Research gaps and challenges for impact-based forecasts and warnings: Results of international workshops for High Impact Weather in 2022
Notice bibliographique
Résumé
The World Meteorological Organization (WMO) has called for more meaningful warnings to help reduce the impacts of weather-related events. Impact-based forecasts and warnings (IBFW) are being developed by forecasting agencies globally to meet this call. However, there are many challenges facing those implementing such systems. The WMO World Weather Research Programme High Impact Weather project sought to understand the future direction of research on IBFW systems. This research involved a virtual workshop series in late 2022 with over 350 international registrants to identify and analyse challenges that people are facing in developing IBFW systems, and potential solutions. We found that challenges relate to ten themes, in addition to defining the measures of success of an IBFW system Examples of key research gaps are to develop evaluation methods to explore the value of multi-hazard IBFW, in terms of collating data at appropriate scales, and including avoided losses, behavioural responses, and unconventional observations. We need to explore the value of using quantitative approaches in comparison to more efficient qualitative approaches, as well as of dynamic exposure and vulnerability data sets, and tailored warnings. We must investigate how to effectively communicate uncertainty and explore the governance of underpinning data. Further research on these topics will assist with the successful implementation of more meaningful warnings globally, whilst considering the feasibility and effectiveness of the efforts involved. This is our contribution to reducing the impacts of future hazards, at a time where climate-related events are expected to increase in severity.
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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 | 0,090 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».