Advancing Research for Seamless Earth System Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Whether on an urban or planetary scale, covering time scales of a few minutes or a few decades, the societal need for more accurate weather, climate, water, and environmental information has led to a more seamless thinking across disciplines and communities. This challenge, at the intersection of scientific research and society’s need, is among the most important scientific and technological challenges of our time. The “Science Summit on Seamless Research for Weather, Climate, Water, and Environment” organized by the World Meteorological Organization (WMO) in 2017, has brought together researchers from a variety of institutions for a cross-disciplinary exchange of knowledge and ideas relating to seamless Earth system science. The outcomes of the Science Summit, and the interactions it sparked, highlight the benefit of a seamless Earth system science approach. Such an approach has the potential to break down artificial barriers that may exist due to different observing systems, models, time and space scales, and compartments of the Earth system. In this context, the main future challenges for research infrastructures have been identified. A value cycle approach has been proposed to guide innovation in seamless Earth system prediction. The engagement of researchers, users, and stakeholders will be crucial for the successful development of a seamless Earth system science that meets the needs of society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».