論文の概要: Participatory Action for Citizens' Engagement to Develop a
Pro-Environmental Research Application
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03856v1
- Date: Fri, 8 Jul 2022 12:20:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 09:47:00.372172
- Title: Participatory Action for Citizens' Engagement to Develop a
Pro-Environmental Research Application
- Title(参考訳): 市民のエンゲージメントへの参加行動 : 環境研究用アプリケーションの開発
- Authors: Anna Jaskulska, Kinga Skorupska, Zuzanna Bubrowska, Kinga Kwiatkowska,
Wiktor Stawski, Maciej Krzywicki, Monika Kornacka, Wies{\l}aw Kope\'c
- Abstract要約: ポーランドのスモッグに最も影響された地域の住民を対象に,参加型調査,芸術,デザイン活動を行った。
参加型研究イベントは生態学のテーマを中心に行われ、環境保護的行動に関するフィールド研究を行うためのアプリケーションの設計に役立った。
このアプリケーションは、ヨーロッパで最も密集した大気汚染センサーネットワークから大気質データを収集し、アプリ内の大気汚染の兆候を局所的なセンサーデータと整合させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.154521998635772
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To understand and begin to address the challenge of air pollution in Europe
we conducted participatory research, art and design activities with the
residents of one of the areas most affected by smog in Poland. The
participatory research events, described in detail in this article, centered
around the theme of ecology and served to design an application that would
allow us to conduct field research on pro-environmental behaviours at a larger
scale. As a result we developed a research application, rooted in local culture
and history and place attachment, which makes use of gamification techniques.
The application gathers air quality data from the densest network of air
pollution sensors in Europe, thereby aligning the visible signs of pollution in
the app with the local sensor data. At the same time it reinforces the users'
pro-environmental habits and exposes them to educational messages about air
quality and the environment. The data gathered with this application will
validate the efficacy of this kind of an intervention in addressing residents'
smog-causing behaviours.
- Abstract(参考訳): ヨーロッパにおける大気汚染の課題を理解するため,我々はポーランドのスモッグに最も影響を受けやすい地域の住民を対象に,参加型研究,芸術,デザイン活動を行った。
本稿で詳述された参加型研究イベントは、生態学のテーマを中心に、より大規模な環境保護行動に関するフィールド研究を可能にするアプリケーションの設計に役立った。
その結果,ゲーミフィケーション技術を活用した地域文化と歴史と場所アタッチメントに根ざした研究アプリケーションを開発した。
このアプリケーションは、ヨーロッパで最も密集した大気汚染センサーネットワークから空気品質データを収集し、アプリ内の汚染の目に見える兆候とローカルセンサーデータとを整合させる。
同時に、ユーザの環境保護の習慣を強化し、空気の質や環境に関する教育メッセージに公開する。
このアプリケーションで収集されたデータは、住民のスモッグ対策行動に対するこの種の介入の効果を検証する。
関連論文リスト
- Indoor Air Quality Dataset with Activities of Daily Living in Low to Middle-income Communities [5.019848446554892]
インドでは夏と冬の6ヶ月間に30箇所の屋内から空気の質を測定した。
データセットにはさまざまな種類の屋内環境が含まれている。
発展途上国のユニークな汚染パターンに対応することを目的としたデータ駆動学習モデル研究の基盤を提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-19T17:53:21Z) - Towards A Comprehensive Assessment of AI's Environmental Impact [0.5982922468400899]
機械学習に対する最近の関心の高まりは、AI/MLの大規模採用に拍車をかけた。
ライフサイクルを通じて、AI/MLから環境への影響と劣化を監視するフレームワークが必要である。
本研究では、オープンなエネルギーデータとグローバルに取得した衛星観測を用いて、データセンター周辺におけるAIの多面的影響に関連する環境変数を追跡する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T21:19:35Z) - Environmental Insights: Democratizing Access to Ambient Air Pollution
Data and Predictive Analytics with an Open-Source Python Package [0.0]
Environmental Insightsは、大気汚染濃度データへのアクセスを民主化するために設計されたオープンソースのPythonパッケージである。
このツールを使うと、ユーザーは過去の大気汚染データを検索し、機械学習モデルを使って将来の状況を予測することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T12:34:50Z) - Environmental Sensor Placement with Convolutional Gaussian Neural
Processes [65.13973319334625]
センサーは、特に南極のような遠隔地において、その測定の情報量が最大になるように配置することは困難である。
確率論的機械学習モデルは、予測の不確実性を最大限に低減するサイトを見つけることによって、情報的センサ配置を提案することができる。
本稿では,これらの問題に対処するために,畳み込み型ガウスニューラルプロセス(ConvGNP)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T17:25:14Z) - Climate Change & Computer Audition: A Call to Action and Overview on
Audio Intelligence to Help Save the Planet [98.97255654573662]
この研究は、オーディオインテリジェンスが気候に関わる課題を克服するために貢献できる領域の概要を提供する。
我々は、地球、水、空気、火、エーテルの5つの要素に従って、潜在的なコンピュータオーディションの応用を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T13:32:31Z) - Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence [70.17085406202368]
人中心の観点から、AIが社会に与える影響を探求する上で重要なトピックとなっている。
市民科学におけるこれまでの研究は、AIを使って研究に大衆を巻き込む方法を特定してきた。
本稿では,コミュニティ市民科学にAIを適用する上での課題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T12:51:11Z) - Deciphering Environmental Air Pollution with Large Scale City Data [0.0]
交通や発電所からの排出、家庭からの排出、自然発生など、様々な要因が大気汚染の上昇の背後にある主要な原因要因または影響要因であることが知られている。
本稿では,これらのエージェント間の関係を長期にわたって探索するための大規模都市情報データセットを提案する。
また,多種多様なモデルと方法論を用いて汚染物質レベルを推定または予測する問題に対するベンチマークのセットを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-09T22:00:51Z) - Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。
これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。
本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T21:22:42Z) - A survey on applications of augmented, mixed and virtual reality for
nature and environment [114.4879749449579]
拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、複合現実(MR)は、彼らが提供できるエンゲージメントとエンリッチな体験のために、大きな潜在能力を持つ技術である。
しかし、環境応用の分野でAR、VR、MRがもたらす可能性はまだ広く研究されていない。
本研究は,環境に有利な既存のAR/VR/MRアプリケーションを発見・分類したり,環境問題に対する意識を高めることを目的とした調査の結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-27T09:59:27Z) - AiR -- An Augmented Reality Application for Visualizing Air Pollution [5.564705758320338]
AiRは、CPCBが測定した空気質を、ユーザーのGPSによって検出された局地性、またはユーザの選択した局地性において考慮し、その局地性に存在する様々な大気汚染物質を可視化する。
AiRはまた、異なる汚染物質、ソース、およびそれらが健康に与える影響について、対話的に認識する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T10:03:47Z) - Farmland Parcel Delineation Using Spatio-temporal Convolutional Networks [77.63950365605845]
ファームパーセル・デライン化は、気候変動政策の開発と管理において重要なカダストラルデータを提供する。
このデータは、極端な気象災害に伴う損害後の補償を評価するための農業保険セクターにも有用である。
衛星画像の利用は、農場の区画整理作業を行うためのスケーラブルで費用対効果の高い方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-11T19:49:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。