Réduction du nombre de personnes touchées

Résultats

Réduction en pourcentage du nombre de personnes touchées (réelles, prévues ou modélisées)

Cet indicateur évalue dans quelle mesure une intervention de gestion des risques de catastrophe (DRM) a contribué à réduire le nombre de personnes touchées par un aléa, soit sur la base des impacts observés après un événement (« expérimentés »), soit sur la base d'estimations fondées sur des scénarios (« attendus / modélisés »).

Déterminez la valeur de l'indicateur à l'aide de la méthodologie suivante. Cette méthodologie permet de saisir les changements dans le nombre de personnes touchées en se basant sur des événements passés ainsi que sur des scénarios futurs (prévus ou modélisés).

 

1) Tout d'abord, définissez ce que signifie « touché » pour cet indicateur. Par exemple, vous pourriez dire que « touché » inclut les personnes qui subiraient au moins l'un des éléments suivants : blessure/maladie, déplacement, perte importante de biens, dommages à la maison supérieurs à un certain seuil ou perte d'accès aux services essentiels pendant X jours. Conservez la même définition à chaque cycle de mesure afin de pouvoir comparer les résultats au fil du temps.

 

2) Ensuite, définissez clairement le scénario par rapport auquel vous effectuez vos mesures. Précisez :

    - le type de risque (par exemple, inondation, sécheresse, tempête, glissement de terrain)

    - la gravité supposée (par exemple, inondation saisonnière, événement survenant une fois tous les cinq ans)

    - la zone géographique

    - la population exposée (personnes vivant ou travaillant dans la zone à risque)

Ce scénario doit être réaliste et pertinent par rapport à l'intervention.

 

3) Estimez le nombre total de personnes qui auraient été touchées si l'intervention n'avait pas eu lieu. Il s'agit d'une estimation contrefactuelle, même si une catastrophe s'est déjà produite. Vous pouvez baser cette estimation sur des données historiques relatives à des événements similaires dans la région, sur un modèle de risque simple (population exposée × taux d'impact type) ou sur l'avis structuré d'experts validé par les autorités locales ou le personnel technique. Documentez les principales hypothèses utilisées.

 

4) Estimez le nombre de personnes qui ont été ou sont protégées : prenez les deux mesures suivantes pour estimer le nombre de personnes protégées grâce aux mesures soutenues par le projet. Ne comptez que les personnes pour lesquelles la mesure de protection est en place et offre au moins une protection partielle contre le scénario de danger défini :

    - Estimation de la couverture : déterminer combien de personnes sont concernées par les mesures de protection (par exemple, les personnes vivant derrière des structures d'atténuation, les ménages couverts par un système d'alerte précoce opérationnel, les bénéficiaires d'une aide anticipée).

    - Ajuster en fonction de la fonctionnalité et de l'utilisation correcte : n'inclure que les mesures qui sont achevées et fonctionnelles. Lorsque le comportement est important, estimer la proportion de personnes qui adoptent et utilisent correctement les mesures, et appliquer cette proportion à la population couverte.

 

5) Pour calculer la valeur de l'indicateur:

    - déduire du nombre de personnes qui auraient été touchées sans l'intervention (étape 3) le nombre de personnes qui ont été protégées par l'intervention (étape 4)

    - diviser le nombre obtenu par le nombre total de personnes qui seraient touchées sans l'intervention

    - multipliez le résultat par 100 pour le convertir en pourcentage 

Les données peuvent être ventilées par sexe, tranche d'âge et lieu, lorsque cela est possible et pertinent. Une ventilation supplémentaire (par exemple, par handicap ou exposition au risque) peut être incluse si elle est significative pour l'intervention et si les données peuvent être collectées de manière fiable.

1) Indiquez clairement si l'estimation repose sur des données observées (mesures testées lors d'un événement réel) ou sur des données prévisionnelles/modélisées (scénario de risque futur).

 

2) Se concentrer sur le décompte des personnes efficacement protégées par l'intervention plutôt que de comparer les impacts bruts de la catastrophe avant et après un événement.

 

3) GESI / couverture effective : lors de l'estimation du nombre de personnes protégées (étape 4), n'incluez que les personnes qui peuvent effectivement accéder à la mesure de protection et l'utiliser. Pour les mesures telles que les systèmes d'alerte précoce, ajustez la couverture en fonction des obstacles à l'accessibilité (par exemple, les personnes handicapées, les barrières linguistiques, le manque d'accès aux canaux / dispositifs). Le cas échéant, estimez la proportion de personnes qui ne sont pas effectivement couvertes et excluez-les (ou ajustez le chiffre de la couverture en conséquence) afin d'éviter de surestimer la protection.

4) L'indicateur repose sur des hypothèses. Soyez transparent à leur sujet et expliquez-les lorsque vous communiquez la valeur de l'indicateur.

 

5) Si plusieurs mesures de protection s'appliquent à des populations qui se recoupent, veillez à ce que les mêmes personnes ne soient pas comptées plusieurs fois.

 

6) Cet indicateur fait partie des indicateurs de résultats clés ECHOla DG ECHO.