Usable Science? The U.K. Climate Projections 2009 and Decision Support for Adaptation Planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With future changes in climate being inevitable, adaptation planning has become a policy priority. A central element in adaptation planning is scientific expertise and knowledge of what the future climate may hold. The U.K. Climate Projections 2009 (UKCP09) provide climate information designed to help those needing to plan how to adapt to a changing climate. This paper attempts to determine how useful and usable UKCP09 is for adaptation decision making. The study used a mixed-methods approach that includes analysis of adaptation reports, a quantitative survey, and semistructured interviews with key adaptation stakeholders working in the science–policy interface, which included decision makers, knowledge producers, and knowledge translators. The knowledge system criteria were used to assess the credibility, legitimacy, and saliency of UKCP09 for each stakeholder group. It emerged that stakeholders perceived UKCP09 to be credible and legitimate because of its sophistication, funding source, and the scientific reputation of organizations involved in UKCP09’s development. However, because of the inherent complexities of decision making and a potentially greater diversity in users, UKCP09’s saliency was found to be dependent upon the scientific competence and familiarity of the user(s) in dealing with climate information. An example of this was the use of Bayesian probabilistic projections, which improved the credibility and legitimacy of UKCP09’s science but reduced the saliency for decision making. This research raises the question of whether the tailoring of climate projections is needed to enhance their salience for decision making, while recognizing that it is difficult to balance the three knowledge criteria in the production of usable science.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle