
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://beta.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
Using co-production to improve the appropriate use of sub-seasonal forecasts in Africa

Los pronósticos en escalas de tiempo subestacionales a estacionales (S2S) tienen un enorme potencial para ayudar a la preparación y las decisiones de planificación de la reducción del riesgo de desastres en una variedad de sectores. Sin embargo, la realización de este potencial depende de la provisión de información fiable que pueda aplicarse adecuadamente en el contexto de toma de decisiones de los usuarios. Este estudio describe el banco de pruebas de pronóstico SWIFT africano (Science for Weather Information and Forecasting Techniques) que reúne a investigadores, productores de pronósticos y usuarios de una variedad de instituciones africanas y del Reino Unido. El banco de pruebas de pronóstico está probando la provisión de productos de pronóstico S2S a medida y en tiempo real para los responsables de la toma de decisiones en África. Basándose en datos del taller de lanzamiento y ejemplos de estudios de casos iniciales, este estudio reflexiona críticamente sobre el proceso de coproducción. Específicamente, tener acceso directo a datos en tiempo real ha permitido iteraciones guiadas por el usuario a la escala espacial, el tiempo, la visualización y la comunicación de los productos pronosticados para hacerlos más procesables para los usuarios. Están surgiendo algunas lecciones clave para una coproducción efectiva. En primer lugar, es fundamental garantizar que haya recursos suficientes para apoyar la coproducción, especialmente en la coexploración temprana de las necesidades. En segundo lugar, todos los grupos en el proceso de coproducción requieren el desarrollo de capacidades para trabajar eficazmente en nuevos sistemas de conocimiento. En tercer lugar, la evaluación debe ser continua y combinar la verificación meteorológica con la retroalimentación de los responsables de la toma de decisiones. Garantizar la sostenibilidad de los servicios iniciados por el proyecto dentro del banco de pruebas depende de la integración de los intercambios de conocimientos entre las personas en el proceso de coproducción en la configuración de vías sostenibles para mejorar la previsión operativa de S2S dentro de las instituciones africanas.
Les prévisions sur les échelles de temps sous-saisonnières à saisonnières (S2S) ont un énorme potentiel pour aider les décisions de planification de la préparation et de la réduction des risques de catastrophe dans divers secteurs. Cependant, la réalisation de ce potentiel dépend de la fourniture d'informations fiables qui peuvent être appliquées de manière appropriée dans le contexte de prise de décision des utilisateurs. Cette étude décrit le banc d'essai africain de prévision SWIFT (Science for Weather Information and Forecasting Techniques) qui rassemble des chercheurs, des producteurs de prévisions et des utilisateurs de diverses institutions africaines et britanniques. Le banc d'essai de prévision pilote la fourniture de produits de prévision S2S en temps réel et sur mesure aux décideurs en Afrique. S'appuyant sur les données de l'atelier de lancement et sur des exemples d'études de cas initiales, cette étude porte un regard critique sur le processus de coproduction. Plus précisément, avoir un accès direct aux données en temps réel a permis des itérations guidées par l'utilisateur sur l'échelle spatiale, la synchronisation, la visualisation et la communication des produits de prévision pour les rendre plus exploitables pour les utilisateurs. Certaines leçons clés pour une coproduction efficace émergent. Tout d'abord, il est essentiel de s'assurer qu'il y a suffisamment de ressources pour soutenir la coproduction, en particulier dans la co-exploration précoce des besoins. Deuxièmement, tous les groupes du processus de coproduction ont besoin d'un renforcement des capacités pour travailler efficacement dans de nouveaux systèmes de connaissances. Troisièmement, l'évaluation devrait être continue et combiner la vérification météorologique avec les commentaires des décideurs. Assurer la durabilité des services initiés par le projet au sein du banc d'essai repose sur l'intégration des échanges de connaissances entre les individus dans le processus de coproduction afin de façonner des voies durables pour améliorer les prévisions opérationnelles S2S au sein des institutions africaines.
Forecasts on sub-seasonal to seasonal (S2S) timescales have huge potential to aid preparedness and disaster risk reduction planning decisions in a variety of sectors. However, realising this potential depends on the provision of reliable information that can be appropriately applied in the decision-making context of users. This study describes the African SWIFT (Science for Weather Information and Forecasting Techniques) forecasting testbed which brings together researchers, forecast producers and users from a range of African and UK institutions. The forecasting testbed is piloting the provision of real-time, bespoke S2S forecast products to decision-makers in Africa. Drawing on data from the kick-off workshop and initial case study examples, this study critically reflects on the co-production process. Specifically, having direct access to real-time data has allowed user-guided iterations to the spatial scale, timing, visualisation and communication of forecast products to make them more actionable for users. Some key lessons for effective co-production are emerging. First, it is critical to ensure there is sufficient resource to support co-production, especially in the early co-exploration of needs. Second, all the groups in the co-production process require capacity building to effectively work in new knowledge systems. Third, evaluation should be ongoing and combine meteorological verification with decision-makers feedback. Ensuring the sustainability of project-initiated services within the testbed hinges on integrating the knowledge-exchanges between individuals in the co-production process into shaping sustainable pathways for improved operational S2S forecasting within African institutions.
تتمتع التنبؤات على الجداول الزمنية دون الموسمية إلى الموسمية (S2S) بإمكانات هائلة للمساعدة في التأهب وقرارات التخطيط للحد من مخاطر الكوارث في مجموعة متنوعة من القطاعات. ومع ذلك، فإن تحقيق هذه الإمكانات يعتمد على توفير معلومات موثوقة يمكن تطبيقها بشكل مناسب في سياق صنع القرار للمستخدمين. تصف هذه الدراسة اختبار التنبؤ الأفريقي SWIFT (علوم معلومات الطقس وتقنيات التنبؤ) الذي يجمع بين الباحثين ومنتجي التنبؤ والمستخدمين من مجموعة من المؤسسات الأفريقية والبريطانية. يختبر اختبار التنبؤ توفير منتجات توقعات S2S المخصصة في الوقت الفعلي لصانعي القرار في إفريقيا. بالاعتماد على البيانات من ورشة العمل الافتتاحية وأمثلة دراسة الحالة الأولية، تعكس هذه الدراسة بشكل نقدي عملية الإنتاج المشترك. على وجه التحديد، أتاح الوصول المباشر إلى البيانات في الوقت الفعلي التكرارات الموجهة من المستخدم إلى النطاق المكاني والتوقيت والتصور والتواصل لمنتجات التنبؤ لجعلها أكثر قابلية للتنفيذ للمستخدمين. بدأت بعض الدروس الرئيسية للإنتاج المشترك الفعال في الظهور. أولاً، من الأهمية بمكان ضمان وجود موارد كافية لدعم الإنتاج المشترك، خاصة في الاستكشاف المشترك المبكر للاحتياجات. ثانيًا، تتطلب جميع المجموعات في عملية الإنتاج المشترك بناء القدرات للعمل بفعالية في أنظمة المعرفة الجديدة. ثالثًا، يجب أن يكون التقييم مستمرًا وأن يجمع بين التحقق من الأرصاد الجوية وملاحظات صانعي القرار. يتوقف ضمان استدامة الخدمات التي يبدأها المشروع داخل منصة الاختبار على دمج تبادل المعرفة بين الأفراد في عملية الإنتاج المشترك في تشكيل مسارات مستدامة لتحسين التنبؤ التشغيلي S2S داخل المؤسسات الأفريقية.
- African Center of Meteorological Application for Development Niger
- University of Leeds United Kingdom
- UK Centre for Ecology & Hydrology United Kingdom
- Nigerian Meteorological Agency Nigeria
- International Fund for Agricultural Development Italy
Atmospheric Science, Artificial intelligence, Preparedness, Scale (ratio), Economics, Knowledge management, Resource (disambiguation), Climate Change and Variability Research, Macroeconomics, Operations research, sub-seasonal forecasting, Context (archaeology), Engineering, Advertising, Meteorology. Climatology, Business, Production (economics), Environmental resource management, Decision support system, Global and Planetary Change, Computer network, Geography, Ecology, user-driven forecasting for Africa, Bespoke, Management, co-production, Social sciences (General), Earth and Planetary Sciences, Co-production, Sustainability, Archaeology, Physical Sciences, Cartography, 330, Environmental economics, User-driven forecasting for Africa, Variety (cybernetics), Actionbased forecasting, Environmental science, Global Flood Risk Assessment and Management, Meteorology and Climatology, Operational forecasting testbed, operational forecasting testbed, Biology, H1-99, Testbed, Numerical Weather Prediction Models, Computer science, Process (computing), Operating system, actionbased forecasting, FOS: Biological sciences, Environmental Science, Sub-seasonal forecasting, QC851-999, Process management, Climate Modeling
Atmospheric Science, Artificial intelligence, Preparedness, Scale (ratio), Economics, Knowledge management, Resource (disambiguation), Climate Change and Variability Research, Macroeconomics, Operations research, sub-seasonal forecasting, Context (archaeology), Engineering, Advertising, Meteorology. Climatology, Business, Production (economics), Environmental resource management, Decision support system, Global and Planetary Change, Computer network, Geography, Ecology, user-driven forecasting for Africa, Bespoke, Management, co-production, Social sciences (General), Earth and Planetary Sciences, Co-production, Sustainability, Archaeology, Physical Sciences, Cartography, 330, Environmental economics, User-driven forecasting for Africa, Variety (cybernetics), Actionbased forecasting, Environmental science, Global Flood Risk Assessment and Management, Meteorology and Climatology, Operational forecasting testbed, operational forecasting testbed, Biology, H1-99, Testbed, Numerical Weather Prediction Models, Computer science, Process (computing), Operating system, actionbased forecasting, FOS: Biological sciences, Environmental Science, Sub-seasonal forecasting, QC851-999, Process management, Climate Modeling
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).21 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Top 10% influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Top 10% impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Top 10%
