Exploring, exploiting and evolving diversity of aquatic ecosystem models: a community perspective
Notice bibliographique
Résumé
Here, we present a community perspective on how to explore, exploit and evolve the diversity in aquatic ecosystem models. These models play an important role in understanding the functioning of aquatic ecosystems, filling in observation gaps and developing effective strategies for water quality management. In this spirit, numerous models have been developed since the 1970s. We set off to explore model diversity by making an inventory among 42 aquatic ecosystem modellers, by categorizing the resulting set of models and by analysing them for diversity. We then focus on how to exploit model diversity by comparing and combining different aspects of existing models. Finally, we discuss how model diversity came about in the past and could evolve in the future. Throughout our study, we use analogies from biodiversity research to analyse and interpret model diversity. We recommend to make models publicly available through open-source policies, to standardize documentation and technical implementation of models, and to compare models through ensemble modelling and interdisciplinary approaches. We end with our perspective on how the field of aquatic ecosystem modelling might develop in the next 5–10 years. To strive for clarity and to improve readability for non-modellers, we include a glossary.
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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 | 0,023 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».