La qualité des données et le taux d’erreur dans les données sont des aspects souvent négligés dans les bases de données environnementales, les systèmes de modélisation, les SIG, les systèmes d’aide à la décision, etc. Trop souvent, les données sont utilisées sans un regard critique, sans prendre en considération les erreurs qu’elles recèlent, et ceci peut conduire à des résultats erronés, à des informations trompeuses, à des décisions environnementales déraisonnables et à des coûts accrus.

De nombreux principes de qualité des données doivent être respectés lorsqu’on traite de données sur les espèces, particulièrement en ce qui concerne l’aspect spatial de ces données. Ces principes sont en jeu à toutes les étapes du processus de gestion des données. Une perte de qualité à une de ces étape quelle qu’elle soit réduit leur applicabilité et les usages pertinents que l’on peut en faire.

Nos remerciements à Natalie Chenin, GBIF France, pour le soutien de la traduction

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