GCRI · Ciencia de sistemas y modelización
Base CTIM de Systems Science and Modelling
La ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas en que se apoya sistemas . Cada método tiene una página canónica en el STEM Commons, alojado por el Global Centre for Risk and Innovation (GCRI), y una página aquí sobre cómo se aplica en este campo.
El fundamento CTIM de Ciencia de sistemas y modelización en cuatro partes.
Los métodos en los que se basa el campo.
- 01Ingeniería de sistemasRequisitos de los modelos de decisión · Control de interfaces para modelos acopladosCustodio · Ciencia de sistemas y modelizaciónAplicado aquí
- 02Probabilidad y estadísticaCalibración bayesiana · Puntuación adecuada de las predicciones · Estadística de conjuntosCustodio · Ciencia de sistemas y modelizaciónAplicado aquí
- 03Cuantificación de la incertidumbre y validación de modelosPresupuestos de incertidumbre · Modelos sustitutos para simulaciones costosas · Evaluación de la credibilidadCustodio · Ciencia de sistemas y modelizaciónAplicado aquí
- 04Ciencia de redes y contagioRepresentaciones comunes de redes · Comparación de modelos de contagio · Análisis multicapaCustodio · Ciencia de sistemas y modelizaciónAplicado aquí
- 05Sistemas complejos y modelización basada en agentesNormas para modelos basados en agentes · Análisis de retroalimentación y puntos de inflexión · Indicadores de alerta tempranaCustodio · Ciencia de sistemas y modelizaciónAplicado aquí
- 06Optimización e investigación operativaOrientaciones para la formulación de problemas · Comparaciones robustas y estocásticas · Evaluación comparativa de solucionadoresCustodio · Ciencia de sistemas y modelizaciónAplicado aquí
- 07Análisis de decisiones en condiciones de incertidumbreEncuadrar la decisión antes del modelo · Valor de la información para los modelosCustodio · Gestión de riesgos sistémicosAplicado aquí
- 08Computación de alto rendimiento, en la nube y en el bordeDiseño de conjuntos dentro de presupuestos · Orquestación de flujos de trabajo · Entornos reproduciblesCustodio · Datos y computaciónAplicado aquí
Por qué el trabajo sobre la modelización de sistemas necesita esta combinación de métodos.
sistemas combina la ingeniería de sistemas, la probabilidad, la cuantificación de la incertidumbre, la ciencia de redes, los sistemas complejos, la optimización, el análisis de decisiones y la computación. La prueba de cualquier combinación es si su resultado acoplado puede validarse frente a algo observado, por lo que la cuantificación de la incertidumbre ocupa el centro.
La modelización de sistemas combina la ingeniería de sistemas, la probabilidad, la cuantificación de la incertidumbre, la ciencia de redes, los sistemas complejos, la optimización, el análisis de decisiones y la computación.
El anclaje hace que las afirmaciones sean verificables.
Cuando una conclusión nombra los métodos de los que depende, el lector puede ver sus supuestos y sus límites, y un experto en ese método puede cuestionarla.
Where this page’s references lead.
Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.
- Proyecto de Intercomparación de Modelos de Impacto Intersectoriales (ISIMIP)
- Protocolo ODD para describir modelos basados en agentes (Grimm et al.)
- IEC 31010:2019 Técnicas de evaluación del riesgo (ISO/IEC)
- Principios rectores FAIR para la gestión de datos científicos (Wilkinson et al., Scientific Data)
Páginas del fundamento CTIM de Ciencia de sistemas y modelización.
Ingeniería de sistemas para los modelos
MétodoEstadística para la modelización
MétodoCuantificación de la incertidumbre
MétodoMétodos de la ciencia de redes
MétodoMétodos de sistemas complejos
MétodoMétodos de optimización
MétodoAnálisis de decisiones para la modelización
MétodoComputación para la modelización
Preguntas y respuestas.
¿Qué es una plataforma custodia?
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