GCRI · Systemwissenschaft und Modellierung
Modellvergleich
No single model captures a complex system fully. Model intercomparison runs several models on the same experiment with the same inputs, so that their agreement and disagreement can be seen and explained. It is how climate, crop, hydrology and epidemic modelling communities learned what their results can and cannot support. This page sets out how intercomparisons are designed, what they reveal, and what evidence serves the institutions that rely on model ensembles.
Model intercomparison on the record.
Model intercomparison: how the risk develops.
Comparing models of the same system, and what disagreement tells you. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Common protocols isolate differences
When models share inputs, scenarios and output formats, remaining differences point to model structure and parameters rather than set-up.
Spread shows structural uncertainty
The range of results across credible models is a measure of how much the answer depends on modelling choices.
Ensembles are not independent
Models share code, data and ideas, so an ensemble can agree for shared reasons and overstate confidence.
Evaluation against observations weighs models
Comparing models with observations shows which reproduce key processes, which can inform how ensemble results are interpreted.
Gefahren und Exposition in Nordamerika.
Flood water, population density and daytime surface heat over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
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Ebenen 3
Gefahren und Exposition für diese Seite
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
- Quelle
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken
- Neueste beim Build
- 2026-10-14
- Auflösung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenerkennung; Wolken hinterlassen Lücken. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Geschätzt
- Quelle
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Anbieter
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Lizenz
- CC BY 4.0
- Jahrgang
- null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
- Auflösung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Auf Volkszählungen beruhende Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, dargestellt als Expositionskontext; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet (anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken)
- Quelle
- VIIRS NOAA-20 Stufe 3, 8 Tage (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- 8 Tage; Satelliten-Komposit über 8 Tage; anhaltende Bewölkung hinterlässt weiterhin Lücken
- Neueste beim Build
- 2026-09-14
- Auflösung
- Raster von etwa 1 km
- Unsicherheit
- Hauttemperatur des Bodens aus Satellitendaten über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für Hitzeexposition; keine Lufttemperatur, kein Hitzeindex und keine Hitzewarnung.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Beobachtet
- Quelle
- VIIRS NOAA-20, korrigierte Reflexion (NASA LANCE)
- Anbieter
- NASA LANCE
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenbild
- Neueste beim Build
- 2026-10-14
- Auflösung
- Raster von etwa 250 m
- Unsicherheit
- Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Modelliert (jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht)
- Quelle
- MODIS Terra und Aqua, Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Anbieter
- NASA LP DAAC
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht
- Neueste beim Build
- 2024-01-01
- Auflösung
- Raster von etwa 500 m
- Unsicherheit
- Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Betriebsregister.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
- Evidenz
- Geschätzt
- Quelle
- GPM IMERG (NASA GES DISC)
- Anbieter
- NASA GES DISC
- Lizenz
- Offene Daten der NASA
- Jahrgang
- täglich; Satellitenschätzung, nahezu in Echtzeit
- Neueste beim Build
- 2026-10-12
- Auflösung
- Raster von etwa 2 km
- Unsicherheit
- Satellitenschätzung, nahezu in Echtzeit. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
- Erreichbar über
- gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Tastatur, bei fokussierter Karte
Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, um zu zoomen
Zuletzt verfügbar
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL) · Natural Earth
Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.
Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.
Gefahren und Exposition, gerahmt auf Nordamerika.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.
Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTQuellen und Lizenzen
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
- VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- GPM IMERG Niederschlag, NASA Precipitation Processing System; verbreitet vom NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo dargestellt, in sechseckigen Zellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Offene Daten der NASA
- Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
- © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
- Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
- Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
- Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
- Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Abflussvorhersage für Flüsse, 30 Tage mit Spannweite (GloFAS über Open-Meteo): Enthält modifizierte Informationen des Copernicus Emergency Management Service 2026; keine Hochwasserwarnung.
- Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Optionale Ebenen (11 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, wenn sie eingeschaltet sind; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.
Ebenen und Daten
- Hochwasser, 3-Tage-Komposit: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14. Okt. 2026
- Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch
- Landoberflächentemperatur, Tag, 8-Tage-Komposit: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 Tage, NASA LANCE · 14. Sept. 2026
- Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
- Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Niederschlagsrate, Tagesmittel: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12. Okt. 2026
Intercomparison is how each domain learns where its models disagree.
Intercomparisons are designed for the Reihe Methods and Technical. CMIP, ISIMIP and AgMIP set the protocols; models would carry NS-12 cards under the proposed Nexus Standards.
- Participation in intercomparisons.
- Shared evaluation datasets.
Ausführung gekoppelter Modelle.
Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um dieses Thema zu verfolgen: seine Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.
Ausführung gekoppelter Modelle
Model intercomparison · Coupled model A · Scenario set 3
Kopplungsgraph der Modelle
Knoten: Modelle · Kanten: ausgetauschte Variablen
Gekoppelte Komponenten
| Hydrologie | 1 day | Abfluss | Ja |
| Stromsystem | 1 h | Nachfrage, Ausfälle | Ja |
| Wirtschaft | 1 Quartal | Produktion, Preise | Teilweise |
| Bevölkerung | 1 year | Exposition | Ja |
Ensembleausgabe
Was gemessen wird und wie gut.
Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.
| Indikator | Einheit | Takt | Quellentyp | Kennzeichnung |
|---|---|---|---|---|
| Models participating in an intercomparison | Anzahl | per round | Intercomparison records | BERICHTET |
| Ensemble spread | range or standard deviation across models | per experiment | Intercomparison outputs | MODELLIERT |
| Agreement on sign of change | percent of models | per experiment | Intercomparison outputs | MODELLIERT |
| Skill against observations | error metric by model | per evaluation | Modellevaluierung | GESCHÄTZT |
| Shared code lineage between models | count of related model families | je Bewertung | Model genealogy studies | GESCHÄTZT |
| Outputs published in standard formats | Prozent der Ergebnisse | per round | Archive metadata | BEOBACHTET |
Treat model intercomparison as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Standards zu Verbund- und Kaskadengefahren: the hazards it names, the Systeme and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System-Builder.
Gefahren
- Natech event
- Chemical spill or leak (nachgelagert ausgelöst)
- Emergency-response overload (nachgelagert ausgelöst)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Systeme und Kopplungen
Steuerung
NS-0Verfassung und GrundsätzeNS-3UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)NS-9Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)NS-11Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)NRS-H61Gefahrenfamilie: kaskadierender Ausfall (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Gefahrenfamilie: Verbund- und Mehrfachgefahrenereignisse (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Gefahrenfamilie: Störung von Lieferketten und Flüssen (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Gefahrenfamilie: systemische Cyberereignisse (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Gefahrenfamilie: Konzentration und Monokultur digitaler Infrastruktur (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Gefahrenfamilie: großräumige Zirkulationsanomalien (NHS-1 atmo.climate-mode)
Beobachtung
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
- Direkte wirtschaftliche Schäden infolge von Katastrophen im Verhältnis zum globalen BIP
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
Beispielgeografie
- Bangladesch: 134 Sechseckzellen
- Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
Woher die Evidenz stammt.
Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.
| Quelle | Was es liefert | Lizenzklasse |
|---|---|---|
| CMIP6 archive via the Earth System Grid Federation | Climate model outputs from common experiments | Open, CC BY 4.0 for most models (to check per model) |
| ISIMIP repository | Impact model outputs for water, agriculture, health and other sectors | Open, licence per dataset (to check) |
| AgMIP crop model intercomparisons | Crop model ensemble protocols and results | Public, terms per project |
| Scenario Modeling Hub publications for epidemics | Multi-model epidemic scenario projections | Public, terms per hub |
| Literature on model genealogy and ensemble independence | Analysis of shared model components | Licence per publication |
How model intercomparison is modelled, measured and tested.
Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.
Modell, Gleichungen und Annahmen
The model structure used for model intercomparison, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)Gefahr, Exposition, Verwundbarkeit und BewältigungskapazitätEAL = ∑k pk · Lküber Ereignisse k mit jährlicher Wahrscheinlichkeit pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Annahme | Warum es entsteht | Wie es geprüft wird |
|---|---|---|
| Gefahr und Exposition sind innerhalb eines Ereignisses unabhängig | Hält das Schadensintegral berechenbar | Mit einer Copula-Anpassung an gemeinsamen Aufzeichnungen vergleichen |
| Kopplungen sind nahe dem Arbeitspunkt linear | Lässt Schocks sich über A ausbreiten | Über den linearen Bereich hinaus stören und vergleichen |
| Vulnerabilitätskurven lassen sich zwischen Orten übertragen | Lokale Kurven sind selten verfügbar | Anhand beobachteter Schäden validieren, wo es sie gibt |
- Eingaben
- versionierte Datensätze mit Herkunftsnachweis
- Ergebnisse
- Verteilungen, nie einzelne Zahlen
- Code
- mit Modellkarte und Tests veröffentlicht
- Reproduktion
- gleiche Daten, Code, Umgebung und Seed
Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.
System Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Wer entscheidet | Die Frage | Evidenz, der diese Seite dient |
|---|---|---|
| Modelling groups | Which experiments and protocols to adopt | Protocol designs; evaluation reports |
| Institutions using model results | How much confidence to place in ensemble findings | Ensemble summaries with spread |
| Forschungsförderer | Whether to fund intercomparison infrastructure | Evidence on value of intercomparison |
Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt
- Intercomparison protocol designs for cross-sector models
- Ensemble summaries with spread and agreement stated
- Model evaluation reports against observations
- Method notes in Berichte Methoden und Technik
What experts ask about intercomparison.
- Do independently built models agree, and on which outputs?
- Where they disagree, is it because of structure, parameters, inputs or errors?
- Is the spread of an ensemble a meaningful measure of uncertainty?
- Are the models truly independent, or do they share code, data and assumptions?
- How should results be weighted when some models perform better against observations?
What disagreement tells you.
Every model embodies choices: which processes to include, how to represent them and how to calibrate them. Two well-built models can therefore produce different answers. When models agree, confidence increases, though not to certainty, since they may share the same flaw. When they disagree, the disagreement is information: it reveals structural uncertainty that no single model can show.
Interpreting an ensemble is not straightforward. Models are rarely independent; many share components, data or lineage. An ensemble’s spread may underestimate true uncertainty if the models share errors, or overstate it if poor models are included. Methods for weighting models by performance and independence are an active research area.
Intercomparison also improves models. Diagnosing why one model differs often reveals errors or missing processes, and shared protocols raise standards across a community.
Methoden und ihre Grenzen.
- 01
Common protocols
Shared inputs, scenarios, output variables and formats. Designing them takes time and agreement.
- 02
Ensemble statistics
Means, spreads and distributions across models, using Wahrscheinlichkeit und Statistik. Spread is not a probability unless justified.
- 03
Performance and independence weighting
Weighting models by skill and distinctness, using Unsicherheitsquantifizierung. Weights depend on chosen metrics.
- 04
Process diagnostics
Comparing internal variables to find sources of difference. Requires access to model internals.
Agreement among models is not proof of correctness. Intercomparison results state which models took part and how they relate.
Wie es untersucht wird und was die Methoden nicht sagen können.
- 01Unsicherheitsquantifizierung und ModellvalidierungUnsicherheitsbudgets · Surrogatmodelle für aufwendige Simulationen · GlaubwürdigkeitsbewertungHier angewandt
- 02Wahrscheinlichkeit und StatistikBayessche Kalibrierung · Strikt korrekte Bewertung von Vorhersagen · EnsemblestatistikHier angewandt
- 03Hochleistungs-, Cloud- und Edge-ComputingEnsembledesign im Rahmen von Budgets · Workflow-Orchestrierung · Reproduzierbare UmgebungenHier angewandt
- 04SystemtechnikAnforderungen an Entscheidungsmodelle · Schnittstellensteuerung für gekoppelte ModelleHier angewandt
Where this page’s references lead.
Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.
Fragen und Antworten.
What is a model intercomparison project?
Does agreement between models mean they are right?
What is structural uncertainty?
Does intercomparison find the best model?
Why not just average the models?
Can private models take part?
Is the Universe exercise an intercomparison?
Evidenz von dieser Seite aus beitragen.
Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- E-MailZugang GW-GCRIVon dieser Seite aus sendenEvidenz, eine Korrektur, ein Fall, eine Methode, eine Prüfung, eine Übersetzung oder ein Beitrag zu einem Profil. Sie kommt mit dieser Seite gekennzeichnet an, sodass die zuständige Redaktion sie erhält.
- ZenodoOffene HinterlegungHinterlegen und bei der Community einreichenVeröffentlichen Sie Ihren eigenen Eintrag auf Zenodo mit Ihrer ORCID iD und reichen Sie ihn dort bei der Reports-Community ein. Kuratorinnen und Kuratoren prüfen ihn; der DOI bleibt bei Ihnen.
- BerichteGCRIAlle Wege zum Beitragen ansehenDie Beitragsarten, wie jede geprüft wird, welche Nennung Sie erhalten, die Lizenz und was nie angenommen wird.
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