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Enregistrement W7026566035

African rainfall variability: science and society

2018· article· en· W7026566035 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCentAUR (University of Reading) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear Materials and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodClimate changeEconomic shortageWork (physics)Relevance (law)Extreme weatherQuarter (Canadian coin)Flash flood
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sahel-Soudano zone that spans North Africa, from Senegal to Ethiopia, has experienced pronounced climatic variability (and conflicts) for millennia. This home to 250 million people—one quarter of Africa’s population—is a fragile transition zone in environmental and human terms. From south-to-north, rainfall decreases from around 30 inches per year on average to essentially nothing. Back-to-back contrasting rain years (deficits in 2011, floods in 2012) left over 18 million people in the West African Sahel threatened by food shortages between 2012 and 2013, highlighting yet again the strong the dependence between livelihoods on rainfall in the region. Ironically (tragically, even), the stakeholders within the Sahel have less access to, and therefore use less, instrumental rainfall information for planning and management than almost anywhere else in the world. Furthermore, short-term weather and seasonal climate forecasting have limited skill for West Africa. Whilst many of the National Hydrological and Meteorological agencies are making impressive efforts to produce tailored climate forecasts for their stakeholders, most appear to be country specific. Recognizing these constraints, this Special Issue presents the latest understanding of African rainfall variability and on-going efforts to translate this into useable information through knowledge co-production and dissemination, to assure content relevance and accuracy for intended purposes. Stakeholders must establish practical innovations to anticipate impending crises and work collaboratively across the region to share information and strengthen supporting infrastructure. Within this framework, timely access to user-relevant climate information, access to relevant and reliable forecasts, and the ability of stakeholders to act on that information through effective strategic partnerships will prove the difference between coping proactively with emerging climate challenges and perpetuating the cycle of climate triggers and crisis.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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