The utility of weather and climate information for adaptation decision-making: current uses and future prospects in Africa and India
Notice bibliographique
Résumé
Developing countries share many common challenges in addressing current and future climate risks. A key barrier to managing these risks is the limited availability of accessible, reliable and relevant weather and climate information. Despite continued investments in Earth System Modelling, and the growing provision of climate services across Africa and India, there often remains a mismatch between available information and what is needed to support on-the-ground decision-making. In this paper, we outline the range of currently available information and present examples from Africa and India to demonstrate the challenges in meeting information needs in different contexts. A review of literature supplemented by interviews with experts suggests that externally provided weather and climate information has an important role in building on local knowledge to shape understanding of climate risks and guide decision-making across scales. Moreover, case studies demonstrate that successful decision-making can be achieved with currently available information. However, these successful examples predominantly use daily, weekly and seasonal climate information for decision-making over short time horizons. Despite an increasing volume of global and regional climate model simulations, there are very few clear examples of long-term climate information being used to inform decisions at sub-national scales. We argue that this is largely because the information produced and disseminated is often ill-suited to inform decision-making at the local scale, particularly for farmers, pastoralists and sub-national governments. Even decision-makers involved in long-term planning, such as national government officials, find it difficult to plan using decadal and multi-decadal climate projections because of issues around uncertainty, risk averseness and constraints in justifying funding allocations on prospective risks. Drawing on lessons learnt from recent successes and failures, a framework is proposed to help increase the utility and uptake of both current and future climate information across Africa and India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».