Supporting regional and international cooperation in research on extremes in climate prediction and projection ensembles: Workshop summary
Notice bibliographique
Résumé
Weather and climate extremes have enormous impacts on society, and are becoming more severe and frequent as the world warms. Most developing countries in the Asia-Pacific region are highly vulnerable to risks associated with heatwaves and cold spells, droughts and floods, tropical cyclones, wildfires, and other extremes. To support regional and international cooperation for research on weather and climate extremes in the Asia-Pacific region, the World Climate Research Programme (WCRP) hosted an online workshop on Extremes in Climate Prediction Ensembles (ExCPEns) from 25 to 28 October 2021 with the support of Asia-Pacific Network for Global Change Research (APN). The workshop aimed to advance the rapidly emerging science of exploiting subseasonal, seasonal, annual to decadal and long-term prediction ensembles to improve the prediction and understanding of weather and climate extreme events. An Early Career Scientist (ECS) event followed the ExCPEns workshop and consisted of a discussion and networking forum for ECS from APN member developing countries, along with a series of ECS training lectures and discussion sessions. Through the workshop and discussions among stakeholders, important scientific results on prediction and future changes in weather and climate extremes were communicated. Moreover, new research topics spanning these different time scales were identified and prioritized.
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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 | 0,026 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,020 |
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 ».