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Enregistrement W4413452588 · doi:10.1016/j.tcrr.2025.08.006

Typhoon science meets artificial intelligence: A roundtable on bridging physics-based and data-driven paradigms

2025· article· en· W4413452588 sur OpenAlexaff
Zeyi Niu, Zhe‐Min Tan, Hui Yu, Jian‐Feng Gu, Guomin Chen, Wei Huang

Notice bibliographique

RevueTropical Cyclone Research and Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesFoundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBridging (networking)TyphoonData scienceComputer scienceEngineering ethicsEngineeringPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper summarizes the ‘Artificial Intelligence (AI) + Typhoon’ session and a subordinated roundtable forum at the 21st China National Workshop on Tropical Cyclones (NWTC-XXI, 16-18 April. 2025, Changsha China), highlighting recent advances in AI techniques for typhoon monitoring, forecasting, and impact assessment, as well as the deep integration of state-of-the-art artificial-intelligence weather prediction (AIWP) models with traditional physics-based numerical weather prediction (NWP) models. Key insights from the round-table forum are synthesized, emphasizing the strengths, limitations, and future development directions for AI models in typhoon forecasting. As a forward-looking perspective, we should be ready for embracing the emerging AI for research (AI4R) paradigm to advance typhoon science and technology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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