Building storylines for applications: what have we learned in the EUCP project?
Notice bibliographique
Résumé
The European Climate Prediction system (EUCP) project aimed to lay the foundation for a future regional climate prediction system for Europe. An important element of this is the role of narrative or storylines approaches in data production and scientific investigation, as well as a user product. We will present the results of our investigations which sought to understand the potential advantages and challenges in developing physically based climate storylines as part of a climate service by addressing the questions What are climate storylines and where are they useful? How could storylines bring together various outputs of EUCP state-of-the-art climate science attempting to reduce uncertainty and complexity in climate projections, and seamlessly combine them with decadal predictions? What are the challenges of producing them as a service? The body of EUCP work included two case studies of co-producing storylines as a user product, revealing the potential usefulness for applications. These included the heritage and water supply management sectors which are at different stages of adaptation management. We also reflect on the potential of event-based future storylines: one using a convection-permitting model to provide attribution statements for the Copenhagen flooding event in July 2011 and another using large ensembles to construct storylines of the European summer 2018 drought under different pseudo-global warming. Novel scientific studies were also performed which could form the scientific building blocks of climate storylines including an algorithmic clustering approach and approaches to producing more realistic climate variability. Finally, we will present a tool for performing multiple lines of evidence assessments that could aid storylines development.
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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 | 0,041 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,030 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,013 |
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 ».