Perspectives on confronting issues of scale in systems modeling
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,057 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,045 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| 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 ».