This work presents the policy recommendations developed within the Horizon 2020 "SILVANUS" project, aimed at advancing wildfire risk management through a data-driven and interdisciplinary approach. The abstract illustrates how the integration of advanced technologies, such as Artificial Intelligence, drones, and satellite monitoring, within a multi-stakeholder ecosystem can effectively inform future European Union environmental actions. Key focus is placed on the co-design of scalable policy solutions, the use of immersive technologies (VR/AR) for training, and the implementation of a digital platform for real-time crisis management. The study advocates for a human-centered paradigm shift in environmental governance to foster systemic climate resilience.

Il presente contributo presenta le raccomandazioni politiche elaborate nell'ambito del progetto Horizon 2020 'SILVANUS', volto a far progredire la gestione del rischio di incendi boschivi attraverso un approccio interdisciplinare e basato sui dati (data-driven). Il lavoro illustra come l'integrazione di tecnologie avanzate, quali l'Intelligenza Artificiale, i droni e il monitoraggio satellitare, all'interno di un ecosistema multi-stakeholder possa supportare efficacemente le future azioni ambientali dell'Unione Europea. L'attenzione è focalizzata sulla co-progettazione di soluzioni politiche scalabili, sull'impiego di tecnologie immersive (VR/AR) per la formazione e sull'implementazione di una piattaforma digitale per la gestione delle crisi in tempo reale. Lo studio sostiene la necessità di un cambio di paradigma centrato sull'uomo (human-centered) nella governance ambientale per promuovere una resilienza climatica sistemica.

Collaborating for Change: Multi Stakeholder-Data Driven Innovation in Wildfire Policy. Lessons from SILVANUS

Michele Corleto;Alessia Sciamanna
2025-01-01

Abstract

This work presents the policy recommendations developed within the Horizon 2020 "SILVANUS" project, aimed at advancing wildfire risk management through a data-driven and interdisciplinary approach. The abstract illustrates how the integration of advanced technologies, such as Artificial Intelligence, drones, and satellite monitoring, within a multi-stakeholder ecosystem can effectively inform future European Union environmental actions. Key focus is placed on the co-design of scalable policy solutions, the use of immersive technologies (VR/AR) for training, and the implementation of a digital platform for real-time crisis management. The study advocates for a human-centered paradigm shift in environmental governance to foster systemic climate resilience.
2025
Il presente contributo presenta le raccomandazioni politiche elaborate nell'ambito del progetto Horizon 2020 'SILVANUS', volto a far progredire la gestione del rischio di incendi boschivi attraverso un approccio interdisciplinare e basato sui dati (data-driven). Il lavoro illustra come l'integrazione di tecnologie avanzate, quali l'Intelligenza Artificiale, i droni e il monitoraggio satellitare, all'interno di un ecosistema multi-stakeholder possa supportare efficacemente le future azioni ambientali dell'Unione Europea. L'attenzione è focalizzata sulla co-progettazione di soluzioni politiche scalabili, sull'impiego di tecnologie immersive (VR/AR) per la formazione e sull'implementazione di una piattaforma digitale per la gestione delle crisi in tempo reale. Lo studio sostiene la necessità di un cambio di paradigma centrato sull'uomo (human-centered) nella governance ambientale per promuovere una resilienza climatica sistemica.
Wildfire integrated management, AI and public policy, EU Green Deal, stakeholder engagement, citizen literacy and immersive training, data-driven innovation, interdisciplinary research
Gestione integrata degli incendi boschivi, IA e politiche pubbliche, Green Deal europeo, coinvolgimento degli stakeholder, alfabetizzazione dei cittadini e formazione immersiva, innovazione basata sui dati, ricerca interdisciplinare.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12607/75287
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