Notice bibliographique
Résumé
One goal of weather and climate forecasting is to inform decision making. Effective communication of forecasts to various sectors of the public is essential for meeting that goal, yet studies repeatedly show that forecasts are not well understood by lay people. Using a case study from northeast Brazil, this article discusses some of the communication difficulties faced by forecasters and outlines an approach for adapting forecast language to users' needs and expectations. Analysis is based on data collected during 14 months of fieldwork, including interviews, a survey, and observations of meteorologists and local “rain prophets,” whose predictions are derived from empirical observations. The anthropological approach emphasizes the importance of language. For example, findings indicate that forecast communicators should look for multiple definitions of key terms that have common as well as technical meanings. Distinctions salient to meteorologists may be meaningless to the public, even when terms are clearly defined. In some cases, it maybe more helpful to work with lay concepts when communicating forecasts rather than dismissing such understandings as “incorrect.” Meteorologists should also recognize that scientific concepts are not accepted by everyone as the only correct way to think. This is especially relevant where scientific forecasts are competing with alternatives, such as those based on traditional knowledge. Finally, forecast communicators should develop the format and content of the forecast within each application. It is important to learn what people expect from forecasts and which communication styles are preferred.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».