Utiliser le UN Biodiversity Lab pour soutenir les objectifs nationaux de conservation et de développement durable [d’introduction]

Key Info
URL - the landing page for the learning resource: 
https://appliedsciences.nasa.gov/what-we-do/capacity-building/arset
Description - a brief synopsis, abstract or summary of what the learning resource is about: 
Alors que nous entrons dans la quatrième révolution industrielle, la technologie révolutionne notre capacité à cartographier la nature. Les données spatiales fournissent une vue d’ensemble, mais également une vue incroyablement détaillée de la surface de la Terre en temps réel, tandis que les drones et les applications mobiles permettent aux communautés locales et aux peuples autochtones de cartographier leurs connaissances des écosystèmes locaux. Pour aider les décideurs à élaborer des solutions de développement durable fondées sur des données, le PNUD, le Programme des Nations Unies pour l'environnement (PNUE) et le Secrétariat de la Convention sur la diversité biologique (CDB) ont lancé le UN Biodiversity Lab, avec un financement du FEM et le soutien de MapX, le Centre mondial de surveillance de la conservation du PNUE (UNEP-WCMC), le Global Resource Information Database – Geneva et la NASA. Le UN Biodiversity Lab est une plateforme en ligne qui permet aux décideurs et autres parties prenantes d'accéder aux couches de données mondiales, de télécharger des ensembles de données nationaux et d'analyser ces ensembles de données en combinaison pour fournir des informations clés sur les objectifs d'Aichi pour la biodiversité de la CDB et sur les objectifs de développement durable fondés sur la nature. Déjà utilisé par plus de 50 pays, et utilisé comme système clé d'aide à la décision pour deux projets de science appliquée financés par la NASA, le UN Biodiversity Lab a un fort potentiel d'être étendu pour atteindre de nouveaux ministères et pays et groupes de parties prenantes.

Il existe une demande mondiale pour plus de formations ARSET de la NASA axées sur la biodiversité, la conservation, les objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies et la façon de relier les données spatiales de la NASA à des systèmes écologiques et influencés par l'homme. Cette formation vise à combler cette lacune en étendant l'influence de cet outil soutenu par la NASA et en augmentant sa diffusion, son utilisation et son succès global. Le UN Biodiversity Lab rend les ensembles de données mondiaux sur la biodiversité et le développement durable facilement accessibles, soutenant notre large public.



Objectifs d’apprentissage: À la fin de cette formation, les participants:

  • Comprendront les principaux instruments de politique mondiale sur la biodiversité et le développement durable (CDB, Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC), le Programme de développement durable à l'horizon 2030) en ce qui concerne les efforts de conservation

  • Connaîtront les données spatiales sur la biodiversité et le développement durable, y compris les données générées par les projets de la NASA

  • Connaîtront la structure, les données et les outils du UN Biodiversity Lab

  • Auront la capacité d'appliquer les outils du UN Biodiversity Lab à leur région d'intérêt

  • Utiliseront des exemples d'études de cas de plusieurs pays partenaires comme contexte pour leur travail


Format du cours:
Trois sessions de une heure et demie, dispensées en anglais, français et espagnol

Pré-requis:
Les participants qui ne remplissent pas les conditions préalables requises peuvent ne pas être convenablement préparés au rythme de la formation.
Principes fondamentaux des données spatiales (en anglais) » 

Partie 1: Introduction aux données spatiales et aux politiques de biodiversité 
Partie 2: UN Biodiversity Lab: Introduction et formation  
Partie 3: Comment les pays utilisent-ils les données spatiales pour soutenir la conservation de la nature ? 

Authoring Organization(s) Name: 
NASA Applied Remote Sensing Training Program (ARSET)
License - link to legal statement specifying the copyright status of the learning resource: 
Creative Commons Attribution 2.0 Generic - CC BY 2.0
Access Cost: 
No fee
Primary language(s) in which the learning resource was originally published or made available: 
French
Also available in - other languages in which the learning resource has been translated or made available other than the primary: 
English
Spanish
More info about
Keywords - short phrases describing what the learning resource is about: 
Aichi Biodiversity Targets (ABTs)
Biodiversity data
Capacity building
Conservation
Data access
Environmental management
Land management
Remote sensing
Satellite imagery
Sustainable Development Goals (SDGs)
Subject Discipline - subject domain(s) toward which the learning resource is targeted: 
Education: Science and Mathematics Education
Physical Sciences and Mathematics: Earth Sciences
Physical Sciences and Mathematics: Environmental Sciences
Published / Broadcast: 
Tuesday, March 24, 2020
Publisher - organization credited with publishing or broadcasting the learning resource: 
NASA Applied Remote Sensing Training Program (ARSET)
Media Type - designation of the form in which the content of the learning resource is represented, e.g., moving image: 
Interactive Resource - requires a user to take action or make a request in order for the content to be understood, executed or experienced.
Contributor Name: 
Name: 
Amber McCullum
Type: 
Co-presenter
Contributor Organization(s): 
Name: 
Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD)
Type: 
Collaborator
Name: 
Programme des Nations Unies pour l'environnement
Type: 
Collaborator
Name: 
Convention sur la diversité biologique
Type: 
Collaborator
Name: 
Fonds pour l'environnement mondial
Type: 
Funding and sponsorship
Contact Person(s): 
Brock Blevins
Contact Organization(s): 
NASA Applied Remote Sensing Training Program (ARSET)
Educational Info
Purpose - primary educational reason for which the learning resource was created: 
Professional Development - increasing knowledge and capabilities related to managing the data produced, used or re-used, curated and/or archived.
Learning Resource Type - category of the learning resource from the point of view of a professional educator: 
Learning Activity - guided or unguided activity engaged in by a learner to acquire skills, concepts, or knowledge that may or may not be defined by a lesson. Examples: data exercises, data recipes.
Target Audience - intended audience for which the learning resource was created: 
Citizen scientist
Data manager
Data policymaker
Early-career research scientist
Mid-career research scientist
Research scientist
Technology expert group
Intended time to complete - approximate amount of time the average student will take to complete the learning resource: 
More than 1 hour (but less than 1 day)