GCRI · Systemwissenschaft und Modellierung
Forschung und Evidenz
Die Forschung hinter System wissenschaft und Modellierung: die Fragen, die es stellt, die Modelle und Messungen, die es nutzt, wie Unsicherheit angegeben wird und wie ein Ergebnis vor der Veröffentlichung geprüft und reproduziert wird.
Die Reihenfolge, in der Dinge geschehen.
- 01EntwurfQuellen zitiert, Kennzeichen angebracht
- 02Evidenzprüfungjeder Wert nachverfolgt
- 03Unabhängige ÜberprüfungInteressenkonflikte offengelegt
- 04Ausgabemit seinen Grenzen veröffentlicht
- 05Korrektureine neue Version, nie eine stille Änderung
Was die Forschung fragt.
- 01
Modellvergleich
Modelle desselben Systems vergleichen und was ihre Abweichung verrät.
- 02
Unsicherheit und Validierung
Quantifizierung von Unsicherheit, Validierung an Beobachtungen und die Grenzen der Kalibrierung.
- 03
Modellierung gekoppelter Systeme
Wasser-, Energie-, Ernährungs-, Gesundheits- und Infrastrukturmodelle verknüpfen, ohne Annahmen zu verbergen.
- 04
Netze und Kaskaden
Netzwerkwissenschaft für Abhängigkeit, Ansteckung und Kaskadenausfällen.
- 05
Agentenbasierte und Komplexitätsmodelle
Verhalten, Anpassung und Emergenz in soziotechnischen Systeme.
- 06
Optimierung unter Unsicherheit
Robuste und adaptive Entscheidungen, wenn die Zukunft tief unsicher ist.
Was die Forschung zur Systemmodellierung für Entscheidungen noch nicht gut genug beantworten kann.
System modellierung fragt, wie sich Modelle verschiedener Systeme koppeln lassen, ohne Unsicherheit zu verbergen oder Genauigkeit vorzutäuschen.
- Wie sollten Modelle aus verschiedenen Fachgebieten gekoppelt werden, damit ihre Annahmen konsistent sind? Siehe Modellierung gekoppelter Systeme.
- Welche Validierung ist für Modelle von Ereignissen möglich, die noch nicht eingetreten sind? Siehe Unsicherheit und Validierung.
- Wie kann der Vergleich von Modellen strukturelle Unsicherheit bei sektorübergreifenden Auswirkungen offenlegen? Siehe Modell-Intercomparison.
- Was macht einen digitalen Zwilling zu einer validen Methode statt zu einer Visualisierung? Siehe digitale Zwillinge als Methode.
Jedes Ergebnis behält seine Kennzeichnung.
Ergebnisse werden als beobachtet, veröffentlichte Statistik, geschätzt, modelliert, Vorhersage, Szenario oder Expertenurteil gekennzeichnet. Fehlende Daten werden als fehlend angezeigt und niemals stillschweigend aufgefüllt.
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