FAIR building blocks for climate resilience information systems
Notice bibliographique
Résumé
Cloud-based big earth data workflow architectures for operational decision making across communities need to follow FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principles in order to be effective. This presentation highlights mature implementations of OGC standards-based building blocks for climate data processing and service provision that are deployed in leading climate services information server systems such as the COPERNICUS Climate Change Service C3S. OGC Web Processing Services (WPS) form the bases of component operations in these implementations, from simple polygon subsetting to climate indices calculation and complex hydrological modelling. Interoperable building blocks also handle security functions such as user registration, client-site utilities, and data quality compliance. A particular focus will be the ROOCS (Remote Operations on Climate Simulations) project, a set of tools and services to provide "data-aware" processing of ESGF (Earth System Grid Federation) and other standards-compliant climate datasets from modelling initiatives such as CMIP6 and CORDEX. One example is the WPS service ‘Rook’, that enables remote operations, such as spatio-temporal subsetting, on climate model data. It exposes all the operations available in the ‘daops’ library based on Xarray. Finch is a WPS-based service for remote climate index calculations, also used for the analytics of ClimateData.ca, that dynamically wraps Xclim, a Python-based high-performance distributed climate index library. Finch automatically builds catalogues of available climate indicators, fetches data using “lazy”-loading, and manages asynchronous requests with Gunicorn and Dask. Raven-WPS provides parallel web access to a dynamically-configurable ‘RAVEN’ hydrological modelling framework with numerous pre-configured hydrological models (GR4J-CN, HBV-EC, HMETS, MOHYSE) and terrain-based analyses. Coupling GeoServer-housed terrain datasets with climate datasets, RAVEN can perform analyses such as hydrological forecasting without requirements of local access to data, installation of binaries, or local computation. The EO Exploitation Platform Common Architecture (EOEPCA) describes an app-to-the-data paradigm where users select, deploy and run application workflows on remote platforms where the data resides. Following OGC Best Practices for EO Application Packages, Weaver executes workflows that chain together various applications and WPS inputs/outputs. It can also deploy near-to-data applications using Common Workflow Language (CWL) application definitions. Weaver was developed especially with climate services use cases in mind. The architectural patterns illustrated by these examples will be exercised and tested in the upcoming OGC Climate Services Pilot initiative, whose outputs will be also incorporated into disaster risk indicators developed in the upcoming OGC Disaster Pilot 2022. Further reading: https://docs.google.com/document/d/1IrwlEiR-yRLcoI9fGh2B1leH4KU0v0SUMWQqiaxc1BM/edit
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 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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,012 |
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 ».