Agent-based model standards
Agent-based models across the network are documented with the ODD protocol and validated against multiple observed patterns.
GCRI · Science des systèmes et modélisation
Complex systèmes and agent-based modelling is a method this platform stewards. It studies how interactions among many parts produce system behaviour, including tipping points, feedbacks and emergence, and sets documentation and validation practice for such models.
Complex systèmes and agent-based modelling study systems whose behaviour emerges from interactions among many components. They help explain nonlinear dynamics, tipping points and collective behaviour. In methods and modelling, risk management and risque systémique and research and evidence, complex systems approaches explore how interacting risks can produce sudden, systemic shifts. They support stress testing of policies against emergent behaviour. The canonical description is on les STEM Commons.
Agent-based models across the network are documented with the ODD protocol and validated against multiple observed patterns.
System dynamics and bifurcation analysis identify feedback loops and thresholds where small changes cause large shifts.
Statistical signals such as rising variance and autocorrelation are tested as possible warnings of approaching transitions, with false alarm rates stated.
Eaux de crue, densité de population et feux actifs en Amérique du Nord, d'après NASA GIBS. Chaque couche porte sa propre date.
La carte interactive requiert JavaScript ; la liste des couches et les sources figurent ci-dessous.
Couches 3
Aléas et exposition, pour cette page
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Dernière version disponible
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Chargement des dernières images de la NASA.
Faites glisser pour déplacer. Ctrl ou ⌘ et défilement, pincement ou boutons pour zoomer ; survolez pour lire les valeurs sous le pointeur ; la réinitialisation ramène à la région.
Aléas et exposition, cadrés sur l'Amérique du Nord.Produits satellitaires et de modèles tels que la NASA les publie, chacun avec sa propre date. Ce sont des indicateurs, non des évaluations d'un lieu quelconque.
Couches et dates
Datasets and records used by complex systèmes and agent-based modelling on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Model archives | Documentation | DÉCLARÉ |
| Time series of system states | Alerte précoce tests | OBSERVÉ |
| Behavioural data | Agent rules | DÉCLARÉ |
L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre cette méthode : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.
Systems science · Complex systems methods · Run R-1662
| Modelling lead | adapts after 3 losses | 0.8 | survey, labelled |
| Garant du modèle | adapts after 3 losses | 0.6 | survey, labelled |
| Validation reviewer | adapts after 5 losses | 0.5 | survey, labelled |
Models are evaluated by matching multiple stylised facts and patterns at different scales. Sensitivity and robustness analysis test dependence on assumptions.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| Pattern-oriented validation | Models reproduce several patterns at different scales |
| Robustness of tipping points | Thresholds are tested under parameter variation |
| False alarm assessment | Alerte précoce indicators are tested where no transition occurred |
Many plausible models can reproduce the same patterns. Calibration and validation data are often limited.
Deux stocks, la pression et la capacité d'adaptation, reliés par une boucle de croissance auto-renforçante, une réponse d'équilibrage différée et des dommages lorsque la pression dépasse la capacité ; au-delà du seuil, le système peut basculer. Modèle pédagogique à valeurs illustratives déclarées, et non une prédiction. La carte de cette page montre l'Amérique du Nord ; le modèle lui-même n'est pas lié à un lieu.
Commandes
Relevés
| Année | Pression | Capacité | Perçu |
|---|---|---|---|
| 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 |
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.
Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium
Assembled from the Nexus Standards area profile Normes sur les aléas composés et en cascade: the hazards it names, the systèmes 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 Constructeur de systèmes.
Aléas
Systèmes et couplages
Commandes
NS-0 Constitution et principesNS-3 UNI des enregistrements de risque (grammaire, table de correspondance héritée, autorité d'attribution)NS-9 UNI contextuels (déploiements, instances, instances de programme)NS-11 Vérification et suivi (éléments probants, attestations, observation de la conformité zero trust)NRS-H61 Famille d'aléas : défaillance en cascade (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62 Famille d'aléas : événements composés et multialéas (NHS-1 sys.compound)NRS-H60 Famille d'aléas : perturbation des chaînes d'approvisionnement et des flux (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94 Famille d'aléas : événements cyber systémiques (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107 Famille d'aléas : concentration et monoculture de l'infrastructure numérique (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7 Famille d'aléas : anomalies de la circulation à grande échelle (NHS-1 atmo.climate-mode)Observation
Géographie d'exemple
systèmes Science and Modelling stewards complex systems and agent-based modelling for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.
The model structure used for complex systems methods, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire faceEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Hypothèse | Pourquoi il est réalisé | Comment il est testé |
|---|---|---|
| Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événement | Garde l'intégrale des pertes calculable | Comparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints |
| Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnement | Laisse les chocs se propager à travers A | Perturber au-delà de la plage linéaire et comparer |
| Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autre | Les courbes locales sont rarement disponibles | Valider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent |
Rapports 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.
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