The Year of Polar Prediction (YOPP): Achievements, Impacts, and Lessons Learnt
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Year of Polar Prediction (YOPP), an international research initiative organized by the World Meteorological Organization’s (WMO) World Weather Research Program from 2013 to 2022, aimed to markedly enhance environmental prediction capabilities in the polar regions and beyond, particularly in the context of a rapidly changing climate. YOPP achieved this through a concerted effort in observation, modeling, verification, user engagement, and educational activities. This article offers a comprehensive overview of YOPP’s key outcomes and impacts, using a dual approach that merges qualitative success stories with quantitative metrics. Scientifically, the focus is on the role of polar observations in improving prediction accuracy, enhanced understanding of processes to support model development, advancements in forecast verification, particularly in sea ice prediction, an improved understanding of the interconnections between polar and midlatitude regions, and effective user engagement. This paper also discusses how these scientific discoveries have been converted into practical applications, emphasizing the route from science to services. Additionally, it summarizes the education, communication, outreach, and coordination efforts employed to maximize YOPP’s impact. Finally, the article provides a series of recommendations for future research, informed by the insights gained from YOPP’s experiences and recent radical developments in technology. Significance Statement The Year of Polar Prediction (YOPP) was a landmark initiative aimed at enhancing our ability to predict environmental changes in the polar regions, areas that are increasingly affected by climate change. By integrating global efforts in observation, modeling, and data analysis, YOPP has significantly contributed to improve the accuracy of weather and climate forecasts in these critical zones, and beyond. These advancements matter because they provide crucial insights into polar processes along with their remote impacts, enhance global prediction models, and inform stakeholders about predictive capabilities. The project’s focus on user engagement and education ensures that these scientific achievements translate into practical benefits. The collaborative spirit of YOPP exemplifies how international scientific cooperation can address some of the most pressing environmental challenges of our time.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».