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Enregistrement W4416996175 · doi:10.1029/2025av001921

Toward Co‐Designed Earth System Models: Reflecting End‐User Priorities in Local Applications From a Modeler's Perspective

2025· article· en· W4416996175 sur OpenAlexaff
Yifan Cheng, Nicole M. Herman‐Mercer, Andrew J. Newman, K. N. Musselman, Cleo Woelfle‐Hazard, Dylan Blaskey, Cassandra M. Brooks, Tvetene Carlson, Joshua C. Koch, Monica Ainhorn Morrison, Edda Mutter, Daniel Sarna‐Wojcicki, Peyton A. Thomas, Jenessa Tlen, R. Toohey

Notice bibliographique

RevueAGU Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research Council
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeIndigenousEarth system sciencePerspective (graphical)Adaptation (eye)Climate modelClimate systemArcticInformation system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Earth System Models (ESM) are crucial for quantifying climate impacts across Earth's interconnected systems and supporting science‐based adaptation and mitigation. However, not including end‐users, especially decision‐makers representing communities vulnerable to climate change, can limit model utility, increase epistemic risks, and lead to information misuse in decision‐making. While the ESM community increasingly values broad community engagement, end‐users may not initially perceive models as useful for local planning. Co‐designing models with end‐users fosters two‐way learning: users better understand models and their outputs, while modelers gain insights into fine‐scale local processes like monitoring practices and management priorities. Higher‐level co‐design can lead to more customized, priority‐driven, and useful modeling products. Despite these benefits, modelers often struggle to initiate meaningful partnerships with local communities. Therefore, this paper explores model co‐design from the perspective of modelers. This study presents two case studies where modelers and social scientists collaborated with Indigenous communities' decision‐makers to reflect their priorities in model design and application. In the Arctic Rivers Project, high‐resolution climate and hydrology data sets for Alaska were developed with guidance from an Indigenous Advisory Council, using optimized, coupled land‐atmosphere models. In the Mid‐Klamath Project, we partnered with the Karuk Tribe's Department of Natural Resources to assess climate change and prescribed burning impacts on terrestrial hydrology in the Klamath River Basin. Drawing from these studies, we introduce a four‐level framework: (a) Co‐design Configuration; (b) Model Tuning; (c) Incorporate Contextual Knowledge; (d) Co‐develop New Model Functions. We aim to help researchers consider and compare co‐design across diverse modeling projects systematically and coherently.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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