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Enregistrement W2969676102 · doi:10.1175/amsmonographs-d-18-0026.1

A Century of Progress in Severe Convective Storm Research and Forecasting

2019· article· en· W2969676102 sur OpenAlexaff
Harold E. Brooks, Charles A. Doswell, Xiaoling Zhang, A. M. Alexander Chernokulsky, Eigo Tochimoto, Barry N. Hanstrum, Ernani de Lima Nascimento, David Sills, Bogdan Antonescu, Bradford S. Barrett

Notice bibliographique

RevueMeteorological Monographs · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThunderstormStormMeteorologyObservational studyNowcastingConvective storm detectionSevere weatherTornadoEnvironmental scienceClimatologyComputer scienceHistoryGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstracts The history of severe thunderstorm research and forecasting over the past century has been a remarkable story involving interactions between technological development of observational and modeling capabilities, research into physical processes, and the forecasting of phenomena with the goal of reducing loss of life and property. Perhaps more so than any other field of meteorology, the relationship between researchers and forecasters has been particularly close in the severe thunderstorm domain, with both groups depending on improved observational capabilities. The advances that have been made have depended on observing systems that did not exist 100 years ago, particularly radar and upper-air systems. They have allowed scientists to observe storm behavior and structure and the environmental setting in which storms occur. This has led to improved understanding of processes, which in turn has allowed forecasters to use those same observational systems to improve forecasts. Because of the relatively rare and small-scale nature of many severe thunderstorm events, severe thunderstorm researchers have developed mobile instrumentation capabilities that have allowed them to collect high-quality observations in the vicinity of storms. Since much of the world is subject to severe thunderstorm hazards, research has taken place around the world, with the local emphasis dependent on what threats are perceived in that area, subject to the availability of resources to study the threat. Frequently, the topics of interest depend upon a single event, or a small number of events, of a particular kind that aroused public or economic interests in that area. International cooperation has been an important contributor to collecting and disseminating knowledge. As the AMS turns 100, the range of research relating to severe thunderstorms is expanding. The time scale of forecasting or projecting is increasing, with work going on to study forecasts on the seasonal to subseasonal time scales, as well as addressing how climate change may influence severe thunderstorms. With its roots in studying weather that impacts the public, severe thunderstorm research now includes significant work from the social science community, some as standalone research and some in active collaborative efforts with physical scientists. In addition, the traditional emphases of the field continue to grow. Improved radar and numerical modeling capabilities allow meteorologists to see and model details that were unobservable and not understood a half century ago. The long tradition of collecting observations in the field has led to improved quality and quantity of observations, as well as the capability to collect them in locations that were previously inaccessible. Much of that work has been driven by the gaps in understanding identified by theoretical and operational practice.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 GPT0,287
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations63
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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