Complexity and Extreme Events in Geosciences: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
Extreme Events an Geophysical Mon © 2012. America 10.1029/2012GM Department o Park, Maryland, U Laboratory fo Colorado, Boulde Indian Institut Institut fur Th Giessen, Giessen, National Geop Extreme events are an emergent property of many complex, nonlinear systems in which various interdependent components and their interaction lead to a competition between organized (interaction dominated) and irregular (fluctuation dominated) behavior. Recent advances in nonlinear dynamics and complexity science provide a new approach to the understanding and modeling of extreme events and natural hazards. The main connection of extreme events to nonlinear dynamics arises from the recognition that they are not isolable phenomena but must be understood in terms of interactions among different components, within and outside the specific system. Awide range of techniques and approaches of complexity science are directly relevant to geosciences, e.g., nonlinear modeling and prediction, state space reconstruction, statistical self-similarity and its dynamical origins, stochastic cascade models, fractals and multifractals, network theory, self-organized criticality, etc. The scaling of processes in geosciences has been one of the most active areas of studies and has the potential to provide better tools for risk assessment and analysis. Many studies of extreme events in geosciences are also contributing to the basic understanding of their inherent properties, e.g., maximum entropy production and criticality, space-time cascades, and fractional Levy processes. The need for better data for extreme events is evident in the necessity for detailed statistical analysis, e.g., in marine storms, nonlinear correlations, etc. The Chapman Conference on Complexity and Extreme Events held (2010) in Hyderabad,
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».