Sustainability Nexus AID: storms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Storms include a range of weather events resulting in heavy liquid and solid precipitation and high winds. These events critically impact crops and natural resources and, in turn, health, economy, and infrastructure safety. The intensity and frequency of the physical mechanisms triggering storms will most likely increase under global warming due to the changing flows of water and energy in the atmosphere. Addressing storm threats holistically requires a nexus approach that links climate change, infrastructure, and human prosperity and well-being, contributing to achieving the UN’s Sustainable Development Goals. This work introduces the Storms Module of the United Nations University (UNU) Sustainability Nexus Analytics, Informatics, and Data (AID) Programme. The paper aims to emphasize the importance of AID tools in addressing storm impacts through a data-driven nexus approach that recognizes the connections between storm hazards, policy, and society. Today, AID tools are instrumental in understanding storms and making informed decisions to manage them. AID tools contribute to archiving and monitoring storm data, employing predictive models and early warning systems, estimating storm risk, conducting post-storm analysis, and aiding preparedness, response, and recovery efforts. The Storms Module lists freely available AID tools, including large databases, simulation and precipitation tools, and resources for storm preparedness. Over the next years, new Artificial Intelligence (AI) technologies, are expected to revolutionize storm understanding, forecasting, and adaptive planning. However, especially for the operational use of new AI tools, caution is advised due to potential limitations regarding data quality, ethical concerns, cybersecurity risks, and the need for legal frameworks.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,016 |
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 ».