Economic Value of Weather and Climate Forecasts
Pourquoi ce travail est-il 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.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- Méta-épidémiologie (sens strict)
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Théorique ou conceptuelSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: AutreSignal consensuel: Autre
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,989
- Score d'incertitude au seuil
- 1,000
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,121 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
Abstract This article, which deals with methods for quantifying the economic value of weather and climate forecasts, is organized as follows. Section 2 provides some background on methods used to produce weather and climate forecasts, including the distinction between “weather” and “climate.” Section 3 introduces the concept of the economic value of imperfect information, based on the framework of decision theory and expected utility maximization. Section 4 reviews specific decision-analytic studies of the economic value of weather and climate forecasts. As a complement to the decision-theoretic approach, nonmarket valuation of weather and climate forecasts based on stated preference methods are described in Section 5. As an example, a recent survey of the public to obtain willingness-to-pay estimates for the economic value of improved hurricane forecasts is treated in detail. Finally, Section 6 consists of a discussion focusing on future research directions that could result in improved assessment of the economic value of weather and climate forecasts.
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La notice
- Revue
- Oxford University Press eBooks
- Thématique
- Economic and Environmental Valuation
- Domaine
- Economics, Econometrics and Finance
- Établissements canadiens
- Impact
- Organismes subventionnaires
- National Oceanic and Atmospheric Administration
- Mots-clés
- Valuation (finance)Value (mathematics)Section (typography)Willingness to payClimate changeContingent valuationEconomicsRevealed preferenceClimatologyEnvironmental scienceMeteorologyEconometricsGeographyComputer scienceMathematicsStatisticsMicroeconomics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui