Séance de cours

Gestion des connaissances : Réduction des risques de catastrophe

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Description

Cette séance de cours explore la gestion des connaissances dans le contexte de la réduction des risques de catastrophe et le rôle de la science et de la technologie. Il couvre la définition de la gestion des connaissances, des exemples d'outils, l'éducation, les processus d'évaluation et l'importance de l'adaptation technologique. L'instructeur met l'accent sur le Cadre Sendai pour la RRC, la pyramide cognitive de la gestion des connaissances et la carte de pointage IKM4DRR. De plus, il traite de l'intégration de la RRC dans l'éducation formelle et informelle, en utilisant divers outils comme des spectacles de marionnettes, le théâtre et les jeux. Les méthodes d'évaluation, telles que l'analyse contextuelle et les mégadonnées, sont également mises en évidence, montrant comment la science et la technologie appuient la gestion des connaissances dans la RRC.

Dans MOOC

Un avenir résilient : La science et la technologie au service de la réduction des risques de catastrophes

Ce cours vise à présenter aux participants les technologies existantes et émergentes adaptées à la réduction des risques de catastrophe tout en promouvant l'objectif global du développement durable. Le cours se concentre sur trois risques naturels principaux : les inondations, les glissements de terrain et les tremblements de terre. Il aborde également les défis et les limites de l'adaptation et de l'adoption des technologies en fonction du contexte (Nord et Sud) à l'aide d'exemples de la Suisse, du Népal,

Source officielle

Concepts associés (23)

Disaster risk reduction

Disaster risk reduction (DRR) sometimes called disaster risk management (DRM) is a systematic approach to identifying, assessing and reducing the risks of disaster. It aims to reduce socio-economic vulnerabilities to disaster as well as dealing with the environmental and other hazards that trigger them.

Stratégie d'évaluation (informatique)

Un langage de programmation utilise une stratégie d'évaluation pour déterminer « quand » évaluer les arguments à l'appel d'une fonction (ou encore, opération, méthode) et « comment » passer les arguments à la fonction. Par exemple, dans l'appel par valeur, les arguments doivent être évalués avant d'être passés à la fonction. La stratégie d'évaluation d'un langage de programmation est spécifiée par la définition du langage même. En pratique, la plupart des langages de programmation (Java, C...

Évaluation paresseuse

L’évaluation paresseuse (), appelée aussi appel par nécessité ou évaluation retardée est une technique d'implémentation des programmes récursifs pour laquelle l'évaluation d'un paramètre de fonction ne se fait pas avant que les résultats de cette évaluation ne soient réellement nécessaires. Ces résultats, une fois calculés, sont préservés pour des réutilisations ultérieures. Dans un langage comme Haskell, l'évaluation est paresseuse par défaut.

Visualisation de données

vignette|upright=2|Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813, par Charles Minard, 1869. La visualisation des données (ou dataviz ou représentation graphique de données) est un ensemble de méthodes permettant de résumer de manière graphique des données statistiques qualitatives et surtout quantitatives afin de montrer les liens entre des ensembles de ces données. Cette fait partie de la science des données.

Visualisation scientifique

La visualisation scientifique, ou l’usage de graphiques scientifiques, est l'étude et/ou la réalisation de la représentation sous forme graphique de résultats scientifiques. Cette visualisation est donc intimement liée aux sciences et à l'informatique. Il existe une gamme complète de matériels destinés à la visualisation scientifique. Il existe sur le marché des postes personnels de type PC équipé avec une ou plusieurs cartes graphiques permettant de faire de la visualisation scientifique.

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Séances de cours associées (64)

Introduction à l'analyse des données appliquées

Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.

Introduction à l'apprentissage automatique: Aperçu du cours et bases

Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.

L'essentiel de la science des données

Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.

Analyse des données sur la pollution atmosphérique

Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.

Supervision : Célébration de l'histoire des thèses doctorales de l'EPFL

Explore l'histoire des thèses doctorales de l'EPFL, la visualisation des données et l'approche innovante D3.

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