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Enregistrement W4392659600 · doi:10.5194/egusphere-egu24-21161

Regional Information for Society within the World Climate Research Programme

2024· preprint· en· W4392659600 sur OpenAlexaff
Naomi Goldenson, Bruce Hewitson, S. C. Pryor, Silvina A. Solman, Lincoln Muniz Alves, Paul Block, Dragana Bojović, Louis‐Philippe Caron, Alessandro Dosio, Luke J. Harrington, Kevin Horsburgh, Morten Andreas Dahl Larsen, Jemimah Maina

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensOuranos
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceRegional scienceClimate changeGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Climate Research Programme (WCRP) has created a new core project: Regional Information for Society (RIfS), which has begun to plan its inaugural activities. Recognizing a gap between core disciplinary projects of WCRP and societal impact, RIfS seeks to foster community exchange around the practices of creating and utilizing climate information. The members of the Scientific Steering Group and International Project Office see this as a collaborative process with stakeholders from various sectors of society. Rather than reproducing more climate services, we are focused on identifying best-practices, building worldwide capacity and equity, and contributing to existing projects at the regional scale, particularly in regions where there are limited resources for such services. This RIfS presentation will focus on the identification of best-practices, particularly in the assessment of climate information. Currently there is no systematic, consistent, or accepted approach to assessing which climate information is robust and actionable, at regional or global scales. This recognizes the multiplicity of non-congruent data and information sources that may be used, the choice of which depends often on subjective selections that can lead to different decision outcomes and the commensurate consequences. At the same time, the volumes of data and demand for information are only growing, and new organizations are emerging offering products to decision-makers with varying levels of transparency about methods. Decisions are being made that affect the global distribution of resources, for example in finance and the insurance sectors. No professional organization has so far managed to establish widely accepted standards and guidelines for what constitutes robust information appropriate for various types of decision-making. This is the central challenge of the moment for the community of climate researchers interested in societal applications. RIfS will begin a process of consensus-building with an expert meeting on robustness of climate information just after the EGU meeting this year, to be followed by additional opportunities to come together around these questions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0210,011
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1070,065

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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