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Joycelyn Longdon

Dans cet épisode, nous nous entretenons avec Joycelyn Longdon, chercheuse en doctorat dans le cadre du programme AI for the study of Environmental Risk à l'université de Cambridge, et fondatrice de Climate in Colour, une plateforme éducative axée sur la science du climat et la justice sociale . Joycelyn évoque son travail interdisciplinaire de création d'algorithmes d' apprentissage automatique et de visualisation de données sur les bruits de la forêt avec une communauté vivant près de la réserve forestière de Bosomtwe Range au Ghana. Elle réfléchit à l'importance - et à la complexité - de la recherche participative et axée sur la justice pour co-créer des technologies qui facilitent l'action communautaire et la souveraineté des données dans la connaissance et la gestion des forêts .

Cet épisode comprend également des enregistrements audio des capteurs acoustiques que Joycelyn et la communauté ont installés dans la forêt.

Intervieweurs : Kate Lewis Hood et Michelle Westerlaken

Producteur : Harry Murdoch

À écouter sur Apple et Spotify.


Cet épisode radio a été produit par le projet Smart Forests financé par le Conseil européen de la recherche. Smart Forests est dirigé par le professeur Jennifer Gabrys et est basé au département de sociologie de l'université de Cambridge.

Image d'en-tête : Joycelyn Longdon dans la réserve forestière de Bosomtwe Range au Ghana. Source de l'image : Joycelyn Longdon. Reproduction autorisée.

Image de l'icône de l'épisode : Teye, un chasseur de la communauté, installe un capteur acoustique dans la forêt. Source de l'image : Joycelyn Longdon. Reproduction autorisée.

Le matériel de l'Atlas des forêts intelligentes est libre d'utilisation à des fins non commerciales (avec attribution) sous une licence CC BY-NC-SA 4.0. Pour citer cet épisode radio: Longdon, Joycelyn, Kate Lewis Hood, and Michelle Westerlaken, "Joycelyn Longdon: Forest Sound, Machine Learning, and Data Justice in Ghana", Smart Forests Atlas (2023), https://atlas.smartforests.net/en/radio/joycelyn-longdon. DOI: 10.5281/zenodo.10687012.

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