Tipping Point Detection and Early-Warnings in climate, ecological, and human systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Tipping points characterize the situation when a system experiences abrupt, rapid and sometimes irreversible changes. Given that such changes are in most cases undesirable, numerous approaches have been proposed to identify if a system is close to a tipping point. Such approaches have been termed early-warning signals and represent a set of methods for identifying statistical changes in the underlying behavior of a system across time or space that would be indicative of an approaching tipping point. Although the idea of early-warnings for a class of tipping points is not new, in the last two decades, the topic generated an enormous amount of interest, mainly theoretical. At the same time, the unprecedented amount of data originating from remote sensing systems, field measurements, surveys and simulated data, coupled with innovative models and cutting-edge computing, has made possible the development of a multitude of tools and approaches for detecting tipping points in a variety of scientific fields. Yet, we miss a complete picture of where, how, and which early-warnings have been used so far in real-world case studies. Here we review the literature of the last 20 years to show how the use of these indicators has spread from ecology and climate to many other disciplines. We document what metrics have been used, their success as well as the field, system and tipping point involved. We find that, despite acknowledged limitations and challenges, in the majority of the case-studies we reviewed the performance of most early-warnings was positive in detecting tipping points. Overall, the generality of the approaches employed – the fact that most early-warnings can in theory be observed on any dynamical system – explains the continuous multitude and diversification in their application across scientific domains.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».