Towards a Global Ground-Based Earth Observatory (GGBEO): Leveraging existing systems and networks
Notice bibliographique
Résumé
To tackle the planetary environmental and climate crisis and meet the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs), we must fully leverage the potential of Earth observations (EO). This involves integrating globally sourced data on the atmosphere, hydrosphere, cryosphere, lithosphere, along with ecological and socio-economic information. By harmonizing and integrating these diverse data sources, we can more effectively incorporate observational data into multi-scale modeling and artificial intelligence (AI) frameworks. This paper is based on discussions from the “Towards Global Earth Observatory” workshop held from May 8–10, 2023, organized by the World Meteorological Organization (WMO) and the Atmosphere and Climate Competence Center (ACCC), in collaboration with the Institute for Atmospheric and Earth System Research (INAR) at the University of Helsinki. The current state of EO and data repositories is fragmented, highlighting the need for a more integrated approach to establish a new global Ground-Based Earth Observatory (GGBEO). Here, we summarize the current status of selected in-situ and ground-based remote sensing observation systems and outline future actions and recommendations to meet scientific, societal, and economic needs. In addition, we identify key steps to create a coordinated and comprehensive GGBEO system that leverages existing investments, networks, and infrastructures. This system would integrate regional and global ground-based in situ and remote sensing systems, marine, and airborne observational data. An integrated approach should aim for seamless coordination, interoperable and harmonized data repositories, easily searchable and accessible data, and sustainable long-term funding.
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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 | 0,018 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».