End-To-End Models for the Analysis of Marine Ecosystems: Challenges, Issues, and Next Steps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is growing interest in models of marine ecosystems that deal with the effects of climate change through the higher trophic levels. Such end-to-end models combine physicochemical oceanographic descriptors and organisms ranging from microbes to higher-trophic-level (HTL) organisms, including humans, in a single modeling framework. The demand for such approaches arises from the need for quantitative tools for ecosystem-based management, particularly models that can deal with bottom-up and top-down controls that operate simultaneously and vary in time and space and that are capable of handling the multiple impacts expected under climate change. End-to-end models are now feasible because of improvements in the component submodels and the availability of sufficient computing power. We discuss nine issues related to the development of end-to-end models. These issues relate to formulation of the zooplankton submodel, melding of multiple temporal and spatial scales, acclimation and adaptation, behavioral movement, software and technology, model coupling, skill assessment, and interdisciplinary challenges. We urge restraint in using end-to-end models in a true forecasting mode until we know more about their performance. End-to-end models will challenge the available data and our ability to analyze and interpret complicated models that generate complex behavior. End-to-end modeling is in its early developmental stages and thus presents an opportunity to establish an open-access, community-based approach supported by a suite of true interdisciplinary efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».