Building synergies in regional climate services for Southeast Asia: The ASEAN Regional Climate Data, Analysis and Projections (ARCDAP) workshop series.
Notice bibliographique
Résumé
Southeast Asia (SEA) is a rapidly developing and densely populated region that is home to over 600 million people. This, together with the region’s high sensitivity, exposure and low adaptive capacities, makes it particularly vulnerable to climate change and extremes such as floods, droughts and tropical cyclones. While the last decade saw some countries in SEA develop their own climate change projections, studies were largely uncoordinated and most countries still lack the capability to independently produce robust future climate information. Following a proposal from the World Meteorological Organisation (WMO) Regional Association (RA) V working group on climate services, the ASEAN Regional Climate Data, Analysis and Projections (ARCDAP) workshop series was conceived in 2017 to bridge these gaps in regional synergies. The ARCDAP series has been organised annually since 2018 by the ASEAN Specialised Meteorological Centre (hosted by Meteorological Service Singapore) with support from WMO through the Canada-funded Climate Risk and Early Warning Systems (Canada-CREWS) initiative. This presentation will cover the activities and outcomes from the first two workshops, as well as the third which will be held in February 2020. The ARCDAP series has so far brought together representatives from ASEAN National Meteorological and Hydrological Services (NMHSs), climate scientists and end-users from policy-making and a variety of vulnerability and impact assessment (VIA) sectors, to discuss and identify best practices regarding the delivery of climate change information, data usage and management, advancing the science etc. Notable outputs include two comprehensive workshop reports and a significant regional contribution to the HadEX3 global land in-situ-based dataset of temperature and precipitation extremes, motivated by work done with the ClimPACT2 software. The upcoming third workshop will endeavour to encourage the uptake of the latest ensemble of climate simulations from the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) using CMIP-endorsed tools such as ESMValTool. This will address the need for ASEAN climate change practitioners to upgrade their knowledge of the latest global climate model database. It is anticipated that with continued support from WMO, the series will continue with the Fourth workshop targeting the assessment of downscaling experiments in 2021.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».