Diversity in Interpretations of Probability: Implications for Weather Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the last years, probability weather forecasts have become increasingly popular due in part to the development of ensemble forecast systems. Despite its widespread use in atmospheric sciences, probability forecasting remains a subtle and ambiguous way of representing the uncertainty related to a future meteorological situation. There are several schools of thought regarding the interpretation of probabilities, none of them without flaws, internal contradictions, or paradoxes. Usually, researchers tend to have personal views that are mostly based on intuition and follow a pragmatic approach. These conceptual differences may not matter when accuracy of a probabilistic forecast is measured over a long period (e.g., through the use of Brier score), which may be useful for particular objectives such as cost/benefit decision making. However, when scientists wonder about the exact meaning of the probabilistic forecast in a single case (e.g., rare and extreme event), the differences of interpretation become important. This work intends to describe this problem by first drawing attention to the more commonly accepted interpretations of probability, and then, the consequences of these assumptions are studied. Results suggest that without agreement on the interpretation, the usefulness of the probability forecast as a tool for single events—which include record-breaking events—remains unknown. An open discussion of this topic within the community would be useful to clarify the communication among researchers, with the public and with decision makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».