Tipping point detection and early warnings in climate, ecological, and human systems
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Tipping points characterize the situation when a system experiences abrupt, rapid, and sometimes irreversible changes in response to only a gradual change in environmental conditions. Given that such events are in most cases undesirable, numerous approaches have been proposed to identify if a system is approaching a tipping point. Such approaches have been termed early warning signals and represent a set of methods for identifying statistical changes in the underlying behaviour 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 2 decades, the topic has 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. However, 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; and the field, system, and tipping points 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 in many dynamical systems – explains the continuous multitude and diversification in their application across scientific domains.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle