How open data and interdisciplinary collaboration improve our understanding of space weather: A risk and resiliency perspective
Notice bibliographique
Résumé
Space weather refers to conditions around a star, like our Sun, and its interplanetary space that may affect space- and ground-based assets as well as human life. Space weather can manifest as many different phenomena, often simultaneously, and can create complex and sometimes dangerous conditions. The study of space weather is inherently trans-disciplinary, including subfields of solar, magnetospheric, ionospheric, and atmospheric research communities, but benefiting from collaborations with policymakers, industry, astrophysics, software engineering, and many more. Effective communication is required between scientists, the end-user community, and government organizations to ensure that we are prepared for any adverse space weather effects. With the rapid growth of the field in recent years, the upcoming Solar Cycle 25 maximum, and the evolution of research-ready technologies, we believe that space weather deserves a reexamination in terms of a “risk and resiliency” framework. By utilizing open data science, cross-disciplinary collaborations, information systems, and citizen science, we can forge stronger partnerships between science and industry and improve our readiness as a society to mitigate space weather impacts. The objective of this manuscript is to raise awareness of these concepts as we approach a solar maximum that coincides with an increasingly technology-dependent society, and introduce a unique way of approaching space weather through the lens of a risk and resiliency framework that can be used to further assess areas of improvement in the field.
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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 | 0,054 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,043 |
| Communication savante | 0,042 | 0,083 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».