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Le besoin de définitions des dangers

L'absence de définitions communes des dangers fait obstacle à un suivi efficace des efforts de réduction des risques de catastrophe. Simon Cox explique comment la science, les données et la technologie peuvent aider à résoudre le problème.

(D'après un entretien réalisé en octobre 2019) 


Simon Cox, (CODATA), est un membre de la Le groupe de travail technique s'est réuni pour identifier l'étendue complète de tous les dangers pertinents pour le cadre de Sendai et leurs définitions scientifiques. Inscrivez-vous pour participer au lancement du rapport scientifique le 29 juillet  


Nous avons besoin de définitions communes des dangers 

Le travail auquel nous contribuons consiste à obtenir des définitions précises, ou aussi précises que possible, des dangers qui pourraient contribuer aux catastrophes. 

Nous avons un problème avec le langage concernant les dangers dans les médias, le grand public et parfois même dans la législation. Il n'est pas assez précis pour les mesures et les statistiques. 

De plus, la même terminologie, les mêmes mots sont utilisés différemment : dans différentes régions géographiques, dans différents pays, dans différents contextes de développement.  

Afin de pouvoir avoir un programme mondial et international lié à la réduction des risques de catastrophe, nous devons, tout d'abord, développer des définitions, qui sont partagées à travers la communauté internationalement.  

En fin de compte, beaucoup de ces définitions sont motivées par une compréhension scientifique des causes des catastrophes, qu'elles soient dues à des phénomènes naturels, des phénomènes environnementaux, des interventions humaines ou des problèmes de société. Nous devons avoir de bonnes définitions.  

Essentiellement, des définitions précises sont à la base des statistiques officielles, et si nous n'avons pas de définitions appropriées de ce que nous mesurons, alors nous ne pouvons pas faire de comparaisons entre un endroit et un autre. 

Ainsi, la communauté scientifique se rassemble et apporte sa compréhension sur la base de ses modèles du monde naturel, des phénomènes, des interactions entre eux, pour les écrire clairement d'une manière qui peut ensuite être transformée en mesures, évaluations et évaluations .  

Le métier des sciences 

Pourquoi les scientifiques sont-ils les mieux placés pour le faire ?  

L'affaire de la science est, en fin de compte, de rassembler des preuves empiriques et de tirer des conclusions, de détecter et de détecter des modèles, qui permettent de faire des prédictions et des évaluations. C'est fondamental pour le travail de la science. Apporter cette précision est ce que nous essayons de faire.  

Nous sommes très habitués à faire cela. Depuis des milliers d'années, la science donne un sens au monde, écrivant des lois, des règles et des modèles sur la base de théories sur les interactions qui nous entourent.  

Pour ce projet, nous travaillons sur des définitions au service de la réduction des risques de catastrophe. Il s'agit d'une application particulière consistant à prendre la discipline scientifique et à la placer dans un contexte où elle revêt une importance critique pour les communautés, l'humanité et la Terre.  
 

Le rôle de la science et de la technologie 

La science des données signifie deux ou trois choses différentes.  

Dans la plupart des cas, tel que compris dans la communauté et comme vous le voyez mentionné dans les nouvelles, la science des données concerne le traitement des données, la recherche de modèles dans de grands ensembles de données impliquant des statistiques, des probabilités. 

Cependant, il s'agit également de rassembler des ensembles de données, qui ont pu être collectés à différents moments, de différentes manières, à des fins différentes, puis de les réutiliser, de les réunir, de les fusionner. 

Un concept peut avoir différentes étiquettes, mais avec la représentation moderne des connaissances en ingénierie de l'information, nous disposons désormais de techniques standard pour capturer de telles variations, enregistrer les origines des définitions, suivre les révisions. Ces informations peuvent être bien organisées et étiquetées, de sorte qu'elles soient lisibles par machine, traitables par machine et, par conséquent, plus utilisables pour une communauté plus large. 

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