End‐user satisfaction with Hurricane Dorian information in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Both Environment and Climate Change Canada (ECCC) and the National Oceanic and Atmospheric Administration have focused significant time and resources towards improving their forecast products. However, weather prediction remains an imperfect science, and as such, it is not unusual for meteorologists to prioritize accuracy over consistency or vice versa. There is considerable debate within the literature about whether (and how) inaccuracies and/or inconsistencies in forecasting will affect end‐user trust in future warnings. Hurricane Dorian presented the opportunity to explore the intersection between these concepts as its messaging was at times both inaccurate (e.g., then‐President Donald J. Trump indicated the storm would directly affect the state of Alabama) and inconsistent (i.e., both the storm's forecasted intensity and track changed over time). Two research projects were undertaken in Atlantic Canada: the first utilized semi‐structured interviews to examine the ways that ECCC meteorologists (n = 6) perceived the needs of their end‐users during the storm. There was considerable concern that changes in the storm's forecasted track and intensity would negatively influence public response. The second project utilized a large sample questionnaire (n = 1218) to examine ways that end‐users searched for, shared, and responded to storm‐related information. Despite changes in the storm's track and intensity as it approached Atlantic Canada, as well as the international news coverage of Sharpiegate, respondents overwhelmingly agreed that the storm was well forecasted and its impacts were well predicted. The implications for this (seemingly) contradictory response are explored in the context of probabilistic forecast potential.
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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».