• Home
  • Kemi
  • Astronomien
  • Energi
  • Naturen
  • Biologi
  • Fysik
  • Elektronik
  •  Science >> Vetenskap >  >> Naturen
    Onlineplattform för att förbättra katastrofberedskapen med hjälp av community-sourced data, resurskartläggning, AI
    Kredit:Unsplash/CC0 Public Domain

    Rapporten "Towards Resilient Communities", som släpptes idag (29 februari), ger detaljer om plattformen som utvecklats av forskare vid ARC Center of Excellence for Automated Decision-Making and Society (ADM+S) vid Swinburne University i samarbete med Humanitech kl. Australiens Röda Kors.



    Prof. Anthony McCosker, chefsutredare vid ADM+S vid Swinburne University och huvudförfattare till rapporten sa:"När katastrofer inträffar i Australien, särskilt i avlägsna områden, är en av de största problemen tillgång till pålitlig och användbar information." P>

    "Recensioner efter katastrofer säger oss konsekvent att lokala invånare och samhällsorganisationer måste vara involverade i att generera den informationen och få stöd för att få tillgång till den med bättre verktyg och plattformar. För oss handlar det här om att bygga gemenskapsdatakapacitet - eller de färdigheter och verktyg som behövs för att stödja lokalt beslutsfattande.

    "Kartläggningsmetoden för samhällets resurser syftar till att uppnå en stegvis förändring i katastrofberedskap genom att bädda in datainsamling och kompetensutveckling i samhällets sammanhang när det utvecklas."

    Regeringsrapporter och förfrågningar om katastrofhantering har konsekvent funnit att data och information är avgörande för motståndskraft mot katastrofer och att detta inte bara är räddningstjänstens domän utan samhällsmedlemmar själva kan bidra aktivt.

    Katy Southall Head of Humanitech vid Australiens Röda Kors sa att i dagens snabbt föränderliga landskap av katastrofberedskap är samarbete mellan forskning, teknik och humanitära insatser avgörande.

    "Genom att utnyttja community-sourced data, resurskartläggning och AI-verktyg kan vi stärka gemenskaper ytterligare genom att lägga till innovativa verktyg till deras beredskapsverktyg.

    "Den här plattformen fyller inte bara luckor i tillgång till information utan säkerställer också att vi sätter samhällen först genom att se till att lokala röster och kunskap är centrala i processen", säger Southall.

    Informella lokala informations- och kunskapskällor har varit avgörande för nödåtgärder på landsbygden och isolerade små samhällen som är utsatta för skogsbränder, översvämningar, värme- och stormskador.

    Deras betydelse var uppenbar i reaktionen på skogsbränder över södra New South Wales och Victoria 2019–2020 och under 2022 översvämningar i Queensland och Lismore. Invånarna i Lismore identifierade själva inlägg på sociala medier från personer som sökte hjälp när vattnet steg med sammanställda adresser som gjordes tillgängliga via ett offentligt Google-kalkylblad. Denna information användes för att samordna lokala räddare och resurser som båtar och nödboende.

    Onlineplattformen testades för Ararat i regionala Victoria i slutet av 2023, som inkluderar områden av Grampians som skadats i de senaste skogsbränderna. Med det första steget som sammanför relevant data om lokala organisationer, bekvämligheter och infrastruktur som hjälper till att informera beslutsfattande före, under och efter en katastrofhändelse.

    Istället för att producera mer data om samhällen betonar plattformen generering och kartläggning av resursdata med och inom gemenskaper som ett pågående och iterativt sätt att bygga upp motståndskraft och beredskapsåtgärder.

    Även om det finns en lång väg att gå för att integrera arbetet med specifika samhällen, erbjuder modellen ett tillvägagångssätt för att bygga kontextkänsliga möjligheter för resurskartläggning som sätter lokala samhällen först.

    Mer information: Anthony McCosker et al, Towards Resilient Communities:Data Capability and Resource Mapping for Disaster Preparedness, Swinburne University of Technology och ARC Center of Excellence for Automated Decision-Making and Society (2023). DOI:10.26185/hgz2-h212

    Tillhandahålls av ARC Center of Excellence for Automated Decision-Making and Society




    © Vetenskap https://sv.scienceaq.com