México 19S: ¿Punto de quiebre o de partida?
DOI:
https://doi.org/10.22201/codeic.16076079e.2017.v18n7.a0Palabras clave:
editorial, 19S, terremotoResumen
19SAmables lectores, debí haber escrito esta Editorial a principios de septiembre, pero la procrastinación que frecuentemente nos afecta me llevó a diferir el sentarme ante la página en blanco durante algunas semanas, hasta que el 19S nos impactó en la Ciudad de México. Ahora que escribo estas líneas es imposible no tocar el tema; si así lo hiciera, estaría faltando al respeto a los millones de personas afectadas por el terremoto, cuyos efectos continuamos procesando. En estos días he leído docenas de editoriales en los medios, que abordan el tema desde muchas perspectivas. Intentaré hacerlo con sensibilidad, sin restar énfasis en las lecciones a aprender, y situando algunos de los manuscritos que aparecen en este número de la Revista Digital Universitaria (RDU) en un panorama de utilidad y optimismo. Es fascinante cómo Charles Darwin capturó en unas líneas el brutal efecto de unos cuantos segundos en la vida de las personas, y cómo emerge esta profunda sensación de inseguridad que, como dice la cita: “nunca habría surgido con horas de reflexión”. En un breve intervalo de tiempo el contexto de muchísimas personas cambió radicalmente, y día a día nos preguntamos cómo podemos contribuir con nuestro grano de arena en el amplio horizonte de acciones posibles. Creo firmemente que las instituciones educativas y académicas, como la nuestra, están en una situación idónea para aportar ideas y acciones que promuevan el regreso a esa fluida y efímera situación que, a falta de otro descriptor, llamamos “normalidad”.
Citas
INEE (International Network for Education in Emergencies). <http://www.ineesite.org/en/> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
Kannan, S. (2014) Improving Innovative Mathematical Model for Earthquake Prediction. J Geol Geosci, 3:168. doi:10.4172/2329-6755.1000168 <https://www.omicsonline.org/open-access/improving-innovative-mathematical-model-for-earthquake-prediction-2329-6755.1000168.php?aid=28150>.
Knopoff, L. (1996). Earthquake prediction: the scientific challenge. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 93(9), 3719–3720. <https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC39427/>.
Marr, B. (2015). Big Data: Saving 13,000 Lives A Year By Predicting Earthquakes? Forbes. <https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/04/21/big-data-saving-13000-lives-a-year-by-predicting-earthquakes/#2a91cdb5d8da> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
Marr, B. (ed) (2016) Terra Seismic: Using Big Data to Predict Earthquakes, in Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results, John Wiley & Sons, Ltd, Chichester, UK. doi:10.1002/9781119278825.ch39 <http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/9781119278825>
National Geographic. Education. Teaching resources. Eartquakes 101. <https://www.nationalgeographic.org/media/earthquakes-101-wbt/> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
National Earthquake Hazards Reduction Program. <http://www.nehrp.gov/> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
Organización Mundial de la Salud. Acción Sanitaria en las Crisis Humanitarias. Terremotos. <http://www.who.int/hac/techguidance/ems/earthquakes/es/> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
Organización Panamericana de la Salud. Departamento de Emergencias en Salud. <http://www.paho.org/disasters/?lang=es> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
Shroder, J. (2014). In Chile’s earthquake, education was key to low mortality. Understanding how to cope with megaquakes is essential for survival. Elsevier Connect. <https://www.elsevier.com/connect/in-chiles-earthquake-education-was-key-to-low-mortality> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
Singh, D., Haraksingh, I. (2016) Earthquakes can be Predicted. J Geol Geophys, 5:255. doi:10.4172/2381-8719.1000255 <https://www.omicsonline.org/peer-reviewed/earthquakes-can-be-predicted-79790.html>.
Sneed, A. (2017). Can Artificial Intelligence Predict Earthquakes? Scientific American <https://www.scientificamerican.com/article/can-artificial-intelligence-predict-earthquakes/> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
UNESCO. Educación en Contextos Emergencia. <http://www.unesco.org/new/es/quito/education/educacion-en-emergencia/guias-para-docentes/> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
UNESCO. Tanah. Aplicación contra terremotos y tsunamis. <http://www.unesco.org/new/es/quito/education/educacion-en-emergencia/tanah-contra-los-terremotos-y-tsunamis/> (Accesado el 29 de septiembre de 2017).
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2017 Revista Digital Universitaria

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Revista Digital Universitaria es editada por la Universidad Nacional Autónoma de México se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional. Basada en una obra en http://revista.unam.mx/.