REMARQUE du WRI : Le WRI a décidé de ne plus mettre à jour les alertes FORMA. L'objectif était de simplifier l'expérience utilisateur de Global Forest Watch et de réduire la redondance. Nous avons constaté que Terra-i et GLAD étaient plus fréquemment utilisés. De plus, en utilisant GLAD comme norme, nous avons constaté que Terra-i était plus performant que FORMA…
REMARQUE du WRI : Le WRI a décidé de ne plus mettre à jour les alertes FORMA. L'objectif était de simplifier l'expérience utilisateur de Global Forest Watch et de réduire la redondance. Nous avons constaté que Terra-i et GLAD étaient plus fréquemment utilisés. De plus, en utilisant GLAD comme norme, nous avons constaté que Terra-i était plus performant que FORMA…
REMARQUE du WRI : Le WRI a décidé de ne plus mettre à jour les alertes FORMA. L'objectif était de simplifier l'expérience utilisateur de Global Forest Watch et de réduire la redondance. Nous avons constaté que Terra-i et GLAD étaient plus fréquemment utilisés. De plus, en utilisant GLAD comme norme, nous avons constaté que Terra-i était plus performant que FORMA…
REMARQUE du WRI : Le WRI a décidé de ne plus mettre à jour les alertes FORMA. L'objectif était de simplifier l'expérience utilisateur de Global Forest Watch et de réduire la redondance. Nous avons constaté que Terra-i et GLAD étaient plus fréquemment utilisés. De plus, en utilisant GLAD comme norme, nous avons constaté que Terra-i était plus performant que FORMA…
REMARQUE du WRI : Le WRI a décidé de ne plus mettre à jour les alertes FORMA. L'objectif était de simplifier l'expérience utilisateur de Global Forest Watch et de réduire la redondance. Nous avons constaté que Terra-i et GLAD étaient plus fréquemment utilisés. De plus, en utilisant GLAD comme norme, nous avons constaté que Terra-i était plus performant que FORMA…
La base de données mondiale sur les centrales électriques est une base de données Open Source complète sur les centrales électriques du monde entier. Elle centralise les données des centrales électriques pour faciliter la navigation, la comparaison et l'extraction d'insights. Chaque centrale électrique est géolocalisée et les entrées contiennent des informations sur sa capacité, sa production, etc.
Les cartes mondiales des risques d'inondation fluviale sont un ensemble de données en grille représentant les inondations le long du réseau fluvial, pour sept périodes de retour d'inondation différentes (de 1 sur 10 ans à 1 sur 500 ans). Les données d'entrée sur le débit des rivières pour les nouvelles cartes sont produites à l'aide du modèle hydrologique Open Source…
La carte des terres naturelles SBTN version 1 est une carte de référence de 2020 des couvertures terrestres naturelles et non naturelles destinée aux entreprises qui définissent des objectifs scientifiques pour la nature, en particulier l'objectif SBTN Land n° 1 : aucune conversion des écosystèmes naturels. Les définitions de "naturel" et "non naturel" ont été adaptées à partir de…
La carte des terres naturelles SBTN version 1.1 est une carte de référence de 2020 des couvertures terrestres naturelles et non naturelles destinée aux entreprises qui définissent des objectifs scientifiques pour la nature, en particulier l'objectif SBTN Land n° 1 : aucune conversion des écosystèmes naturels. Les définitions de "naturel" et "non naturel" ont été adaptées à partir de…
Aqueduct 4.0 est la dernière version du cadre de gestion des risques liés à l'eau du WRI, conçu pour traduire des données hydrologiques complexes en indicateurs intuitifs des risques liés à l'eau. Cet ensemble de données a sélectionné 13 indicateurs de risque liés à l'eau pour les préoccupations liées à la quantité, à la qualité et à la réputation dans un cadre complet. Pour 5 d'entre eux…
Aqueduct 4.0 est la dernière version du cadre de gestion des risques liés à l'eau du WRI, conçu pour traduire des données hydrologiques complexes en indicateurs intuitifs des risques liés à l'eau. Cet ensemble de données a sélectionné 13 indicateurs de risque liés à l'eau pour les préoccupations liées à la quantité, à la qualité et à la réputation dans un cadre complet. Pour 5 d'entre eux…
Les données Aqueduct Floods mesurent les risques alimentaires fluviaux et côtiers dans les conditions de référence actuelles et les projections futures en 2030, 2050 et 2080. En plus de fournir des cartes des risques et d'évaluer les risques, Aqueduct Floods permet de réaliser une analyse coûts-avantages complète pour évaluer la valeur des digues…
Aqueduct 4.0 est la dernière version du cadre de gestion des risques liés à l'eau du WRI, conçu pour traduire des données hydrologiques complexes en indicateurs intuitifs des risques liés à l'eau. Cet ensemble de données a sélectionné 13 indicateurs de risque liés à l'eau pour les préoccupations liées à la quantité, à la qualité et à la réputation dans un cadre complet. Pour 5 d'entre eux…
Cet ensemble de données cartographie le principal facteur de perte de couverture arborée de 2001 à 2022 à l'échelle mondiale, avec une résolution de 1 km. Produites par le World Resources Institute (WRI) et Google DeepMind, les données ont été développées à l'aide d'un modèle de réseau de neurones mondial (ResNet) entraîné sur un ensemble d'échantillons collectés…
Cet ensemble de données cartographie le principal facteur de perte de couverture arborée de 2001 à 2023 à l'échelle mondiale, avec une résolution de 1 km. Produites par le World Resources Institute (WRI) et Google DeepMind, les données ont été développées à l'aide d'un modèle de réseau de neurones mondial (ResNet) entraîné sur un ensemble d'échantillons collectés…
Cet ensemble de données cartographie le principal facteur de perte de couverture arborée de 2001 à 2024 à l'échelle mondiale, avec une résolution de 1 km. Produites par le World Resources Institute (WRI) et Google DeepMind, les données ont été développées à l'aide d'un modèle de réseau de neurones mondial (ResNet) entraîné sur un ensemble d'échantillons collectés…
Cet ensemble de données cartographie le principal facteur de perte de couverture arborée de 2001 à 2025 à l'échelle mondiale, avec une résolution de 1 km. Produites par le World Resources Institute (WRI) et Google DeepMind, les données ont été développées à l'aide d'un modèle de réseau de neurones mondial (ResNet) entraîné sur un ensemble d'échantillons collectés…
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The provided content describes datasets related to flood risks, water risk assessment, deforestation alerts, power plants, and land cover. Flood hazard maps present inundation data for different return periods and future projections. Aqueduct data offers water risk indicators for quantity, quality, and reputation. FORMA alerts, which monitor deforestation, are no longer updated. A Global Power Plant Database centralizes plant information. The SBTN Natural Lands Maps provide natural and non-natural land cover classifications.\n"]]
