Three Ways Forward to Improve Regional Information for Extreme Events: An Early Career Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an early career researchers (ECRs) perspective on major challenges and opportunities that arise in the study and understanding of, and the provision of regional information for Climate, Weather and Hydrological (CWH) extreme events. This perspective emerged from the discussions of the early career three-day Young Earth System Scientists - Young Hydrologic Society (YESS-YHS) workshop, which was conjointly held with the Global Energy and Water Exchanges (GEWEX) Open Science Conference. In this paper we discuss three possible ways forward in the field: a stronger interaction between Earth system scientists and users, a collaborative modelling approach between the different modelling communities, and an increased use of unconventional data sources in scientific studies. This paper also demonstrates the important role of ECRs in embracing the above outlined pathways and addressing the long-standing challenges in the field. YESS and YHS networks encourage the global community to support and strengthen their involvement with ECR communities to advance the field of interdisciplinary Earth system science in the upcoming years to decades.
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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 | 0,085 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,019 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».