Da
12 set 24
Al
13 set 24
Dalle 14.00
L’evento si svolgerà in presenza
Università LUMSA - Aula 4
Via Pompeo Magno 28 - Roma
Il 12 e 13 settembre l'Università LUMSA è sede del convegno "Data Science in the 21st century: methodological innovations, empirical challenges and potential future directions" che si inserisce nell'ambito del progetto PRIN 2022 "The SMILE project: Statistical Modelling and Inference to Live the Environment" di cui l'Università LUMSA è capofila con il prof. Antonello Maruotti, ordinario di Statistica presso il Dipartimento GEPLI.
L'evento è organizzato, presso la sede LUMSA di via Pompeo Magno 28, come segue e prevede la partecipazione di docenti di università italiane e straniere:
- 1a giornata: 12 settembre a partire dalle ore 14.00 (Aula 4)
- 2a giornata: 13 settembre a partire dalle ore 9.00 (Aula 4)
La partecipazione è aperta anche agli studenti del corso di laurea magistrale in Management, Finance and Data Analytics (percorso in inglese in Sustainable finance and data analytics).
Il progetto The SMILE project: Statistical Modelling and Inference to Live the Environment mira a migliorare le conoscenze esistenti sul “cosa” e sul “perché” dei cambiamenti ambientali. Le questioni aperte sono affrontate per comprendere meglio l'impatto delle attività umane sull'ambiente e dei cambiamenti ambientali sul benessere umano. Tra queste, alcune sono di particolare interesse: l'effetto dei cambiamenti climatici sulla salute delle persone a livello globale; l'impatto dell'aumento dell'esposizione ai fumi degli incendi, alle polveri atmosferiche e agli aeroallergeni sui disturbi cardiovascolari e respiratori sensibili al clima; il contributo dei cambiamenti ambientali alle crisi umanitarie in cui i rischi climatici interagiscono con un'elevata vulnerabilità, con una vulnerabilità degli ecosistemi e delle persone sostanzialmente diversa tra le regioni e all'interno di esse, determinata da modelli di sviluppo socioeconomico intersecati, emarginazione, modelli storici e attuali di iniquità. Le risposte a queste domande richiedono dati di alta qualità, modelli statistici appropriati e strumenti di visualizzazione. Le risposte disadattive a queste domande portano a esposizioni e rischi difficili e costosi da modificare e aggravano le disuguaglianze esistenti. SMILE aspira a valutare i fenomeni ambientali sviluppando una strategia coerente per la modellazione dei dati e la valutazione delle politiche, fornendo strumenti per migliorare la comunicazione con le parti interessate specifiche e con il pubblico in generale.