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Enregistrement W4229365934 · doi:10.18174/sesmo.18156

Perspectives on confronting issues of scale in systems modeling

2022· article· en· W4229365934 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocio-Environmental Systems Modeling · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Socio-Environmental Synthesis CenterNational Science Foundation
Mots-clésScale (ratio)Context (archaeology)Process (computing)Key (lock)Computer scienceEnvironmental systemsModeling languageSystems modelingManagement scienceData scienceComplement (music)DisciplineSystem dynamicsSystems engineeringEngineering ethicsKnowledge managementProcess managementEngineeringSociologyEcologyComputer securityGeographyArtificial intelligenceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Issues of scale pervade every aspect of socio-environmental systems (SES) modeling. They can stem from the context of both the modeling process, and the purpose of the integrated model. A webinar hosted by the National Socio-Environmental Synthesis Center (SESYNC), The Integrated Assessment Society (TIAS) and the journal Socio-Environmental Systems Modelling (SESMO) explored how model stakeholders can address issues of scale. Four key considerations were raised: (1) being aware of our influence on the modeling pathway, and developing a shared language to overcome cross-disciplinary communication barriers; (2) that localized effects may aggregate to influence behavior at larger scales, necessitating the consideration of multiple scales; (3) that these effects are “patterns” that can be elicited to capture understanding of a system (of systems); and (4) recognition that the scales must be relevant to the involved stakeholders and decision makers. Key references in these four areas of consideration are presented to complement the discussion of confronting scale as a grand challenge in socio-environmental modeling. By considering these aspects within the integrated modeling process, we are better able to confront the issues of scale in socio-environmental modeling.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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