Vancouver DATAJAM 2020 : Jeunes programmeurs, scientifiques et citoyen.ne.s pour un avenir sans déchets plastiques

Article rédigé par l'équipe du Plastics Lab de Ocean Wise
Shreyas Patankar, Catherine Wong, Amir Parizi, Mathew Watkins, Stephanie Wang, Anna Posacka

Comment la technologie peut-elle nous aider à comprendre, à visualiser et à faire des prédictions sur la crise des plastiques dans nos océans ? Le Ocean Wise Plastics Lab s'est associé à des organisations technologiques et communautaires telles que RLadies, PyLadies, SFU Scientific Programming, Women in Machine Learning/Data Science, et Women Techmakers lors du 2020 Vancouver Datajam pour explorer les outils disponibles qui peuvent faire exactement cela, en informant le changement vers des océans durables avec la technologie.

Un datajam est une compétition collaborative au cours de laquelle des personnes travaillent en équipe pour résoudre des problèmes en utilisant des données, des statistiques, la science des données, la visualisation des données et divers trucs et astuces de codage et de conception Web. Une semaine avant le début de la Datajam de Vancouver de cette année, les organisateurs ont organisé une "Unconference" virtuelle où les participant(e)s ont pu se présenter et discuter de sujets tels que l'état de la science des données, la diversité dans la communauté de la science des données et la variété des langages de code utilisés. Des salles de réunion virtuelles en ligne ont été utilisées pour modérer ces discussions dans un environnement convivial et accueillant, afin de remplacer efficacement ce qui aurait été un événement de réseautage en personne. L'événement s'est poursuivi par des ateliers de formation visant à initier les participant(e)s aux dernières avancées en matière de programmation R et Python et aux meilleures pratiques des scientifiques professionnels des données, telles que l'utilisation de dépôts de code à source ouverte comme GitHub. Les participant(e)s ont ainsi disposé des outils nécessaires pour réussir, qu'ils soient débutants ou programmeurs chevronnés.

Dans un discours d'ouverture adressé à tous les participant(e)s, la professeure Nancy Heckman, du département de statistique de l'UBC, et la docteure Anna Posacka, du Plastics Lab de Ocean Wise , ont partagé des idées tirées de leur longue expérience de l'utilisation de la science et de l'analyse des données pour résoudre des problèmes difficiles comme la pollution plastique dans nos océans. Le "data jam" a également servi de plaque tournante pour le réseautage professionnel et de carrière, avec de nombreuses discussions virtuelles et une table ronde avec des scientifiques en début de carrière.

Le point culminant de la confiture de données, bien sûr, était le hackathon virtuel d'une journée où les équipes ont travaillé sur des défis spécifiques liés à la santé des océans et ont développé des solutions dans un environnement au rythme rapide, qui s'est tenu le samedi 12 septembre 2020. Les problèmes spécifiques sur lesquels les équipes ont travaillé comprenaient la compréhension de la pollution plastique sur les rivages canadiens, le suivi des populations de saumon Chinook dans la mer de Salish grâce à des pratiques de pêche durables, l'analyse de la perception publique de la durabilité à travers les messages des médias sociaux, et bien d'autres. L'équipe WasteNet a remporté le concours et les prix "zéro déchet" de Ocean Wise pour son projet de classification des images de types d'ordures qui soutient des outils pour un recyclage plus efficace.

L'équipe de Vancouver Datajam a aimablement mis à disposition toutes les procédures officielles en vidéo sur leur chaîne Youtube et sur leur site web. Regardez les équipes Datajam expliquer leurs réalisations dans leurs propres mots ici. Le Plastics Lab tient à remercier Lisa Cao, Lucia Darrow, Srishti Yadav, Jasmine Lai, Raissa Philibert, Meghan Halton, Sheia Duchesne et Laura Gutierrez Funderburk pour avoir créé cet espace précieux permettant à notre communauté talentueuse de contribuer à notre objectif commun de rendre les océans plus sains.