Forecast verification: current status and future directions
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 Research and development of new verification strategies and reassessment of traditional forecast verification methods has received a great deal of attention from the scientific community in the last decade. This scientific effort has arisen from the need to respond to changes encompassing several aspects of the verification process, such as the evolution of forecasting systems, or the desire for more meaningful verification approaches that address specific forecast user requirements. Verification techniques that account for the spatial structure and the presence of features in forecast fields, and which are designed specifically for high‐resolution forecasts have been developed. The advent of ensemble forecasts has motivated the re‐evaluation of some of the traditional scores and the development of new verification methods for probability forecasts. The expected climatological increase of extreme events and their potential socio‐economical impacts have revitalized research studies addressing the challenges concerning extreme event verification. Verification issues encountered in the operational forecasting environment have been widely discussed, verification needs for different user communities have been identified, and models to assess the forecast value for specific users have been proposed. Proper verification practice and correct interpretation of verification statistics has been extensively promoted with recent publications and books, tutorials and workshops, and the development of open‐source software and verification tools. This paper addresses some of the current issues in forecast verification, reviews some of the most recently developed verification techniques, and provides recommendations for future research. Copyright © 2008 Royal Meteorological Society and Crown in the right of Canada.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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