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Enregistrement W4402778536 · doi:10.1016/j.ecolmodel.2024.110870

When to add a new process to a model – and when not: A marine biogeochemical perspective

2024· article· en· W4402778536 sur OpenAlexaff
Adrian P. Martin, Angela Bahamondes Dominguez, Chelsey Baker, Chloé Baumas, Kelsey Bisson, Emma L. Cavan, Mara Freilich, Eric D. Galbraith, Martí Galí, Stephanie Henson, Karin Kvale, Carsten Lemmen, Jessica Y. Luo, Helena McMonagle, Francisco de Melo Viríssimo, Klas Ove Möller, Camille Richon, I. Suresh, Jamie D. Wilson, Matthew S. Woodstock, Andrew Yool

Notice bibliographique

RevueEcological Modelling · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation Graduate Research Fellowship ProgramHORIZON EUROPE Framework ProgrammeCollege of Liberal Arts and Social Sciences, University of North TexasHorizon 2020 Framework ProgrammeHelmholtz AssociationMinistry for Business Innovation and EmploymentMinistry of Business, Innovation and EmploymentBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean Research CouncilMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKEuropean CommissionWoods Hole Oceanographic InstitutionNOAA ResearchSorbonne UniversitéNatural Environment Research CouncilUK Research and InnovationNational Science Foundation
Mots-clésBiogeochemical cyclePerspective (graphical)Process (computing)Environmental scienceOceanographyEcologyComputer scienceEnvironmental resource managementBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Deciding whether to include a new process in a model cannot be objective. • An open-access event allowed people to design a flowchart for making this decision. • The flowcharts created highlight many issues that the decision needs to account for. • Variability between flowcharts is used to illustrate subjectivity behind a decision. • There is no perfect flowchart - but creating one's own is itself valuable. Models are critical tools for environmental science. They allow us to examine the limits of what we think we know and to project that knowledge into situations for which we have little or no data. They are by definition simplifications of reality. There are therefore inevitably times when it is necessary to consider adding a new process to a model that was previously omitted. Doing so may have consequences. It can increase model complexity, affect the time a model takes to run, impact the match between the model output and observations, and complicate comparison to previous studies using the model. How a decision is made on whether to add a process is no more objective than how a scientist might design a laboratory experiment. To illustrate this, we report on an event where a broad and diverse group of marine biogeochemists were invited to construct flowcharts to support making the decision of when to include a new process in a model. The flowcharts are used to illustrate both the complexity of factors that modellers must consider prior to making a decision on model development and the diversity of perspectives on how that decision should be reached. The purpose of this paper is not to provide a definitive protocol for making that decision. Instead, we argue that it is important to acknowledge that there is no objectively “best” approach and instead we discuss the flowcharts created as a means of encouraging modellers to think through why and how they are doing something. This may also hopefully guide observational scientists to understand why it may not always be appropriate to include a process they are studying in a model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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