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Enregistrement W2052507706 · doi:10.1175/2008bams2657.1

On The MSC Forecasters Forums and the Future Role of the Human Forecaster

2009· article· en· W2052507706 sur OpenAlexaboutno aff
David Sills

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToolboxWeather forecastingComputer scienceRestructuringWeather predictionSituation awarenessOperations researchService (business)Plan (archaeology)Data scienceMeteorologyBusinessMarketingFinanceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Meteorological Service of Canada held a series of three Forecasters Forum meetings between 2003 and 2005 to seek input from the meteorological community on the best ways to implement a restructuring strategy and to develop a common vision related to the provision of weather forecasts. The meeting provided significant insight into a number of topics related to operational forecasting in Canada and have added to the larger discussion on these issues in the international meteorological community. During the course of the three forums, several themes emerged as overarching concerns. Foremost among them was the future role of the human forecaster. Most forum participants believed that human forecasters should be the “heart of weather prediction,” with an increased emphasis on the analysis/diagnosis/prognosis paradigm, and recommended developing the sophisticated tools required to facilitate that role. Using results from the forums, it is suggested here that the primary role of the future forecaster should be to develop and maintain a sequence of plan-view composite depictions evolving through time to best represent the current and future states of the atmosphere. This would be accomplished using an area-based, object-oriented analysis/forecast system, with a toolbox of numerical weather prediction guidance and carefully designed artificial intelligence assistants. The forecaster's work would be focused on high-impact weather events, mainly in the short term but also in the longer term when necessary. Products would be automatically generated from the weather object database, allowing the forecast team to focus on “hands on” meteorology and maintaining shared situational awareness at all times.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0120,006
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,003

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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