Emergence of tipping points and transient dynamics in finite observations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The dynamics of biogeochemical, ecological, and astronomical systems are transient. Yet, predicting the occurrence of dynamical shifts remains a challenge due to inferential uncertainties from datasets and the limitations of asymptotic-dependent theories. To address this problem, we developed a theoretical framework that builds on the finite nature of observations. This framework assesses the relative importance of processes, defined as the mechanisms that contribute to the rate of change of the system’s dynamic variables, and it predicts the critical values that would trigger a shift into a new regime. The number of observable dynamic regimes within the framework increases exponentially with the number of processes. Observers, however, only experience dynamic regimes associated with relevant processes— those exceeding a tipping point—within their reference framework. A case study of the framework was tested for a classic predator-prey system with four processes parameterized for bacteria (prey) and lytic bacteriophages (predator). The analysis recovered the sixteen dynamic regimes predicted by the framework, including two non-trivial quasi-equilibrium dynamics. An adaptive Boolean model, which used only relevant observable processes, validated the accuracy of the framework, recovering the dynamics of the full model. The observational framework introduced here provides a strategy for identifying the processes and conditions that lead to tipping points, representing a conceptual paradigm shift in transient dynamics, placing the focus on the specific, finite context of the observer, rather than the intrinsic, asymptotic states of the system. SIGNIFICANCE Sudden shifts in ecological, climate, and biological systems—so-called tipping points or critical transitions—are notoriously difficult to predict. This study introduces a mathematical framework that redefines these transitions as outcomes shaped by the observer’s empirical limits. By accounting for finite observation time and resolution, the framework uncovers a rich spectrum of dynamic regimes that classical theories overlook. Its conceptual rigor and practical value are demonstrated in a predator-prey system. This new approach reframes how to forecast regime shifts in complex systems and offers a tool with broad relevance, from microbial ecosystems to planetary climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».