,,"[{'creator_name': {'en': 'Acosta, Camilo', 'es': 'Acosta, Camilo', 'fr': 'Acosta, Camilo', 'pt_BR': 'Acosta, Camilo'}, 'creator_type': 'personal', 'url': 'https://orcid.org/0000-0003-0326-5090'}, {'creator_name': {'en': 'Britto-Lima, Sergio', 'es': 'Britto-Lima, Sergio', 'fr': 'Britto-Lima, Sergio', 'pt_BR': 'Britto-Lima, Sergio'}, 'creator_type': 'personal', 'url': 'https://orcid.org/0009-0003-6015-1310'}, {'creator_name': {'en': 'Kang, Minji', 'es': 'Kang, Minji', 'fr': 'Kang, Minji', 'pt_BR': 'Kang, Minji'}, 'creator_type': 'personal', 'url': ''}, {'creator_name': {'en': 'Porto, Indira', 'es': 'Porto, Indira', 'fr': 'Porto, Indira', 'pt_BR': 'Porto, Indira'}, 'creator_type': 'personal', 'url': ''}, {'creator_name': {'en': 'Serrano Berthet, Rodrigo', 'es': 'Serrano Berthet, Rodrigo', 'fr': 'Serrano Berthet, Rodrigo', 'pt_BR': 'Serrano Berthet, Rodrigo'}, 'creator_type': 'personal', 'url': ''}, {'creator_name': {'en': 'Villalba, Harold', 'es': 'Villalba, Harold', 'fr': 'Villalba, Harold', 'pt_BR': 'Villalba, Harold'}, 'creator_type': 'personal', 'url': ''}]","[{'email': 'opendata@iadb.org', 'publisher_name': {'en': 'Inter-American Development Bank', 'es': 'Banco Interamericano de Desarrollo', 'fr': 'Banque Interaméricaine de Développement', 'pt_BR': 'Banco Interamericano de Desenvolvimento'}, 'type': 'organizational', 'uri': 'https://ror.org/03h9b6r55', 'url': 'https://ror.org/03h9b6r55'}]","[{'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Argentina', 'es': 'Argentina', 'fr': 'Argentina', 'pt_BR': 'Argentina'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3865483'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Australia', 'es': 'Australia', 'fr': 'Australia', 'pt_BR': 'Australia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2077456'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Austria', 'es': 'Austria', 'fr': 'Austria', 'pt_BR': 'Austria'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2782113'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Ireland', 'es': 'Ireland', 'fr': 'Ireland', 'pt_BR': 'Ireland'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2963597'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Israel', 'es': 'Israel', 'fr': 'Israel', 'pt_BR': 'Israel'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/294640'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'India', 'es': 'India', 'fr': 'India', 'pt_BR': 'India'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/1269750'}, {'label': {'es': 'Sweden', 'fr': 'Sweden', 'pt_BR': 'Sweden'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2661886'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Slovenia', 'es': 'Slovenia', 'fr': 'Slovenia', 'pt_BR': 'Slovenia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3190538'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'El Salvador', 'es': 'El Salvador', 'fr': 'El Salvador', 'pt_BR': 'El Salvador'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3585968'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Bolivia', 'es': 'Bolivia', 'fr': 'Bolivia', 'pt_BR': 'Bolivia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3923057'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Türkiye', 'es': 'Türkiye', 'fr': 'Türkiye', 'pt_BR': 'Türkiye'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/298795'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'France', 'es': 'France', 'fr': 'France', 'pt_BR': 'France'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3017382'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Trinidad and Tobago', 'es': 'Trinidad and Tobago', 'fr': 'Trinidad and Tobago', 'pt_BR': 'Trinidad and Tobago'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3573591'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Ukraine', 'es': 'Ukraine', 'fr': 'Ukraine', 'pt_BR': 'Ukraine'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/690791'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'United States', 'es': 'United States', 'fr': 'United States', 'pt_BR': 'United States'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/6252001'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Uruguay', 'es': 'Uruguay', 'fr': 'Uruguay', 'pt_BR': 'Uruguay'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3439705'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Czechia', 'es': 'Czechia', 'fr': 'Czechia', 'pt_BR': 'Czechia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3077311'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Venezuela', 'es': 'Venezuela', 'fr': 'Venezuela', 'pt_BR': 'Venezuela'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3625428'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Switzerland', 'es': 'Switzerland', 'fr': 'Switzerland', 'pt_BR': 'Switzerland'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2658434'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Brazil', 'es': 'Brazil', 'fr': 'Brazil', 'pt_BR': 'Brazil'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3469034'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Bulgaria', 'es': 'Bulgaria', 'fr': 'Bulgaria', 'pt_BR': 'Bulgaria'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/732800'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Canada', 'es': 'Canada', 'fr': 'Canada', 'pt_BR': 'Canada'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/6251999'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'United Kingdom', 'es': 'United Kingdom', 'fr': 'United Kingdom', 'pt_BR': 'United Kingdom'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2635167'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Chile', 'es': 'Chile', 'fr': 'Chile', 'pt_BR': 'Chile'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3895114'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Colombia', 'es': 'Colombia', 'fr': 'Colombia', 'pt_BR': 'Colombia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3686110'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Denmark', 'es': 'Denmark', 'fr': 'Denmark', 'pt_BR': 'Denmark'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2623032'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Ecuador', 'es': 'Ecuador', 'fr': 'Ecuador', 'pt_BR': 'Ecuador'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3658394'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Estonia', 'es': 'Estonia', 'fr': 'Estonia', 'pt_BR': 'Estonia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/453733'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Spain', 'es': 'Spain', 'fr': 'Spain', 'pt_BR': 'Spain'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2510769'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Finland', 'es': 'Finland', 'fr': 'Finland', 'pt_BR': 'Finland'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/660013'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Greece', 'es': 'Greece', 'fr': 'Greece', 'pt_BR': 'Greece'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/390903'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Guatemala', 'es': 'Guatemala', 'fr': 'Guatemala', 'pt_BR': 'Guatemala'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3595528'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Honduras', 'es': 'Honduras', 'fr': 'Honduras', 'pt_BR': 'Honduras'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3608932'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Croatia', 'es': 'Croatia', 'fr': 'Croatia', 'pt_BR': 'Croatia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3202326'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Hungary', 'es': 'Hungary', 'fr': 'Hungary', 'pt_BR': 'Hungary'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/719819'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Italy', 'es': 'Italy', 'fr': 'Italy', 'pt_BR': 'Italy'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3175395'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Jamaica', 'es': 'Jamaica', 'fr': 'Jamaica', 'pt_BR': 'Jamaica'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3489940'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Mexico', 'es': 'Mexico', 'fr': 'Mexico', 'pt_BR': 'Mexico'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3996063'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Belgium', 'es': 'Belgium', 'fr': 'Belgium', 'pt_BR': 'Belgium'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2802361'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': '', 'es': 'Malaysia', 'fr': 'Malaysia', 'pt_BR': 'Malaysia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/1733045'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Panama', 'es': 'Panama', 'fr': 'Panama', 'pt_BR': 'Panama'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3703430'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Peru', 'es': 'Peru', 'fr': 'Peru', 'pt_BR': 'Peru'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3932488'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Philippines', 'es': 'Philippines', 'fr': 'Philippines', 'pt_BR': 'Philippines'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/1694008'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': '', 'es': 'Poland', 'fr': 'Poland', 'pt_BR': 'Poland'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/798544'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Portugal', 'es': 'Portugal', 'fr': 'Portugal', 'pt_BR': 'Portugal'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2264397'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Costa Rica', 'es': 'Costa Rica', 'fr': 'Costa Rica', 'pt_BR': 'Costa Rica'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/3624060'}, {'bbox': '', 'centroid': '', 'geom': '', 'label': {'en': 'Russia', 'es': 'Russia', 'fr': 'Russia', 'pt_BR': 'Russia'}, 'uri': 'https://sws.geonames.org/2017370'}]",[],[],[],10.60966/sij240vu,True,https://data.iadb.org,2025-10-17,IADB
