Notice bibliographique
Résumé
This chapter begins with a grim but tangible example of the effect of unprecedented weather extremes: the Australian heatwave and wildfires of 2009, which claimed more than 600 lives. As these unfortunate disruptions to weather increase (one of the many upshots of global warming), scientists and governmental bodies must improve their ability to predict these events, in the absence of real political change. The stakes could not be higher; the European heatwave of 2003, for example, resulted in up to 70,000 deaths. The chapter highlights improvements in weather prediction, with most national services able to predict a week in advance, more accurately than forecasters in the 1970s could predict a day. This allows for greater multi-agency responses to weather emergencies and better modeling of the effects of global warming on weather trajectories. While the changing frequency of temperature extremes over the past fifty years is palpable, patterns in other extreme weather events are more difficult to identify, and this chapter unpacks various reasons why this is the case. In turn, improvements in seasonal climate forecasting (e.g., forecasting El Niño) will enable us to respond more effectively to the consequences of drought and other inter-annual weather variability, through crop management and timelier deployment of food relief.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,269 | 0,022 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».