PRÉVISIBILITÉ : la clé de la sortie de la pandémie pour les entreprises et la science

Auteurs):

Suzanne Stern

Weizmann Canada

Directeur exécutif national et chef de la direction

Profil de Susan Stern

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Dans un 2016 Article de la revue EuroScientist, la relation entre les affaires et la science est décrite comme pas toujours harmonieuse. Il poursuit en disant: "La différence de culture entre les deux domaines signifie souvent qu'il y a beaucoup d'incompréhension ou une différence d'attentes de part et d'autre."

Dans cette pandémie, cependant, une constante dont nous savons qu'elle est tout aussi importante pour les entreprises que pour la science est la prévisibilité. La prévisibilité assure la stabilité de l'économie et permet un comportement humain positif comme moyen durable de sortir de cette pandémie. L'incertitude a l'effet inverse.

Ici, au pays, la Chambre de commerce du Canada a lancé le Réseau canadien de résilience des entreprises, en partenariat avec le gouvernement du Canada et diverses entreprises et organisations de premier plan, pour aider à assurer une partie de cette prévisibilité. Les dernières informations, outils et ressources pour guider les actions quotidiennes sont présentés dans l'espoir d'aider les entreprises à survivre à la pandémie de COVID-19.

En même temps, on nous rappelle quotidiennement que nous devons « faire confiance à la science ».

La science nous donne l'espoir que cette pandémie sera résolue. Et la réalité que la science est au profit de toute l'humanité n'a jamais été aussi évidente qu'aujourd'hui.

À mesure que les provinces et les territoires déménagent aller de l'avant avec des plans de réouverture entreprises, les affaires et la science doivent s'unir pour émerger durablement de cette pandémie.

L'administratrice en chef de la santé publique du Canada, la Dre Theresa Tam, a récemment expliqué comment la modélisation pour relancer l'économie (tout en supprimant l'épidémie) doit atteindre un nombre de reproduction inférieur à un (c'est-à-dire moins d'une personne infectée par cas existant) .

Bien que nous soyons tous impatients de changer l'élan de cette pandémie, cela signifie également que tout plan de réouverture de l'économie doit maintenir les mesures actuelles, notamment les tests, la distanciation sociale, l'attention portée aux zones à haut risque, etc.

Professeur Ron Milo et Professeur Uri Alon de Weizmann Institute of Science attirent l'attention des médias internationaux (par ex. Financial Times & Newsweek) pour leurs approches mesurées visant à relancer l'économie. Plus récemment démontré dans un éditorial dans le New York Times, leur modélisation s'aligne également sur la direction du Dr Tam de maintenir les taux d'infection par personne en dessous de un.

Surtout, leur travail reflète les intérêts du monde des affaires et de la communauté scientifique grâce à la contribution d'économistes et d'épidémiologistes.

Leurs domaines de recherche respectifs se concentrent sur ce que nous savons aujourd'hui sur le virus, ainsi que sur ce à quoi ressemble le modèle idéal pour redémarrer l'économie sur la base de ces données.

Le virus en chiffres

Laboratoire du professeur Milo s'appuie sur les travaux de son postdoctorat à la Harvard Medical School, où il a créé une ressource en ligne appelée BioNuméros.

Désormais, un effort « par les chiffres » centré sur la couronne avec un texte traduit en 20 langues (http://book.bionumbers.org/) aide à répondre ouvertement aux questions des chercheurs du monde entier, telles que "quel est l'effet de la distanciation sociale", "pourquoi la période de quarantaine initiale a-t-elle duré deux semaines" et "dans quelle mesure le virus est-il stable et infectieux sur les surfaces".

La formule pour relancer l'économie

Prof. Uri Alon La formule de «travail cyclique» est actuellement basée sur un modèle 4-10, selon lequel les individus travailleraient quatre jours (avec les mesures de distanciation sociale actuelles en place) et seraient confinés pendant les dix jours suivants.

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En règle générale, les personnes récemment infectées par le COVID-19 ne sont pas infectieuses pendant les trois premiers jours, ce qui fait du modèle 4-10 une formule mathématique idéale pour maintenir le risque d'infecter les autres aussi bas que possible.

De plus, les groupes pourraient être échelonnés chaque semaine pour permettre plus de jours ouvrables de fonctionnement.

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Comme pour toute modélisation, tant qu'elle n'entre pas en vigueur, nous ne connaissons pas son résultat. La modélisation mathématique est une prévision basée sur ce que nous savons aujourd'hui.

Une fois mis en œuvre, les jours de travail peuvent être ajustés en conséquence pour refléter le scénario réel dans une juridiction spécifique.

Un modèle similaire a été adopté en Autriche pour leur système scolaire, qui voir deux groupes apprendre cinq jours toutes les deux semaines à partir de la mi-mai.

À une époque où nous entendons constamment «c'est une période incertaine», créons une certaine prévisibilité en réunissant la communauté des affaires et la communauté scientifique.

Après tout, nous sommes tous dans le même bateau, et ensemble nous pouvons tracer une issue durable.

Susan Stern est directrice exécutive nationale et chef de la direction de Weizmann Canada. En savoir plus sur le travail des plus de 65 laboratoires de l'Institut Weizmann des sciences qui travaillent actuellement sur le coronavirus.