วีดีโอ: A small country with big ideas to get rid of fossil fuels | Monica Araya 2024
Elva เป็นตัวอย่างที่ส่องแสงว่าเทคโนโลยีด้านสิ่งแวดล้อมสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างผลกระทบทางบวกได้อย่างไร แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สฟรีนี้ช่วยให้เกิดการทำแผนที่และรายงานข้อมูลภาพสำหรับการตรวจสอบการเลือกตั้งการละเมิดสิทธิมนุษยชนการเสื่อมสภาพของสิ่งแวดล้อมและความเสี่ยงจากภัยพิบัติในประเทศกำลังพัฒนา
ในโครงการล่าสุด Elva ได้ทำงานร่วมกับ Internews ซึ่งเป็นองค์กรระหว่างประเทศที่ไม่หวังผลกำไรที่อุทิศให้กับการส่งเสริมสื่ออิสระและการเข้าถึงข้อมูลโดยพยายามที่จะทำแผนที่ปัญหาด้านสิ่งแวดล้อมในระดับวิกฤติในประเทศที่ยากจนที่สุดแห่งหนึ่งของประเทศที่ด้อยพัฒนา โลกของสาธารณรัฐแอฟริกากลาง ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของความพยายามเหล่านี้ผู้รายงานสิทธิมนุษยชนและองค์กรด้านมนุษยธรรมในท้องถิ่นกำลังใช้ Elva ในการตรวจสอบแผนที่และรายงานข้อมูลที่ได้จากข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมเกี่ยวกับภัยธรรมชาติโครงสร้างพื้นฐานน้ำสุขาภิบาลสุขอนามัยและสุขภาพของมนุษย์ วัตถุประสงค์ของการมีส่วนร่วมของ Elva ในโครงการนี้คือเพื่ออำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูลด้านมนุษยธรรมแบบเรียลไทม์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษยธรรมและผู้นำชุมชนในระดับนานาชาติ
Autofeeds สำหรับการเก็บรวบรวมข้อมูล:- ข้อมูลที่ถูกแม็พ, ภาพและรายงานผ่านแพลตฟอร์ม Elva ถูกสร้างขึ้นโดยนักเคลื่อนไหวของพลเมือง บนพื้นดินที่ใช้ SMS และสมาร์ทโฟนเพื่อรายงานสภาพแวดล้อมโดยการรายงานหรือการสำรวจ ระบบรายงานถูกสร้างขึ้นเพื่อให้รายงานทั้งหมดมาพร้อมกับโครงสร้างที่ถูกต้องถูกเก็บรวบรวมโดยเซิร์ฟเวอร์ผู้ให้บริการและถูกผลักไปที่ฐานข้อมูล Elva
- OpenStreetMap ให้ข้อมูลแผนที่ที่ใช้ในแพลตฟอร์ม Elva ทรัพยากรที่เปิด
- ข้อมูลเป็นแหล่งข้อมูลที่ได้รับการเปิดเผยต่อสาธารณชนเพื่อใช้นำมาใช้แก้ไขและแชร์กับบุคคลอื่น การอนุมานจากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติ: วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลของ Elva ไม่ซับซ้อนเกินไป แต่เหมาะสำหรับการสร้างการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ที่รวดเร็วและรวดเร็วสำหรับการสนับสนุนการตัดสินใจด้านมนุษยธรรม Elva ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ชุดเวลาการถดถอยเชิงเส้นและการอนุมานทางคณิตศาสตร์อย่างง่าย การแสดงข้อมูล:
- Elva สร้างภาพข้อมูลโดยตรงจากข้อมูลที่ได้จากการรายงานและจากการวิเคราะห์เชิงอนุมาน การสร้างภาพ JavaScript แบบโต้ตอบนี้สร้างขึ้นจาก API ของ Highcharts การคาดคะเนตามสถานที่ตั้ง:
- การคาดคะเนดังกล่าวขึ้นอยู่กับการอนุมานแบบง่ายๆและไม่อยู่ในสถิติเชิงพื้นที่ขั้นสูง เจ้าหน้าที่ Elva สามารถสรุปสถานที่ที่มีความเสี่ยงสูงตามช่วงเวลาในอดีตที่รายงานในภูมิภาค
