GCRI · Системная наука и моделирование
Агентные модели и модели сложности
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.
Поведение, адаптация и эмерджентность в социотехнических системы. 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.
Опасные явления и подверженность в Северной Америке.
Population density, flood water and active fires over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
Для интерактивной карты нужен JavaScript. Список слоёв и источники приведены ниже.
Слои 3
Опасные явления и подверженность для этой страницы
Об этом слое
- Доказательная база
- Оценка
- Источник
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет))
- Поставщик
- NASA SEDAC (CIESIN, Колумбийский университет)
- Лицензия
- CC BY 4.0
- Год выпуска
- null; оценка на основе переписи, статическая (2020)
- Разрешение
- сетка около 1 км
- Неопределённость
- Оценка на основе переписи числа людей на квадратный километр в 2020 году, показанная как контекст подверженности; не является подсчётом людей, пострадавших от какой-либо опасности.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Наблюдаемые данные (облачность оставляет пропуски)
- Источник
- Глобальный продукт по паводкам VIIRS (NASA LANCE)
- Поставщик
- NASA LANCE
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежедневно; спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски
- Новейшие на момент сборки
- 2026-10-14
- Разрешение
- сетка около 250 м
- Неопределённость
- Спутниковое обнаружение; облачность оставляет пропуски. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Наблюдаемые данные (облачность и время пролёта спутника оставляют пропуски)
- Источник
- VIIRS NOAA-20 375 м (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- Поставщик
- NASA LANCE FIRMS
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежедневно; спутниковое обнаружение; облачность и время пролёта спутника оставляют пропуски
- Новейшие на момент сборки
- 2026-10-13
- Разрешение
- сетка около 500 м
- Неопределённость
- Спутниковые обнаружения горячих точек за указанный день, включая газовые факелы и промышленное тепло; это не подтверждённый пожар, не донесение об инциденте и не предупреждение.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Наблюдаемые данные
- Источник
- Скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20 (NASA LANCE)
- Поставщик
- NASA LANCE
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежедневно; спутниковое изображение
- Новейшие на момент сборки
- 2026-10-14
- Разрешение
- сетка около 250 м
- Неопределённость
- Спутниковое изображение. Спутниковый или модельный растр в том виде, в каком его публикует поставщик. Облачность, пропуски в полосе обзора и ошибки восстановления параметров оставляют пропуски и шум; значения являются показателями, а не измерениями в конкретном месте.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Смоделировано (последний год, публикуемый GIBS)
- Источник
- Земной покров MODIS Terra и Aqua (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Поставщик
- NASA LP DAAC
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- ежегодно; спутниковая классификация; последний год, публикуемый GIBS
- Новейшие на момент сборки
- 2024-01-01
- Разрешение
- сетка около 500 м
- Неопределённость
- Спутниковые классы земного покрова за указанный год, включая пахотные земли; классификация с известными ошибками, а не реестр ферм.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Об этом слое
- Доказательная база
- Наблюдаемые данные (устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски)
- Источник
- VIIRS NOAA-20 Level 3, 8 дней (NASA LANCE)
- Поставщик
- NASA LANCE
- Лицензия
- Открытые данные NASA
- Год выпуска
- 8 дней; спутниковый 8-дневный композит; устойчивая облачность по-прежнему оставляет пропуски
- Новейшие на момент сборки
- 2026-09-14
- Разрешение
- сетка около 1 км
- Неопределённость
- Спутниковая температура поверхности земли за 8 дней, заканчивающихся указанной датой, показатель подверженности жаре; это не температура воздуха, не индекс жары и не предупреждение о жаре.
- Доступно через
- gibs.earthdata.nasa.gov, только после того как вы разрешите интерактивную карту
Клавиатура при фокусе на карте
Удерживайте Ctrl или ⌘ и прокручивайте для масштабирования
Последние доступные
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © участники OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Загрузка последних снимков NASA.
Перетаскивайте для перемещения. Для масштабирования используйте Ctrl или ⌘ с прокруткой, жест щипка или кнопки; наведите курсор, чтобы увидеть значения под указателем; сброс возвращает к региону.
Опасные явления и подверженность в Северной Америке.Спутниковые и модельные продукты в том виде, в каком их публикует NASA, каждый со своей датой. Это показатели, а не оценки какого-либо места.
Данные: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © участники OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTИсточники и лицензии
- 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). Открытые данные 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). Открытые данные 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). Лицензия CC BY 4.0. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Продукты VIIRS почти реального времени (наводнения, температура поверхности суши, снежный покров, скорректированная отражательная способность), NASA LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
- NASA Fire Information for Resource Management System (FIRMS), продукт VIIRS по активным пожарам с разрешением 375 м, NASA LANCE; векторные плитки через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
- Продукты MODIS по суше (вегетационные индексы, валовая первичная продукция, земной покров), NASA LP DAAC и LANCE; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
- ASTER GDEM является продуктом METI и NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Ссылка: 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. Открытые данные NASA
- Создано с использованием Natural Earth. Бесплатные векторные и растровые картографические данные @ naturalearthdata.com. Общественное достояние
- © участники OpenStreetMap (ODbL), через NASA GIBS (береговые линии, границы, дороги и названия мест). Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; значения, где показано, усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; изображения через NASA GIBS. Цвета перерисованы по опубликованной цветовой шкале; там, где показано, значения усреднены по шестиугольным ячейкам (изменено). Открытые данные NASA
- Контекст на глобусе и плоской карте: береговые линии, границы, дороги и названия мест из справочных слоёв NASA GIBS (данные OpenStreetMap, ODbL, © участники OpenStreetMap); снимки Blue Marble как дополнительная подложка; 3D-рельеф и показания высоты по цветовому индексу высот ASTER GDEM (классы от 5 м до 200 м, с преувеличением для наглядности). Границы показаны в опубликованном виде и не выражают позиции в отношении какой-либо территории.
- События в реальном времени: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). События носят ориентировочный характер и сохраняют ссылки на первоначальный источник.
- Текущие данные: события NASA EONET носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
- Текущие данные: события Геологической службы США носят ориентировочный характер и не являются официальными предупреждениями.
- 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).
- Прогноз речного стока на 30 дней с диапазоном (GloFAS через Open-Meteo): содержит изменённую информацию Copernicus Emergency Management Service 2026; не является предупреждением о наводнении.
- Данные о погоде предоставлены Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), лицензия CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Дополнительные слои (источников в списке слоёв: 11; оперативные, прогнозные, наблюдаемые и контекстные) при включении указывают своего поставщика на карте и здесь; прогнозы представляют собой результаты моделей, а производные индексы являются оценками.
Слои и даты
- Плотность населения, 2020: население: CIESIN, Колумбийский университет, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · статично
- Паводковые воды, 3-дневный композит: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 окт. 2026
- Активные пожары и термические аномалии: VIIRS NOAA-20 375 м (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 окт. 2026
- Естественные цвета: скорректированная отражательная способность VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 окт. 2026
- Тип земного покрова (IGBP), ежегодно: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Температура поверхности суши, день, 8-дневный композит: VIIRS NOAA-20 уровень 3, 8 дней, NASA LANCE · 14 сент. 2026
Agent-based models capture behaviour in every domain.
Agent-based studies are designed for the серию «Методы и техника». The ODD protocol (2020) and TRACE documentation (2014) make models reviewable.
- ODD-documented models.
- Behaviour datasets.
Запасы, потоки, задержки и порог перелома.
Два запаса, давление и адаптивная способность, связанные усиливающим контуром роста, запаздывающим уравновешивающим откликом и ущербом, когда давление опережает способность; за порогом система может опрокинуться. Учебная модель с заданными иллюстративными значениями, а не прогноз. Карта на этой странице показывает Северную Америку; сама модель не привязана к месту.
Меры контроля
- Рост давления
- 6.0% в год
- Эффективность способности в снижении давления
- 4.0% в год
- Инвестиционная реакция на воспринимаемое давление
- 20%
- Задержка восприятия
- 4.0 года
- Порог перелома давления
- индекс 60
- Усиление после прохождения порога
- 2.0 раза
- Смоделированные годы
- Лет: 50
Показания
- Пиковое давление
- 113 индекс
- Мощность в конце
- индекс 186
- Лет выше порога
- 15.8 года
Числа, методы и источники
| Год | Давление | Мощность | Воспринимаемое |
|---|---|---|---|
| 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 |
Методы
- Системная динамика Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- Критические переходы и точки перелома Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- Диаграмма причинно-следственных петель Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- Веер неопределённости (параметрический метод Монте-Карло) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Анализ чувствительности по одному фактору (торнадо) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Данные
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.
По шести опорам, под руководством Nexus Consortium
- Эксперименты Лаборатории
- Построено в Системная наука и моделирование в Foundry
- Проверено в Системная наука и моделирование в Universe
- Закреплено в Доверие, проверка и обеспечение уверенности в Standards
- Опубликовано в «Системная наука и моделирование» в Reports
- Преподаётся в Факультет науки о рисках и методов в Academy
Что измеряется и насколько хорошо.
Каждый показатель указывает свою единицу, периодичность, тип источника и метку доказательной базы, которую несло бы значение. Значения не показываются: программа предоставляет их под собственную ответственность.
| Индикатор | Единица | Периодичность | Тип источника | Метка |
|---|---|---|---|---|
| Models documented with the ODD protocol | percent of published models | на каждое рецензирование | Literature review | НАБЛЮДАЕМО |
| Patterns reproduced in validation | count of target patterns | per model | Validation studies | ОЦЕНЕНО |
| Parameters calibrated to data | percent of parameters | per model | Model documentation | ЗАДЕКЛАРИРОВАНО |
| Code published | percent of published models | на каждое рецензирование | Code archives | НАБЛЮДАЕМО |
| Анализ чувствительности performed | percent of published models | на каждое рецензирование | Literature review | НАБЛЮДАЕМО |
| Runs per experiment | count of stochastic replicates | per experiment | Model documentation | ЗАДЕКЛАРИРОВАНО |
Model agent-based and complexity models as a system. Run the cascade.
Составлена на основе профиля области Nexus Standards профиль территории Стандарты в отношении комбинированных и каскадных опасностей: названные в нём опасные явления, системы и секторы, которые несут ущерб, меры, которые его смягчают, и данные, которые за ним наблюдают. Выберите компоненты, укажите исходное опасное явление и пройдите каскад шаг за шагом. Вид «Карта» помещает прогон на примерную географию с открытыми данными. Вес каждой связи это заявленное допущение, которое можно изменить. Учебная модель, а не прогноз, не оценка и не сертификация. Чтобы смоделировать выбранное вами место, откройте полный Конструктор систем.
Опасности
- Natech-событие
- Разлив или утечка химических веществ (вызванный ниже по цепочке)
- Emergency-response overload (вызванный ниже по цепочке)
- Выброс токсичного газа (запущен ниже по цепочке)
- Промышленный пожар (запущен ниже по цепочке)
Системы и связи
Меры контроля
NS-0Устав и принципыNS-3UNI записей о рисках (грамматика, сопоставление с прежней системой, полномочия на присвоение)NS-9Контекстные UNI (развертывания, экземпляры, экземпляры программ)NS-11Верификация и мониторинг (доказательства, подтверждения, наблюдение за соответствием принципу нулевого доверия)NRS-H61Семейство опасностей: каскадный отказ (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Семейство опасностей: сложные и многофакторные события (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Семейство опасностей: нарушения цепочек поставок и потоков (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Семейство опасных явлений: системные киберсобытия (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Семейство опасностей: концентрация и монокультура цифровой инфраструктуры (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Семейство опасностей: аномалии крупномасштабной циркуляции (NHS-1 atmo.climate-mode)
Наблюдение
- Активации оперативного картографирования Copernicus EMS (приведены для справки)
- OpenStreetMap planet и репликация (приведены для справки)
- Реанализ ERA5 (Copernicus Climate Data Store) (приведен для справки)
- Прямой экономический ущерб от бедствий по отношению к мировому ВВП
- Число перебоев в предоставлении базовых услуг, вызванных бедствиями
Пример географии
- Бангладеш: 134 шестиугольные ячейки
- Ночные огни сегодня, отключения (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Угарный газ, перенос дыма (AIRS), NASA GIBS
- Оповещения о нарушениях растительного покрова, 30 м (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
Откуда берётся доказательная база.
Названные публичные наборы данных и институциональные записи, каждый со своим классом лицензии. Источники по соглашению используются только на их условиях и никогда не публикуются повторно.
| Источник | Что он даёт | Класс лицензии |
|---|---|---|
| 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.
Модель, её допущения, данные и неопределённость в том виде, в каком их проверил бы учёный или инженер. Структуры следуют опубликованным методам. Показанные значения являются иллюстративными, а не результатами.
Модель, уравнения и допущения
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)опасность, подверженность, уязвимость и потенциал реагированияEAL = ∑k pk · Lkпо событиям k с годовой вероятностью pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Допущение | Зачем это создаётся | Как это проверяется |
|---|---|---|
| В пределах события опасность и подверженность независимы | Делает интеграл убытков вычислимым | Сравнить с подгонкой копулы по совместным записям |
| Вблизи рабочей точки связи линейны | Позволяет потрясениям распространяться через A | Выйдите за пределы линейного диапазона и сравните |
| Кривые уязвимости переносятся между местами | Местные кривые редко доступны | Проверять по наблюдаемым убыткам там, где они есть |
- Исходные данные
- версионированные наборы данных с указанием происхождения
- Результаты
- распределения, а не отдельные числа
- Код
- выпускается вместе с карточкой модели и тестами
- Воспроизведение
- те же данные, код, среда и начальное значение
Кто принимает решения и чему служит доказательная база.
Системная Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Кто принимает решение | Вопрос | Доказательная база, которую обслуживает эта страница |
|---|---|---|
| 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 |
Результаты, которые даёт эта тема
- 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 системы, 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.
Методы и их ограничения.
- 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 вычисления 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.
Как это изучается и чего методы не могут сказать.
- 01Сложные системы и агентное моделированиеСтандарты агентных моделей · Анализ обратных связей и переломных точек · Индикаторы раннего предупрежденияПрименяется здесь
- 02Теория вероятностей и статистикаБайесовская калибровка · Корректная оценка прогнозов · Статистика ансамблейПрименяется здесь
- 03Количественная оценка неопределённости и валидация моделейБюджеты неопределённости · Суррогатные модели для ресурсоёмких симуляций · Оценка достоверностиПрименяется здесь
- 04Высокопроизводительные, облачные и периферийные вычисленияПроектирование ансамблей в рамках бюджета · Оркестрация рабочих процессов · Воспроизводимые средыПрименяется здесь
Where this page’s references lead.
Органы и документы, с которыми сопоставляется эта страница. Статусы и редакции меняются; каждая ссылка ведёт к выпускающему органу.
Вопросы и ответы.
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?
Поделитесь доказательствами с этой страницы.
Отчёты 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.
- Электронная почтаШлюз GW-GCRIОтправьте с этой страницыДоказательная база, исправление, случай, метод, рецензия, перевод или вклад в профиль. Материал приходит с пометкой этой страницы, поэтому его получает редактор, отвечающий за неё.
- ZenodoОткрытый депозитДепонируйте и подайте в сообществоОпубликуйте собственную запись на Zenodo со своим идентификатором ORCID iD, затем подайте её в сообщество Reports. Кураторы проверяют её; DOI остаётся за вами.
- ОтчётыGCRIВсе способы внести вкладВиды вклада, порядок рецензирования каждого из них, указание авторства, лицензия и то, что никогда не принимается.
Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.
Предложите метод, набор данных или вопрос.
Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.
Юридические документы.
Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.