Progresso acima da Perfeição
David Carlin
Especialista em Dados de Zero Líquido
Não deixe que dados imperfeitos o impeçam. Mesmo quando os dados não são perfeitos, precisamos agir para impulsionar o progresso na sustentabilidade. Nesta etapa, David Carlin mostra como tomar decisões com o que você tem e seguir em frente, não importa o que aconteça.
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Progresso acima da Perfeição
7 minutos 2 segundos
Principais objetivos de aprendizado:
Entender que o progresso climático pode exigir tomada de decisão com dados imperfeitos
Entender por que os dados podem ser imperfeitos
Descrever como a aprendizagem iterativa usando dados disponíveis pode melhorar a tomada de decisões e resultar em progresso valioso
Visão geral:
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Esperar por dados perfeitos pode atrasar ações urgentes. Embora a precisão seja importante, os desafios do mundo real muitas vezes significam que as decisões precisam ser tomadas com base em informações incompletas. Atrasar para obter dados perfeitos corre o risco de perder oportunidades de enfrentar questões ambientais críticas.
Dados imperfeitos, apesar de suas limitações, ainda podem orientar um progresso significativo. A chave é agir com os melhores dados disponíveis e refinar as decisões ao longo do tempo à medida que mais informações surgem.
Quais desafios existem na obtenção de dados perfeitos sobre emissões de carbono?
Obter dados perfeitos sobre emissões é difícil devido a limitações tecnológicas, falta de recursos e erro humano. Medir as emissões de gases de efeito estufa requer equipamentos especializados e metodologias consistentes, que nem sempre estão disponíveis. Os sistemas ambientais também são complexos e dinâmicos, tornando difícil capturar uma imagem completa.
Apesar desses problemas, é essencial agir com os dados disponíveis em vez de esperar pela perfeição, o que poderia impedir o progresso.
Como os dados imperfeitos têm sido usados para impulsionar o progresso climático?
Dados imperfeitos têm impulsionado o progresso climático ao possibilitar aprendizado e melhorias iterativas. As primeiras previsões meteorológicas, embora muitas vezes imprecisas, ainda ajudavam as pessoas a se prepararem. Com o tempo, à medida que a coleta de dados melhorou, essas previsões se tornaram mais confiáveis, mostrando que o progresso pode surgir de começos imperfeitos.
No setor de sustentabilidade, imagens de satélite para o Track do desmatamento, apesar de suas falhas, têm informado políticas de conservação e aumentado a conscientização. Da mesma forma, ações iniciais em tecnologias de energia renovável, baseadas em dados imperfeitos, levaram a avanços à medida que mais dados foram coletados.
Por que o aprendizado iterativo é importante ao usar dados imperfeitos?
O aprendizado iterativo permite decisões baseadas nos dados disponíveis, com resultados monitorados e estratégias ajustadas ao longo do tempo. Esse processo de melhoria contínua, mesmo com dados incompletos, leva a melhores resultados. Cidades como Pequim têm refinado suas políticas ambientais por meio dessa abordagem, aprendendo com as ações iniciais e aprimorando seus métodos.
O progresso não requer dados perfeitos, mas sim um compromisso de se adaptar e aprender à medida que novos insights surgem.
As opiniões e pontos de vista expressos neste Vídeo são do criador e não refletem necessariamente as opiniões de nenhuma organização afiliada.
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