nebraska case study of data sharing for court-involved youth

Nur 36 Firmen waren 2023 für über die Hälfte der weltweit ausgestoßenen Treibhausgase verantwortlich. Das ergibt eine Analyse der Daten in der Carbon Majors Database. Die meisten der 169 in dieser Datenbank erhaltenen Firmen haben im Jahr 2023, dem damals heißesten Jahr der Weltgeschichte, ihre Emissionen gesteigert.

Zu den Hauptverschmutzern gehört auch die #Adnoc, deren Anteile an der österreichischen #OMV mit denen des österreichischen Staates syndiziert sind.

Frühere Versionen des von InfluenceMap produzierten Carbon Majors-Bericht spielten bei Prozessen gegen fossile Unternehmen eine wichtige Rolle. https://www.theguardian.com/environment/2025/mar/05/half-of-worlds-co2-emissions-come-from-36-fossil-fuel-firms-study-shows

Carbon Majors 2023 Data Update: https://carbonmajors.org/briefing/The-Carbon-Majors-Database-2023-Update-31397

for - tensorflow - data visualization of words - question - tensorflow - for SRG tool?

for - data visualization - words in high dimensional space - Google tensorflow - open source data visualization - of words

for - words - high dimensionality data points

for - chalmers university - digital twin cities centre - from - youtube - urban data visualization using mixed reality - https://hyp.is/ptvO5BexEfC063-4BZXD-A/www.youtube.com/watch?v=tN2_TJ1ZYhQ

for - mixed reality 3d graph data visualization - skyrails - gelphi

This is an incorrect information since under the "Factors that contributed to undetected spread", it did not state this information given. Additionally, the given information was unrelated from the reference/citation given.

Due to the lack of visual clarity, I struggled to understand what 2005 parallels sets were actually representing in this context (especially when external searching seems to tell me that these types of plots are usually formatted horizontally), to the point of forgetting how most of these charts are tracking how of a certain grouping lived/died from the sinking, which makes me question on what benefits we get from them. I do appreciate the 2013 charts not only for an accurate line widths, but being clear enough with the color and shade distinctions in certain lines to make clear what feeds into what (although I do wish the "Survived" category was either on top or bottom rather than the middle).

Es interesante como Grafoscopio ha evitado varias de estas fallas al hacer elecciones extrañas como ser desarrollado en Pharo (que de entrada le da interfaz gráfica y modelos de persistencia de datos ad-hoc), organizando talleres informales como las Data Week y las Data Rodas que crean conocimiento localizado y hacen una diglosia puente en lugar de abismo y basarse en las economías del cuidado y los afectos, reconociéndolas para no requerir tanto dinero inicial. Si bien se comparten las fragilidades de los proyectos de pequeña y mediana, por ejemplo respecto a el número pequeño de desarrolladores, vale la pena visibilizar también estas estrategias diferenciadas para lidiar con estos problemas comunes.

Algo similar experimentamos con las Data Weeks y Data Rodas en Grafoscopio, lo que nos llevó a establecer una serie de principios que incluían cosas como las prácticas de cuidado mútuo y reconocemos el carácter flotante de la mayoría de læs participantes y el duradero de muy pocos (por ello y otras cosas es clave la creación permanente de memoria viva hipertextual en nuestras infraestructuras de bolsillo).

Otra posibilidad es la construcción de memoria viva durante y entre los talleres que les de un sentido de continuidad y progreso y que permita valorar la lógica de los talleres para construir tecnologías propias en lugar de pensarla sólo para la apropiación de tecnologías externas, muy en resonancia con lo dicho en este comentario.

Si bien tenemos aún problemas, en Grafoscopio, para el aprendizaje entre pares gradual, la memoria viva y los problemas altamente contextuales hacen de ellos problemas encarnados que asumimos en talleres futuros y vínculos entre comunidades de práctica y espacios institucionalizados

De nuevo, un sesgo de género, en el material publicado/seleccionado.

Interesante experimento de humanidades digitales en pequeño.

Y sin embargo, este bonito propósito, es ortogonal al tamaño de las bases de datos. Otras hermenéuticas computacionales podrían ocurrir y de hecho ocurren, en lo pequeño.

Die Trumpadministration entfernt systematisch Hinweise auf die Klimakrise und die globale Erhitzung von amerikanischen Regierungswebseits. Der Klimaforscher Michael Mann sagt, dass man mit dem schlimmsten Rechnen müsse, weil die Verschwurzer jetzt an die Macht gekommen sein. Fachleute gehen davon aus, kommen, dass die neue Regierung systematisch versuchen wird, kommen Informationen über die Ursachen und die Folgen der Klimakrise zu unterdrücken. Gleichzeitig werden Regierungsmaßnahmen zur Klimaanpassung und zur Reduzierung von Treibhausgas Emissionen blockiert. https://www.theguardian.com/us-news/2025/feb/04/trump-climate-change-federal-websites

Im Standard stellt Martin Auber mit aktuellen Daten belegt dar, warum der bloße Ausbau der Kapazitäten zur Erzeugung erneuerbarer Energien nicht zu einer Dekabonisierung führen wird. Der Energiebedarf wächst wesentlich schneller als die zur Verfügung stehende erneuerbare Energiepunkt. Durch den KI-Boom wird er noch einmal deutlich gesteigert. https://www.derstandard.at/story/3000000255154/wann-kommt-die-energiewende-oder-kommt-sie-gar-nicht

À mesure que nos vies sont de plus en plus connectées, les données personnelles que nous émettons lors de chacune de nos activités deviennent un enjeu industriel considérable.

Partons à la découverte d’un monde bâti autour du big data.

En la comunidad de Grafoscopio, también hay roles con mayor experticia técnica que otros, a pesar de que todos estamos involucrados en la solución del problema. En nuestro caso, no hay una toma de decisiones, retos y problemas específicos que son decididos por el público no técnico (las que están en rojo en el mapa de Wardley), sino y otras acciones técnicas (en azul) sólo referidas a los desarrolladores, sino que hay un difuminado de color (quizás morado) que se torna más azul entre más técnica es la acción, a pesar de que participan de ella también personas no técnicas, y que se hace más roja entre más administrativa, a pesar de que en la administración participan también los desarrolladores. El lugar de encuentro de estas dos experiencia y la mezcla de colores ocurre particularmente en los talleres como las Data Weeks y las Data Rodas

Python Data Science Bootstrap

La diversidad corporal en Colombia abarca una amplia gama de experiencias, marcadas por la riqueza multicultural y la interacción de comunidades indígenas, afrodescendientes, campesinas y urbanas. Esta diversidad también está entrelazada con el acceso desigual a la tecnología, la salud y la educación, especialmente en áreas rurales.

El uso de la Inteligencia Artificial para abordar problemas sociales, como se ha hecho en África, puede inspirar iniciativas en Colombia. Por ejemplo:

La Inteligencia Artificial para diagnósticos tempranos de enfermedades como el cáncer de mama o la tuberculosis, adaptados a los contextos rurales colombianos, donde los servicios médicos son limitados.

Modelos de Inteligencia Artificial para identificar plagas y enfermedades en cultivos de importancia para las comunidades rurales, como el café, el plátano o el maíz.

Considerar las diversidades corporales al diseñar soluciones que sean accesibles para todas las personas, independientemente de sus capacidades físicas o contexto social.

La traducción en Colombia puede desempeñar un papel fundamental en la creación y el uso de datos localizados para entrenar a la Inteligencia Artificial. Similar a la inclusión de Luganda en el proyecto Common Voice en África, se pueden desarrollar iniciativas para recopilar y traducir datos en lenguas indígenas colombianas, como el wayuunaiki, nasa yuwe o emberá.

Ampliar la representación de las lenguas indígenas en aplicaciones de la Inteligencia Artificial, como asistentes virtuales o sistemas de reconocimiento de voz.

Ayudar a preservar y revitalizar estas lenguas al integrarlas en tecnologías modernas.

Generar datasets lingüísticos diversos que fomenten el desarrollo de Inteligencia Artificial inclusivas, contextualizadas y éticamente responsables.

La Inteligencia Artificial para el bien social descrito en África puede adaptarse al contexto colombiano, aprovechando la “tubería de datos a impacto” para resolver problemas reales.

La identificación de problemas debe ser participativa, integrando a las comunidades afectadas.

Soluciones para mejorar la logística de distribución de alimentos en regiones apartadas.

Inteligencia Artificial para identificar y mitigar riesgos ambientales en zonas afectadas por la minería ilegal o la deforestación.

Es crucial desarrollar datasets localizados y representativos para evitar sesgos en los modelos de Inteligencia Artificial.

Bases de datos agrícolas que reflejen las particularidades de los ecosistemas colombianos.

Datos de salud adaptados a las diversidades genéticas y culturales del país.

El diseño de IA debe basarse en el entendimiento del contexto local y cultural.

Adaptar modelos a las necesidades específicas de comunidades indígenas y afrodescendientes.

Integrar saberes tradicionales en soluciones tecnológicas, reconociendo el conocimiento colectivo y las prácticas ancestrales.

La educación en ética de la Inteligencia Artificial es esencial para formar profesionales conscientes de los impactos sociales y culturales de sus creaciones. Además, deben establecerse directrices claras para implementar principios éticos en el desarrollo de tecnologías, fomentando prácticas inclusivas y no extractivas.

En Colombia, las corporalidades están profundamente vinculadas a la identidad cultural, territorial y espiritual. Para muchas comunidades indígenas, afrodescendientes y campesinas, el cuerpo no solo es físico, sino también un puente con la tierra y la naturaleza.

Estas comunidades entienden el territorio como un elemento vital de su existencia colectiva, lo que contrasta con las visiones occidentales que separan al individuo del entorno natural.

La digitalización de territorios, como se plantea en el uso de la Inteligencia Artificial para conservación, presenta desafíos éticos importantes. Clasificar y definir tierras y recursos naturales a través de imágenes satelitales y algoritmos puede despojar a estas comunidades de su conexión simbólica y material con el territorio, perpetuando desigualdades históricas y vulnerando sus derechos culturales y corporales.

La traducción en Colombia podría desempeñar un papel clave al mediar entre las perspectivas indígenas y las prácticas occidentales de conservación y digitalización de territorios.

Traducir no solo lenguas, sino también conceptos culturales como la relacionalidad con la naturaleza y el conocimiento colectivo, es esencial para evitar malentendidos y garantizar que las voces de las comunidades sean escuchadas.

Por ejemplo, cuando se desarrollan proyectos de conservación basados en la Inteligencia Artificial, la traducción puede ayudar a garantizar que los principios, usos y riesgos de estas tecnologías sean entendidos desde las cosmovisiones indígenas, en lugar de imponer terminologías y enfoques que no respeten sus prácticas y saberes.

La implementación de Inteligencia Artificial en conservación y digitalización de tierras en Colombia debería centrarse en que:

Las comunidades indígenas deban ser incluidas como actores principales en el diseño de tecnologías que afectan sus territorios. Esto requiere procesos de consulta previos, libres e informados, en línea con los estándares internacionales de derechos humanos.

En lugar de imponer un modelo de digitalización basado en la separación tierra-persona, la Inteligencia Artificial deba reflejar cómo estas comunidades perciben su conexión espiritual, cultural y económica con la naturaleza.

La Inteligencia Artificial deba reconocer y respetar el conocimiento colectivo de las comunidades. Esto incluye evitar la apropiación de datos que no consideren el carácter comunal de la identidad y el saber indígena, promoviendo en su lugar principios éticos como los planteados en la posición de Indigenous AI.

Look at who is and is not switching.

more complete: for who? by what means? what implications?

cf matters of disclosure, consent, and differing orientation to/with privacy: MIT Tech Review article on CMU Mites in TCS Hall

cf Rob Kitchin on big data: capture everything anyway

and cf romanticized (or oft-told) narratives of this in CAPTCHAs

for - progress trap - Tesla autopilot - YouTube - The hidden data that reveals why Tesla's crash - WSJ - 2024 - Dec

Participants were asked: "Is your walking speed faster than people of your gender and age?" Based on their answers, they were categorized as "fast walkers" or "slow walkers."

The study included:

• 8,578 obese individuals,
• 9,626 individuals with a large waist circumference,
• 6,742 individuals meeting both criteria.

Summary:

• Overweight individuals who perceive their walking speed as fast have a 30% lower risk of diabetes, along with reduced risks of hypertension and dyslipidemia.
• Subjective assessment of walking speed can serve as a simple and cost-effective tool to identify metabolic health risks.
• Fast walking indicates the good condition of muscles, joints, and the cardiovascular and respiratory systems.
• Previous research has linked slow walking speed to an increased risk of cardiovascular diseases and higher mortality rates in older adults.

for - freespeech can be used as an international language translator - data structure of thought - from TED Talk - YouTube - A word game to convey any language - Ajit Narayanan

for - indyweb dev - question - alternative to AI Large Language Models? - Is indyweb functionality the same as Freespeech functionality? - from TED Talk - YouTube - A word game to convey any language - Ajit Narayanan - data structure of thought - from TED Talk - YouTube - A word game to convey any language - Ajit Narayanan

for - trivia - measuring tukdam after death - 24 hour period immediately following death is important but to date, no data captured - Youtube - Tukdam talk - An Overview Of CHM’s Work On “Well-Being And Tukdam” - Prof. Richard J. Davidson

for - quote - silos - internet limitations - location addressed server architecture limitations - silos - cannot link data from each silo - Juan Benet - IPFS

TRSP Desirable Characteristics Indigenous Peoples have the right to develop cultural governance protocols for Indigenous data and be active leaders in the stewardship of, and access to, Indigenous data especially in the context of Indigenous Knowledge

TRSP Desirable Characteristics Indigenous Peoples have the right to data that are relevant to their world views and empower self-determination and effective self-governance. Indigenous data must be made available and accessible to Indigenous nations and communities in order to support Indigenous governance.

for - sensory substitution - like a new interoception - new exterocepation - feel the data

AI models collapse when trained on recursively generated data by Ilia Shumailov et al.

ᔥ[[Mathew Lowry]] in AI4Communities post - MyHub Experiments Wiki (accessed:: 2024-11-06 09:43:23)

Know and Master Your Social Media Data Flow by [[Louis Gray]]

See commentary at https://boffosocko.com/2017/04/11/a-new-way-to-know-and-master-your-social-media-flow/

A Minimum Viable Ecosystem for collective intelligence by [[Mathew Lowry]]

Relation to Louis Gray's 2009 diagram/post: https://boffosocko.com/2017/04/11/a-new-way-to-know-and-master-your-social-media-flow/

https://en.wikipedia.org/wiki/Data_Transfer_Project

see GitHub repo at https://github.com/google/data-transfer-project

In September, employers in Poland published 12% more job offers y/y (288 thousand).

The increase has been going on for 4 months, and now it has reached the highest level since March 2022. The largest increase in the number of job offers is in medical professions (24%) and manual workers (13%). Decrease among financiers (-15%), HR specialists (-10%) and lawyers (-7%). In IT, the number of offers increased by 5%, and in marketing and sales by 1%.

QUERY Is there a taxonomy for data, information, insightr, knowledge, ontology, wisdom, cosmic knowing etc?

https://web.archive.org/web/20240924124652/https://edition.cnn.com/2024/09/20/business/23andme-board-resigns-nightcap/index.html

23andme postorder DNA profiling is slowly collapsing. CEO wants to take it private, and board has resigned in protest. This is one of the corps that went public using a SPAC to capitalise on the height of hype. Founded 2006, SPAC in 2021. Revenue is down, and money should run out soon. Seems there's no business model on top of the 1 time purchase of a DNA test. Key asset obv is the data, so I think we can wait for it to be sold to whoever bids most.

David Ribes' work explores the definition of domain in computing and data science; offers insight into how studying domains helps organize computational systems.

Die Fossilindustrie finanziert seit Jahrzehten Universitäten und fördert damit Publikationen in ihrem Interesse, z.B. zu false solutions wie #CCS. Hintergrundbericht anlässlich einer neuen Studie: https://www.theguardian.com/business/article/2024/sep/05/universities-fossil-fuel-funding-green-energy

Studie: https://doi.org/10.1002/wcc.904

No tiene porque haber contradicción entre los encuentros en persona, que transmiten y encarnan cultura y los medios digitales donde también transitan. Nuestras Data Rodas tienen también inspiración en una cultura del cuerpo, con encuentros en persona y virtuales, a la vez que producen código y prosa que transita para quienes no están en los encuentros cara a cara.

I wonder what a source of truth is -- not necessarily an SSOT for the customer/company data, which is what Salesforce could become.

“Oil and gas is a connected network of processes, people, and infrastructure,” ... “We are working with a client now modeling saltwater disposal wells. If you turn a valve that decreases the flow in a pipeline, it has a downstream effect on the disposal well. Knowledge graphs built on Neo4j are the perfect abstraction layer to model relationships across this kind of complex network and were a much better fit for reView than triple stores.” [Jeff Dalgliesh], Chief Technology Officer at Data².

“Analysts need to be able to dissect exactly how the AI reached a particular conclusion or recommendation,” “Neo4j enables us to enforce robust information security by applying access controls at the subgraph level.” Chief Business Officer Eric Costantini.

for - warm data - the silence between words

https://www.derstandard.at/story/3000000230946/kippt-der-golfstrom-erst-in-6000-jahren

for - comparison - data vs ideas - no metric for ideas

Who needs Venmo when you have this?

very organized

The Computational Democracy Project

We bring data science to deliberative democracy, so that governance may better reflect the multidimensionality of the public's will.

05:00 Connor Murphy is a data strategist and works at the Flow Research Collective. He is also into tracking data, on himself (quantified self).

Résumé de la vidéo [00:00:05][^1^][1] - [00:26:39][^2^][2]:

La vidéo présente une session sur l'open data de Santé publique France, discutant de l'utilisation des données pour différents publics. Elle aborde la refonte de la stratégie d'open data, l'importance de la transparence et de la collaboration, ainsi que les défis liés à la sensibilité des données de santé.

Points forts: + [00:00:05][^3^][3] Introduction de la session * Présentation des modérateurs et du thème de l'open data * Discussion sur l'utilité des données pour le public + [00:01:49][^4^][4] Projet de mise à jour de la stratégie d'open data * Contextualisation de l'open data et ses principes * Défis spécifiques aux données de santé et leur protection juridique + [00:06:03][^5^][5] Identification des publics cibles et méthodologie * Choix des décideurs publics et acteurs de la société civile comme cibles * Organisation du travail en quatre axes pour répondre aux besoins + [00:10:07][^6^][6] Approche méthodologique combinée * Utilisation de focus groups, enquêtes et entretiens pour collecter des informations * Co-conception avec les acteurs pour construire de futurs indicateurs + [00:13:01][^7^][7] Besoins d'une agence régionale de santé * Importance des données fiables pour la coordination et la régulation * Utilisation des données pour la cartographie et la projection des besoins en soins + [00:25:15][^8^][8] Questions et réponses * Échange avec l'audience sur les fonctions de l'ARS et l'utilisation des outils prédictifs * Discussion sur l'intelligence artificielle et la mesure de la fiabilité des prédictions

Résumé de la vidéo [00:00:05][^1^][1] - [00:26:39][^2^][2]:

La vidéo présente une session sur l'open data de Santé publique France, discutant de l'utilisation des données pour différents publics. Elle aborde la refonte de la stratégie d'open data, l'importance de la transparence et de la collaboration, et les défis liés à la sensibilité des données de santé.

Points forts: + [00:00:05][^3^][3] Introduction à l'open data de Santé publique France * Présentation des animateurs et objectifs de la session * Discussion sur l'utilité des indicateurs en open data + [00:01:48][^4^][4] Projet de mise à jour de la stratégie d'open data * Contexte et principes de l'open data * Caractéristiques et restrictions liées aux données de santé + [00:06:03][^5^][5] Identification des publics cibles et méthodologie * Focus sur les décideurs publics et acteurs de la société civile * Organisation du travail en quatre axes pour répondre aux besoins + [00:12:33][^6^][6] Besoins d'une Agence Régionale de Santé (ARS) * Importance des données fiables pour la coordination et la régulation * Projets et croisement de données pour la prise de décision éclairée

Résumé de la vidéo [00:50:28][^1^][1] - [01:15:17][^2^][2]:

La vidéo traite de l'utilisation des données ouvertes de Santé publique France pour améliorer la santé publique. Elle aborde les défis de la communication, de la compréhension et de l'application des données, en particulier à une échelle infracommunale, et souligne l'importance de choisir des indicateurs pertinents pour les politiques de santé.

Points forts: + [00:50:28][^3^][3] Compréhension des données * Difficultés perçues par les habitants et les associations * Importance de la formation et de la sensibilisation + [00:51:01][^4^][4] Besoins et défis * Faciliter l'accès et l'utilisation des données * Sécurité et anonymat dans le partage des données + [00:53:34][^5^][5] Outils et limites * Développement d'outils pour l'accès aux données * Exemples d'outils utilisés dans d'autres pays

Résumé de la vidéo [01:15:20][^1^][1] - [01:38:45][^2^][2]:

La vidéo traite de l'utilisation des données ouvertes de Santé publique France et de leur importance pour divers publics, notamment les politiques de santé et les journalistes. Elle souligne la nécessité d'une approche politique et sociale pour aborder les questions de santé environnementale et la collaboration entre les villes et les régions pour une politique de santé cohérente.

Points forts: + [01:15:20][^3^][3] Politiques de santé locales * Importance de la collaboration entre villes et départements * Actions municipales spécifiques et politiques régionales plus larges + [01:17:02][^4^][4] Collaboration interrégionale * Nécessité de travailler ensemble sur des sujets communs * Exemple de la trame verte à l'échelle métropolitaine + [01:20:05][^5^][5] Journalisme et données de santé * Impact du COVID-19 sur l'utilisation des données par les journalistes * Importance de la granularité et de la temporalité des données + [01:35:50][^6^][6] Formation des journalistes * Besoin de diversifier les profils dans les écoles de journalisme * Intégration des outils de gestion de données dans la formation

Résumé de la vidéo [01:38:47][^1^][1] - [02:03:42][^2^][2]:

Cette vidéo présente une session sur l'open data de Santé publique France, discutant des données disponibles pour différents publics. Les intervenants explorent les défis de la production d'indicateurs, la médiation des données, et l'équilibre entre la rapidité de mise en ligne et l'accompagnement nécessaire pour les utilisateurs.

Points forts: + [01:38:47][^3^][3] Production et médiation des données * Temps de production incompressible * Choix entre rapports détaillés ou données agrégées rapides * Dilemme entre l'accompagnement et la rapidité + [01:39:47][^4^][4] Diffusion des données et expertise * Journalistes cherchent des mises à jour régulières * Importance d'une explication succincte avec les données * Rapports d'experts pour une diffusion plus large + [01:41:11][^5^][5] Formation des journalistes et collaboration * Formation à la démarche scientifique * Collaboration avec Santé publique France pour une information précise * Besoin de données infracommunales pour les villes + [01:47:26][^6^][6] Troisième vague de l'Open Data * Travailler avec les usagers autour d'objectifs de politique publique * Étendre le public des données et développer la datalitéracie * Importance de connaître les usagers actuels et potentiels des données + [01:58:36][^7^][7] Accès aux données et enjeux de santé publique * Difficultés d'accès aux données infracommunales * Nécessité de partenariats pour des données plus fines * Enjeux sensibles liés à la restitution des données de santé

Résumé de la vidéo [02:03:49][^1^][1] - [02:27:30][^2^][2]:

Cette partie de la vidéo discute de l'open data de Santé publique France et de l'identification des publics nécessitant des données spécifiques. Elle aborde les défis de la médiation et de la définition des besoins en données pour divers secteurs, y compris la santé et l'environnement.

Points forts: + [02:03:49][^3^][3] Identification des besoins en données * Difficulté à dialoguer et à médier entre les fournisseurs de données et les utilisateurs * Importance de définir clairement les besoins en données pour les politiques publiques + [02:08:59][^4^][4] Exemples de données non accessibles * Manque de données sur la vaccination au niveau local pendant la COVID-19 * Difficulté à obtenir des données de santé scolaire pour les villes + [02:17:01][^5^][5] Création de nouvelles données pour les politiques publiques * Nécessité de produire des données pertinentes pour répondre à des problèmes spécifiques * Exemple du baromètre des villes cyclables pour évaluer la cyclabilité + [02:22:02][^6^][6] Littératie en données de santé et obstacles à l'ouverture des données * Importance de la formation pour comprendre la production et la collecte de données * Défis liés à l'accessibilité et à l'utilité des données pour le grand public

Résumé de la vidéo [02:27:32][^1^][1] - [02:42:03][^2^][2]:

La vidéo aborde l'importance de l'open data de Santé publique France et les défis liés à la collecte, la documentation et l'utilisation des données pour divers publics. Elle souligne la nécessité d'une documentation claire des données et d'une médiation pour aider les utilisateurs à comprendre et à utiliser les données de manière éthique et efficace.

Points forts: + [02:27:32][^3^][3] L'éthique de l'open data * Discussion sur la pertinence éthique de détailler l'état de santé des citoyens * Importance de la transparence et de la responsabilité dans la collecte des données + [02:28:02][^4^][4] La documentation des données * Présentation du "datashheet for dataset" pour une documentation standardisée * Importance de documenter le processus de collecte et le contexte de production des données + [02:30:29][^5^][5] Les besoins des utilisateurs territoriaux * Manque de connaissances précises sur l'état de santé des populations locales * Exemple d'une ville ayant besoin de données pour répondre à une situation de soins de santé + [02:33:48][^6^][6] La démarche de la ville de Paris * Création de portraits de santé infracommunaux pour répondre aux besoins des acteurs locaux * Processus participatif impliquant élus et partenaires de santé pour identifier les indicateurs pertinents

The importance of data structures (related to memory)

https://www.derstandard.de/story/3000000224037/eines-der-staerksten-treibhausgase-nimmt-rasant-zu

TRSP Desirable Characteristics

Die Kosten der Energiewende liegen deutlich höher als bisher angenommen.

Linked Data in Production: Moving Beyond Ontologies

Spring 2024 Member Meeting: CNI website • YouTube

David Newbury Assistant Director, Software and UX Getty

Over the past six years, Getty has been engaged in a project to transform and unify its complex digital infrastructure for cultural heritage information. One of the project’s core goals was to provide validation of the impact and value of the use of linked data throughout this process. With museum, archival, media, and vocabularies in production and others underway, this sessions shares some of the practical implications (and pitfalls) of this work—particularly as it relates to interoperability, discovery, staffing, stakeholder engagement, and complexity management. The session will also share examples of how other organizations can streamline their own, similar work going forward.

http://getty.edu/art/collection/ http://getty.edu/research/collections/ http://vocab.getty.edu https://www.getty.edu/projects/remodeling-getty-provenance-index/

https://clippings.io/

I've used this before, but never added it to the collection.

https://readwise.io/bookcision

Links to: https://hypothes.is/a/9bHHZhhsEe-3LgOZEkaQcg

an old (6 years) project that readwise maintained, to export kindle highlights: https://github.com/tristanh/bookcision<br /> via PK

see also: https://clippings.io/

Seit dem Pariser Abkommen finanzierten die 60 größten Banken 425 fossile Großprojekte - sogenannte carbon bombs mit einem zu erwartenden CO2-Ausstoß von jeweils über einer Gigatonne - mit insgesamt 1,8 Billionen Dollar. Der Standard-Artikel geht auf ein Projekt zurück, bei dem Daten des Carbon Bombs-Projekts, des Global Energy Monitor und von Banking on Climate Chaos ausgewertet und visualisiert werden. https://www.derstandard.at/story/3000000193065/billionenkredite-fuer-fossile-grossprojekte-wie-banken-die-klimakrise-mitfinanzieren

Bericht/Visualisierung: https://www.carbonbombs.org/

Better: text messages & structured stuff (data).

In den Ländern, die sich in Paris 2015 einer Initiative gegen das Verbrennen von nicht genutztem Erdgas (flaring) angeschlossen hatten, wird das Verbrennen mit offener Flamme oft nur durch Verbrennung in geschlossenen Anlagen ersetzt, wie eine investigative journalistische Recherche ergab. Die Menge der Emissionen sinkt dadurch nicht wesentlich, aber diese Anlagen sind für Satelliten nicht äußerlich erkennbar. https://www.theguardian.com/environment/2024/may/02/methane-emissions-gas-flaring-hidden-satellite-monitors-oil-gas

Ressourcen für die Recherche zu Methan-Emissionen: https://gijn.org/resource/new-tools-investigate-methane-emissions/

I.e., in web, parties that reside on the ends of an encrypted channel authorize each other. Whereas data that's passed between them does not have this authorization built in.

Taking a reverse approach, akin to having locks on data and not a channel, we can have authorization on data and not the channel.

Perhaps a sort of protobuf is better.

Not necessarily, how to store received events is an implementation detail. One could dump them in an array on a side. Can be as efficient as array of pointers to events. Where idx of this array is event's position in total order.

There's 5 in this list and there was 4 in the other - I think Safety and Privacy is the one additional but it's also in my proposal because I am concerned about it too.

A reportagem fala sobre eventos da última semana na data de 08/07/2023

Comparison of the frequency of posting by the most popular polish cybersecurity blogs: 1. Sekurak 2. Niebezpiecznik 3. Z3S

Résumé de la vidéo [00:00:01][^1^][1] - [00:22:59][^2^][2]:

Cette vidéo présente les objectifs et les activités de la Fabrique des Mobilités (FabMob), une association qui vise à promouvoir une mobilité durable et moins émettrice de carbone. Elle explique le concept de commun numérique et son application pratique dans le secteur de la mobilité, en mettant l'accent sur la coopération entre acteurs hétérogènes et la gouvernance partagée des ressources numériques.

Points forts: + [00:00:01][^3^][3] Introduction de FabMob * Présentation des objectifs * Définition d'un commun numérique + [00:04:00][^4^][4] Rôle de la DGITM * Collaboration avec FabMob * Importance des communs dans la mobilité + [00:08:03][^5^][5] Modalités de participation * Encouragement des questions * Cycle de travail sur les outils numériques + [00:09:01][^6^][6] Définition académique d'un commun * Trois piliers : ressource, communauté, gouvernance * Exemples de communs numériques + [00:13:20][^7^][7] Panorama institutionnel * Diverses institutions impliquées dans les communs numériques * Exemples européens et français + [00:20:36][^8^][8] Distinction entre Open Data, Open Source et commun numérique * Explication des termes * Importance de la gouvernance des données Résumé de la vidéo [00:23:01][^1^][1] - [00:45:09][^2^][2]:

La partie 2 de la vidéo aborde la logique d'Open Data, d'OP source, et de commun numérique dans le contexte français, en mettant l'accent sur l'importance de l'ouverture, des licences variées, et de la gouvernance collective pour le partage des ressources numériques.

Points forts: + [00:23:01][^3^][3] Open Data et OP source * Accès libre aux logiciels * Licences variées + [00:23:37][^4^][4] Commun numérique * Service de sa communauté * Pas nécessairement ouvert + [00:25:02][^5^][5] Avantages du numérique * Effets de réseau * Coûts de réplication faibles + [00:27:00][^6^][6] Gouvernance collective * Importance de la fédération * Gestion de la ressource + [00:31:11][^7^][7] Exemples concrets * Affluence TC à Grenoble * Intelligence artificielle dans les transports + [00:43:42][^8^][8] Politiques publiques par les communs * Réduction des coûts * Transparence et pérennité Résumé de la vidéo [00:45:11][^1^][1] - [01:05:36][^2^][2]:

La vidéo discute de l'importance de rendre les données de réglementation routière accessibles et utilisables pour les collectivités, en particulier pour l'intégration dans les systèmes GPS. Elle souligne la nécessité d'une collaboration communautaire pour créer une base de données exhaustive et utile.

Points forts: + [00:45:11][^3^][3] Accessibilité des données * Simplifier l'utilisation des données pour les collectivités * Créer des outils de navigation intuitifs + [00:46:01][^4^][4] Intégration GPS * Intégrer les règles de circulation dans les GPS * Adapter la navigation aux spécificités des véhicules + [00:47:03][^5^][5] Avantages logistiques * Faciliter la traduction des règlements pour les chauffeurs étrangers * Améliorer la coordination entre les services de gestion du réseau + [00:48:00][^6^][6] Applications futures * Imaginer des usages réglementaires dynamiques * Permettre une créativité réglementaire avec les données numériques Résumé de la vidéo [01:05:38][^1^][1] - [01:25:41][^2^][2]:

Cette vidéo discute des incitations financières pour le covoiturage en France, des défis de fraude et de la création d'un registre de preuve de covoiturage pour sécuriser les trajets et encourager l'adoption du covoiturage.

Points forts: + [01:05:38][^3^][3] Incitations pour le covoiturage * Gratuité pour les passagers * Rémunération pour les conducteurs + [01:06:14][^4^][4] Forfait mobilité durable * Jusqu'à 800 € par an pour les salariés + [01:06:28][^5^][5] Primes de l'État * 100 € pour les nouveaux covoitureurs + [01:07:10][^6^][6] Défis de fraude * Risques liés aux incitations financières + [01:07:58][^7^][7] Registre de preuve de covoiturage * Infrastructure numérique contre la fraude + [01:11:02][^8^][8] Communauté et gouvernance * Plus de 700 collectivités impliquées Résumé de la vidéo [01:15:00][^1^][1] - [01:22:59][^2^][2]:

La vidéo aborde le concept des communs numériques, leur importance dans la transition écologique et la mobilité, et comment ils favorisent la coopération entre divers acteurs. Elle souligne l'importance de la gouvernance collective et présente des exemples concrets de communs numériques dans le secteur des transports.

Points clés: + [01:15:00][^3^][3] Définition des communs numériques * Trois piliers : ressource partagée, communauté hétérogène, règles de gouvernance + [01:17:00][^4^][4] Exemples de communs numériques * Open Street Map, logiciels, données, serveurs + [01:19:00][^5^][5] Institutions et communs numériques * Directions ministérielles, agences nationales, collectivités + [01:21:00][^6^][6] Différence entre Open Data, Open Source et communs numériques * Open Data : données en accès libre; Open Source : code source ouvert; Communs numériques : gestion collective de ressources numériques