ewstools: A Python package for early warning signals ofbifurcations in time series data
Notice bibliographique
Résumé
Many systems in nature and society have the capacity to undergo critical transitions: sudden and profound changes in dynamics that are hard to reverse.Examples include the outbreak of disease, the collapse of an ecosystem, and the onset of a cardiac arrhythmia.From a mathematical perspective, these transitions may be understood as the crossing of a bifurcation (tipping point) in an appropriate dynamical system model.In 2009, Scheffer and colleagues proposed early warning signals (EWS) for bifurcations based on statistics of noisy fluctuations in time series data (Scheffer et al., 2009).This spurred massive interest in the subject, resulting in a multitude of different EWS for anticipating bifurcations (Clements & Ozgul, 2018).More recently, EWS from deep learning classifiers have outperformed conventional EWS on several model and empirical datasets, whilst also providing information on the type of bifurcation (Bury et al., 2021).Software packages for EWS can facilitate the development and testing of EWS, whilst also providing the scientific community with tools to rapidly apply EWS to their own data.ewstools is an accessible Python package for computing, analysing, and visualising EWS in time series data.The package provides:
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,024 |
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 ».