GCRI · Ciencia de sistemas y modelización
Modelos basados en agentes y de complejidad
Agent-based models represent many individual actors, such as households, firms, vehicles or cells, following rules and interacting, so that system patterns emerge from the bottom up. They suit questions where heterogeneity, adaptation and interaction matter, and they are hard to validate. This page sets out how agent-based and complexity models are built, documented and tested, and what evidence serves the institutions that use them.
Agent-based and complexity models on the record.
Agent-based and complexity models: how the risk develops.
Comportamiento, adaptación y emergencia en sistemas. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Heterogeneity matters
Agents differ in resources, behaviour and location. Averages can hide the variation that drives outcomes such as who is harmed by a shock.
Adaptation changes the system
Agents respond to each other and to policy, so the system changes as it is studied, which equation-based models may miss.
Emergence can surprise
Simple rules can produce unexpected collective patterns, such as tipping points or segregation, which are useful but need careful explanation.
Many parameters, little data
Agent-based models often have more parameters than data can constrain, so documentation and pattern-oriented validation are essential.
Amenazas y exposición en América del Norte.
Population density, flood water and active fires over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.
Capas 3
Amenazas y exposición, para esta página
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Estimado
- Fuente
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia))
- Proveedor
- NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia)
- Licencia
- CC BY 4.0
- Año de referencia
- null; estimación basada en el censo, estática (2020)
- Resolución
- cuadrícula de unos 1 km
- Incertidumbre
- Estimación basada en censos de personas por kilómetro cuadrado en 2020, mostrada como contexto de exposición; no es un recuento de las personas afectadas por ninguna amenaza.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Observado (las nubes dejan lagunas)
- Fuente
- Producto VIIRS de inundaciones globales (NASA LANCE)
- Proveedor
- NASA LANCE
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- diario; detección satelital; las nubes dejan lagunas
- Más recientes en la compilación
- 2026-10-14
- Resolución
- cuadrícula de unos 250 m
- Incertidumbre
- Detección satelital; las nubes dejan lagunas. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Observado (las nubes y el momento de paso del satélite dejan lagunas)
- Fuente
- VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- Proveedor
- NASA LANCE FIRMS
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- diario; detección satelital; las nubes y el momento de paso del satélite dejan lagunas
- Más recientes en la compilación
- 2026-10-13
- Resolución
- cuadrícula de unos 500 m
- Incertidumbre
- Detecciones satelitales de puntos calientes del día indicado, incluidas las quemas de gas y el calor industrial; no es un incendio confirmado, un informe de incidente ni una alerta.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Observado
- Fuente
- VIIRS NOAA-20, reflectancia corregida (NASA LANCE)
- Proveedor
- NASA LANCE
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- diario; imagen satelital
- Más recientes en la compilación
- 2026-10-14
- Resolución
- cuadrícula de unos 250 m
- Incertidumbre
- Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Modelado (último año que publica GIBS)
- Fuente
- MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Proveedor
- NASA LP DAAC
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
- Más recientes en la compilación
- 2024-01-01
- Resolución
- cuadrícula de unos 500 m
- Incertidumbre
- Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
- Evidencia
- Observado (la nubosidad persistente aún deja lagunas)
- Fuente
- VIIRS NOAA-20 nivel 3, 8 días (NASA LANCE)
- Proveedor
- NASA LANCE
- Licencia
- Datos abiertos de la NASA
- Año de referencia
- 8 días; composición satelital de 8 días; la nubosidad persistente aún deja lagunas
- Más recientes en la compilación
- 2026-09-14
- Resolución
- cuadrícula de unos 1 km
- Incertidumbre
- Temperatura de la superficie del suelo medida por satélite durante los 8 días que terminan en la fecha indicada, un indicador de exposición al calor; no es la temperatura del aire, el índice de calor ni una alerta de calor.
- Se accede a través de
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Teclado, con el mapa seleccionado
Mantenga pulsado Ctrl o ⌘ y desplace para ampliar
Último disponible
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores de OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Cargando las imágenes más recientes de la NASA.
Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.
Amenazas y exposición, encuadradas sobre América del Norte.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.
Datos: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores de OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFuentes y licencias
- 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). Datos abiertos de la 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). Datos abiertos de la 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). Con licencia CC BY 4.0. Colores redibujados a partir de la paleta publicada; valores promediados en celdas hexagonales cuando se muestran (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
- Fire Information for Resource Management System (FIRMS) de la NASA, producto de incendios activos VIIRS 375 m, NASA LANCE; teselas vectoriales mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
- Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
- ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: 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. Datos abiertos de la NASA
- Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
- © Colaboradores de OpenStreetMap (ODbL), mediante NASA GIBS (costas, límites, carreteras y nombres de lugares). Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
- Contexto en el globo y el mapa plano: costas, límites, carreteras y topónimos de las capas de referencia de NASA GIBS (datos de OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores de OpenStreetMap); imágenes Blue Marble como base opcional; relieve 3D y lectura de elevación a partir del índice de color de elevación ASTER GDEM (clases de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar la lectura). Los límites se representan tal como se publican y no implican posición alguna sobre ningún territorio.
- Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
- En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
- En vivo: Servicio Geológico de los Estados Unidos. Los eventos son indicativos, no alertas de las autoridades.
- 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).
- Pronóstico de caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS a través de Open-Meteo): contiene información modificada del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus 2026; no es una alerta de inundación.
- Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Las capas opcionales (11 fuentes en la lista de capas: en directo, pronóstico, observadas y contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; los pronósticos son resultados de modelos y los índices derivados son estimaciones.
Capas y fechas
- Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
- Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
- Incendios activos y anomalías térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
- Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
- Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Temperatura de la superficie terrestre, día, compuesto de 8 días: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 2026
Agent-based models capture behaviour in every domain.
Agent-based studies are designed for the serie Methods and Technical. The ODD protocol (2020) and TRACE documentation (2014) make models reviewable.
- ODD-documented models.
- Behaviour datasets.
Stocks, flujos, retardos y un umbral de inflexión.
Dos stocks, la presión y la capacidad de adaptación, unidos por un bucle de crecimiento reforzador, una respuesta de equilibrio retardada y daños cuando la presión supera la capacidad; pasado el umbral, el sistema puede volcarse. Modelo didáctico con valores ilustrativos declarados, no una predicción. El mapa de esta página muestra América del Norte; el modelo en sí no está ligado a un lugar.
Controles
- Crecimiento de la presión
- 6,0 % al año
- Eficacia de la capacidad para reducir la presión
- 4,0 % al año
- Respuesta de la inversión a la presión percibida
- 20%
- Retraso de percepción
- 4.0 años
- Umbral de inflexión de la presión
- 60 índices
- Amplificación más allá del umbral
- 2,0 veces
- Años simulados
- 50 años
Lecturas
- Presión máxima
- 113 índices
- Capacidad al final
- Índice 186
- Años por encima del umbral
- 15,8 años
Cifras, métodos y fuentes
| Año | Presión | Capacidad | Percibido |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
Métodos
- Dinámica de sistemas Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Transiciones críticas y puntos de inflexión Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Diagrama de bucles causales Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Datos
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
En los seis pilares, bajo la dirección de Nexus Consortium
- Experimentos Laboratorios
- Integrado en Ciencia de sistemas y modelización en Foundry
- Probado en Ciencia de sistemas y modelización en Universe
- Codificado en Confianza, verificación y garantía en Standards
- Publicado en Ciencia de sistemas y modelización en Reports
- Se imparte en Facultad de Ciencia del Riesgo y Métodos en Academy
Qué se mide y con qué calidad.
Cada indicador lleva su unidad, su periodicidad, el tipo de fuente que lo respalda y la etiqueta de evidencia que llevaría un valor. No se muestran valores: un programa los aporta bajo su propia autoridad.
| Indicador | Unidad | Cadencia | Tipo de fuente | Etiqueta |
|---|---|---|---|---|
| Models documented with the ODD protocol | percent of published models | por revisión | Literature review | OBSERVADO |
| Patterns reproduced in validation | count of target patterns | per model | Validation studies | ESTIMADO |
| Parameters calibrated to data | percent of parameters | per model | Model documentation | DECLARADO |
| Code published | percent of published models | por revisión | Code archives | OBSERVADO |
| Análisis de sensibilidad performed | percent of published models | por revisión | Literature review | OBSERVADO |
| Runs per experiment | count of stochastic replicates | per experiment | Model documentation | DECLARADO |
Model agent-based and complexity models as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Normas sobre amenazas compuestas y en cascada: the hazards it names, the sistemas 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 Constructor de sistemas.
Amenazas
- Natech event
- Chemical spill or leak (desencadenado aguas abajo)
- Emergency-response overload (desencadenado aguas abajo)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Sistemas y acoplamientos
Controles
NS-0Constitución y principiosNS-3UNI de registros de riesgo (gramática, tabla de correspondencia heredada, autoridad de asignación)NS-9UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)NS-11Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)NRS-H61Familia de amenazas: fallo en cascada (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Familia de amenazas: eventos compuestos y multiamenaza (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Familia de amenazas: perturbación de cadenas de suministro y flujos (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Familia de amenazas: eventos cibernéticos sistémicos (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Familia de amenazas: concentración y monocultivo de la infraestructura digital (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Familia de amenazas: anomalías de la circulación a gran escala (NHS-1 atmo.climate-mode)
Observación
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
- Pérdidas económicas directas atribuidas a desastres en relación con el PIB mundial
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
Geografía de ejemplo
- Bangladesh: 134 celdas hexagonales
- Luces nocturnas de esta noche, apagones (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
De dónde procede la evidencia.
Conjuntos de datos públicos y registros institucionales identificados, cada uno con su tipo de licencia. Las fuentes obtenidas por acuerdo solo se utilizan conforme a sus condiciones y nunca se republican.
| Fuente | Lo que aporta | Tipo de licencia |
|---|---|---|
| CoMSES Net Computational Model Library | Archive of agent-based models with code and ODD documentation | Open, licence per model |
| ODD protocol publications | Documentation standard for agent-based models | Licence per publication |
| NetLogo and Mesa | Open-source agent-based modelling platforms | Open source, GPL and Apache licences |
| Journal of Artificial Societies and Social Simulation | Peer-reviewed agent-based research | Open access, CC BY |
| Pattern-oriented modelling literature | Validation approaches for complex models | Licence per publication |
How agent-based and complexity models is modelled, measured and tested.
El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.
Modelo, ecuaciones y supuestos
The model structure used for agent-based and complexity models, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)amenaza, exposición, vulnerabilidad y capacidad de afrontamientoEAL = ∑k pk · Lksobre los eventos k con probabilidad anual pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Supuesto | Por qué se hace | Cómo se prueba |
|---|---|---|
| La amenaza y la exposición son independientes dentro de un evento | Mantiene manejable la integral de pérdidas | Comparar con un ajuste de cópula sobre registros conjuntos |
| Los acoplamientos son lineales cerca del punto de operación | Permite que las perturbaciones se propaguen a través de A | Perturbar más allá del rango lineal y comparar |
| Las curvas de vulnerabilidad se transfieren entre lugares | Las curvas locales rara vez están disponibles | Validar frente a las pérdidas observadas cuando existan |
- Entradas
- conjuntos de datos versionados con procedencia
- Resultados
- distribuciones, nunca cifras únicas
- Código
- publicado con la ficha de modelo y las pruebas
- Reproducción
- mismos datos, código, entorno y semilla
Quién decide y a qué sirve la evidencia.
sistemas Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Quién decide | La pregunta | Evidencia a la que sirve esta página |
|---|---|---|
| Modellers | How to document, calibrate and validate agent-based models | Templates; validation designs |
| Institutions using simulation results | When agent-based results are credible enough to inform decisions | Validation and sensitivity evidence |
| Journals and reviewers | What documentation to require | Documentation evidence |
Productos que genera este tema
- Agent-based model documentation and review templates
- Pattern-oriented validation designs
- Sensitivity and calibration protocols
- Teaching material on complexity methods
What experts ask about agent-based models.
- Which behaviours and interactions must be represented to capture the phenomenon of interest?
- How are agent rules grounded in evidence rather than assumption?
- How sensitive are emergent results to small changes in rules or parameters?
- How can agent-based models be validated against real-world data?
- When does an agent-based approach add value over simpler models?
How emergence arises.
In complex sistemas, simple local rules can produce large-scale patterns: traffic jams form without a cause at the front; panic buying spreads through observation of others; markets can swing as traders follow trends. These effects arise from interaction, feedback and heterogeneity, which equation-based models that assume average behaviour may miss.
Agents adapt. People change behaviour in response to risk, warnings and the actions of others; firms adjust strategies; institutions change rules. Adaptation can stabilise systems or create new risks, as when protection encourages development in hazard areas.
Complex systems can show tipping points, where small changes cause abrupt shifts, and path dependence, where history constrains future possibilities.
Los métodos y sus límites.
- 01
Agent-based simulation
Computational models of interacting agents, using complex systems methods. Many parameters can be hard to estimate.
- 02
Behavioural data
Surveys, experiments and observations to ground agent rules. Behaviour in crises is hard to observe in advance.
- 03
Pattern-oriented validation
Testing whether models reproduce several observed patterns at once. Matching patterns does not prove mechanisms.
- 04
Sensitivity and ensemble runs
Exploring outcome ranges across rules and parameters, using computación resources.
Agent-based models are powerful for exploring mechanisms but difficult to calibrate and validate. Results are presented as explorations, not predictions, unless validation supports more.
Cómo se estudia y lo que los métodos no pueden decir.
- 01Sistemas complejos y modelización basada en agentesNormas para modelos basados en agentes · Análisis de retroalimentación y puntos de inflexión · Indicadores de alerta tempranaAplicado aquí
- 02Probabilidad y estadísticaCalibración bayesiana · Puntuación adecuada de las predicciones · Estadística de conjuntosAplicado aquí
- 03Cuantificación de la incertidumbre y validación de modelosPresupuestos de incertidumbre · Modelos sustitutos para simulaciones costosas · Evaluación de la credibilidadAplicado aquí
- 04Computación de alto rendimiento, en la nube y en el bordeDiseño de conjuntos dentro de presupuestos · Orquestación de flujos de trabajo · Entornos reproduciblesAplicado aquí
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.
Preguntas y respuestas.
What is an agent-based model?
What is the ODD protocol?
What is emergence?
Are agent-based models predictive?
Why not use equations?
How are agent rules chosen?
What is a tipping point?
Aporte evidencia desde esta página.
serie 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.
- Correo electrónicoPasarela GW-GCRIEnvíelo desde esta páginaEvidencia, una corrección, un caso, un método, una revisión, una traducción o un aporte a un perfil. Llega etiquetado con esta página, de modo que lo recibe el editor responsable.
- ZenodoDepósito abiertoDeposítelo y envíelo a la comunidadPublique su propio registro en Zenodo con su ORCID iD y luego envíelo a la comunidad de Reports allí. Los curadores lo revisan; el DOI sigue siendo suyo.
- serie ReportsGCRIVer todas las formas de contribuirLos tipos de contribución, cómo se revisa cada uno, qué crédito recibe, la licencia y qué nunca se acepta.
No envíe nunca datos personales, detalles sensibles de infraestructura ni nada que no tenga derecho a compartir. Un aporte se revisa antes de su uso; enviarlo no confiere autoría ni derechos editoriales, y el patrocinio nunca compra un hallazgo.
Aporte un método, un conjunto de datos o una pregunta.
La información y las consultas están abiertas hoy. Una consulta recibe una referencia e indica el siguiente paso; las solicitudes, pagos, asignaciones de cómputo y registros solo se abren cuando existen su equipo, sus condiciones y la capacidad de revisión.
Documentos jurídicos.
Los mapas, datos y cifras de este sitio se muestran como contexto e información general. No son consejos, pronósticos ni avisos; los límites de la información se exponen en los Descargos de responsabilidad y los Avisos sobre datos.