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Enregistrement W2476220546 · doi:10.1017/cbo9781107707405.009

Monitoring widespread systems

2015· book-chapter· en· W2476220546 sur OpenAlexaff
Frédéric Fabry

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadarMeteorologyStormComputer scienceRemote sensingConvective storm detectionEnvironmental scienceGeographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radar, widespread systems, and threat forecasting 8.1.1 Time to re flect Because radar has revolutionized the way convective storms can be monitored, it is primarily thought of as an instrument to be used for observing smaller, more rapidly evolving systems (Fig. 8.1). An undesirable consequence of this mental association between convective weather and radar is that when larger, or slowly evolving widespread systems are on the forecast menu, we often stop looking at the radar data and primarily rely on other sources of information. Admittedly, there are at least two good reasons for downplaying the role of radar in widespread systems: (1) there are many additional tools to analyze widespread systems, from satellite imagery to surface and upper-air measurements, in addition to model-based prognosis; and (2) individual radar coverage is small compared with most widespread systems (e.g., Figs. 1.4 and 8.1), making it inappropriate for a complete assessment of the weather situation. However, since widespread systems can also be disruptive, any instrument that can help assess the possible weather threats should be used. Moreover, radars being networked, it is now possible to get radar information over wider scales and to easily access data from radars outside of one's forecast region. Finally, forecasters have a luxury that they do not have when forecasting convective systems: time. Instead of just reacting to a fast-evolving situation, they can afford to reflect a few minutes and consider the more subtle yet rich information provided by radar under these circumstances. As a result, this extra time can allow us to do more than just warn for an existing threat. Radar is most useful in widespread systems when it provides information that shows important discrepancies between what is expected to be observed given the current forecast and what is actually happening, and then provides additional clues on how to modify the forecast. Radar hence becomes less of a primary detection tool as it was in convection, but instead assumes a key role to help adjust forecasts, particularly in the 0- to 12-h time frame.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,140 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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